IA habilitante y sus emisiones indirectas en el sector de hidrocarburos

La integración de IA habilitante, cloud e IoT en el sector petrolero impulsa la producción, pero genera emisiones indirectas masivas que quedan fuera de los reportes convencionales. Esta alerta, plantea un desafío urgente: ¿cómo medir lo que no se contabiliza?

Hace 10 horas
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En los últimos meses, el concepto de IA habilitante ha emergido como una alerta crítica. Esta denominación describe cómo herramientas avanzadas de inteligencia artificial, nube e Internet de las Cosas no sólo optimizan procesos, sino que facilitan la expansión de operaciones petroleras. La habilitación tecnológica puede elevar las emisiones indirectas —las llamadas enabled emissions— que escapan de los reportes corporativos tradicionales. Estudios recientes indican que las emisiones indirectas en grandes empresas tecnológicas crecieron alrededor de 150 % entre 2020 y 2023, en gran parte alimentadas por la expansión de la IA. ¿Estamos frente a un déficit masivo en la contabilidad climática que requiere atención urgente?

Naturaleza y alcance de las emisiones habilitadas por IA

La IA habilitante permite que firmas tecnológicas potencien la extracción de hidrocarburos al reducir costos y aumentar eficiencias. De hecho, se afirma que algunos contratos energéticos de Microsoft podrían equivaler a varias veces sus propias emisiones operativas. Gracias al uso de algoritmos de optimización, mantenimiento predictivo y gestión en la nube, las empresas petroleras logran extraer más petróleo y gas, увеличить hasta un 15 % los rendimientos. Existe una preocupación creciente de que dichas emisiones inducidas no se reflejen en los informes de alcance 1, 2 o incluso 3, creando un vacío significativo en la rendición de cuentas climática.

Más allá de la dimensión técnica, el concepto de IA habilitante revela un dilema ético y económico: mientras que las grandes tecnológicas destacan su compromiso climático en los informes corporativos, paralelamente comercializan soluciones que permiten a las petroleras aumentar su huella ambiental. Este contraste genera tensiones entre el discurso de sostenibilidad y las prácticas reales de negocio, lo que expone a las compañías a riesgos reputacionales, regulatorios y financieros cada vez más difíciles de ocultar.

Evidencia global del crecimiento de emisiones indirectas

Un informe del organismo de la ONU, la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), revela que entre 2020 y 2023, las emisiones indirectas de Amazon, Microsoft, Meta y Alphabet aumentaron en promedio un 150 %, impulsadas por la demanda energética de centros de datos para IA. La magnitud de este incremento subraya que el verdadero costo ambiental de la IA va más allá de su operación directa y se extiende al abastecimiento energético masivo y al uso intensivo de infraestructura. En 2024, el análisis señala que los centros de datos podrían triplicar sus emisiones globales de aquí al fin de la década si continúa el crecimiento actual de la IA.

Retos metodológicos y contables del concepto “enabled emissions”

El concepto de enabled emissions está en el centro del debate porque representa emisiones generadas por el uso que otros hacen de una tecnología, no por el proveedor directamente. El Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol) no contempla adecuadamente este tipo de emisiones dentro de los alcances 1–3. Además, la atribución causal es compleja: ¿cómo demostrar que un aumento en la producción fue provocado por IA y no por factores de mercado o precio global? Esto, sumado al riesgo de doble conteo y la falta de estándares aceptados, hace urgente el desarrollo de metodologías claras y verificables.

IA como espada de doble filo: riesgos vs beneficios climáticos

Aunque la IA habilitante plantea riesgos significativos, también existen aplicaciones climáticas positivas. Existen estudios estiman que la IA podría reducir emisiones en sectores como transporte, energía y alimentación hasta 25 % para 2035, lo que equivale a entre 3.200 y 5.400 millones de toneladas de CO₂ anuales.

Asimismo, DeepMind ha mejorado la eficiencia de parques eólicos en un 20 % y reducido el uso de energía en refrigeración de centros de datos en hasta un 40 %. Aun así, la realidad es ambivalente: mientras ciudades y energías aprovechan esas aplicaciones, gigantes del petróleo usan IA para acelerar su producción, con efectos muy distintos.

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Hacia una contabilidad climática más honesta

Para cerrar esta brecha se proponen varios pasos concretos:

  • Establecer definiciones normalizadas de “enabled emissions” y su diferenciación respecto a los alcances tradicionales.
  • Implementar métodos escalonados de atribución, que permitan declaraciones conservadoras al inicio y estimaciones más precisas conforme se acumule información.
  • Proteger datos sensibles mediante salvaguardias de confidencialidad, mientras se habilita auditoría independiente.
  • Exigir verificación de terceros para garantizar fiabilidad y comparabilidad, además de alineamiento regulatorio entre autoridades financieras y climáticas.
  • Incluir estos estándares en marcos regulatorios y de reporte usados por inversionistas y entidades financieras, no solo como opción voluntaria.

Un llamado a reformar la rendición climática

El concepto de IA habilitante redefine el modo en que asociamos responsabilidad climática a las empresas tecnológicas. Revela que su impacto va más allá del consumo eléctrico de sus centros de datos: al hacer más rentable la extracción de hidrocarburos, pueden estar acelerando emisiones que permanecen invisibles bajo las métricas actuales. En consecuencia, es imperativo evolucionar los sistemas de contabilidad de emisiones y exigir transparencia real.

Este debate sobre enabled emissions no solo es teórico: demanda acción inmediata de reguladores, inversionistas y empresas tecnológicas para alinear la innovación con la justicia climática. Si ignoramos estas emisiones “facilitadas”, corremos el riesgo de que la inteligencia artificial, en lugar de ser una aliada del planeta, se convierta en su facilitadora silenciosa.

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