Si con los chatbots el consumo energético ya se había disparado, con la IA agéntica este consumo se multiplica por 136,5

La inteligencia artificial está dando pasos de gigante, pero cada avance trae consigo un coste oculto: el consumo energético. Hasta ahora, los chatbots como los que usamos en atención al cliente o para generar textos ya exigían una cantidad considerable de electricidad. Sin embargo, la nueva generación de IA, conocida como "agéntica", promete revolucionar el sector al permitir que los sistemas actúen de forma autónoma, tomando decisiones y ejecutando tareas sin intervención humana. Pero esta autonomía tiene un precio: según un estudio reciente, una sola consulta compleja a un agente de IA puede consumir hasta 136,5 veces más energía que una petición a un chatbot tradicional.

El problema no es solo la potencia de cálculo necesaria, sino el tiempo que estos sistemas permanecen activos. Mientras un chatbot responde y "descansa", un agente de IA mantiene sus componentes —especialmente las GPU— en funcionamiento constante, incluso cuando están en standby. Esto se debe a que deben estar preparados para interactuar con herramientas externas, procesar datos en tiempo real y ejecutar acciones de forma secuencial. El resultado es un consumo energético desproporcionado: en pruebas realizadas, se registraron picos de hasta 348,41 vatios-hora por consulta, una cifra que supera con creces el gasto de un electrodoméstico convencional durante horas.

¿Por qué debería preocuparnos?

El impacto no se limita a un aumento en la factura eléctrica de los centros de datos. La escalada en el consumo energético de la IA agéntica amenaza con saturar las redes eléctricas, especialmente en regiones donde la infraestructura ya está al límite. Algunos países europeos, por ejemplo, están rechazando la instalación de nuevos centros de datos cerca de ciudades por miedo a que su demanda supere la capacidad de la red local. Y las previsiones no son alentadoras: si la adopción de agentes de IA se generaliza, el consumo podría equipararse a la mitad del gasto eléctrico de un país como Estados Unidos, duplicando las estimaciones actuales para 2030.

Las grandes tecnológicas están invirtiendo miles de millones en desarrollar esta tecnología, pero la red eléctrica no evoluciona al mismo ritmo. Las energías renovables, aunque en expansión, no son suficientes para cubrir esta demanda, lo que obliga a recurrir a fuentes menos sostenibles como el gas o el carbón. Mientras tanto, los expertos señalan que la solución no pasa solo por construir más centros de datos, sino por rediseñar la infraestructura desde cero: desde los microchips hasta los propios modelos de IA, optimizando su eficiencia para reducir el derroche energético.

Qué significa para tu negocio

Si tu pyme está explorando herramientas de IA para automatizar procesos —como gestionar citas con clientes, analizar datos de proyectos o incluso controlar maquinaria—, es importante que valores el coste real de estas soluciones. Los agentes de IA pueden ser muy útiles, pero su alto consumo energético podría traducirse en mayores gastos operativos, especialmente si dependes de proveedores cloud. Antes de implementarlos, pregunta por alternativas más eficientes o evalúa si realmente necesitas su autonomía. Además, ten en cuenta que, en un futuro cercano, la escasez energética podría encarecer los servicios en la nube, afectando a tu presupuesto. La clave está en equilibrar innovación y sostenibilidad: elige herramientas que te ayuden a crecer sin disparar tus costes ni tu huella de carbono.