Emisiones de la IA: de dónde provienen y cómo gestionarlas

Una guía práctica sobre la huella de carbono de la IA empresarial: qué la impulsa, el agua y los residuos que generan los centros de datos, cómo evaluar a proveedores y regiones, y cómo realizar un seguimiento y reducirla mientras las normas aún están en desarrollo.

La IA ya forma parte del funcionamiento de la mayoría de las empresas y empieza a aparecer en sus inventarios de carbono. La cuestión práctica no es si la IA tiene una huella —que la tiene—, sino cómo contabilizar su parte y reducirla. Esta guía es un manual de trabajo para ambas cosas.

Abarca cómo utilizan las empresas la IA, qué es lo que realmente se contabiliza, cómo calcular las emisiones de la IA, cómo evaluar a los proveedores y las regiones en la nube, cómo reducir lo que se encuentra y cómo ayuda la IA diseñada específicamente para la sostenibilidad, prestando especial atención a los sectores difíciles de descarbonizar con los que trabajamos.

Cómo utilizan realmente la IA las empresas

La adopción de la IA en las grandes empresas ha pasado de ser un experimento a convertirse en infraestructura. Los equipos la utilizan para gestionar las solicitudes de los clientes, escribir y revisar código, procesar documentos y extraer información de datos que antes permanecían intactos. El uso aumenta rápidamente y cada nueva aplicación añade una pequeña cantidad de computación en algún centro de datos.

En el ámbito específico de la sostenibilidad, la IA realiza ahora un trabajo real a lo largo de todo el ciclo de vida de la elaboración de informes: ingesta y estructuración de datos de origen desordenados, recopilación de emisiones de proveedores a gran escala, redacción y verificación de declaraciones, y priorización de proyectos de reducción según su coste e impacto. Eso supone un gran valor, y merece la pena ser realistas sobre lo que lo impulsa.

Qué es lo que está contabilizando

La IA funciona sobre una infraestructura física. Cada consulta utiliza capacidad de computación en un centro de datos que consume electricidad, utiliza agua para la refrigeración y depende de un hardware que acaba siendo sustituido. Como contexto, los centros de datos representaron alrededor del 1,5% de la electricidad mundial en 2024, una cuota que se prevé que se duplique aproximadamente para 2030 (IEA, Energy and AI). La huella también incluye el agua de refrigeración (IEA via MSCI) y los residuos electrónicos derivados de la renovación del hardware (Nature Computational Science), aunque ambos están mejorando a medida que los diseños se vuelven más eficientes.

Los totales globales no son realmente lo importante para sus informes. Lo que importa es cómo atribuir su propio uso y actuar en consecuencia. El resto de esta guía trata precisamente de eso: cómo calcular sus emisiones de IA y cómo reducirlas.

El debate es real y la trayectoria está mejorando.

Vale la pena ser honestos sobre la incertidumbre en este punto. Expertos creíbles llegan a conclusiones muy distintas sobre la huella de la IA, y las proyecciones principales varían ampliamente. Esto no es evasión; es una señal de lo rápido que cambia el panorama: el uso, el hardware y la red eléctrica están cambiando simultáneamente, y la información proporcionada por los proveedores sigue siendo escasa. Sin embargo, bajo el debate, la curva de eficiencia se inclina en una dirección esperanzadora.

Por qué las estimaciones discrepan

Las previsiones sobre el consumo de energía y agua de la IA abarcan un amplio rango porque se basan en supuestos que aún están en constante cambio: la rapidez con la que crece la adopción, qué tipos de modelos predominan, qué tan limpia se vuelve la red eléctrica y qué parte del ciclo de vida del hardware se contabiliza. Analistas razonables llegan a totales diferentes partiendo de los mismos datos. La conclusión no es que una cifra sea incorrecta, sino que las cifras únicas deben tomarse con cautela y que es mejor medir su propio uso que depender de la estimación de alguien más.

El hardware y la refrigeración están mejorando.

