La factura eléctrica de la inteligencia artificial

Cada vez que le pedimos algo a una inteligencia artificial, en algún lugar del mundo un servidor consume energía y un sistema de refrigeración trabaja para que no se recaliente. Lo que parece inmaterial tiene una base muy física. Y esa base se está convirtiendo en un problema eléctrico de escala global.

Lo que dicen los datos

Según la Agencia Internacional de Energía (AIE), los centros de datos consumieron unos 415 TWh en 2024, alrededor del 1,5 % de la electricidad mundial. Su consumo creció cerca de un 12 % anual desde 2017, más de cuatro veces más rápido que el consumo eléctrico total. La AIE proyecta que esa demanda se duplique hasta unos 945 TWh en 2030, algo más que el consumo eléctrico actual de todo Japón. Estados Unidos explica el 45 % del consumo de los centros de datos, China el 25 % y Europa el 15 %.

La consultora Gartner, por su parte, estimó que el consumo de los centros de datos crecería un 26 % en 2026 hasta 565 TWh, con los servidores optimizados para IA representando alrededor del 31 % de ese total.

En Argentina el tema también llegó a la agenda. El acuerdo entre YPF y Tesla anunciado en 2026 incluyó conversaciones exploratorias sobre el diseño y abastecimiento eléctrico de centros de datos en el país.

Por qué es un tema para Electrotecnia

Este tema permite trabajar contenidos centrales de la materia con una motivación enorme. La diferencia entre potencia y energía, el rendimiento, las pérdidas por efecto Joule, la refrigeración como carga eléctrica, la generación y el transporte. Todo eso aparece cuando nos preguntamos cuánta electricidad necesita una IA.

Y aparece también una pregunta que excede lo técnico: ¿de dónde sale esa energía? ¿Con qué impacto ambiental? ¿Quién paga la ampliación de las redes?

Lo que dice la pedagogía

John Dewey sostenía que el pensamiento empieza ante una situación problemática que genera duda. El aprendizaje no parte de la definición, sino de la perplejidad. Pocos datos generan tanta perplejidad en un adolescente como enterarse de que la herramienta que usa para hacer la tarea tiene un consumo eléctrico comparable al de países enteros.

Lee Shulman describió el conocimiento pedagógico del contenido como la capacidad de transformar un saber disciplinar en algo enseñable para un grupo concreto. Las unidades de energía son un ejemplo clásico de dificultad: kW, kWh, TWh se confunden con facilidad. Un buen docente de Electrotecnia sabe que hace falta traducir esas cifras a escalas cercanas.

Neil Selwyn, investigador de tecnología educativa, invita a mirar la tecnología digital en la escuela con una perspectiva crítica que incluya sus costos materiales y ambientales. Enseñar el consumo de la IA es una forma de esa mirada.

Una propuesta para el aula

Una secuencia de tres o cuatro clases:

1. Escalas. ¿Cuánto es un TWh? Convertir los 415 TWh a kWh y compararlos con el consumo anual de una vivienda típica de la ciudad, usando una factura real.
2. Potencia y energía. Un servidor de IA consume una potencia determinada (se toma un valor de ficha técnica). ¿Cuánta energía consume en un día? ¿Y en un año? ¿Cuánto representa la refrigeración?
3. Rendimiento. Si de cada kWh que entra al centro de datos solo una parte llega a los servidores, ¿dónde se pierde el resto? Introducción al indicador PUE (eficiencia en el uso de energía).
4. Debate. ¿Debería Argentina atraer centros de datos? ¿Con qué energía? ¿Qué beneficios y costos tendría para una localidad?

Para la planificación

Esta secuencia trabaja el abordaje y resolución de situaciones problemáticas y el pensamiento crítico, capacidades fundamentales del Marco Curricular Común de Córdoba (2025). También permite abordar la ciudadanía digital desde un ángulo poco explorado: el costo material de lo digital.

Para seguir pensando

La inteligencia artificial suele presentarse como algo etéreo, en la nube. Electrotecnia puede devolverla a la tierra: a los cables, los transformadores, las centrales. Comprender esa materialidad es parte de formar ciudadanos y técnicos que puedan opinar con fundamento.

¿Cómo trabajás las unidades de energía en tus clases? ¿Te funcionó algún ejemplo en particular?

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Fuentes

• Renewable Energy Magazine (2025). La demanda de electricidad de los centros de datos se duplicará con creces para 2030.
• Teletica / AFP (2025). Demanda de electricidad para centros de datos se duplicará con creces a causa de la IA.
• Suno (2026). Data centers devem consumir 26 % mais em 2026, segundo Gartner.
• El Observador (2026). YPF y Tesla firman un acuerdo estratégico.
• Dewey, J. (1910). How We Think. D. C. Heath.
• Shulman, L. (1987). Knowledge and Teaching. Harvard Educational Review, 57(1).
• Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers? Polity.