La inteligencia artificial multiplica la productividad de cualquier sociedad. Eso es algo que ya nadie cuestiona. Un estudio de McKinsey & Company, que data ya de 2023, estima que la IA generativa tiene el potencial de añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales de valor económico, principalmente gracias a mejoras de productividad en cuatro áreas: atención al cliente, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D.
Este volumen de riqueza equivale aproximadamente al PIB anual de una gran economía desarrollada y representa uno de los mayores incrementos de productividad asociados a una tecnología en décadas. No es algo que ninguna región pueda permitirse el lujo de desaprovechar, pero, precisamente por eso, es importante prever y analizar las consecuencias de ese gran impacto.
Especialmente por la velocidad a la que se desarrollan las nuevas tecnologías. Lo que era válido ayer no lo es para mañana. Las prestaciones de la IA se multiplican a la velocidad de la luz, pero también sus efectos y sus necesidades.
Se estima que la irrupción de la IA tendrá efectos inmediatos en tres grandes áreas: el mercado de trabajo, el consumo de agua y la demanda de energía. Y es en este último punto donde mayores y más profundos cambios se han registrado en 2026. Un estudio del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea, ha cuantificado el costo energético de la última gran revolución, la IA agéntica. Y las cifras son esclarecedoras: multiplica por 136,5 el consumo energético.
La nueva etapa de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Si durante los últimos años la revolución la protagonizó la IA generativa, capaz de crear textos, imágenes o código a partir de una instrucción, el siguiente salto tecnológico tiene nombre propio: IA agéntica. Se trata de sistemas que no solo responden a preguntas, sino que son capaces de planificar, razonar, tomar decisiones, utilizar herramientas externas y ejecutar tareas complejas de forma prácticamente autónoma para alcanzar un objetivo.
En la práctica, un agente de IA puede reservar un viaje, comparar ofertas, consultar bases de datos, redactar documentos, programar aplicaciones o coordinar procesos empresariales sin necesidad de que el usuario intervenga en cada paso. Es un cambio de paradigma que promete transformar la productividad en sectores como la industria, la sanidad, la energía, las finanzas o la administración pública.
Las previsiones para los próximos años apuntan a que, a partir de 2026, los agentes inteligentes comenzarán a integrarse de forma masiva en los procesos de negocio. Grandes compañías tecnológicas ya trabajan en plataformas donde varios agentes colaboran entre sí para resolver problemas complejos, automatizar flujos de trabajo y asistir a los profesionales en tiempo real. El resultado será una economía mucho más automatizada, con importantes ganancias de eficiencia, reducción de costes y aceleración de la innovación.
Sin embargo, esta nueva generación de inteligencia artificial tiene una cara menos visible: su enorme demanda energética. A diferencia de un modelo generativo tradicional, que normalmente procesa una petición y devuelve una respuesta, un agente de IA ejecuta múltiples ciclos de razonamiento. Analiza el problema, planifica una estrategia, consulta diferentes fuentes, utiliza herramientas externas, evalúa los resultados, rectifica si es necesario y vuelve a intentarlo hasta completar la tarea. Todo ello implica muchas más llamadas al modelo de lenguaje, más tiempo de computación y un uso mucho más intensivo de la infraestructura de los centros de datos.
Esta diferencia acaba de ser cuantificada por investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST), que han realizado el primer análisis sistemático del coste computacional y energético de la IA agéntica. Sus conclusiones son tan reveladoras como preocupantes: determinados agentes pueden llegar a consumir hasta 136,5 veces más energía por consulta que una aplicación convencional de IA generativa.
El cuello de botella está en la energía, no en el software
Este escenario obliga a mirar más allá del software. El verdadero cuello de botella de la IA del futuro será la capacidad para suministrar energía abundante, estable y sostenible a una red creciente de centros de procesamiento. La carrera por desarrollar agentes cada vez más capaces irá acompañada, inevitablemente, de una carrera por ampliar la infraestructura energética que los hace posibles.
En este contexto, España dispone de una oportunidad estratégica y Castilla y León reúne condiciones especialmente favorables para aprovecharla. La comunidad es el principal productor de energía renovable del país, con un liderazgo consolidado en generación eólica e hidráulica y una creciente capacidad fotovoltaica. Esa disponibilidad de electricidad limpia, competitiva y de proximidad convierte a la región en un emplazamiento idóneo para albergar nuevas infraestructuras digitales vinculadas a la inteligencia artificial.
La revolución de la IA agéntica no solo se librará en los laboratorios donde se desarrollan los algoritmos. También se decidirá en las redes eléctricas, en las subestaciones y en los centros de datos capaces de alimentarlos. Quienes inviertan hoy en esa infraestructura estarán construyendo uno de los pilares fundamentales de la economía digital de la próxima década.
