La expansión acelerada de la IA amenaza con prolongar la dependencia mundial del petróleo, el gas y el carbón. El desafío no consiste en frenar la innovación, sino en someterla a una gobernanza climática capaz de medir sus emisiones directas, indirectas y habilitadas, evitando que la mayor revolución tecnológica del siglo XXI termine fortaleciendo la arquitectura energética del pasado.
La inteligencia artificial ha sido presentada como una herramienta destinada a transformar la productividad, ampliar las capacidades científicas y optimizar los sistemas energéticos. Sin embargo, detrás de esa narrativa de progreso comienza a emerger una contradicción de dimensiones históricas: la misma tecnología que podría acelerar la transición hacia una economía baja en carbono también puede hacer más eficiente, rentable y duradera la explotación de los combustibles fósiles. Un estudio publicado el 4 de agosto de 2026 en npj Climate Action, revista del portafolio de Nature, advierte que los beneficios de productividad generados por la IA no se distribuyen de manera climáticamente neutral. Cuando favorecen simultáneamente a las energías renovables y a los combustibles fósiles, el balance puede terminar inclinándose hacia un aumento neto de las emisiones. [nature.com], [citizen.org]
La investigación introduce una categoría que debe incorporarse con urgencia al debate internacional: las“emisiones habilitadas”. No son únicamente las emisiones producidas por la electricidad que alimenta los servidores, sino aquellas que se generan cuando la IA reduce los costos de exploración, extracción, refinación y distribución de petróleo, gas y carbón. Bajo los escenarios modelados por los investigadores, la aplicación paralela de la IA en sectores fósiles y tecnologías bajas en carbono podría añadir entre 470 millones y 1,800 millones de toneladas de dióxido de carbono al año, equivalentes a entre 1.2 % y 4.8 % de las emisiones energéticas mundiales registradas en 2024. El límite superior no debe interpretarse como una predicción inevitable, sino como el resultado condicionado de un modelo económico global. Aun así, revela un riesgo estructural que la contabilidad climática convencional no está midiendo adecuadamente. [nature.com], [citizen.org], [magica.com]
La magnitud adquiere mayor significado cuando se compara con el inventario mundial. La Agencia Internacional de Energía estimó que las emisiones de dióxido de carbono relacionadas con la energía alcanzaron 37,800 millones de toneladas en 2024 y cerca de 38,400 millones en 2025. Por consiguiente, el escenario máximo de 1,800 millones de toneladas adicionales no constituye una cifra marginal: representaría una perturbación capaz de neutralizar parte importante de los avances obtenidos mediante energías renovables, electrificación y eficiencia. El riesgo no reside en pensar que la IA, por sí sola, emitirá esa cantidad, sino en comprender que podría modificar los costos de producción, ampliar las reservas comercialmente explotables y retrasar el retiro de infraestructuras fósiles. [iea.org], [iea.org]
La discusión pública se ha concentrado hasta ahora en la demanda eléctrica de los centros de datos, y existen razones poderosas para ello. La Agencia Internacional de Energía proyecta que el suministro eléctrico destinado a esas instalaciones pasará de aproximadamente 460 teravatios hora en 2024 a más de 1,000 teravatios hora en 2030. Aunque las energías renovables cubrirían cerca de la mitad del crecimiento, el gas natural y el carbón aportarían conjuntamente más del 40 % de la demanda eléctrica adicional hasta el final de la década. Esto demuestra que la nube digital no es una entidad inmaterial: descansa sobre redes eléctricas, centrales generadoras, sistemas de refrigeración, líneas de transmisión, semiconductores, acero, cemento, agua y territorios concretos. [iea.org], [iea.org], [spglobal.com]
