A veces pensamos en la Inteligencia Artificial como algo etéreo, algo que vive en “la nube” y que no ocupa espacio. Pero la realidad es que esa nube tiene los pies muy bien puestos sobre la tierra, específicamente en servidores que calientan más que un mediodía en Maracaibo.
El tema es que, para que un agente autónomo funcione bien, necesita una estructura técnica sólida —lo que los ingenieros llaman un buen prompting— que guíe su razonamiento y acción. Pero detrás de ese “pensamiento” digital, hay un consumo de energía que se nos está escapando de las manos.
Para 2026, se estima que el consumo eléctrico de los centros de datos se va a duplicar. En Venezuela, donde ya sabemos que la luz juega “mantequilla”, esto no es un dato menor.
Si una empresa quiere subirse a la ola de la IA, tiene que entender que el 40% de su factura eléctrica se le puede ir solo en enfriar los equipos. Es como intentar usar una computadora gamer de última generación encerrado en un cuartico sin ventilación: o se quema el equipo, o se te dispara el recibo.
El problema de los “viejitos” (y no hablo de personas)
Resulta que la mitad de los aires de precisión en el país todavía usan gas R22. Para los que no somos técnicos: es un refrigerante que tiene los días contados. Para el 2030 tiene que desaparecer por temas ambientales (el famoso Protocolo de Montreal). Operar con tecnología obsoleta es como tratar de enfriar una oficina con un ventilador de aspas de plástico: haces ruido, gastas luz y no resuelves el fondo del problema.
¿Cómo sobrevivir al “calentón” tecnológico?
Empresas como Solsica están aplicando lo que en ingeniería llaman Retrofit: actualizar lo que ya tienes sin tener que botarlo todo y comprar equipos nuevos desde cero. Es la versión corporativa de cambiarle el motor a un carro viejo por uno de alta eficiencia.
- Enfriamiento de precisión: Ya no es tirar aire frío a lo loco, sino llevarlo exactamente donde el servidor lo necesita.
- Monitoreo en tiempo real: Saber qué está pasando antes de que algo explote.
- Pensar paso a paso: Al igual que un buen prompt de IA requiere una “cadena de pensamiento” (Chain-of-Thought) para no equivocarse, la infraestructura física necesita una estrategia por etapas para no quebrar en el intento.
Al final del día, la IA es como una partitura musical. Si el rol del modelo está claro, pero los “instrumentos” (el hardware y la energía) están desafinados, la ejecución va a ser un desastre. No basta con ser innovadores; hay que ser eficientes para que la tecnología no termine siendo un lujo impagable.