La dirección es alentadora. Cada generación de hardware ofrece más capacidad de cómputo por vatio, y la refrigeración, que históricamente ha consumido hasta el 40% de la electricidad de un centro de datos, se está reduciendo drásticamente gracias a nuevos diseños. Los sistemas de IA más recientes utilizan refrigeración líquida integral que funciona a mayor temperatura, reduce la energía de enfriamiento y, en el clima adecuado, puede reducir el uso de agua para refrigeración a casi cero (NVIDIA, 2026). La eficiencia es una de las tres fuerzas que la AIE identifica como determinantes de la demanda energética de la IA, junto con la adopción y la transformación de la red eléctrica (AIE, Energía e IA).

Pero la eficiencia por sí sola no será suficiente.

Aquí está el contrapeso honesto: por ahora, la demanda sigue creciendo más rápido de lo que la eficiencia puede compensar, por lo que la huella absoluta de la IA sigue aumentando incluso a medida que cada unidad de cómputo se vuelve más limpia. Por eso, la mejora en la trayectoria es un motivo de optimismo, no una razón para dejar de medir. Ambos factores tienden a moverse juntos, porque cuanto más barato y limpio es el cómputo, más lo utilizamos. El progreso en eficiencia y la disciplina en la medición no están en conflicto. Se necesitan ambos.

De dónde provienen realmente las emisiones de la IA

La inferencia, no el entrenamiento, es lo que impulsa la huella continua.

Cuando la gente imagina la huella de la IA, piensa en el entrenamiento: el proceso único y de alto consumo energético de crear un modelo. Esa es la parte menor. A lo largo de la vida útil de un modelo, la gran mayoría de la electricidad que consume se destina a la inferencia, el uso cotidiano del modelo, que suele citarse en más del 90% (Brookings, 2026). Por consulta, las cifras parecen minúsculas, una fracción de vatio-hora para una solicitud de texto típica (estimaciones por consulta), pero eso escala con el volumen y aumenta drásticamente en cargas de trabajo de razonamiento, agentes, imágenes o video.

Dónde encaja la IA en su inventario de carbono

Para la mayoría de las organizaciones que adquieren IA como servicio, el uso de IA se clasifica como Alcance 3, Categoría 1, bienes y servicios adquiridos bajo el Protocolo GEI. Si usted gestiona su propia infraestructura, la electricidad es Alcance 2 y el hardware que compra es Alcance 3. Saber qué categoría aplica es el primer paso para contabilizarlo correctamente, y se integra junto al resto de su huella de Alcance 3.

Cómo evaluar proveedores de IA y regiones en la nube

Dos factores influyen en la huella operativa de la IA más que casi cualquier otro: dónde se ejecuta el procesamiento y a quién se lo compra.

La selección de la región es la decisión de mayor impacto.

La intensidad de carbono de la electricidad varía enormemente según la red, por lo que la misma carga de trabajo puede tener una huella muy distinta dependiendo de dónde se ejecute. Elegir una región con menor huella de carbono puede reducir las emisiones operativas entre un 30% y un 80% aproximadamente para el mismo trabajo, y hasta en un orden de magnitud en las redes más limpias, sin necesidad de modificar la carga de trabajo (datos de carbono de las regiones de Google Cloud). Para cargas de trabajo que no son sensibles a la latencia, utilice por defecto su región más limpia disponible y programe las tareas flexibles en momentos y lugares más sostenibles.

Lista de verificación para evaluar proveedores

Al evaluar a un proveedor de IA o de servicios en la nube, pregunte:

●      Disponibilidad de datos. ¿Reportan sus propias emisiones y publican métricas de eficiencia, como la energía por token o por consulta?

●      Método contable. ¿Diferencian las cifras basadas en el mercado de las basadas en la ubicación? Las basadas en la ubicación reflejan la red física, lo cual es fundamental para una estimación honesta.

●      Eficiencia de la infraestructura. ¿Cuál es la eficacia del uso de energía (PUE) y la eficacia del uso del agua (WUE) de los centros de datos que gestionan su carga de trabajo, y están migrando hacia sistemas de refrigeración más eficientes?

●      Energía limpia. ¿Cómo adquieren la energía renovable y qué grado de adicionalidad tiene? ¿Están añadiendo nueva capacidad en lugar de limitarse a comprar certificados?

●      Garantía y objetivos. ¿Proporcionan garantías de terceros sobre sus informes y a qué se han comprometido en materia de energías renovables, agua y eliminación de emisiones?

La contratación es una palanca, no solo una compra.

