Πώς οι ηγέτες των επιχειρήσεων μπορούν να επιτύχουν τους στόχους τους και στην τεχνητή νοημοσύνη και στη βιωσιμότητα

Για τις εταιρείες, η ισορροπία μεταξύ της υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης και του περιβαλλοντικού αντικτύπου είναι απαραίτητη. Σύμφωνα με το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ (WEF), η ενέργεια που απαιτείται για την υποστήριξη της αύξησης της τεχνητής νοημοσύνης διπλασιάζεται κάθε 100 ημέρες. Μέχρι το 2028, η κατανάλωση ενέργειας της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να υπερβεί την συνολική ενέργεια που χρησιμοποιήθηκε στην Ισλανδία το 2021. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα δίκοπο μαχαίρι: ενώ μπορεί να προωθήσει σημαντικά τις περιβαλλοντικές πρωτοβουλίες, μπορεί να είναι εξίσου επιζήμια αν χρησιμοποιηθεί αμέλεια.

Δεν υπάρχει καθολικός οδηγός για τη βιώσιμη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης – η προσέγγιση κάθε οργανισμού πρέπει να ευθυγραμμιστεί με τις μοναδικές συνθήκες του. Αντίθετα, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και η προώθηση των οικολογικών στόχων απαιτούν μια bestimmμένη στάση.

Σκεφτείτε τις γραμμές που σχηματίζονται έξω από τα καταστήματα της Apple στις ημέρες κυκλοφορίας των προϊόντων: οι πρώτοι χρήστες με υπερηφάνεια παρουσιάζουν τα τελευταία gadgets ως σύμβολα καταστάσεων. Αυτή η στάση δεν θα λειτουργήσει εδώ. Οι εταιρείες δεν πρέπει να βιάζονται να υιοθετήσουν φανταχτερά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης απλώς για να φανούν ως trendsetters. Αντίθετα, πρέπει να εστιάσουν στην προθέσμια εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζει τους μακροπρόθεσμους στόχους βιωσιμότητας.

Εδώ είναι μερικές στρατηγικές που πρέπει να ληφθούν υπόψη.

Αυτοματοποίηση με προοπτική ενεργειακής εξοικονόμησης

Ορισμένοι ηγέτες μπορεί να φρουντζούνε τους υπαλλήλους να παίρνουν συντομεύσεις, αλλά εγώ δεν το κάνω. Στο Jotform, ενθαρρύνω τους υπαλλήλους να ψάχνουν συνεχώς για ταχύτερους τρόπους για την εκτέλεση των δραστηριοτήτων τους,只要 η ποιότητα της έξοδού τους δεν χαλάσει. Η αυτοματοποίηση είναι η καρδιά της επιχείρησής μας και κεντρική στη văn化 μας. Αν υπάρχει ένα αυτοματοποιημένο εργαλείο που μπορεί να χειριστεί μια τετριμμένη, χειροκίνητη εργασία, τότε λέω: πήγαινε για αυτό.

Όπως συμβαίνει, η αυτοματοποίηση των εργασιών με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να προωθήσει τους στόχους βιωσιμότητας. Όπως σημειώνει το WEF, η βελτιστοποίηση του προγραμματισμού για ενεργειακή εξοικονόμηση, δηλαδή η μετατόπιση των φόρτων της τεχνητής νοημοσύνης για να αντιστοιχούν με περιόδους χαμηλότερης ενεργειακής ζήτησης, είναι μια επηρεαστική τακτική για την αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης και την μείωση του αποτύπωματος άνθρακα.

Ας πούμε ότι έχετε επιλέξει ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης για την αυτοματοποίηση των τακτικών ελέγχων ασφαλείας για την προστασία των δεδομένων σας. Η προγραμματισμένη εκτέλεση αυτών των εργασιών το βράδυ είναι ένας εύκολος τρόπος για να γίνετε πιο ενεργειακά αποδοτικοί. Η γενική κατανάλωση ενέργειας τείνει να μειώνεται το βράδυ, και τα δίκτυα ενέργειας παίρνουν ανάσα και μπορούν να λειτουργήσουν πιο αποτελεσματικά. Ως παρενέργεια, τα ενεργειακά έξοδα σας συχνά μειώνονται, επίσης.