Los informes ambientales de las propias compañías confirman la tensión entre expansión tecnológica y sostenibilidad. Microsoft reconoce que el crecimiento de la IA aumenta la demanda de energía, agua, tierra y materiales, mientras sus emisiones totales reportadas para el ejercicio fiscal 2025 alcanzaron unos 20.3 millones de toneladas de CO₂ equivalente, alrededor de 25 % más que el año anterior. Amazon informó un incremento de 16 % en sus emisiones absolutas durante 2025, con aumentos de 34 % en las emisiones asociadas a electricidad adquirida y de 20 % en las de alcance 3. Google, por su parte, comunicó un aumento anual de 37 % en su demanda de electricidad, aunque afirmó haber reducido 2 % sus emisiones operativas gracias, entre otros factores, a nuevas adquisiciones de energía limpia. En consecuencia, no sería preciso atribuir a Google un aumento interanual de 25 % sin especificar la categoría contable examinada. [blog.google], [blogs.microsoft.com], [esgdive.com], [finance.yahoo.com]
Estas diferencias metodológicas son fundamentales. No es lo mismo hablar de emisiones operativas, emisiones totales, emisiones basadas en el mercado, inventarios de alcance 1, 2 o 3, ni de emisiones evitadas mediante productos. Una empresa puede igualar contractualmente su consumo anual con compras de energía renovable y, al mismo tiempo, utilizar físicamente electricidad procedente de gas o carbón durante determinadas horas o en regiones donde la red continúa siendo intensiva en carbono. También puede reducir la intensidad de emisiones por dólar facturado mientras siguen creciendo sus emisiones absolutas. Google reportó acuerdos por más de 12 gigavatios de nueva energía limpia durante 2025, Amazon afirma haber igualado durante tres años consecutivos su consumo global de electricidad con energía renovable y Microsoft sostiene que la responsabilidad debe crecer al mismo ritmo que la infraestructura de IA. Son avances relevantes, pero ninguno sustituye la necesidad de reducir las emisiones absolutas. [sustainabi…ity.google], [blogs.microsoft.com], [aboutamazon.com]
El proyecto asociado con Amazon en el condado de Pecos, Texas, simboliza esa contradicción. La central de gas natural GW Ranch, concebida para abastecer un gran complejo de centros de datos, tendría una capacidad aproximada de 7.65 gigavatios y un permiso que contempla hasta 33 millones de toneladas de CO₂ anuales. Esa cantidad representa un máximo autorizado, no necesariamente las emisiones que efectivamente producirá la planta cada año. Sin embargo, su escala muestra hasta dónde puede llegar la búsqueda de generación firme y rápida cuando las redes existentes no poseen capacidad suficiente para atender la carrera de la IA. La promesa corporativa de neutralidad de carbono para 2040 queda sometida así a una prueba de credibilidad que no puede resolverse únicamente mediante compensaciones futuras. [easternherald.com], [techcrunch.com], [drmhse.com]
El problema de fondo no es que la inteligencia artificial posea una voluntad fósil, sino que opera dentro de estructuras económicas que premian el rendimiento financiero antes que el valor climático. La IA puede detectar nuevos yacimientos, interpretar datos sísmicos, optimizar perforaciones, anticipar fallas, mejorar refinerías y reducir costos logísticos. También puede integrar generación renovable, administrar baterías, mejorar redes eléctricas y acelerar el desarrollo de materiales de bajas emisiones. La tecnología, por tanto, no determina el resultado. Lo determina la dirección política, el costo del capital, la regulación, el precio del carbono, los incentivos fiscales, las prioridades empresariales y la velocidad con que los Estados modernicen sus sistemas eléctricos. La investigación estima que, para alcanzar un punto de equilibrio climático, las ganancias de productividad en las energías renovables tendrían que ser entre cuatro y cinco veces superiores a las obtenidas por el sector fósil. [nature.com], [citizen.org], [newsbreak.com]
Esto obliga a superar una gobernanza concentrada exclusivamente en los centros de datos. Los gobiernos deberían exigir informes verificables sobre consumo eléctrico y de agua, localización de las cargas, emisiones horarias, composición física de la energía, huella de construcción, vida útil del hardware y efectos de las aplicaciones comerciales de IA. Las empresas tecnológicas también tendrían que divulgar sus contratos con actividades intensivas en carbono y evaluar si sus servicios facilitan nuevas extracciones que contradicen sus compromisos climáticos. Sin esa trazabilidad, los informes de sostenibilidad corren el riesgo de registrar únicamente la chimenea inmediata del ecosistema digital, mientras ignoran las emisiones que sus algoritmos hacen posibles en otras industrias. [cdn-dynmed…rosoft.com], [cdn-dynmed…rosoft.com], [iea.org]