Integrar la sostenibilidad en la elección de proveedores de IA premia a aquellos que son transparentes, mejoran y mantienen la rendición de cuentas. Las mismas expectativas que aplica a cualquier otro proveedor deben aplicarse aquí también.

Cómo realizar el seguimiento y reducir las emisiones de la IA mientras evolucionan los estándares

Esta es la realidad actual: todavía no existe un estándar global único y consolidado para medir el impacto ambiental de la IA, y muy pocas empresas realizan un seguimiento del consumo de IA en sus inventarios. Es una categoría nueva, la información proporcionada por los proveedores es escasa y, para la mayoría de las organizaciones, la IA representa hoy una pequeña parte del Alcance 3. Sin embargo, algo pequeño y de rápido crecimiento es precisamente el tipo de partida que se vuelve relevante antes de que nadie se dé cuenta.

Una forma pragmática de medir

Si contratas IA como servicio, realiza una estimación basada en tu propio consumo: el total de tokens o consultas, multiplicado por una estimación de energía publicada por token o consulta, y multiplicado por la intensidad de carbono de la red eléctrica donde se ejecuta el procesamiento. Solo las organizaciones que adquieren capacidad de cómputo directamente de los centros de datos, como los propios proveedores de modelos, necesitan medir a nivel de infraestructura. Independientemente del método que utilices, documenta tus límites y suposiciones, indicando si incluyes el entrenamiento, si incluyes el hardware incorporado y cómo lo amortizas. Una estimación aproximada pero bien documentada es más fácil de defender y mejorar ahora que una perfecta que nunca llegas a empezar.

Formas de reducir lo que encuentres

●      Usa la IA de forma intencionada. Aplícala donde aporte un valor real en lugar de usarla en todas partes por defecto.

●      Ajusta el tamaño del modelo. El modelo más grande rara vez es el más adecuado. Un modelo más ligero que cumpla con su función ahorra energía y costes.

●      Optimiza tus prompts. Llegar a la respuesta en menos pasos y mejor estructurados reduce el consumo de cómputo.

●      Elige la región y el momento. Ejecuta las cargas de trabajo flexibles en redes más limpias y en horarios de menor impacto ambiental.

●      Manténgalo en el inventario. Realice un seguimiento de la IA como una partida de Alcance 3 para que permanezca visible a medida que aumenta su uso.

Por qué esto es más importante para los sectores difíciles de descarbonizar

La mayoría de las empresas con las que trabajamos pertenecen a industrias difíciles de descarbonizar: acero, cemento, productos químicos, metales y minería, petróleo y gas, y manufacturapesada. Para estos equipos, la cuestión de la IA tiene dos caras.

En primer lugar, se enfrentan a las huellas más grandes y complejas, ciclos de capital largos y la mayor presión regulatoria, desde la CSRD y el CBAM hasta la ley SB 253 de California y más allá (consulte el panorama regulatorio). Cada nueva fuente de emisiones importa, y la IA es una línea más que debe contabilizarse con claridad en lugar de dejarla en un punto ciego.

En segundo lugar, la IA es desproporcionadamente útil precisamente para estas empresas. Sus datos son vastos y desordenados, y sus opciones de reducción son costosas y requieren un uso intensivo de capital, que es donde la priorización resulta más rentable. Modelar las opciones de reducción en una curva de costos marginales de abatimiento convierte una larga lista de posibles proyectos en una secuencia defendible y ayuda a los equipos a avanzar hacia objetivos basados en la ciencia. La pequeña huella que añade la IA se ve compensada con creces por la descarbonización que puede acelerar, siempre que ambas se midan con honestidad.

Por qué la IA diseñada específicamente para la sostenibilidad acelera la descarbonización

Existe una diferencia entre añadir un chatbot de uso general a un flujo de trabajo y crear una IA específicamente para la gestión del carbono. La IA diseñada para la sostenibilidad está pensada para las partes del trabajo que ralentizan a los equipos: convertir datos de origen desordenados en cifras con calidad de auditoría y transformar esas cifras en un plan creíble.

