Se prevé un aumento sustancial del consumo global de energía en los centros de datos. En 2022, los centros de datos representaban cerca del 2% de la demanda mundial de electricidad. Los pronósticos señalan que dicho porcentaje será del 7% en 2030. En EE. UU. ya hay seis estados donde los centros de datos consumen más del 10% del suministro eléctrico, con Virginia a la cabeza (25%).
Esta demanda energética está creando oportunidades de dos formas. Contribuye a una mayor adopción de las energías limpias y promueve la eficiencia energética de los centros de datos de los hiperescaladores, y esto impulsa cambios en la totalidad de sus cadenas de suministro que podrían traducirse en oportunidades para los inversores. No obstante, el riesgo radica en que muchos de los nuevos centros de datos de IA operan con gas natural —que no es una fuente de energía limpia—, lo que podría hacer que peligren los compromisos de los hiperescaladores de lograr las cero emisiones a largo plazo.
Para los inversores en bonos, la intensidad energética y de capital de la IA es una espada de doble filo. Los emisores que tarden en adaptarse podrían enfrentarse a presiones crediticias, acceso reducido al capital y mayores costes de financiación. Sin embargo, muchas de las empresas que construyen o financian centros de datos para un uso intensivo de la IA, así como las compañías eléctricas que están modernizando sus redes y suministran energía renovable, han comenzado a emitir bonos verdes para abordar la creciente huella energética de la IA.
Desde la perspectiva de la gestión activa, la clave está en identificar a los emisores que cuentan con estrategias de transición creíbles y ventajas competitivas relacionadas con la IA, que realizan una asignación disciplinada del capital y que tienen acceso a distintas fuentes de financiación. Esas son las empresas con más probabilidades de mejorar su calidad crediticia con el paso del tiempo y de ofrecer oportunidades interesantes.
El aumento de la demanda energética también ejerce presión sobre las infraestructuras en general. Entre las empresas que posiblemente se beneficien de las mejoras en las infraestructuras figuran los proveedores de cables de alta y media tensión, los proveedores de sistemas de control de la temperatura energéticamente eficientes, los fabricantes de turbinas de gas (especialmente con sistemas de control basados en IA) y los fabricantes de células de combustibles capaces de generar electricidad en los propios centros de datos.
La seguridad hídrica es otro riesgo medioambiental de gran alcance que, si no se gestiona, podría deteriorar sustancialmente los resultados empresariales y de inversión. Por el contrario, las empresas que abordan este problema de manera estratégica podrían lograr ventajas competitivas.
En otras áreas relacionadas con el medioambiente, la IA puede ayudar a mejorar la vigilancia y la medición de las emisiones de CO2, por ejemplo, recabando e interpretando datos de satélites para evaluar las emisiones de las centrales eléctricas o los vehículos. También puede optimizar las estimaciones de emisiones provocadas por los incendios, reforzar el seguimiento de las iniciativas de secuestro de carbono y mejorar la integridad de los mercados de carbono.
El riesgo para el empleo depende de que la transición se realice con éxito
Dentro de la dimensión social de nuestra matriz de impactos de la IA hay tres temas destacados: riesgo para el empleo, difusión de información falsa y sesgos.
Los despidos masivos son uno de los riesgos sociales más importantes. Según el Informe sobre el futuro del empleo 2025 del Foro Económico Mundial, las empresas prevén que la IA y las tecnologías de la información tendrán el efecto más transformador para sus operaciones de aquí a 2030. Sin embargo, el impacto global sobre el empleo podría ser positivo (Gráfico).
