La inteligencia artificial parece liviana, inmaterial, gratuita, porque vive en una pantalla, escribimos una pregunta y aparece una respuesta, no vemos máquinas (uno esperaría ver el cuerpo del robot). A menudo, ni siquiera tiene un costo económico para nosotros. Pero detrás hay centros de datos, energía, cantidades inmensas de agua y decisiones de infraestructura. Máquinas, cables, refrigeración, consumo eléctrico, edificios enteros funcionando para que esa conversación exista. Esa invisibilidad es parte de su encanto, pero también del engaño.
La discusión sobre IA suele concentrarse en modelos, chips, prompts y productividad. Todo eso importa, pero cada vez queda más claro que el límite no siempre va a estar en el algoritmo. También puede estar en la energía. La Agencia Internacional de Energía (París) viene siguiendo este cruce entre IA y electricidad, y en 2026 volvió a marcar el tema como una pregunta central: Dónde crece la demanda, qué tan rápido pueden responder las redes eléctricas, y qué impacto tiene eso en seguridad energética, costos y sostenibilidad.
En realidad, internet siempre necesitó infraestructura física, no es solo tu PC y un modem, hay muchísimo detrás, la nube nunca fue una nube (solo la computadora de otro, alquilada). Lo nuevo es la escala y la velocidad con la que la IA empuja esa demanda. Entrenar modelos grandes consume muchísimo, pero también pesa el uso cotidiano, la inferencia, millones de consultas que parecen pequeñas vistas de a una y enormes cuando se miran juntas.
Para quienes vivimos del software, esto cambia un poco la conversación. La eficiencia deja de ser solo una obsesión técnica o una forma de ahorrar costos, también empieza a ser parte del diseño responsable de un producto. Elegir cuándo usar un modelo grande, cuándo alcanza uno más chico, cuándo cachear una respuesta, cuándo no hace falta IA en absoluto, son decisiones de arquitectura y también de criterio.
Quizás dentro de unos años nos parezca raro haber usado inteligencia artificial para cualquier tarea mínima sin mirar el costo real. No porque la IA vaya a desaparecer, sino porque va a madurar. Y cuando una tecnología madura, deja de medirse solo por lo que puede hacer y empieza a medirse también por lo que cuesta sostenerla.
No olvidemos que estamos en la cresta de la ola… Y no lo consideramos como siempre lo hicimos con otras tecnologías. Tema para otro día.