Con el avance acelerado de la inteligencia artificial (IA) y de la economía digital, también crece la demanda de energía. Según el estudio global Artificial Intelligence and Electricity, realizado por Schneider Electric, el aumento en el uso de la IA puede generar desafíos significativos para la infraestructura energética, especialmente en los centros de datos, que están en el centro de esta transformación.
En Sudamérica, países como Colombia, Perú, Chile y Argentina están experimentando una aceleración en la transformación digital que exige infraestructuras más eficientes y sostenibles. En Colombia, según el Ministerio TIC, el 70 % de las empresas proyecta invertir en tecnologías digitales en los próximos dos años. En Chile, se estima que el mercado de centros de datos crecerá más del 6 % anual hasta 2027. Perú, por su parte, avanza en la implementación de políticas públicas para fortalecer su conectividad e infraestructura crítica. En Argentina, el ecosistema digital está en expansión: se prevé que la inversión en centros de datos supere los USD 220 millones hacia 2026, impulsada por la demanda de servicios cloud, e-commerce y tecnologías como la IA. En este panorama regional, lograr eficiencia energética sostenible en los centros de datos no es solo una ventaja competitiva, sino una condición clave para el desarrollo económico digital.
Con base en el contexto actual y los hallazgos del estudio ,Gabriel Estay, director para el Clúster Andino de Data Center y Secure Power en Schneider Electric, destaca tres estrategias prioritarias que los centros de datos deben considerar para mantener operaciones sostenibles frente a las nuevas exigencias:
1) Uso inteligente de la energía como prioridad de diseño:
El primer paso es rediseñar estructuralmente los centros de datos, incluyendo la digitalización completa del ciclo de vida de las instalaciones, la implementación de gemelos digitales para simulaciones y optimizaciones en tiempo real, y la adopción de hardware de alto rendimiento con menor consumo energético.
“La IA puede convertirse en una aliada importante al maximizar el consumo energético mediante algoritmos inteligentes aplicados a sistemas críticos como climatización y distribución eléctrica”, afirma Estay. “Un ejemplo son los proyectos de actualización —resultado de la alianza entre Schneider Electric y NVIDIA— que permiten integrar clústeres de IA de alta densidad en estructuras existentes, añadiendo hasta 1 MW de carga sin necesidad de refrigeración líquida y, de este modo, aumentando la eficiencia y reduciendo la huella ambiental.”
2) Infraestructura modular y escalable:
La modularidad facilita la integración de sistemas de energía renovable, como solar y eólica, que pueden abastecer directamente a los centros de datos o contribuir con la red eléctrica en horarios pico, transformando estas instalaciones en aliadas de la estabilidad energética regional.
“Con este enfoque, solo se añaden nuevos módulos cuando existe una demanda real, evitando el desperdicio de recursos”, explica Estay. “La inclusión de materiales reciclables y fuentes renovables convierte esta solución en una respuesta práctica y ambientalmente consciente a los desafíos de expansión.”
3) Planificación energética basada en escenarios futuros:
Según Estay, la táctica ideal para asegurar una operación productiva y alineada con los límites del sistema de centros de datos combina frugalidad, optimización e impacto positivo.
“Ignorar los límites de la infraestructura puede generar cuellos de botella, gastos innecesarios y crisis”, añade. De acuerdo con los datos del estudio realizado por Schneider Electric, se prevé que la demanda por inferencia de IA generativa se vuelva predominante hacia 2027, impulsando significativamente el consumo energético asociado a esta tecnología. “En este contexto, reducir el desperdicio de energía deja de ser solo una elección ambientalmente responsable y se convierte en un requisito esencial para la continuidad de este crecimiento”, concluye Gabriel Estay.