La respuesta tampoco puede consistir en demonizar la inteligencia artificial ni en renunciar a sus beneficios. La propia experiencia de Google muestra que la contratación de nueva capacidad limpia, la eficiencia del hardware y la optimización de los sistemas pueden evitar millones de toneladas de emisiones. La Agencia Internacional de Energía reconoce igualmente que la IA tiene capacidad para mejorar redes, acelerar la innovación energética y fortalecer la eficiencia. Pero el potencial no es una garantía. Si cada avance en energía limpia convive con una expansión más rápida del gas, el petróleo y el carbón, la eficiencia terminará abaratando el consumo en lugar de reducirlo. [sustainabi…ity.google], [blog.google], [iea.org]
Para la República Dominicana y el Caribe, esta discusión posee una importancia estratégica inmediata. La región necesita infraestructura digital, centros de datos, inteligencia artificial, redes resilientes y mayor competitividad tecnológica. Pero estas inversiones deben incorporarse a una planificación energética que considere la dependencia de combustibles importados, la vulnerabilidad climática, la disponibilidad de agua y la estabilidad del sistema eléctrico. Atraer capacidad informática sin garantizar energía adicional, limpia y firme podría encarecer la electricidad, aumentar las importaciones de gas y trasladar costos ambientales a comunidades que no reciben proporcionalmente los beneficios de la transformación digital. La IA debe formar parte de la política de desarrollo, pero también de la política energética, ambiental, fiscal y de ordenamiento territorial.
La humanidad no está ante una guerra entre tecnología y naturaleza, sino frente a una decisión sobre el propósito de la innovación. La inteligencia artificial puede ayudar a administrar una economía más limpia o convertirse en la herramienta más sofisticada jamás utilizada para prolongar la era de los combustibles fósiles. Dejar esa elección exclusivamente en manos del mercado equivaldría a renunciar a la responsabilidad del Estado y de la comunidad internacional. El siglo XXI necesita poder computacional, pero también necesita límites, transparencia y dirección pública.
La conclusión es inequívoca: no basta con desarrollar modelos más eficientes ni con comprar certificados renovables. Es necesario gobernar la totalidad de la cadena de impactos. Si la IA aumenta la productividad fósil más rápidamente de lo que acelera la sustitución energética, su aparente modernidad terminará preservando un sistema industrial incompatible con los objetivos climáticos. La gran prueba ética de esta revolución tecnológica será demostrar que la inteligencia de las máquinas puede estar al servicio de la inteligencia colectiva de la humanidad, y no de la prolongación rentable de sus errores históricos./
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República Dominicana ante la expansión de la inteligencia artificial: avances importantes y cambios impostergables
Por Luis Orlando Díaz Vólquez | #GuasábaraEditor
La República Dominicana ha dado pasos importantes en la diversificación de su matriz eléctrica, la incorporación de energías renovables, el almacenamiento energético, la transformación digital y el desarrollo de una estrategia nacional de inteligencia artificial. Sin embargo, las políticas energéticas, tecnológicas, ambientales y de inversión todavía no se encuentran plenamente articuladas para impedir que el crecimiento de la IA y de los centros de datos profundice la dependencia nacional del gas natural, el carbón mineral y los derivados del petróleo. El país avanza en una dirección favorable, pero necesita introducir cambios regulatorios, fiscales, ambientales y territoriales antes de promoverse a gran escala como centro regional de inteligencia artificial, computación avanzada y alojamiento soberano de datos.
