Segun Wharton Knowledge, en diciembre el operador más grande de la red eléctrica del país, PJM Interconnection, registró su primera falla histórica al no conseguir suficiente energía para mantener el suministro estable, quedando casi 6.600 megavatios por debajo de su meta de reserva para el verano de 2027. La causa no fue una tormenta ni una guerra, sino la expansión masiva de centros de datos. Casi el 94 por ciento del crecimiento proyectado en la demanda eléctrica se debe a instalaciones diseñadas para ejecutar inteligencia artificial. Los precios de capacidad eléctrica alcanzaron un máximo histórico, y el malestar político se ha manifestado de forma rápida y abierta, desde el senador Bernie Sanders que exigió una moratoria sobre nuevas construcciones de centros de datos, hasta el gobernador Ron DeSantis que movilizó a los ciudadanos de Florida para oponerse a nuevos proyectos en sus comunidades. Este fenómeno no se limita a la política energética; es una crisis de cadena de suministro. Y representa una advertencia clara para todos los líderes empresariales: la revolución de la inteligencia artificial se construye sobre una infraestructura que no puede satisfacer la escalada de demanda que le impone.
La gestión de cadenas de suministro ha demostrado que cuando los tiempos de entrega son largos y la demanda incierta, las decisiones estratégicas se toman años antes de que se realice cualquier pedido. Se decide cuánta capacidad se debe construir y qué proveedores se deben fortalecer. La crisis energética provocada por el AI es lo que ocurre cuando esta regla se ignora a gran escala. El hardware necesario para operar centros de datos requiere tiempos de adquisición excesivos: los transformadores de alta potencia necesitan aproximadamente dos años y medio para ser obtenidos; las turbinas de gas están programadas hasta finales de los años 2020; y las líneas de transmisión requieren años de permisos antes de que se levanten los primeros pilotes. Estos elementos no son detalles marginales. Son las limitaciones estructurales que definen el crecimiento del sector. El entusiasmo tecnológico por la inteligencia artificial avanza a velocidad de software, mientras que la infraestructura física que la sustenta avanza a velocidad de acero, cobre y concreto. Cuando estos ciclos se desalinean, el resultado no es una simple demora, sino un techo rígido sobre el crecimiento. Cualquier empresa que considere la energía como un recurso a adquirir solo cuando se necesite, en lugar de planificarla con anticipación, ya ha perdido ventaja.
Para el empresario peruano, este escenario es un aviso claro: invertir en tecnología no implica solo adquirir software, sino también evaluar la capacidad física de la red eléctrica que lo sustenta. En un país donde la generación y distribución de energía enfrentan desafíos estructurales, especialmente en regiones con infraestructura antigua, el crecimiento de soluciones digitales debe ir acompañado de una planificación integral. Sin una inversión anticipada en capacidades energéticas, cualquier proyecto tecnológico, desde el comercio electrónico hasta el uso de IA en servicios públicos, corre el riesgo de ser ineficiente o incluso inestable. La clave está en integrar la visión tecnológica con la realidad física del suministro eléctrico.