Negocio sustentable es una estrategia que incorpora factores ambientales, sociales y de gobierno en la toma de decisiones, y se está convirtiendo en un componente cada vez más importante de la estrategia comercial. De hecho, en un reciente encuesta de Gartnerlos directores ejecutivos identificaron la sostenibilidad ambiental como una de las 10 principales prioridades comerciales por primera vez en una década.
La tecnología es una parte esencial del marco que los líderes empresariales necesitan para lograr resultados comerciales sostenibles. Sin embargo, la tecnología puede ser un arma de doble filo cuando se trata de sostenibilidad. Puede respaldar los objetivos de sostenibilidad al mejorar la calidad, la escala y el impacto de las iniciativas ambientales.
Por ejemplo, las organizaciones pueden usar análisis avanzados para monitorear el consumo de energía de la empresa e identificar oportunidades para aumentar la eficiencia. Sin embargo, el software o hardware con uso intensivo de cómputo puede tener un impacto material en la huella de carbono general de una organización.
Inteligencia artificial es una de esas tecnologías que plantea tanto un problema como una solución al cambio climático. Líderes de datos y análisis debe considerar cómo se puede usar la IA de manera responsable, sostenible y aun así generar valor comercial, particularmente para apoyar las iniciativas ESG. Estos son los pasos que los líderes de D&A, en asociación con los directores de información y los líderes de sustentabilidad, pueden tomar para hacer que la IA sea ambientalmente sustentable.
Mejorar la eficiencia del modelo de IA para reducir la producción de carbono
En una reciente papel, los investigadores realizaron una evaluación del ciclo de vida para entrenar varios modelos de IA grandes y comunes. Descubrieron que el proceso puede emitir más de 626,000 libras de dióxido de carbono equivalente, casi cinco veces las emisiones de por vida del automóvil estadounidense promedio.
Para respaldar los objetivos de sostenibilidad ambiental de la empresa, es esencial que las organizaciones reduzcan las emisiones de carbono de AI. Los modelos de IA deben ser lo más eficientes posible, de modo que el entrenamiento del modelo no requiera grandes cantidades de energía o potencia de cómputo para aumentos marginales en la precisión y el rendimiento.
Diferentes técnicas de modelado de IA pueden ayudar a reducir la huella de carbono de un flujo de trabajo de IA. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático federado optimizado podría reducir los costos de consumo de energía. O un enfoque de transferencia de aprendizaje podría ayudar a redistribuir los costos de capacitación de modelos entre varios casos de uso u organizaciones, reduciendo el esfuerzo requerido para reinventar los ciclos de capacitación de modelos. Enfoques conexionistas a través de IA compuestacomo el uso del aprendizaje automático con un motor de optimización, también puede ofrecer ahorros de energía.
Al ajustar los modelos de IA o considerar diferentes técnicas de capacitación, realice un estudio de eficiencia versus precisión para decidir si la utilización de recursos adicionales se justifica tanto desde el punto de vista comercial como ambiental.
Optimice los entornos informáticos para respaldar la sostenibilidad
Puede ser un desafío para muchas empresas ajustar sus modelos de IA para que sean más eficientes, ya que la mayoría de las organizaciones que utilizan soluciones listas para usar dependerán de los servicios de modelado de terceros. Sin embargo, las organizaciones pueden controlar el entorno en el que realizan su modelado.
Por ejemplo, algunos proveedores han creado un chip de alto rendimiento y alta eficiencia diseñado específicamente para el modelado de IA. Al usar silicio personalizado, las organizaciones pueden reducir el uso de energía de un ejercicio de modelado. El hardware que está diseñado y optimizado para tareas de aprendizaje automático puede ofrecer un consumo de energía significativamente reducido en comparación con los procesadores de uso múltiple.
Elija un proveedor que ofrezca productos o servicios que reduzcan el consumo de energía durante la capacitación, por ejemplo, compensando la huella de carbono de los modelos de IA contribuyendo financieramente a los esfuerzos de sostenibilidad ambiental. Además, considere el uso de fuentes de energía renovables, como la solar, la hidroeléctrica o la eólica, para impulsar la capacitación, la infraestructura y la computación de IA.
Explore el uso de la IA para respaldar los objetivos ESG de la empresa
Gartner predice que hasta 2026, las organizaciones aumentarán sus inversiones en servicios de D&A en un 45 % para volverse más digitales, basadas en datos y compatibles con ESG. Cuando se usa de manera responsable, la IA se encuentra entre las tecnologías de D&A que pueden ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad.
Las tecnologías y aplicaciones emergentes de IA pueden ayudar a mejorar las operaciones comerciales y optimizar los procesos, reduciendo las huellas ambientales y de carbono y mitigando los riesgos materiales. Por ejemplo, están surgiendo soluciones de software habilitadas para IA que admiten informes, análisis y contabilidad de sostenibilidad cada vez más complejos y completos. La IA también se puede utilizar en industrias como la fabricación, la agricultura, los servicios públicos o el transporte para mejorar la eficiencia de los procesos y aumentar la automatización, reduciendo las emisiones de carbono.
Sin embargo, el uso de tales soluciones conlleva el riesgo de anular las ganancias de eficiencia energética debido a la potencia de cómputo y procesamiento que puede ser necesaria. Es esencial que las organizaciones simplifiquen primero los modelos de IA y los entornos informáticos para garantizar el uso responsable de las soluciones de sostenibilidad habilitadas para IA.
Al confiar en la «inteligencia» de AI para respaldar la utilización eficiente de la energía durante el cómputo, los movimientos de datos y las actividades de uso intensivo de energía, las empresas pueden mitigar las preocupaciones ambientales que rodean a esta tecnología. Esto agrega una nueva dimensión a la generación de valor comercial de AI en forma de menor impacto climático. A medida que los modelos de IA se vuelven más eficientes y las empresas establecen las mejores prácticas en torno a la IA para el medio ambiente, la IA puede proporcionar un valor comercial adicional al aplicar su ingenio para respaldar el cumplimiento de ESG a través de tecnologías emergentes.
Farhan Choudhary es analista principal en Gartner Inc., con un enfoque de investigación en la puesta en funcionamiento del aprendizaje automático y los modelos de IA, contratación y mejora de habilidades, plataformas y herramientas, y técnicas para lograr el éxito con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA. Escribió este artículo para SiliconANGLE. Se presentarán análisis adicionales sobre tendencias de datos y análisis, incluida la IA, durante Cumbre de análisis y datos de Gartner tendrá lugar del 22 al 24 de agosto en Orlando, Florida.