Cómo los líderes empresariales pueden alcanzar sus objetivos en inteligencia artificial y sostenibilidad

Para las empresas, equilibrar la adopción de inteligencia artificial y el impacto ambiental es una prioridad. Según el Foro Económico Mundial (WEF), la energía necesaria para respaldar el crecimiento de la inteligencia artificial se duplica cada 100 días. Para 2028, el consumo de energía de la inteligencia artificial podría superar la energía total utilizada por Islandia en 2021. La inteligencia artificial puede ser una espada de doble filo: mientras puede avanzar significativamente las iniciativas ambientales, también puede ser igualmente perjudicial si se utiliza sin cuidado.

No hay un plan universal para el uso sostenible de la inteligencia artificial; cada organización debe alinear su enfoque con sus circunstancias únicas. En lugar de eso, integrar la inteligencia artificial y promover los objetivos ecológicos requiere una cierta actitud.

Piense en las filas que se forman fuera de las tiendas de Apple en los días de lanzamiento de productos: los primeros en adoptarlos exhiben con orgullo los últimos gadgets como símbolos de estatus. Esa mentalidad no funcionará aquí. Las empresas no deben apresurarse a adoptar herramientas de inteligencia artificial llamativas simplemente para ser vistas como pioneras. En cambio, deben centrarse en la implementación intencional de la inteligencia artificial que respalde los objetivos de sostenibilidad a largo plazo.

Aquí hay algunas estrategias para considerar.

Automatice con miras a los ahorros de energía

Algunos líderes podrían desaprobar que los empleados tomen atajos, pero yo no. En Jotform, animo a los empleados a buscar constantemente formas más rápidas de realizar su trabajo, siempre y cuando la calidad de su producción no disminuya. La automatización es el corazón de nuestro negocio y es central en nuestra cultura. Si hay una herramienta automatizada que pueda manejar una tarea tediosa y manual, entonces digo: adelante.

Resulta que automatizar tareas con herramientas de inteligencia artificial también puede promover sus objetivos de sostenibilidad. Como señala el WEF, optimizar la programación para ahorrar energía, es decir, cambiar las cargas de trabajo de la inteligencia artificial para que coincidan con los momentos de menor demanda de energía, es una táctica efectiva para aprovechar la inteligencia artificial y reducir su huella de carbono.

Digamos que ha elegido una herramienta de inteligencia artificial para automatizar análisis de seguridad regulares para proteger sus datos. Programar esas tareas durante la noche es una forma sencilla de ser más eficiente en términos de energía. El consumo general de energía tiende a disminuir durante las noches, y las redes de energía pueden funcionar de manera más eficiente. Como beneficio incidental, sus costos de energía también disminuyen.

O, si se encuentra en una región geográfica con clima cálido y un uso generoso de aire acondicionado, puede cambiar los proyectos que demandan mucha energía a meses más fríos, cuando las redes de energía están menos estresadas. Es importante que estos cambios requieren previsión pero requieren casi ningún esfuerzo adicional. Pueden equivaler a una conservación de energía significativa.

Elige modelos fundamentales

Imagínese que está en la cocina de un restaurante con estrellas Michelin. Los chefs han sido entrenados en escuelas culinarias y restaurantes de alta calidad. Juntos, el equipo puede ejecutar todos los tipos de platos y innovar nuevos. Si alguien quiere preparar una comida increíble, no tiene que entrenar a un equipo de chefs completamente nuevo; puede usar este equipo, aprovechando su experiencia existente y brindando orientación personalizada.

En inteligencia artificial, esa es la idea de un modelo fundamental: un programa avanzado que ya ha sido entrenado con enormes cantidades de datos. Si alguien necesitara una herramienta de inteligencia artificial específica, podría comenzar con este modelo fundamental en lugar de construir uno desde cero.

Escribiendo para Harvard Business Review, Christina Shim, directora de sostenibilidad de IBM, explica por qué optar por modelos fundamentales es un enfoque energéticamente eficiente. En lugar de crear un modelo nuevo, “los modelos fundamentales se pueden personalizar para fines específicos en una fracción del tiempo, con una fracción de los datos y una fracción de los costos de energía”.

Shim señala que el tamaño de un modelo fundamental también puede tener un impacto; la mayoría viene con 3, 8 o 20 mil millones de parámetros. