16/09/26
Por Iñaki Alrui*
Un estudio de ‘Nature’, publicado en ‘npj Climate Action’, cuantifica cómo la inteligencia artificial, al aumentar la productividad de los combustibles fósiles, podría provocar un incremento neto de hasta 1,8 gigatoneladas de CO₂ al año
Antes de continuar una aclaración, cuando hablo de la Inteligencia Artificial, me refiero constantemente a los humanos que la programan y manejan. En el caso de este articulo estamos hablando del capitalismo dueño de las grandes IAs de Silicon Valley: ChatGPT, Claud, Anthropic, Gemini, Llama, Copilot… A pesar de la rumologia y el «Doom Trolling” que circula estos días, la IA no es un ente autónomo, detrás están los humanos, los buenos y los malos, y estos últimos aquí son mayoría
Lo que dice el estudio y una interpretación…
La inteligencia artificial (IA) se ha presentado en los últimos años como una de las herramientas más prometedoras para abordar la crisis climática. Desde sistemas que predicen la producción de parques solares hasta algoritmos que optimizan redes eléctricas o detectan fugas de metano, las expectativas sobre su contribución a la descarbonización eran elevadas. Y es que una herramienta como la IA, bien gestionada, puede ser un elemento revolucionario para nuestras vidas y el ecosistema… el problema, el eterno problema de la historia, es quien es el dueño de la herramienta.
Una investigación publicada en agosto de 2026 en la revista npj Climate Action, del grupo Nature, arroja una conclusión incómoda pero necesaria: la IA no es intrínsecamente verde. Su impacto real sobre el clima no se limita al consumo eléctrico de los centros de datos, sino que se extiende a cómo transformar la economía global. Y, en las condiciones actuales, esa transformación puede significar muchas más emisiones de CO₂ de las que evita. Frente a ciertos intereses tecno-optimistas, el estudio de “Nature” pone los puntos sobre las íes.
El amplificador bidireccional
El punto de partida de la investigación es una premisa fundamental: la IA actúa como un amplificador bidireccional de la productividad. Puede mejorar la eficiencia de las energías renovables, pero también la de los combustibles fósiles. No es una tecnología limpia o sucia por naturaleza; su huella de carbono depende de cómo y dónde se aplique (¿A quién tenemos al volante?).
El problema radica en la asimetría de la economía energética actual. Aproximadamente el 80% de la energía primaria mundial sigue teniendo origen fósil. Cuando la IA se introduce en este sistema, sus mejoras de productividad no operan sobre un terreno neutral. En el sector del petróleo y el gas, la IA puede:
• Analizar datos geológicos para localizar nuevos yacimientos.
• Optimizar perforaciones y mejorar la recuperación de pozos existentes.
• Reducir costes operativos en toda la cadena de valor: extracción, refinado, transporte y generación eléctrica.
Esta capacidad de abaratar los procesos fósiles tiene una consecuencia económica directa: recursos que antes no eran rentables vuelven a ser viables, lo que puede prolongar la vida útil de las infraestructuras de combustibles fósiles y retrasar el pico de producción. No olvidemos que operamos en un sistema económico que prioriza la rentabilidad privada por encima de otros criterios, “capitalismo salvaje” lo llaman.
El estudio cuantifica el desequilibrio con una cifra que debería resonar en los organismos reguladores: para que las mejoras de productividad de la IA en el sector renovable compensen un 1% de mejora en el sector fósil, se necesitaría una mejora de aproximadamente entre un 4% y un 5% en las renovables.
Cifras clave del impacto neto
Los investigadores utilizaron un modelo de equilibrio general computable (CGE) que simula las interacciones entre 20 sectores económicos y cinco grandes regiones del mundo. Los resultados de este modelo, que los propios autores consideran conservadores, son los siguientes:
• Aumento neto anual de emisiones: entre 0,47 y 1,8 gigatoneladas (Gt) de CO₂ adicionales en un escenario de adopción paralela de IA en todos los sectores energéticos.
• Equivalencia porcentual: estas cifras representan entre el 1,2% y el 4,8% de todas las emisiones globales de CO₂ relacionadas con la energía en 2024.
• Emisiones facilitadas: frente a las emisiones que podría evitar la IA, están las que facilitaría, que no se suelen mencionar, y es que las mejoras de productividad de la IA en el sector de los combustibles fósiles generarían entre 0,6 y 2,4 Gt de CO₂ al año. Esta cantidad es de 3 a 13 veces superior a las emisiones directas estimadas para los centros de datos en 2025 por la Agencia Internacional de la Energía (AIE).
Este último punto es crucial. El debate público sobre la IA y el clima se ha centrado casi exclusivamente en la electricidad que consumen los data centers. El estudio demuestra que el mayor impacto climático de la IA podría no estar en lo que consume, sino en lo que permite hacer.
El talón de Aquiles: la extracción de combustibles fósiles
El análisis descompone el efecto y encuentra que la principal fuente de este desequilibrio es la productividad en la extracción de combustibles fósiles. Las mejoras en esta fase inicial de la cadena de valor tienen un impacto desproporcionado en toda la economía.
