Comprar verde o comprar más: cómo la IA puede cambiar el consumo

La dimensión actual del canal digital explica por qué esa advertencia merece atención. Eurostat señala que en 2025 el 78% de los usuarios de internet de la Unión Europea hizo compras online. Esa cifra no remite a una práctica marginal, sino al entorno donde una parte muy amplia del consumo europeo entra en contacto con sistemas que clasifican resultados, recomiendan productos, personalizan ofertas y alteran la visibilidad de unas opciones frente a otras.

El informe de la Agencia sitúa ese cambio dentro de un marco más amplio. Recuerda que los cambios en estilos de vida y pautas de consumo podrían reducir entre un 40% y un 70% las emisiones de gases de efecto invernadero en 2050, y añade que la huella de consumo de la ciudadanía de la UE aumentó un 6,3% entre 2020 y 2022. El consumo, visto así, deja de ocupar un papel secundario en la política climática y pasa a ser uno de los espacios donde se decidirá una parte relevante de su resultado.

La novedad no está en que un algoritmo pueda procesar más información que una persona, sino en el lugar que ocupa dentro de la compra. La EEA describe cómo la IA ya interviene mediante recomendaciones personalizadas, herramientas de apoyo a la decisión y mecanismos de personalización comercial que reducen tiempo de búsqueda y suavizan el recorrido hasta la compra. A partir de ahí, la plataforma ya no se limita a mostrar una oferta. La jerarquiza, selecciona alternativas y da prioridad a unos atributos sobre otros.

De la ficha técnica a la decisión de compra

Una de las ideas del informe es que la IA puede servir para algo más ambicioso que vender con mayor precisión. También puede convertir información dispersa y difícil de interpretar en una ayuda real para comparar productos. Ese punto resulta especialmente útil en el consumo sostenible, porque una parte del problema no reside en la ausencia total de datos, sino en la dificultad para localizar los relevantes, entenderlos a tiempo y usarlos justo cuando toca decidir.

Ese papel encaja con la lógica del futuro pasaporte digital de producto, al que la EEA alude como una herramienta relevante para la transición verde. La idea ya circula desde hace tiempo en Bruselas, pero llevarla al terreno práctico sigue siendo exigente.

Un producto deberá incorporar datos sobre composición, reparabilidad, durabilidad o impacto ambiental, pero esa información tendrá que aparecer en un formato que permita compararla sin obligar al comprador a hacer un trabajo técnico por su cuenta. Ahí la IA podría asumir una función precisa: traducir complejidad regulatoria y ambiental en decisiones legibles dentro de la propia interfaz de compra.

Ese uso tampoco se limita al comprador individual. También puede resultar útil para empresas, distribuidores y plataformas que necesiten explicar con mayor claridad por qué un producto merece preferencia frente a otro.

En ese plano, el valor de la IA no consiste en reforzar la persuasión comercial, sino en dar presencia efectiva a información que hoy suele quedar escondida, mal resumida o presentada de forma poco útil para quien tiene que elegir.

El problema empieza cuando el sistema persigue otra meta

La EEA no plantea ese escenario favorable como algo asegurado y subraya que el resultado depende de los objetivos con los que se diseñe el sistema y del marco de gobernanza que lo acompañe.

Cuando la meta principal pasa a ser elevar conversión, frecuencia de compra o tiempo de permanencia, la lógica cambia. En vez de destacar bienes duraderos, reparables o de menor huella, el sistema tenderá a dar prioridad a lo que cierre antes la transacción o mantenga más activo al usuario. Por eso una gobernanza deficiente puede reforzar negocios intensivos en recursos, aumentar concentración de mercado y agravar desigualdades sociales.

Esa deriva se entiende mejor si se mira la infraestructura física sobre la que descansa el comercio digital. La Comisión Europea, en su información sobre la unión aduanera, explica que en 2025 entraron en la UE cerca de 5,9 mil millones de artículos de bajo valor enviados directamente al consumidor en paquetes, y que alrededor del 93% procedía de China. La misma fuente indica que en 2024 el volumen rondó los 4,6 mil millones. La inteligencia artificial no explica por sí sola ese aumento, pero sí entra en un comercio digital que ya mueve un volumen enorme de productos y sigue creciendo muy deprisa.