Ή, αν είστε σε μια γεωγραφική περιοχή με ζεστό καιρό και γενναιόδωρη χρήση κλιματισμού, μπορείτε να μεταφέρετε τις ενεργειακά απαιτητικές εργασίες σε ψυχρότερες μήνες, όταν τα δίκτυα ενέργειας είναι λιγότερο φορτισμένα. Σημαντικά, αυτές οι μετατοπίσεις απαιτούν προοπτική αλλά απαιτούν σχεδόν keine πρόσθετη προσπάθεια. Μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντική εξοικονόμηση ενέργειας.

Επιλέξτε θεμελιώδεις μοντέλα

Φανταστείτε ότι είστε στην κουζίνα ενός εστιατορίου με αστέρι Michelin. Οι σεφ έχουν όλους εκπαιδευτεί σε σχολές μαγειρικής και υψηλού επιπέδου εστιατόρια. Μαζί, η ομάδα μπορεί να εκτελέσει όλα τα είδη πιάτων και να καινοτομήσει νέα. Αν κάποιος θέλει να συναρμολογήσει ένα απίστευτο γεύμα, δεν πρέπει να εκπαιδεύσει μια ολόκληρη νέα ομάδα σεφ – μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτήν, αξιοποιώντας την υπάρχουσα εμπειρία και παρέχοντας προσαρμοσμένες οδηγίες.

Στην τεχνητή νοημοσύνη, αυτή είναι η ιδέα ενός θεμελιώδους μοντέλου: ενός προηγμένου προγράμματος που έχει ήδη εκπαιδευτεί σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αν κάποιος χρειαζόταν ένα συγκεκριμένο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης, θα μπορούσε να αρχίσει με αυτό το θεμελιώδες μοντέλο αντί να χτίσει ένα μοντέλο από την αρχή.

Γράφοντας για Harvard Business Review, η Christina Shim, chief sustainability officer στην IBM, εξηγεί γιατί η επιλογή θεμελιωδών μοντέλων είναι μια ενεργειακά αποδοτική προσέγγιση. Σε αντίθεση με τη δημιουργία ενός νέου μοντέλου, “τα θεμελιώδη μοντέλα μπορούν να προσαρμοστούν για συγκεκριμένους σκοπούς σε μια κλάσμα του χρόνου, με μια κλάσμα των δεδομένων και μια κλάσμα των ενεργειακών κοστών”.

Η Shim σημειώνει ότι το μέγεθος ενός θεμελιώδους μοντέλου μπορεί επίσης να έχει επίδραση – τα περισσότερα έρχονται με είτε 3, 8 ή 20 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Σύμφωνα με την έρευνα της IBM, τα μικρότερα μοντέλα που εκπαιδεύονται σε συγκεκριμένα και σχετικά δεδομένα μπορούν να εκτελεστούν εξίσου καλά με τα μεγαλύτερα, αλλά γρηγορότερα και να καταναλώσουν λιγότερη ενέργεια. Το μεγαλύτερο δεν είναι πάντα το καλύτερο. Όπως λέει η Salesforce , η επιλογή του μεγαλύτερου, πιο ισχυρού μοντέλου για συγκεκριμένες επιχειρηματικές ανάγκες είναι σαν “χρήση ενός semi-truck για να πάρετε τα ψώνια ή να πάρει ένα μόνο επιβάτη” – με άλλα λόγια,完全 αχρείαστο.

Τα μεγαλύτερα μοντέλα, ωστόσο, έρχονται με υψηλότερες τιμές. Η λήψη του χρόνου για να επιλέξετε ένα μοντέλο που είναι κλιμακωμένο στο αντικείμενό σας είναι μια σοφή επένδυση που μπορεί τελικά να σώσει οικονομικούς και οικολογικούς πόρους.

