La red eléctrica no avanza al ritmo de la IA y bloquea 2.500 GW de energía en el mundo

La rápida expansión de la inteligencia artificial y el auge de los centros de datos se han topado con un cuello de botella en la falta de capacidad en las redes eléctricas, que mantienen bloqueados más de 2.500 gigavatios (GW) de energía a nivel global, según el informe 'Technology Trends Outlook 2026' de McKinsey & Company.

Así, el estudio advierte de que la disponibilidad de electricidad y el tiempo necesario para conectarse a la red se han convertido en el principal obstáculo para el desarrollo tecnológico mundial, superando al acceso al propio software o al hardware avanzado.

La consultora señala que la rápida expansión de la inteligencia artificial está reconfigurando el mapa del consumo energético mundial y destaca se proyecta que el conjunto de los centros de datos pase de representar el 3% de la demanda eléctrica en Estados Unidos en 2022 al 14% para 2030, impulsado por una potencia dedicada a la IA que se triplicará hasta superar los 90 GW.

De esta manera, alerta que la raíz del problema radica en el desfase temporal entre la construcción de un centro de datos y la ejecución de las obras de alta tensión, subestaciones y transformadores.

Además, el informe indica que las tensiones en las cadenas de suministro han disparado los plazos de entrega de transformadores por encima de los dos años en múltiples mercados.

Inversión en la red eléctrica

Para intentar mitigar este colapso, la inversión en tecnologías energéticas y de sostenibilidad alcanzó cerca de 200.000 millones de dólares (unos 178.040 millones de euros) en 2025, y se estima un crecimiento adicional del 30% para 2026, añade el informe.

Asimismo, se valora que el sector muestra una clara madurez comercial, ya que más del 50% de las ofertas de empleo en tecnología energética corresponden ya a roles operativos, de gestión y ventas, desplazando el peso exclusivo de la I+D.

Igualmente, pese a ser un gran consumidor, el informe afirma que la propia inteligencia artificial actúa como un motor para resolver estos retos energéticos.

En este sentido, mediante modelos fundacionales y arquitecturas avanzadas aplicadas a la ciencia de materiales, la industria está acelerando el descubrimiento de sustancias estables para baterías, catalizadores e infraestructuras de descarbonización.

De esta manera, Benjamim Vieira, socio senior de McKinsey & Company, consideró que "el mayor desafío para las organizaciones no radica únicamente en el acceso a la tecnología más avanzada, sino en su capacidad para absorber la autonomía de los nuevos sistemas".

"Ya sea adaptando los ciclos de desarrollo de software o protegiendo la infraestructura frente a ciberataques automatizados, el éxito dependerá de cómo las empresas rediseñen sus procesos operativos, aseguren la supervisión humana y resuelvan las barreras físicas y de gobernanza", dijo.

En su estudio, McKinsey aborda también la evolución de los procesadores hacia la inferencia -la ejecución diaria de los modelos de IA-, estimando que esta fase concentrará entre el 30% y el 40% del consumo eléctrico de los centros de datos en 2030.

Para reducir el consumo por 'token', las grandes tecnológicas (Amazon, Google, Meta y Microsoft) colaboran con fabricantes para diseñar microchips a medida (ASICs).

Ciberseguridad

Finalmente, el documento advierte sobre la presión en materia de ciberseguridad, ya que la automatización ha reducido el tiempo medio entre la detección de una vulnerabilidad informático y su explotación por atacantes desde los 800 días en 2018 hasta -16 horas en agosto de 2026, lo que implica que el 75% de los fallos detectados son de tipo 'zero day'.

En este entorno, cree que las grandes empresas avanzan hacia arquitecturas de seguridad 'zero trust' ante identidades no humanas (bots) que ya superan a las humanas en una proporción de 100 a 1.