La IA habilita más emisiones en petróleo que las que evita en renovables, según estudio
María González · Energía y Clima · 2026-10-04
Un estudio peer-reviewed encuentra que la IA en exploración petrolera genera emisiones netas de hasta 1,8 gigatoneladas anuales de CO₂, entre 3,3 y 13,3 veces las de todos los data centers.
La inteligencia artificial genera un aumento neto de 0,47 a 1,8 gigatoneladas de CO₂ al año, equivalente al 1,2–4,8% de las emisiones energéticas globales de 2024, según un estudio peer-reviewed publicado en agosto en npj Climate Action. El hallazgo central: las aplicaciones de <abbr title="Inteligencia Artificial">IA</abbr> en exploración y producción de petróleo y gas habilitan más emisiones que las que la misma tecnología ayuda a evitar optimizando renovables.
El tercer factor que Wall Street ignora
El debate sobre el impacto climático de la IA se ha concentrado en dos variables: el consumo eléctrico de los data centers que alimentan los modelos y la capacidad de la tecnología para optimizar redes renovables. Jefferies citó la investigación para señalar que falta una tercera columna en la ecuación: el uso de IA por compañías petroleras para aumentar tasas de recuperación y reducir costos de perforación, lo que extiende la vida útil de yacimientos que de otro modo serían inviables.
Los autores del estudio —Will Alpine y Holly Alpine, ex empleados de Microsoft que fundaron la iniciativa sin ánimo de lucro Enabled Emissions Campaign, junto con Nathan Geldner y Maksym Chepeliev de Purdue University— modelaron cómo las ganancias de productividad que entrega la IA se distribuyen asimétricamente entre sectores energéticos. En fósiles, un mercado maduro con márgenes altos, cada punto de eficiencia en exploración se traduce en barriles adicionales extraídos. En renovables, un mercado en crecimiento pero con menores márgenes por unidad, la misma mejora tarda más en materializarse en reducción neta de emisiones.
De 10 a 30 mil millones de barriles adicionales
El modelo estima que la IA podría aumentar las reservas recuperables de petróleo entre un 8% y un 20%, lo que equivale a 10.000 a 30.000 millones de barriles adicionales según datos de Wood Mackenzie citados en el paper. Esa cifra no contempla nuevos descubrimientos, solo la mejora en tasas de recuperación de yacimientos ya identificados mediante algoritmos de machine learning aplicados a datos sísmicos, optimización de flujos en pozos horizontales y predicción de fallas en equipos de perforación.
- Desequilibrio estructural: las ganancias de productividad en renovables necesitarían superar a las de fósiles en aproximadamente 4 a 5 veces solo para alcanzar un punto de equilibrio neto de emisiones.
- Gas natural en data centers: más del 40% de la potencia que alimenta data centers estadounidenses proviene de gas, según la IEA. La capacidad de gas ligada a centros de datos casi se duplicó en el primer semestre de 2026 en EE. UU.
- Límite del modelo: los autores aclaran que no intentaron estimar el potencial de la IA para acelerar avances en fusión nuclear o almacenamiento de larga duración, tecnologías aún en fase pre-comercial.
Un vocero del American Petroleum Institute disputó en declaraciones a medios la premisa de que mayor uso de energía y menores emisiones sean objetivos en conflicto, sin aportar cifras alternativas.
Implicaciones para el mercado
Nvidia cerró el viernes 2 de octubre en $233,95, prácticamente en su máximo de 52 semanas ($235,47), con una subida acumulada del 24% en el último año. El mercado ha castigado anuncios de expansión de capacidad en sesiones previas, pero la valoración actual incorpora crecimiento sostenido de doble dígito en demanda de chips para <abbr title="Inteligencia Artificial">IA</abbr>. Si las utilities y los gobiernos empiezan a diferenciar entre cargas de trabajo —priorizando IA aplicada a descarbonización frente a upstream petrolero—, el <abbr title="Gasto de capital">capex</abbr> en infraestructura podría redistribuirse.
El petróleo WTI cerró el viernes pasado en $91,11, tras caer un 1,9% en la última sesión disponible; el Brent cotiza en $102,25 con una variación marginal del -0,06%. Jensen Huang reveló en mayo que la <abbr title="Inteligencia Artificial agéntica, capaz de actuar de forma autónoma">IA agéntica</abbr> consume hasta 1.000% más potencia que modelos generativos estándar. La aritmética del estudio de Purdue añade otra capa: si esa potencia extra acelera extracción de hidrocarburos más rápido de lo que optimiza solar o eólica, el consenso sobre demanda futura de crudo podría estar subestimado.
Sin intervención regulatoria que limite el uso de IA en exploración upstream o subsidios selectivos que aceleren adopción en renovables, el modelo de Purdue proyecta que las emisiones netas seguirán en zona positiva. Jefferies cerró el viernes en $45,97, subiendo un 1,59% tras difundir el análisis entre clientes institucionales el jueves.