y por qué quizá esté pasando lo mismo con la inteligencia artificial
Imagina esto: una empresa de e-commerce decide invertir en tecnología para hacer su web más eficiente. Optimiza los tiempos de carga, automatiza el inventario y mejora la logística. El resultado es espectacular: menos costes, más rapidez, más clientes satisfechos. Todo parece perfecto… hasta que, unos meses después, el consumo energético del sistema se dispara y los servidores trabajan al límite.
¿Cómo es posible que mejorar la eficiencia haya terminado generando más consumo? Esa, precisamente, es la esencia de la Paradoja de Jevons.
Un poco de historia: el carbón y el motor de vapor
Retrocedamos a 1865. En plena Revolución Industrial, el economista William Stanley Jevons observó algo curioso. El nuevo motor de vapor de James Watt consumía menos carbón para producir la misma energía que los modelos anteriores. Era más eficiente, más avanzado, más limpio… en teoría.
Pero ocurrió lo contrario a lo esperado: el consumo total de carbón aumentó. ¿Por qué? Porque al ser más barato producir con ese motor, las fábricas crecieron, aumentó la producción y se generó una demanda aún mayor de carbón.
La eficiencia, en lugar de reducir necesariamente el consumo total, hizo más barato utilizar el carbón y contribuyó a expandir las actividades que dependían de él. Así se entiende la paradoja de Jevons: una mejora de eficiencia puede aumentar el uso de un recurso cuando también aumenta su demanda.
Del carbón al comercio electrónico
Si trasladamos esto al siglo XXI, el patrón se repite, solo que ahora el carbón se llama energía digital.
Pensemos en el comercio electrónico: las webs más rápidas consumen más servidores, los anuncios más eficientes disparan el tráfico y los envíos más optimizados multiplican la demanda.
Cada mejora técnica nos lleva a vender más, producir más y consumir más, no necesariamente a hacerlo de forma más sostenible.
Un ejemplo cotidiano: cuando las tiendas online comenzaron a ofrecer envío en 24 horas, parecía una mejora en eficiencia logística.
Pero el resultado fue el aumento de camiones en circulación, embalajes y centros de distribución.
La rapidez generó más consumo… y más emisiones.
En términos simples: la eficiencia puede ser el mejor aliado del crecimiento, pero también el peor enemigo de la sostenibilidad.
La digitalización como espejo
No se trata de demonizar la tecnología —al contrario—, sino de entender su contexto. La digitalización es una herramienta poderosa para optimizar recursos, reducir errores y tomar decisiones inteligentes. Pero si el objetivo final sigue siendo crecer sin límite, esas mismas herramientas pueden terminar alimentando el problema que pretendían resolver.
En comercio, por ejemplo, vemos empresas que digitalizan su stock o su atención al cliente, pero usan esa ventaja para acelerar el ciclo de consumo: más campañas, más lanzamientos, más productos que terminan en rebajas o en vertederos.
La paradoja de Jevons sigue viva, solo que ahora viaja en la nube.
Y aquí entra la inteligencia artificial…
¿No crees que esto también está empezando a pasar con la IA? Se nos presenta como la gran herramienta para ahorrar tiempo, automatizar tareas y ser más eficientes. Pero, ¿qué está ocurriendo en realidad?
Los sistemas de IA necesitan infraestructura, datos y energía para funcionar. Además, si una herramienta se vuelve más rápida o barata, puede extenderse a más usos. Eso no significa que toda mejora de eficiencia provoque automáticamente más consumo, pero sí que conviene observar el efecto global y no solo el ahorro de cada operación.
La paradoja se repite: la eficiencia impulsa el crecimiento del propio sistema, y el consumo total vuelve a subir.
La comparación con la IA debe plantearse como una pregunta, no como una conclusión automática: ¿el ahorro por cada uso está reduciendo el consumo total o está haciendo posible que utilicemos estos sistemas mucho más?
¿Hacia dónde deberíamos mirar?
La lección de Jevons sigue siendo actual: la tecnología no resolverá el problema si no cambiamos la lógica del crecimiento infinito. Podemos ser más eficientes, sí, pero necesitamos también ser más conscientes. Digitalizar no es suficiente; hay que digitalizar con propósito, con límites, con visión a largo plazo.
En el comercio, esto pasa por repensar modelos:
- apostar por la economía circular digital,
- optimizar sin sobreproducir,
- usar la IA para reducir desperdicios, no solo para vender más.
En definitiva, no se trata de correr más rápido, sino de correr en la dirección correcta.
ACTIVIDAD DE AULA
Analiza un efecto rebote: elige una mejora digital —por ejemplo, una tienda online más rápida, una campaña automatizada o un sistema de reparto optimizado— y explica qué problema resuelve, qué recurso ahorra y qué podría aumentar si se utiliza mucho más. Termina proponiendo una medida para que la mejora tenga un propósito sostenible.
Reflexión final
William Jevons observó su paradoja hace más de siglo y medio. Hoy, nosotros la vivimos cada día, disfrazada de apps, algoritmos y nubes de datos. Quizá la verdadera revolución no sea crear tecnologías más eficientes, sino aprender a usarlas de forma más inteligente y humana.
Porque, si no cambiamos el rumbo, incluso la inteligencia artificial podría acabar repitiendo el error más antiguo de la historia industrial: creer que la eficiencia, por sí sola, nos salvará.
Este artículo puede trabajarse junto con De la tienda de barrio al clip digital, donde la reflexión se traslada a la digitalización de un comercio local.
Juan Armada Blanco
Profesor de Formación Profesional en Comercio y Marketing. Escribo sobre comercio digital, WordPress, inteligencia artificial y tecnología aplicada al aula, a partir de proyectos, experiencias y recursos que utilizo en mi trabajo docente.