¿Por qué la inteligencia artificial y el sector de electricidad, agua y gas se necesitan mutuamente?

Cada vez que usamos una herramienta de inteligencia artificial, en algún centro de datos se consume electricidad para hacerla funcionar y agua para enfriarla. Al mismo tiempo, esa misma inteligencia artificial puede acortar los cortes de luz y reducir las pérdidas de agua en las redes que nos abastecen. La relación entre la IA y el sector de electricidad, agua y distribución de gas natural corre en dos sentidos, y entender esa doble vía es entender por qué modernizar este sector es una decisión estratégica y no solo una mejora operativa.

El sector es la infraestructura que mueve al resto de la economía. Representa apenas el 1.3% del producto interno bruto, pero su importancia no se mide por su tamaño directo: emplea a 412 mil personas (el 27.5% de ellas mujeres), concentra el 3.2% de la producción bruta del país y determina la capacidad de operación de las industrias, las ciudades y los servicios. Sin electricidad, agua y gas confiables se reducen la productividad industrial, la competitividad regional y la atracción de inversión. Conviene precisar el alcance del gas: este análisis se refiere a la distribución por ductos al consumidor final, y deja fuera el transporte, el almacenamiento, el gas LP y el gas natural vehicular.

Antes de avanzar, vale aclarar qué significa adoptar inteligencia artificial. Siguiendo la definición del Censo Económico 2024 del INEGI, la primera fuente oficial que mide este fenómeno en México, una empresa la adopta cuando usa sistemas basados en tecnologías como la minería de datos, la visión por computadora, el reconocimiento de voz, la generación de lenguaje natural o el aprendizaje automático, con el fin de predecir, recomendar o decidir la mejor acción para una meta concreta.

Una relación de ida y vuelta

En un sentido, no existe adopción de inteligencia artificial sin este sector. Los centros de datos que entrenan y despliegan los modelos necesitan electricidad para operar, agua para refrigerarse y, con frecuencia, gas como respaldo. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos se duplicará hacia 2030, hasta cerca del 3% del total, con la IA como principal motor de ese crecimiento. Para un país que busca atraer inversión en cómputo, asegurar un suministro confiable y asequible es una condición de entrada, y hoy la electricidad para empresas en México cuesta 21.2 centavos de dólar por kilovatio-hora, frente a 14.8 en la industria de Estados Unidos y 10.8 en China, mientras la escasez de agua en los estados industriales del norte ya presiona a la manufactura y la agroindustria.

En el sentido inverso, la adopción de inteligencia artificial dentro del sector puede hacerlo más eficiente, confiable y barato. La detección temprana de fallas basada en IA permite reducir la duración de los cortes eléctricos entre 30% y 50%, y, a escala global, su uso podría liberar hasta 175 gigavatios de capacidad de transmisión adicional en líneas ya existentes, sin construir una sola línea nueva. La demanda de electricidad, agua y gas crece a un ritmo que la infraestructura actual difícilmente absorbe, de modo que el sector puede acompañar ese crecimiento con un suministro más confiable y a menor costo, o convertirse en un freno para la economía digital. El desenlace depende de las decisiones de inversión y de política que se tomen.

Una cifra que esconde tres realidades

Apenas el 5.7% de las empresas del sector con más de diez empleados utiliza inteligencia artificial, una tasa por debajo del promedio nacional de 8.0% y lejos del 20.2% que registra el conjunto de los sectores en la OCDE. Ese promedio oculta la mayor paradoja del sector, porque bajo una misma cifra conviven un subsector con una de las tasas de adopción más altas de la economía y otro con una de las más bajas: la electricidad adopta inteligencia artificial siete veces más que el agua.

La electricidad adopta IA siete veces más que el agua
Empresas de 10+ empleados que usan IA (%), por subsector. Electricidad, agua y distribución de gas natural, México, 2024.

Fuente: Censo Económico 2024, INEGI.

La brecha se repite por tamaño de organización. En el conjunto del sector, las empresas grandes adoptan IA 3.5 veces más que las pequeñas, y en el subsector de agua esa distancia llega a 9.5 veces. El Índice de Desarrollo Digital Sectorial, desarrollado por CMD, explica buena parte de esta variación: el subsector de electricidad obtiene 52 puntos de 100 en uso y adopción de herramientas digitales, uno de los niveles más altos de la economía, mientras los organismos operadores de agua se ubican en 28, uno de los más bajos. Los subsectores con menor desarrollo digital son también los de menor adopción de IA. Frente al mundo, la distancia es amplia, porque ese 5.7% contrasta con el 10% que registra el mismo sector en Estados Unidos y con el 33.6% del suministro de electricidad y el 13.1% del agua en la Unión Europea.

El retorno económico está a la vista

Donde el sector adopta inteligencia artificial, su desempeño tiende a ser mayor. El análisis de los datos del Censo Económico 2024 muestra que cada diez puntos porcentuales más de empresas que adoptan IA se asocian con 14.3% más producción bruta por empresa y con remuneraciones 1.3% más altas por trabajador. El caso del subsector eléctrico es notable, porque registra uno de los mayores retornos productivos asociados a la IA de toda la economía mexicana, con 45.8% de producción por cada diez puntos de mayor adopción. Conviene leer estas cifras como asociaciones estadísticas, no como una relación de causa directa.