Por ejemplo, una IA que reduce los costes de extracción de petróleo no solo hace más eficiente un pozo. Puede cambiar los precios internacionales del crudo, aumentar la oferta global, hacer rentables nuevos proyectos y, posteriormente, estimular la demanda. Este mecanismo, conocido como efecto rebote e inducción, explica por qué una ganancia de eficiencia no se traduce automáticamente en una reducción de emisiones totales, sino en lo contrario.
El modelo confirma que las mejoras de eficiencia en redes eléctricas e industrias (aplicaciones consideradas «verdes») moderan el aumento de emisiones, pero no lo revierten. Reducir las emisiones por unidad de producto no garantiza reducir las emisiones totales si la producción total aumenta.
Más allá del consumo eléctrico: las emisiones facilitadas
El trabajo de Alpine, Chepeliev y sus colegas introduce un concepto clave en el debate climático: las «emisiones facilitadas». Se refiere a aquellas emisiones que se producen porque una tecnología (en este caso, la IA) hace económicamente viable una actividad contaminante que antes no lo era.
Esta distinción es fundamental para la gobernanza climática. Los autores argumentan que, para redirigir el impacto de la IA, es necesario:
1.- Reconocer las «emisiones facilitadas» como una categoría política distinta y establecer límites a los aumentos de productividad en el sector de los combustibles fósiles.
2.- Abordar simultáneamente los impactos directos (huella energética de los centros de datos) y los indirectos (económicos y sistémicos) de la IA.
3.- No apostar únicamente por la IA para acelerar las renovables, ya que, sin restricciones en la productividad de los combustibles fósiles, este enfoque es insuficiente y puede resultar contraproducente.
4.- Evaluar las ganancias de eficiencia por su efecto en todo el sistema, no asumiendo que son inherentemente beneficiosas para el clima.
5.- Utilizar la fijación de precios del carbono (es decir, lo que deben pagar quienes emiten gases de efecto invernadero, en un complejo sistema de mercantilización de la contaminación) como parte de un conjunto más amplio de medidas que incluyan restricciones a la expansión de la oferta de combustibles fósiles. (Ver: Mercados de carbono, fraude que aumenta).
Un modelo conservador y sus limitaciones
Es importante destacar que los investigadores califican sus propias conclusiones como conservadoras. El modelo omite deliberadamente varias dinámicas que, de incluirse, aumentarían la brecha entre emisiones facilitadas y evitadas:
• El bloqueo de infraestructuras fósiles (carbon lock-in), que perpetúa el uso de tecnologías contaminantes.
• Los efectos de la inversión a largo plazo y la inercia política, que favorecen a los sectores establecidos.
• Las emisiones de gases de efecto invernadero distintos del CO₂, como el metano, que tienen un alto potencial de calentamiento.
Además, el modelo parte de una adopción paralela, como si la IA avanzara al mismo ritmo en el sector fósil y en el renovable. En la práctica, los mayores incentivos económicos y la mayor madurez tecnológica del sector petrolero sugieren que la adopción de IA será más rápida en este último, lo que agravaría aún más el desequilibrio.
La tecnología no decide el camino
La investigación publicada en Nature ofrece una visión alejada de los relatos tecno-optimistas. Sostiene que, sin un marco de gobernanza deliberado y coordinado, la inteligencia artificial se convertirá en un poderoso aliado de la industria de los combustibles fósiles, profundizando la crisis climática en lugar de mitigarla.
La IA puede hacer ambas cosas: acelerar la transición energética o reforzar las estructuras existentes. El resultado final no depende de la tecnología en sí, sino de las decisiones económicas, las regulaciones y los intereses que determinan para qué se utiliza. Como decíamos hace unas décadas sobre las publicaciones, que dependían del dueño de la imprenta… en la actualidad tenemos que decir que el dueño de la Inteligencia Artificial será quien tome las decisiones. Algunos desarrollos, como es el caso de las IAs chinas, priorizan otros enfoques que están demostrando un verdadero uso ético.
El nuevo estudio pone cifras a una advertencia que hasta ahora había quedado relativamente oculta en el debate sobre la IA: no basta con medir cuánto contamina la inteligencia artificial. También hay que medir cuánto puede hacer que contaminen otros sectores. Y mientras la economía mundial continúe dependiendo mayoritariamente de los combustibles fósiles, esa diferencia puede resultar decisiva.
El desafío, concluyen los autores, no es tecnológico, sino de diseño institucional: «Si la IA repite este patrón histórico o marca una nueva trayectoria, dependerá de intervenciones coordinadas en múltiples vías que cierren la brecha analítica y de gobernanza» que hoy existe.
En un mundo supuestamente en plena transición hacia las energías renovables, en gran parte gracias a que estas por fin han logrado ser competitivas frente a los combustibles fósiles, de pronto el poderoso sector petrolero tiene una nueva herramienta para bloquear tal transición y dejarnos quemando petróleo y gas unos años o décadas más: la IA usada para perpetuar su poder. Lo que hay que tener claro es que la IA por sí sola no hace nada, depende de quién la esté manejando y para qué. No nos cuenten milongas de que la IA va a acabar con el cambio climático: la IA la van a usar para una cosa o para otra… y con toda probabilidad para lucrarse profundizando el cambio climático.
* Miembro de la Asamblea de Redacción de LQSomos.
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@InakiAlo
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