Con el inicio de 2026, la industria tecnológica arranca un ciclo crítico en el que la inteligencia artificial ya no solo se mide por innovación, sino por resultados concretos. 

Satya Nadella, CEO de Microsoft, advirtió que la IA podría perder el “permiso social” para operar si no genera beneficios tangibles, ya que la IA ha sido una herramienta principalmente técnica, útil para preguntas o demostraciones, pero no ha generado cambios reales en medicina, educación o productividad aún, o al menos en comparación a toda la inversión global que ha apostado por esta tecnologia. Este es un tema que cobra relevancia en un contexto donde los centros de datos consumen tanta energía como ciudades completas y se estima que cada modelo avanzado requiere recursos comparables al consumo energético equivalente al de una casa promedio. La discusión se centra tanto en la eficiencia económica como en la sostenibilidad ambiental, un equilibrio cada vez más cuestionado.

Burbuja de expectativas

Durante años, la IA ha recibido inversiones masivas con la promesa de transformar sectores clave, pero la realidad muestra que los resultados aún no cumplen las expectativas. Según Mohamed Kande, presidente global de PwC, más del 50% de las empresas que han adoptado IA no obtienen beneficios medibles, lo que evidencia que la confianza en la tecnología no siempre se traduce en productividad o valor económico directo. 

A esto se suma la advertencia de Bill Gates a los inversores: no todas las compañías que desarrollan IA lograrán justificar sus valoraciones actuales, lo que genera presión para que las empresas demuestren resultados concretos para los inversores. Esta combinación de expectativas infladas y avances limitados empieza a cuestionar la legitimidad del gasto masivo en infraestructura y desarrollo, evidenciando que, pese a los años de progreso tecnológico, la IA sigue enfrentando desafíos de eficacia económica y retorno de inversión.

El coste oculto: impacto energético y consumo de agua

El debate sobre la IA no se limita al rendimiento económico. El consumo de recursos energéticos y el impacto ambiental son factores críticos. Organismos internacionales han destacado la necesidad de implementar tecnologías alineadas con energías renovables y prácticas de eficiencia que reduzcan el consumo. Estudios recientes subrayan que los data centers emplean grandes cantidades de agua y electricidad, incrementando la preocupación sobre el impacto ambiental y la huella de carbono asociada a la IA. Estos son algunos de los datos del impacto en recursos de la Inteligencia Artificial en los últimos años:

• Los centros de datos consumieron aproximadamente 415 TWh de electricidad en 2024, equivalente al 1,5 % del consumo eléctrico mundial, y se proyecta que esta cifra se duplicará (y más) hacia 2030.
• En Estados Unidos, los data centers utilizaron cerca de 64 mil millones de litros de agua en 2023 para enfriar hardware, un consumo que podría cuadruplicarse en los próximos años sin eficiencia adicional.
• La expansión de la IA y el entrenamiento de modelos avanzados como GPT‑5 contribuyen a una huella de carbono significativa, que no parece estarse reduciendo pronto.

Planes estratégicos y futuro de la IA

Frente a los desafíos actuales, Microsoft y otras compañías están impulsando una IA que combine eficiencia, utilidad social y menor consumo de recursos. Satya Nadella advierte que la tecnología no puede limitarse a tareas técnicas o responder preguntas: debe generar beneficios reales en sectores clave como salud, educación y productividad. 

En este contexto, la UNESCO y otras instituciones destacan la importancia de integrar energías limpias en la infraestructura tecnológica, promoviendo el uso de energía solar en centros de datos y estrategias que reduzcan el impacto ambiental. Este enfoque apunta a un equilibrio entre retorno económico, sostenibilidad y legitimidad social, estableciendo un horizonte en el que la innovación tecnológica esté alineada con la responsabilidad ambiental y la utilidad tangible para la sociedad.

Fuente: papernest.es