Por primera vez en décadas, Argentina cerró el año con las cuentas energéticas en azul. El superávit comercial récord de US$ 7.815 millones durante 2025, impulsado por Vaca Muerta y la expansión de la infraestructura de hidrocarburos, despejó el horizonte macroeconómico. Las importaciones crecieron 24,7% interanual, alcanzando los US$ 75.791 millones, mientras las exportaciones de combustibles y energía treparon a US$ 11.090 millones, según datos del Indec.
Parece el escenario soñado para dar el salto hacia la economía del conocimiento. Sin embargo, en un mundo donde la inteligencia artificial (IA) se perfila como la tecnología más demandante de energía del siglo, la composición de la matriz energética puede convertirse en una trampa de largo plazo.
El espejismo de la abundancia
La literatura académica reciente es contundente. Un estudio de 2025 publicado en el Journal of Environmental Management sobre Francia concluye que la inteligencia artificial “no tiene un impacto estadísticamente significativo” en la sostenibilidad ambiental. La razón: las instalaciones de generación con bajas emisiones de carbono son aún insuficientes para satisfacer la creciente demanda energética de la IA.
Para países con matrices energéticas intensivas en combustibles fósiles, la advertencia es aún más severa. Investigadores chinos, en un estudio publicado también en 2025 en Energy Economics, demuestran que los efectos de la IA sobre la ecoeficiencia son heterogéneos: en regiones con alta dependencia del carbón, la IA puede exacerbar las emisiones si no va acompañada de innovación verde.
El superávit energético argentino, si no se orienta deliberadamente a financiar la transición hacia fuentes limpias, corre el riesgo de consolidar un lock-in tecnológico-ambiental: centros de datos alimentados con energía barata pero de alta huella de carbono, en un momento en que los principales inversores globales —Microsoft, Google, Amazon— compiten por asegurarse energía nuclear y renovable para sus instalaciones.
El efecto rebote que nadie mide
La economista Sasha Luccioni y sus coautores documentaron en un influyente trabajo presentado en la conferencia ACM FAccT 2025 lo que denominan el “efecto rebote digital”. La paradoja de Jevons —que postula que las ganancias de eficiencia terminan aumentando el consumo total— se aplica con crudeza al mundo de la IA: las mejoras en eficiencia energética de los modelos son sistemáticamente contrarrestadas por aumentos exponenciales en la demanda computacional.
La Agencia Internacional de Energía, en su informe Electricity 2026, proyecta que la demanda de electricidad de los centros de datos será uno de los principales motores del crecimiento del consumo global en los próximos años. La capacidad de los centros de datos podría alcanzar los 945 TWh en 2030, superando el consumo total de muchos países.
En Argentina, donde no existe un registro oficial desagregado del consumo energético del sector TIC, el fenómeno operaría a ciegas. “Lo que no se mide no se puede gestionar”, advierten los investigadores.
La restricción externa también importa
El problema no es solo ambiental. Las importaciones totales crecieron 24,7% interanual en 2025, alcanzando los US$ 75.791 millones, según datos oficiales. La infraestructura física de IA —servidores, chips especializados, sistemas de enfriamiento— es intensivamente importada. Una adopción no planificada profundizaría la presión sobre la balanza de pagos sin generar necesariamente capacidades locales.
Lecciones desde la región
México y Perú ya están utilizando inteligencia artificial para abordar la informalidad laboral, con resultados documentados. El sistema SIDIL en México, que integra 1,5 millones de registros históricos de inspección con datos del IMSS y SAT, logró que las inspecciones guiadas por IA tengan tres veces más probabilidad de detectar irregularidades, aumentando la efectividad del 55% al 94%.
En Perú, la aplicación “Verifica tu Chamba” permite a los trabajadores confirmar si están registrados en nóminas electrónicas y activa alertas confidenciales a empleadores. Cientos de miles de trabajadores han regularizado su situación gracias a esta herramienta.
Estos casos demuestran que la IA puede ser una aliada del desarrollo si se la integra con políticas públicas inteligentes.
Cómo evitar la “maldición de la IA marrón”
Frente a este panorama, se perfilan cuatro líneas de acción para que la ventana de oportunidad energética no se cierre sin dejar un sector digital sostenible:
- Gobernanza integrada: Establecer estándares obligatorios para nuevos centros de datos, como un PUE (Power Usage Effectiveness) máximo de 1,3 —siguiendo las mejores prácticas internacionales— y exigir un porcentaje creciente de energías renovables.
- Monitoreo y transparencia: Incorporar en el Balance Energético Nacional una categoría específica que registre el consumo del sector TIC. Sin datos granulares, cualquier política de gestión de la demanda será imposible.
- Política comercial con criterios de sostenibilidad: Aprovechar el potencial de la energía eólica en Patagonia y la solar en el NOA para atraer inversiones en centros de datos que combinen energías renovables con generación de empleo local calificado.
- Instrumentos financieros innovadores: Canalizar bonos verdes para financiar usos productivos de la IA que generen ahorros energéticos verificables, siguiendo la experiencia de países que han logrado desacoplar crecimiento digital de emisiones.
El costo de no actuar
La relación entre IA y cambio climático no es una fatalidad, sino una construcción política. Argentina tiene un margen de maniobra estrecho pero real. El superávit energético de US$ 7.815 millones es, al mismo tiempo, un salvavidas y una tentación. Usarlo para consolidar una matriz digital intensiva en carbono sería desperdiciar la oportunidad de construir un sector de baja intensidad ambiental.
La pregunta no es si Argentina adoptará IA. La pregunta es si lo hará con lucidez estratégica o por inercia, asumiendo costos que podrían haberse evitado. El “sillón de lujo” digital puede ser muy cómodo, pero si tiene patas de carbono, terminará quemando la casa.
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