El Plan Energético Nacional 2025-2038 reconoce la necesidad de ampliar las energías renovables, incorporar almacenamiento y fortalecer la seguridad del suministro. Al mismo tiempo, asigna a la generación térmica flexible, especialmente al gas natural, una función estratégica dentro de la transición. Las autoridades anunciaron más de 30 proyectos renovables y la incorporación de 2,179 megavatios de generación térmica, principalmente a gas natural. Esta combinación procura garantizar confiabilidad eléctrica y acompañar el crecimiento económico, pero también puede crear infraestructura fósil con una vida económica de varias décadas si no se establecen desde ahora plazos, límites de emisiones y condiciones para su sustitución progresiva. [cdn-dynmed…rosoft.com], [blogs.microsoft.com], [windowsforum.com]
Los progresos alcanzados son significativos. La capacidad renovable pasó de aproximadamente 556 megavatios en 2020 a 1,396.1 megavatios al cierre de 2024. Para julio de 2025, la Comisión Nacional de Energía reportó 3,087 megavatios de capacidad instalada en energías renovables, incluyendo 470 megavatios de generación distribuida, así como 17 proyectos en construcción que añadirían más de 1,207 megavatios. Estos datos evidencian que existe inversión, capacidad institucional y confianza empresarial para acelerar la transición energética nacional. [blogs.microsoft.com], [microsoft.com], [blog.google]
No obstante, la generación eléctrica efectiva continúa ampliamente dominada por los combustibles fósiles. Durante el cuarto trimestre de 2025, el gas natural representó 41.2 % de la electricidad generada, el carbón mineral 28.5 % y el fuel oil 9.8 %. En conjunto, las fuentes no renovables aportaron 79.6 % de las inyecciones, mientras las renovables representaron 20.4 %. Esto significa que un nuevo centro de datos conectado a la red dominicana consumiría físicamente una electricidad producida, en su mayor parte, con gas, carbón y derivados del petróleo, salvo que el proyecto financie o contrate capacidad renovable adicional acompañada de almacenamiento. [drmhse.com], [datacenter…atimes.com], [meteoraweb.com]
Esta realidad adquiere una relevancia mayor a la luz del estudio publicado en 2026 en npj Climate Action. La investigación no establece que la inteligencia artificial producirá inevitablemente 1,800 millones de toneladas adicionales de dióxido de carbono cada año. Se trata de una modelación económica condicionada por distintos niveles de adopción, productividad y respuesta de los mercados. Sin embargo, el trabajo identifica un riesgo que la planificación convencional suele ignorar: las emisiones habilitadas, es decir, aquellas que se generan cuando la IA abarata, optimiza o amplía actividades intensivas en carbono. [datacne.gob.do], [cne.gob.do], [presidencia.gob.do]
En escenarios donde la inteligencia artificial produce ganancias comparables de productividad para las energías renovables y los combustibles fósiles, el estudio calcula un aumento neto de entre 470 millones y 1,800 millones de toneladas de CO₂ anuales. Los investigadores estiman que las mejoras de productividad obtenidas por las renovables tendrían que ser aproximadamente entre cuatro y cinco veces superiores a las alcanzadas por el sector fósil para llegar al equilibrio climático dentro de las condiciones modeladas. El hallazgo no condena a la IA, sino que demuestra que la eficiencia tecnológica puede fortalecer a las industrias dominantes cuando no existe una dirección pública deliberada. [datacne.gob.do], [cne.gob.do], [transicion…mem.gob.do]
Para la República Dominicana, esta advertencia significa que no basta con saber cuánta electricidad consumirá un centro de datos. También debe determinarse qué actividades económicas serán optimizadas por los sistemas de inteligencia artificial alojados en el país. Una aplicación destinada a mejorar la integración de energías renovables, reducir las pérdidas eléctricas, anticipar fenómenos meteorológicos o gestionar el agua puede generar beneficios ambientales. En cambio, una aplicación que amplíe la comercialización, la logística o el consumo de combustibles fósiles podría habilitar emisiones superiores a las producidas directamente por los servidores.
