Aunque parece que apenas se está desarrollando, la Inteligencia Artificial (IA) es una de las grandes novedades del 2024.
Tal es así que, gracias a los avances que están consiguiendo empresas como Google u OpenAI, la IA ya nos permite alcanzar increíbles resultados como, por ejemplo, crear videos 100% reales, aunque ningún ser humano participe en ellos.
Pero, más allá de las ventajas que esta tecnología podría traerle a la humanidad, a la hora de resolver problemas físicos o médicos, su desarrollo también implica grandes problemas, principalmente a la hora de vincularla con el clima.
Como consecuencia del auge de los centros de datos, unidades claves para desarrollar la IA, se espera que se produzcan alrededor de 2.500 millones de toneladas métricas de emisiones equivalentes de dióxido de carbono a nivel mundial hasta finales de la década.
Según una investigación de Morgan Stanley, los hiperescaladores (principales proveedores en la nube), entre los que se encuentra Google, Microsoft, Meta y Amazon, están impulsando la rápida proliferación de centros de datos que consumen mucha electricidad para expandir sus tecnologías de IA y computación en la nube.
En este sentido, se estima que las emisiones de gases de efecto invernadero de la industria mundial de centros de datos ascenderán a aproximadamente el 40% de lo que todo Estados Unidos emite en un año.
Sin embargo, la buena noticia sería que la construcción de los gigantescos almacenes de computadoras aumentará las inversiones en el desarrollo de energía limpia, equipos de eficiencia energética y los llamados materiales de construcción ecológicos.
Además, "se espera que la tecnología de captura, utilización y secuestro de carbono y los procesos de eliminación de dióxido de carbono reciban un impulso a medida que las empresas tecnológicas intentan cumplir sus promesas climáticas", agregó Morgan Stanley.
En sintonía con esta idea, Goldman Sachs detalló que la IA podría dañar los precios del petróleo en los próximos años gracias a "reducir potencialmente los costos a través de una logística mejorada y aumentar la cantidad de recursos recuperables de manera rentable".
"La IA podría reducir los costes mediante una mejora de la logística y la asignación de recursos, lo que resulta en una caída de 5 dólares/bbl en el precio marginal del incentivo, suponiendo un aumento de la productividad del 25% observado para los primeros en adoptar la IA", explicó Goldman Sachs.
En esta línea, Goldman espera un modesto impulso potencial de la IA a la demanda de petróleo en comparación con el impacto de la demanda de energía y gas natural en los próximos 10 años.
"Creemos que la IA probablemente sería un modesto negativo neto para los precios del petróleo a mediano y largo plazo", agregó, lo que disminuiría los ingresos de productores como los miembros de la OPEP+.
Según las estimaciones de Goldman Sachs, alrededor del 30% de los costos de un nuevo pozo de esquisto podrían reducirse mediante la IA.
