AI-driven productivity gains enable more CO₂ emissions than they avoid in a global energy–economy model

Autoría: Will Alpine, Nathan Geldner, Holly Alpine, Maksym G. Chepeliev

Publicado en: npj Clim. Action 5, 71 (2026).

Publica: Nature

Fecha: 4 de agosto de 2026

En las condiciones actuales de la economía mundial, la inteligencia artificial (IA) podría aumentar las emisiones globales de CO₂ en lugar de reducirlas. La razón no estaría principalmente en el consumo eléctrico de los centros de datos, sino en un efecto indirecto: la IA mejora la productividad tanto de las energías renovables como de los combustibles fósiles, pero los beneficios asociados a estos últimos generan un impacto climático mucho mayor.

Los investigadores utilizan un modelo de equilibrio general computable (CGE) que permite analizar cómo las mejoras de productividad provocadas por la IA se transmiten al conjunto de la economía. Esto permite incorporar efectos que suelen quedar fuera de los estudios sobre IA y clima, como el efecto rebote —una mayor eficiencia puede estimular un mayor consumo— y los llamados efectos de inducción, por los que una tecnología modifica precios, inversiones, producción y asignación de recursos

El artículo cuestiona la idea de que el impacto climático de la IA pueda medirse simplemente comparando la energía que consume la IA con las emisiones que permite evitar. Su argumento central es que la IA debe considerarse una "tecnología amplificadora de la productividad". Si se introduce en una economía en la que aproximadamente el 80 % de la energía primaria sigue dependiendo de combustibles fósiles, puede terminar reforzando el sistema energético existente en lugar de acelerar su sustitución.

Por ello, los autores proponen que las políticas públicas:

• contabilicen también las emisiones que la IA permite generar, no solo las que evita

• analicen sus efectos indirectos sobre toda la economía, además del consumo energético de los centros de datos

• impulsen la IA aplicada a renovables, pero simultáneamente limiten los efectos que incrementan la productividad de los combustibles fósiles

• no consideren automáticamente que cualquier mejora de eficiencia implica descarbonización

• combinen el precio del carbono con medidas específicas sobre la oferta de combustibles fósiles.

En conclusión, el estudio advierte de que la IA no es intrínsecamente una tecnología verde: puede acelerar la transición energética, pero también puede hacer más eficiente y rentable el sistema fósil que se pretende sustituir; sin políticas que orienten su desarrollo, el segundo efecto puede dominar.