Al dato de empleo conviene mirarlo con cuidado. En el conjunto de la economía, y no solo en este sector, las empresas que más adoptan IA tienden a emplear a más personas, con 3.3% más personas ocupadas por unidad económica por cada diez puntos de mayor adopción. Esto sugiere que la IA acompaña al trabajo en lugar de reemplazarlo. Como el dato es de toda la economía, no debe leerse como empleo que este sector genere por sí solo.

Por qué el agua se queda atrás

La distancia entre la electricidad y el agua no es casual. Los organismos operadores de agua parten de los cimientos digitales más débiles del sector, con sistemas de medición y datos incompletos, y de una estructura profundamente fragmentada entre cientos de organismos locales con capacidades muy distintas. Para el subsector de agua, la adopción de inteligencia artificial no rendirá su máximo impacto hasta que se construyan esos cimientos digitales básicos, de modo que el desafío es tanto de inversión como de gobernanza. Extender lo que ya funciona en los segmentos de mayor desarrollo hacia el resto del sector es el reto central.

Qué frena la adopción

Lo que limita el avance no es la falta de herramientas, sino cinco barreras estructurales. La primera son los cimientos digitales, porque sin una base de medición, conectividad y datos la IA no tiene dónde operar. La segunda es el capital humano, ya que el sector necesita competencias hoy escasas para operar y supervisar redes digitales. La tercera es la ciberseguridad de la infraestructura crítica, que obliga a proteger no solo los datos, sino los sistemas de los que depende un servicio esencial.

Las dos restantes son decisivas. El marco regulatorio e institucional es la barrera distintiva, porque coordinar a la multitud de actores de un sector altamente regulado, y en el agua profundamente fragmentado, es un reto en sí mismo. El financiamiento cierra el cuadro, ya que la modernización digital y su operación sostenida en el tiempo rebasan la capacidad de inversión de los organismos públicos y de las empresas pequeñas sujetas a tarifas reguladas. Las barreras no pesan igual para todos: los organismos de agua enfrentan sobre todo los cimientos digitales y el financiamiento, las empresas de gas cuentan con información abundante aunque subaprovechada, y las grandes eléctricas requieren integración de sistemas y certidumbre regulatoria.

Cómo convertir la doble vía en ventaja

De ese diagnóstico se desprenden varias acciones dirigidas al gobierno, la industria, la academia y la sociedad civil, algunas de las cuales los propios operadores pueden iniciar sin esperar a la acción pública. La primera es construir una hoja de ruta diferenciada para cada subsector, articulada con la planeación nacional y con metas y gobernanza que le den continuidad más allá de un sexenio. La segunda es ampliar el financiamiento público y estructurar esquemas de inversión mixta, con líneas de la banca de desarrollo para los organismos operadores de agua, junto con lineamientos que faciliten la inversión en un sector muy regulado. La tercera es impulsar la investigación y la innovación aplicada a los casos de uso propios del sector.

El resto de las acciones construye las condiciones materiales y el talento. Adoptar y construir la infraestructura digital (dispositivos de medición, conectividad, nube y procesamiento) es la base sobre la que todo lo demás opera. Generar y aprovechar datos abiertos, estandarizados e interoperables vuelve al sector más competitivo y eficiente. Incorporar la ciberseguridad y la resiliencia desde el diseño protege a un servicio esencial en toda su cadena. Activar la reconversión y la formación del talento, junto con redes de intercambio que documenten y difundan casos de uso entre operadores, permite que la adopción permee de los segmentos líderes al resto.

El momento de decidir

México se encuentra en una fase temprana de adopción de inteligencia artificial en este sector, justo cuando la transformación de las redes de energía y agua se acelera en el mundo y países como Chile, Colombia y Brasil avanzan en la digitalización de las suyas. La convergencia de una demanda eléctrica creciente, ligada al crecimiento industrial y a la propia transformación digital, con las presiones sobre el agua en las regiones productivas y con la madurez de la IA para resolver problemas operativos concretos, vuelve necesaria la decisión de modernizar.

El sector puede acompañar el crecimiento de la economía digital con un suministro más confiable, más eficiente y a menor costo, o puede convertirse en su freno. México necesita poner la doble vía a su favor, para que la misma infraestructura que hace posible la inteligencia artificial se vuelva, gracias a ella, un servicio más confiable, más eficiente y al alcance de más personas. La evidencia para actuar ya está sobre la mesa.

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Fuentes

• Centro México Digital (2026). México Inteligente: electricidad, agua y distribución de gas natural frente a la inteligencia artificial.
• INEGI (2024). Censos Económicos 2024.
• Agencia Internacional de la Energía (2025). Proyecciones de consumo eléctrico de los centros de datos.
• OCDE (2025). Going Digital Toolkit. (Comparación internacional de adopción del sector.)