París, 30 de junio de 2026. (Boletín) — La rápida expansión de los centros de datos impulsados por IA no solo está incrementando la demanda de electricidad, sino que la hace significativamente más difícil de predecir, lo que plantea un desafío para la planificación y el suministro de los sistemas eléctricos. Una gran mayoría de los ejecutivos del sector eléctrico espera picos de demanda más extremos y menos predecibles, mientras que más de tres cuartas partes afirman que les cuesta pronosticar con precisión las necesidades futuras, según el informe más reciente del Instituto de Investigación de Capgemini, “La IA y la red eléctrica: definiendo el panorama energético de los centros de datos”. El estudio, que encuestó a más de 600 altos ejecutivos del sector eléctrico de organizaciones con ingresos anuales superiores a 500 millones de dólares, destaca cómo los sistemas eléctricos están entrando en una nueva fase a medida que las cargas de trabajo de IA se vuelven cada vez más impredecibles. Según el informe, los pronósticos se han vuelto significativamente más difíciles, pero la IA también es parte de la solución, ya que la mayoría de los ejecutivos espera que permita importantes mejoras en eficiencia y operación.
Una nueva era de demanda eléctrica volátil e incierta
Más allá del crecimiento, el mayor desafío es la incertidumbre. Las empresas de servicios públicos planifican cada vez más para una demanda que podría nunca materializarse. El informe destaca una creciente desconexión entre la demanda proyectada y la real: la mayoría (67%) de los ejecutivos del sector eléctrico se refiere a solicitudes de carga “fantasma” de centros de datos, de las cuales alrededor de dos de cada diez (19%) nunca se materializan, lo que distorsiona los pronósticos y aumenta el riesgo tanto de sobreinversión como de subinversión.
Esta incertidumbre en los pronósticos genera un dilema significativo en la asignación de capital. Las empresas de servicios públicos deben decidir no solo cuánta capacidad financiar, sino también dónde y cuándo priorizar las inversiones en modernización de la red para sostener la demanda futura, evitando al mismo tiempo los activos varados. Para los hyperscalers, el desafío es igualmente crítico, pues deben tomar decisiones significativas de inversión en infraestructura en un entorno de pronósticos de demanda inciertos, disponibilidad de la red y plazos de conexión.
Asimismo, más de tres cuartas partes (77%) de las empresas de servicios públicos prevén dificultades para predecir con precisión la demanda futura, a medida que los patrones de consumo derivados de la IA se vuelven menos estables y más difíciles de modelar. Como resultado, esperan que la variabilidad de la demanda se convierta en un importante desafío para el sistema, lo que exigirá nuevos enfoques de planificación y operación.
Además, 68% de los ejecutivos del sector eléctrico también anticipa escasez debido a que la demanda de los centros de datos crece más rápido de lo que pueden ampliar la oferta.
El desafío se agrava por la concentración geográfica de los centros de datos, que ejerce una presión significativa sobre las redes locales: más de la mitad de los ejecutivos del sector eléctrico identifican la concentración de carga como un obstáculo importante para un servicio confiable, mientras que los grandes conglomerados de instalaciones de alta densidad generan cuellos de botella localizados que afectan la estabilidad del sistema y la planificación de inversiones.
“La IA está transformando los sistemas eléctricos mucho más allá del crecimiento de la demanda. Está exponiendo restricciones estructurales en la capacidad de la red, la planificación y la disponibilidad de energía, al tiempo que hace que la demanda sea más dinámica y difícil de predecir”, señaló Claire Gauthier, líder mundial de Energía y Servicios Públicos en Capgemini. “El desafío ya no es solo cuánta energía se necesita, sino si puede suministrarse de manera confiable, dónde y cuándo se requiere. Las empresas de servicios públicos tienen un papel decisivo que desempeñar como coordinadores del sistema, aprovechando los conocimientos habilitados por IA para equilibrar los recursos de la red y los de los clientes, acelerar la capacidad disponible y posibilitar la siguiente fase de crecimiento de los centros de datos”.