Es ahí donde entra el concepto del efecto rebote. Un servicio impulsado por IA puede mejorar eficiencia logística, acortar búsquedas o afinar recomendaciones y, aun así, elevar el impacto total si el resultado agregado es que se compra más. La EEA recoge estudios que sitúan esos efectos rebote en una horquilla del 30% al 60%, suficiente para compensar una parte de los ahorros energéticos y de carbono que en un primer momento parecían prometedores. La eficiencia digital, tomada por sí sola, no permite anticipar un balance ambiental favorable.

La escala decisiva está en la compra organizada

La EEA recoge que las compras corporativas representan entre el 92% y el 96% de las emisiones totales de una organización. Ese dato desplaza el centro de gravedad del debate, porque sugiere que la IA puede desempeñar un papel mucho más relevante en la selección de proveedores, en la comparación de alternativas de suministro y en la detección de riesgos ambientales dentro de la cadena de valor que en la simple recomendación de un producto a un consumidor final.

En ese terreno, disponer de mejor información para aprovisionarse resulta decisivo. El informe menciona beneficios esperados en ahorro de costes, mitigación de riesgos y localización de opciones bajas en carbono o circulares.

La contratación pública lleva esta cuestión a una escala aún mayor. Según la EEA, el gasto público en contratación ronda los 2 billones de euros al año, cerca del 15% del producto interior bruto de la Unión Europea, y equivale aproximadamente al 10% de las emisiones europeas de gases de efecto invernadero. Esa combinación de volumen económico y capacidad regulatoria convierte a la administración en un actor con fuerza suficiente para orientar mercados enteros si utiliza la IA para precisar criterios de sostenibilidad, verificar el cumplimiento y evaluar impactos a lo largo del ciclo de vida.

La diferencia con el comercio minorista es importante. Un gran comprador público no solo elige entre opciones ya disponibles. También fija condiciones de entrada, define qué atributos tendrán valor económico y obliga a los proveedores a responder a exigencias concretas.

La EEA plantea que la IA puede reforzar instrumentos ya existentes, como la directiva europea de contratación pública, al facilitar criterios ambientales y socioeconómicos más precisos. Ahí el debate deja de girar en torno al comportamiento del consumidor y pasa a centrarse en la estructura de la demanda agregada.

Bruselas quiere saber qué consume la IA antes de regular

La Agencia advierte de que las decisiones adoptadas ahora influirán en si la IA termina apoyando una Europa más sostenible, competitiva y segura o si añade nuevas presiones a un sistema de consumo que ya desborda sus límites materiales. La discusión, por tanto, no gira en torno a si habrá más IA, sino a las condiciones de su despliegue y a los criterios con los que se evaluará.

La propia Comisión Europea se mueve ya en esa dirección. El 7 de abril de 2026 abrió una consulta específica sobre el consumo energético y las emisiones de modelos y sistemas de IA. La iniciativa forma parte de un estudio más amplio destinado a desarrollar un marco de medición útil para los objetivos energéticos del Reglamento de Inteligencia Artificial y para el posible diseño de una etiqueta europea de energía y emisiones aplicada a estos sistemas.

La señal política es clara: antes de exigir transparencia fiable o comparaciones útiles, Bruselas necesita una metodología creíble para medir qué consume realmente la IA y con qué impacto.

El informe de la EEA añade otra cifra que ayuda a entender la urgencia. Estima que los centros de datos representaron alrededor del 3% del consumo eléctrico europeo en 2024 y señala que el crecimiento del sector podría casi duplicar sus necesidades eléctricas en Europa para 2030, impulsado en gran medida por la IA. Añade además que la fase de inferencia concentra entre el 80% y el 90% del cómputo total ligado a estos sistemas, mientras buena parte de los datos energéticos sigue sin divulgarse.

Esa combinación de expansión rápida y transparencia incompleta dificulta una evaluación precisa del coste ambiental de la nueva capa digital que se está superponiendo al consumo.

Lo que está en juego, a la vista de todo esto, no es si un algoritmo puede sugerir mejor una compra que un buscador tradicional. Lo relevante es si Europa será capaz de exigir sistemas auditables, métricas comparables y usos coherentes con sus propias metas climáticas y de circularidad.

En ese terreno se decidirá una parte importante de la relación entre inteligencia artificial y sostenibilidad, no como promesa tecnológica abstracta, sino como una cuestión de información verificable, diseño de mercado, contratación, supervisión y rendición de cuentas.