Επιλέξτε ανοιχτό λογισμικό

Μια άλλη κρίσιμη επιλογή στην αρχή κάθε ταξιδιού τεχνητής νοημοσύνης είναι εάν να επιλέξετε ανοιχτό λογισμικό. Οι επιλογές ανοιχτού λογισμικού μπορεί να μην λύνουν κάθε πρόβλημα, αλλά σε πολλές περιπτώσεις μπορούν να παρέχουν μια ενεργειακά και οικονομικά αποδοτική λύση που αξιοποιεί τη σοφία των αμέτρητων εμπειρογνωμόνων. Μπορείτε να εστιάσετε στην βελτίωση μιας υπάρχουσας λύσης (και να μοιράζεστε τα αποτελέσματα), αντί να φορολογείτε τα δίκτυα ενέργειας για να ξαναεφευρέσετε το τροχό κάθε φορά. Όπως σημειώνει η Shim, το ανοιχτό λογισμικό απολαμβάνει το όφελος της συλλογικής βελτίωσης – με περισσότερα μάτια στο πρόβλημα, το αποτέλεσμα είναι καλύτερο, και η ενεργειακή ζήτηση στη φάση ανάπτυξης είναι κατανεμημένη μεταξύ των χρηστών.

Το καλό λογισμικό αξίζει τα λεφτά, αλλά πρέπει να ταιριάζει στις ανάγκες και τον προϋπολογισμό σας – μια όλο και πιο σχετική σκέψη κατά τις περιόδους πληθωρισμού. Σε πολλές περιπτώσεις, μια λύση ανοιχτού λογισμικού είναι διαθέσιμη δωρεάν ή με μια κλάσμα του κόστους.

Εφαρμόστε αυτοματοποίηση για την ενίσχυση της αποτελεσματικότητας του συστήματος

Τέλος, τα εργαλεία αυτοματοποίησης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να σώσουν ενέργεια όσο βοηθούν στην ενίσχυση της αποτελεσματικότητας του συστήματος. Μπορούν να το κάνουν αυτό直接, μειώνοντας τις ώρες που απαιτούνται για την εκτέλεση των τετριμμένων εργασιών. Για παράδειγμα, αν εκτελείτε έρευνα, εργαλεία όπως το ChatGPT μπορούν να εξαλείψουν τις ώρες που περνάτε μπροστά στην οθόνη του υπολογιστή, αναγνωρίζοντας και συνθετώντας τις κρίσιμες πληροφορίες σε δευτερόλεπτα.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να παίξουν ένα ρόλο στη φάση σχεδιασμού του συστήματος. Πάρτε Salesforce: η ομάδα υποδομής των κέντρων δεδομένων χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να προβλέψει και να προβλέψει τα μοτίβα χρήσης των πελατών, και στη συνέχεια αυτοματοποιεί τον όγκο των серверων που απαιτούνται. Αυτό τους επιτρέπει να προσαρμόσουν τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιείται η υποδομή των κέντρων δεδομένων και να αποφύγουν την σπατάλη της ενέργειας. Επίσης, η εταιρεία λογισμικού χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να λάβει αποφάσεις για τη μείωση του αποτυπώματος άνθρακα, αναλύοντας εκατομμύρια σημεία δεδομένων από την αλυσίδα εφοδιασμού, τα ταξίδια επιχειρήσεων, την ακίνητη περιουσία και άλλα.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λειτουργήσει σαν ένας σύμβουλος βιωσιμότητας, ιδανικά σώζοντας περισσότερη ενέργεια από ό,τι απαιτείται για την εκτέλεση των αντίστοιχων αναλύσεων και εργασιών. Σε αυτήν την έννοια, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα μονόπλευρο σπαθί, παρέχοντας περισσότερα οφέλη από οποιαδήποτε συνδεδεμένα μειονεκτήματα.