La inteligencia artificial acelerará la extracción de petróleo más que el desarrollo de energías verdes

Investigadores de Microsoft utilizaron un modelo de equilibrio general computable global para analizar la IA como una tecnología que impulsa la productividad tanto en los sectores de energía fósil como renovable. Descubrieron que la adopción paralela de algoritmos avanzados de IA podría aumentar las emisiones globales en aproximadamente 0,47 a 1,8 mil millones de toneladas de CO2 al año, equivalente al 1,2%–4,8% de las emisiones energéticas mundiales de 2024. La razón es que las ganancias de eficiencia impulsadas por la IA en la extracción de petróleo y gas tienen un efecto económico más fuerte que mejoras similares en la energía solar y eólica. La IA se utiliza para analizar datos geológicos, evaluar reservas, reducir riesgos de perforación, optimizar operaciones y mantenimiento de pozos, reduciendo así los costos de producción y haciendo viables recursos previamente no económicos. Wood Mackenzie estima que la IA podría hacer que entre 470 mil millones y 1 billón de barriles de petróleo adicional sean económicamente accesibles, mientras que Goldman Sachs dice que la IA podría aumentar las reservas recuperables de esquisto de Estados Unidos en un 8%–20% y reducir los costos de perforación en aproximadamente un 30%. Una encuesta de IBM muestra que el 44% de las empresas de petróleo y gas ya utilizan IA en exploración, y el 45% planea adoptarla en tres años. En energía renovable, la IA puede mejorar el pronóstico de la actividad solar y la velocidad del viento, detectar fallas, optimizar redes y carga de baterías, aumentando potencialmente la productividad hasta en un 30% y evitando hasta 500 millones de toneladas de CO2 al año. Sin embargo, los estudios muestran que la productividad renovable debe aumentar un 4%–5% por cada 1% de ganancia en productividad de petróleo y gas para compensar las emisiones, y persisten barreras físicas y administrativas. Los investigadores instan a considerar las emisiones ocultas de las aplicaciones de IA en otros sectores, que pueden ser hasta diez veces mayores que las emisiones directas de los centros de datos.