Las políticas nacionales se corresponden parcialmente con este desafío. La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, la cooperación establecida con NVIDIA, la creación proyectada de un Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial y los esfuerzos para fortalecer la soberanía tecnológica y de datos representan decisiones relevantes. El acuerdo con NVIDIA procura desarrollar infraestructura, talento local y aplicaciones en salud, educación, transporte, seguridad pública, finanzas y turismo. En marzo de 2026, el Gobierno también inició, con el apoyo del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, una evaluación sobre la preparación institucional del Estado para adoptar responsablemente esta tecnología. [sustainabi…amazon.com], [sustainabi…amazon.com], [aboutamazon.com]
El HUB de Innovación Punta Bergantín constituye otra iniciativa favorable porque vincula educación, medioambiente, agricultura, energías renovables y economía digital. Esta visión reconoce que la innovación debe responder a las necesidades productivas y ambientales dominicanas, en lugar de limitarse a importar plataformas, equipos o servicios tecnológicos. Sin embargo, será necesario convertir esos principios generales en requisitos medibles sobre consumo energético, uso de agua, emisiones, protección de ecosistemas, transferencia tecnológica y generación de empleos especializados. [greentechlead.com], [smartenerg…isions.com], [microsoft.com]
La NDC 3.0 también aporta una base importante. La República Dominicana elevó su meta de reducción de emisiones al 28 % respecto del escenario tendencial proyectado para 2030, utilizando las emisiones nacionales de 2022 como línea de referencia. De esa reducción, 8.5 puntos porcentuales deberán alcanzarse con recursos nacionales públicos y privados, mientras 19.5 puntos dependerán del financiamiento internacional. La nueva contribución climática reafirma, además, la adaptación como prioridad nacional ante sequías, inundaciones, huracanes, erosión costera y otras amenazas que afectan a los pequeños Estados insulares. [nature.com], [iea.blob.c…indows.net], [easternherald.com]
El principal vacío consiste en que las estrategias de energía, inteligencia artificial, centros de datos y cambio climático todavía no conforman un sistema regulatorio integrado. La política digital promueve el alojamiento local de datos, la soberanía tecnológica y la atracción de inversiones, pero la información pública disponible no demuestra que existan requisitos específicos sobre electricidad limpia adicional, correspondencia horaria del consumo, utilización de agua, emisiones incorporadas, residuos electrónicos o emisiones habilitadas. El Plan Energético Nacional y la NDC 3.0 establecen orientaciones generales, pero deben complementarse con reglas expresas para las nuevas cargas digitales.
La recomendación central es adoptar una Política Nacional de Infraestructura Digital e Inteligencia Artificial Climáticamente Positiva. Esta política debería ser vinculante para los centros de datos de gran escala, la infraestructura nacional de IA, las alianzas público-privadas y cualquier iniciativa que reciba incentivos fiscales, terrenos estatales, facilidades energéticas o financiamiento público. El propósito no sería que cada empresa se declare simplemente sostenible, sino que demuestre una contribución neta y verificable a la seguridad energética, la reducción de emisiones, la resiliencia climática y el desarrollo tecnológico nacional.
Todo centro de datos de gran escala debería financiar o contratar nueva capacidad renovable, almacenamiento y, cuando corresponda, infraestructura de transmisión. No sería suficiente adquirir certificados anuales de energía limpia. Los operadores tendrían que demostrar correspondencia horaria y territorial entre su demanda y la electricidad baja en carbono disponible. Esta exigencia resulta fundamental porque la Agencia Internacional de Energía proyecta que la electricidad destinada a centros de datos superará los 1,000 teravatios hora en 2030. Aunque las renovables podrían cubrir cerca de la mitad del crecimiento, el gas y el carbón atenderían conjuntamente más del 40 % de la demanda adicional. [mem.gob.do], [7dias.com.do], [magica.com]
Antes de aprobar un gran proyecto digital, la Comisión Nacional de Energía, la Superintendencia de Electricidad, la Empresa de Transmisión Eléctrica Dominicana, el Ministerio de Energía y Minas y el Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales deberían realizar una evaluación conjunta. Esta tendría que determinar el impacto sobre la demanda máxima, las reservas operativas, los costos de transmisión, el agua disponible, las emisiones, los ecosistemas y las comunidades receptoras. Los incentivos fiscales solo deberían concederse cuando la inversión añada generación limpia y almacenamiento, no traslade sus costos de red a los consumidores, garantice eficiencia energética e hídrica, gestione responsablemente sus residuos electrónicos y produzca empleos especializados y transferencia tecnológica.
