La creciente demanda por la inteligencia artificial generativa (GenAI) transformará el panorama tecnológico global, pero hay un aspecto crucial que rara vez se menciona: la infraestructura que respalda esta revolución. Según el director de servicios en Vertiv Latinoamérica, Francisco Sales, los costos operativos de los centros de datos impulsados por la IA y GenAI alcanzarán la asombrosa cifra de $84,000 millones para el año 2028. Este incremento no solo representa un desafío financiero, sino también un reto ambiental significativo.
El impacto ambiental de la IA
Actualmente, los centros de datos y redes son responsables del 1% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero. El Foro Económico Mundial advierte que este porcentaje podría duplicarse para 2026. La paradoja de la IA es clara: mientras celebramos sus capacidades para predecir tendencias y detectar fraudes, debemos reconocer que esta tecnología requiere una infraestructura física que consume enormes cantidades de energía, agua y materiales.
La transición hacia una infraestructura digital más eficiente ya no es opcional; es esencial para la viabilidad del sector. En un entorno donde la sostenibilidad se ha convertido en una exigencia, los operadores de centros de datos deben adoptar estrategias integrales de eficiencia energética. Esto implica priorizar acciones que reduzcan las emisiones de carbono y promuevan el uso responsable del agua.
Estrategias para la eficiencia energética
Los indicadores clave como PUE (Power Usage Effectiveness), CUE (Carbon Usage Effectiveness) y WUE (Water Usage Effectiveness) no deben ser relegados a informes de sostenibilidad; necesitan guiar las decisiones operativas y de inversión. Durante el videopodcast What is Next with Vertiv?, Ana Luiza Rodrigues, gerente de sostenibilidad de Scala Data Centers, compartió estrategias que podrían servir de inspiración para la industria. Estas incluyen la contención de pasillos calientes para optimizar el flujo de aire, el uso de energía 100% renovable en todos los proyectos y la implementación de tecnologías de refrigeración eficiente.
Por ejemplo, los sistemas de liquid cooling eliminan el calor en su origen y pueden mejorar hasta un 15% la eficiencia energética total. Estos ejemplos demuestran que la innovación en centros de datos no siempre se trata de software de última generación, sino de rediseñar lo básico para hacerlo más sostenible.
Es urgente que la conversación sobre IA en México y América Latina integre el debate sobre la eficiencia en centros de datos. La adopción de GenAI crece rápidamente en el canal de distribución tecnológico, y no basta con ofrecer rendimiento; hay que garantizar que este rendimiento no comprometa el futuro. La IA tiene el potencial de transformar la economía, pero solo si quienes la impulsan invierten en una infraestructura eficiente, sostenible y capaz de escalar.
El verdadero avance no será solo que la IA piense más rápido, sino que lo haga sin sobrecalentar el planeta. La industria debe actuar ahora, porque el futuro depende de nuestra capacidad para adaptarnos a estas nuevas realidades.
