El gobernador de Texas, Greg Abbott, ordenó a principios de agosto de 2026 auditar y frenar la conexión a la red eléctrica de 1.800 proyectos de centros de datos que en conjunto solicitan más de 474 gigavatios, cinco veces el récord histórico de demanda de toda la red del estado, según publicaron Tom’s Hardware y Texas Tribune el 3 y 4 de agosto de 2026. El límite real del crecimiento de la Inteligencia Artificial no va a ser el talento ni el dinero, va a ser la energía necesaria para sostenerla.
¿Por qué Texas, el estado que menos frena nada, acaba de frenar la Inteligencia Artificial?
Texas ha construido su modelo económico reciente alrededor de decir sí a la inversión industrial, incluida la de los centros de datos que sostienen la Inteligencia Artificial. Que sea precisamente ese estado el que audite y frene 1.800 proyectos dice mucho sobre el tamaño real del problema.
No es una postura ideológica contra la tecnología. Es una respuesta a una cifra que la red eléctrica, tal como está construida hoy, no puede absorber.
474 gigavatios: una cifra que no cabe en ninguna red eléctrica actual
Según recogieron Tom’s Hardware y Texas Tribune el 3 y 4 de agosto de 2026, los 1.800 proyectos suman una demanda cinco veces superior al récord histórico de toda la red eléctrica de Texas. No hablamos de un pico puntual, hablamos de una solicitud estructural que multiplica por cinco lo nunca visto, toda ella ligada al crecimiento de la Inteligencia Artificial.
Cuando una sola industria pide en solicitudes lo que el sistema entero nunca ha llegado a entregar, el problema deja de ser de gestión y pasa a ser de física.
El talento y el dinero para la Inteligencia Artificial sobran, la energía no
Durante los últimos años, el discurso sobre los límites de la Inteligencia Artificial giraba en torno al talento disponible y a la inversión necesaria. Ninguno de los dos ha sido, hasta ahora, el freno real.
El freno que ha aparecido en Texas es físico: cables, subestaciones y generación eléctrica que no se construyen en meses, se construyen en años. Y ese calendario no lo marca ningún avance de modelo, lo marca la infraestructura.
¿Qué significa esto para quien construye su trabajo sobre la Inteligencia Artificial?
Si dependes de herramientas de Inteligencia Artificial para tu trabajo diario, esta noticia no te afecta directamente hoy. Pero conviene entender que el ritmo de mejora de esas herramientas está atado a una infraestructura que ahora mismo tiene un freno de mano puesto en uno de los estados que más apostó por ella.
Las previsiones sobre cómo cambia la forma en que la gente busca información asumen una capacidad de cómputo que crece sin freno. Texas acaba de recordar que esa capacidad tiene un límite físico, no solo económico.
Leer las apuestas de la Inteligencia Artificial con criterio, no con fe
El entusiasmo alrededor de cada avance de la Inteligencia Artificial suele dar por hecho que el crecimiento va a seguir siendo exponencial e indefinido. La noticia de Texas es un buen momento para revisar esa suposición con calma.
Nada de esto significa que la Inteligencia Artificial se vaya a detener. Significa que, como en cualquier apuesta seria, conviene mirar los cimientos antes de construir encima con los ojos cerrados. Eso es, precisamente, lo que distingue el criterio de la moda.
Otros estados y países observan de cerca lo que decida Texas en las próximas semanas, porque el mismo cuello de botella eléctrico que ha aparecido allí existe, en distinta escala, en cualquier red que intente sostener el crecimiento actual de la Inteligencia Artificial. No es un problema exclusivo de un estado con suerte para atraer inversión, es una limitación estructural que cualquier plan de expansión tendrá que resolver antes de prometer más capacidad de la que la infraestructura puede entregar.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de trabajo como consultor estratégico y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, distinción que incluyó el Premio a la Excelencia Docente, y ha intervenido en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Es autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018) y dirige un canal de YouTube con más de 367.000 suscriptores dentro de una comunidad en línea de más de 500.000 personas. Si quieres saber qué dice la Inteligencia Artificial de tu propio trabajo, puedes comprobarlo con RADAR.
