Hace quince años, Jeremy Rifkin publicaba La Civilización Empática y, entre otras cosas, prometía que las smart grids transformarían el sistema energético global. Las redes inteligentes estaban “listas”. La tecnología iba a resolver lo que la política no había podido. Ya saben cómo terminó.
Hoy, algunos descubren el vocablo “IA” y suena nuevo. El argumento es exactamente el mismo.
La narrativa reciclada
La lógica funciona así: hay un problema enorme (el cambio climático), existe una tecnología prometedora (la IA), ergo la tecnología resolverá el problema. Optimización energética, predicción de la demanda, detección de fugas en redes eléctricas, modelos climáticos de alta resolución. La lista de aplicaciones crece cada semana.
El problema no es que esas aplicaciones sean falsas. El problema es la conclusión que se extrae de ellas.
Predicción no es control. Eficiencia no es reducción. Y digitalización sin límites no es sostenibilidad; es acelerar la misma pendiente que nos trajo hasta aquí.
Que un sistema de IA pueda predecir con más precisión los picos de demanda eléctrica no implica que el consumo total vaya a bajar. Si la eficiencia se usa para producir más, el efecto neto sobre las emisiones puede ser neutro o negativo. Los economistas tienen un nombre para esto: efecto rebote, o paradoja de Jevons. No es una hipótesis; es un patrón documentado históricamente cada vez que aumenta la eficiencia energética sin restricciones de volumen.
El problema de los centros de datos
Hay además una ironía que raramente aparece en los discursos sobre “IA verde”: los propios sistemas de IA consumen recursos a escala creciente. Centros de datos, agua para refrigeración, minerales críticos para los chips. Cada consulta a un modelo de lenguaje grande tiene un coste energético real, aunque invisible para el usuario.
Esto no significa que la IA sea intrínsecamente insostenible. Significa que la ecuación no es tan simple como “IA = menos carbono”. Depende de qué se hace con la IA, en qué escala, con qué fuentes de energía, y con qué contrapesos regulatorios.
COP30 y la tentación tecnológica
Esa lógica ya está permeando espacios como la COP30. La tentación es comprensible: frente a la magnitud de la crisis, la tecnología ofrece la ilusión de una salida que no requiere cambiar los modelos de producción ni de consumo. Basta con optimizar, predecir, digitalizar.
Pero si queremos hablar de sostenibilidad en serio, primero toca imponer límites. Sin eso, la narrativa de “IA para salvar el clima” no es más que un nuevo caballo de Troya: desvía la atención de lo importante, que es reducir, reparar y frenar donde hay que hacerlo.
Los efectos del colapso ecológico no esperan a que la narrativa tecnológica madure. Y cuando lleguen, la pregunta no será si teníamos las herramientas, sino si tomamos las decisiones que correspondían.