El doble papel de la IA: aceleradora de la demanda y multiplicadora de fuerza para el desempeño de la red
De acuerdo con el informe, se espera que el consumo de electricidad derivado del entrenamiento y la inferencia de IA aumente significativamente, de 25% a 60% de la demanda total de electricidad de los centros de datos en los próximos tres a cinco años, desplazando en gran medida otras cargas de trabajo de TI.
Al mismo tiempo, los ejecutivos del sector eléctrico ven la IA como un multiplicador de fuerza para la planificación y la confiabilidad de la red: alrededor de seis de cada diez esperan que la analítica avanzada de IA genere mejoras superiores a 10% en la reducción de fallas, la productividad operativa y la prevención y el restablecimiento de interrupciones.
A pesar de sus beneficios, la adopción de la IA sigue siendo limitada
De acuerdo con el informe, menos de la mitad (45%) afirma que actualmente utiliza IA para la optimización de la red, y solo 16% de las organizaciones del sector eléctrico ha implementado enfoques más avanzados impulsados por IA para optimizar los flujos de energía, reforzar la resiliencia y mejorar el desempeño del sistema en tiempo real, a fin de mantenerse al ritmo de la creciente demanda.
Según el informe, los plazos de construcción de infraestructura de red también constituyen una restricción crítica para absorber el rápido crecimiento de la demanda de los centros de datos de IA. Esto subraya la necesidad urgente de acelerar la modernización de la red eléctrica mediante la propia IA y las tecnologías climáticas, con el fin de garantizar un suministro energético confiable, asequible y sostenible.
La energía in situ como un cambio estructural hacia sistemas energéticos híbridos y descentralizados
Ante las restricciones y los retrasos de la red, los centros de datos están migrando cada vez más de enfoques de solo respaldo hacia soluciones primarias behind-the-meter (BTM) y near-site. Casi tres de cada diez afirman que ya despliegan soluciones de energía in situ y 39% planea incorporar soluciones in situ/BTM en los próximos uno a dos años; más de siete de cada diez esperan que estas soluciones reduzcan significativamente la dependencia de la red en un plazo de cinco años.
La mayoría (86%) considera que la capacidad de operar de forma independiente de la red es una ventaja competitiva. Esta evolución está redefiniendo la relación tradicional entre las empresas de servicios públicos y los grandes consumidores de energía, e introduce tanto oportunidades como desafíos de coordinación.
Una combinación energética equilibrada y diversificada como núcleo de un crecimiento confiable y sostenible de los centros de datos
Una combinación energética diversificada se perfila como esencial para garantizar la confiabilidad y la resiliencia a largo plazo, dado que la energía renovable por sí sola aún no puede suministrar energía continua a gran escala para los grandes centros de datos y las cargas de trabajo de IA, según 78% de los ejecutivos del sector eléctrico y 73% de los ejecutivos de centros de datos. Ambos grupos reportan inversiones activas en sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS) para ayudar a cerrar la brecha.
También coinciden en que las soluciones a largo plazo, como la energía nuclear (Small Modular Reactors), llevarán tiempo en implementarse. Como resultado, más de dos tercios (68%) de los ejecutivos del sector eléctrico y de centros de datos a nivel mundial consideran el gas natural como una solución transitoria de corto plazo, hasta que las tecnologías de energía renovable y de almacenamiento puedan escalar, lo que genera tensiones con los objetivos de descarbonización.
“Tanto para los proveedores de energía como para los operadores de centros de datos, el principal desafío ya no es solo ampliar la capacidad, sino hacerlo en un contexto de incertidumbre, con limitaciones de tiempo y ante una complejidad creciente del sistema”, concluye Claire Gauthier. “El éxito dependerá de la capacidad de coordinar la inversión en infraestructura, el abastecimiento de energía y las operaciones impulsadas por la inteligencia artificial para gestionar tanto la escala como la volatilidad de la demanda, al tiempo que se logra un equilibrio entre la confiabilidad, el costo y la sustentabilidad”.