En SINAI, eso se traduce en Ingesta impulsada por IA y coincidencia de factores de emisión en Measure, automatización de la captura de datos de servicios públicos, y priorización de oportunidades de reducción con apoyo de IA en Reduce, con el potencial de mitigación y la rentabilidad modelados en curvas de costo marginal de mitigación. La misma disciplina que debería aplicarse a la medición de la huella de la propia IA —trazabilidad y metodología defendible— es lo que una plataforma diseñada específicamente aporta a todo su programa.

Hacia aquí se dirige el mercado. Los analistas independientes señalan que las capacidades fundamentales de contabilidad de carbono se están convirtiendo en requisitos básicos, y que las funciones habilitadas por IA y la calidad de la medición emergen como los verdaderos elementos diferenciadores (Verdantix Green Quadrant: Enterprise Carbon Management Software, 2026). La IA diseñada específicamente no reemplaza el juicio humano; elimina el trabajo manual tedioso para que su equipo pueda dedicar su tiempo a la toma de decisiones.

¿Quiere ver la IA de sostenibilidad diseñada específicamente en acción? Solicite una demostración para ver cómo SINAI convierte el trabajo manual de carbono en resultados con calidad de auditoría.

Preguntas frecuentes

¿Las emisiones de la IA son de Alcance 1, 2 o 3?

Para la mayoría de las empresas que utilizan la IA como un servicio adquirido, las emisiones de la IA se clasifican en el Alcance 3, Categoría 1: bienes y servicios adquiridos. Si usted opera su propia infraestructura de IA, la electricidad es Alcance 2 y el hardware que compra es Alcance 3.

¿El entrenamiento o la inferencia generan más emisiones de IA?

Una vez que un modelo se implementa a gran escala, la inferencia puede convertirse en la fuente dominante de su consumo energético operativo porque se ejecuta de forma continua. Sin embargo, la proporción exacta depende del modelo, la carga de trabajo, el volumen de consultas y la configuración de la implementación.

¿Cuánta agua utiliza la IA?

Más de lo que la mayoría de la gente cree. La refrigeración puede representar entre el 20% y el 40% de la energía de un centro de datos, y se estima que el uso global de agua en los centros de datos asciende a cientos de miles de millones de litros al año y sigue aumentando. Un breve intercambio con un chatbot utiliza aproximadamente de 10 a 25 mililitros una vez que se contabilizan la refrigeración y la generación de electricidad.

¿La IA genera residuos electrónicos?

Sí. La rápida renovación del hardware, a menudo cada dos a cinco años, produce residuos electrónicos que contienen materiales tóxicos. Un estudio revisado por pares estima que la IA generativa podría añadir entre 1,2 y 5 millones de toneladas de residuos electrónicos entre 2020 y 2030, aunque la reutilización y la extensión de la vida útil podrían reducir esa cifra sustancialmente.

¿Cómo mido las emisiones de IA de mi empresa?

Para la mayoría de las organizaciones, el cálculo se basa en el uso: el total de tokens o consultas multiplicado por una estimación de energía publicada por token o consulta, multiplicado por la intensidad de carbono de la red eléctrica donde se ejecuta el procesamiento. Documente sus límites y suposiciones para que la estimación sea defendible y pueda mejorarse con el tiempo.

¿Elegir una región en la nube realmente reduce las emisiones?

Sí, significativamente. Dado que la intensidad de carbono de la red varía mucho según la ubicación, ejecutar la misma carga de trabajo en una región con menos emisiones de carbono puede reducir las emisiones operativas entre un 30% y un 80%, e incluso en un orden de magnitud en las redes más limpias, sin necesidad de modificar la carga de trabajo.

¿Se está volviendo la IA más eficiente energéticamente?

Sí, por unidad de procesamiento. Cada generación de hardware ofrece más rendimiento por vatio, y los nuevos diseños de refrigeración líquida reducen el consumo de energía y agua. Sin embargo, la demanda total de IA sigue creciendo más rápido que estas mejoras de eficiencia, por lo que la huella absoluta continúa aumentando; por eso es importante medir su propio uso.

¿Tenemos que informar sobre las emisiones de la IA hoy en día?

Todavía no existe un estándar global único que lo exija, y pocas empresas lo rastrean actualmente. Pero la IA es una parte de rápido crecimiento del Alcance 3, por lo que comenzar ahora con una estimación sencilla y bien documentada facilita mucho su gestión a medida que aumentan el uso y las expectativas.

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