También resulta urgente aprobar la Ley de Eficiencia Energética. El proyecto depositado ante la Cámara de Diputados contempla el uso racional de la energía, incentivos para equipos eficientes y estándares aplicables a edificaciones y sectores productivos. La legislación debería incorporar un capítulo especial sobre centros de datos, computación de alto rendimiento e inteligencia artificial, con métricas obligatorias de eficiencia energética, consumo de agua, emisiones operativas y carbono incorporado. [iea.org], [pepr-spleen.fr], [iea.org]
La República Dominicana podría convertirse en pionera regional mediante la creación de un registro nacional de emisiones habilitadas. Las empresas que desarrollen inteligencia artificial para energía, transporte, minería, cemento, agricultura, turismo o actividades logísticas deberían evaluar si sus soluciones reducen emisiones totales o solamente abaratan y expanden actividades contaminantes. Esto no supone prohibir la IA en sectores fósiles. Una aplicación que detecte fugas de metano, reduzca desperdicios o prevenga accidentes puede ser favorable. La diferencia esencial consiste en distinguir entre reducir los daños de operaciones existentes y utilizar la tecnología para ampliar estructuralmente la producción o el consumo de combustibles fósiles.
La rentabilidad nacional tampoco debe depender solamente de vender electricidad y espacio físico a grandes plataformas extranjeras. República Dominicana debe priorizar aplicaciones de alto valor relacionadas con sus desafíos particulares: predicción de huracanes, inundaciones y sequías; protección de arrecifes, manglares y cuencas; optimización solar, eólica e hidroeléctrica; reducción de pérdidas eléctricas; agricultura de precisión; gestión sostenible del agua; movilidad urbana; logística portuaria y aduanera; turismo sostenible; salud pública y educación personalizada. Investigaciones divulgadas por el Grantham Research Institute estiman que la aplicación ambiciosa de IA en electricidad, transporte y alimentación podría evitar mundialmente entre 3.2 y 5.4 gigatoneladas de CO₂ equivalente anuales para 2035. [sustainabi…ity.google], [blog.google], [microsoft.com]
La República Dominicana no debe renunciar a la inteligencia artificial ni a los centros de datos. Hacerlo supondría perder inversión, talento, soberanía digital y oportunidades de productividad. Pero tampoco debe atraer estas inversiones mediante electricidad subsidiada, expansión indiscriminada del gas, presión sobre las fuentes de agua o debilitamiento de la regulación ambiental.
La estrategia correcta debe descansar sobre una regla nacional inequívoca: ninguna gran inversión digital puede dejar al país con mayor dependencia energética, más emisiones, mayor vulnerabilidad hídrica o costos eléctricos adicionales para la población. El gas natural puede desempeñar una función temporal de confiabilidad, pero no debe convertirse en la fuente permanente de la economía digital dominicana. Cada nueva carga de inteligencia artificial debe acompañarse de electricidad limpia adicional, almacenamiento, eficiencia, transparencia y beneficios nacionales verificables.
La inteligencia artificial puede ser rentable y climáticamente responsable si la República Dominicana convierte la sostenibilidad en una condición obligatoria de inversión, no en una promesa publicitaria. De esa manera, el país no se limitaría a alojar datos y algoritmos. También desarrollaría conocimiento, protegería sus recursos naturales, reduciría su vulnerabilidad energética y construiría un verdadero futuro tecnológico para las próximas generaciones.
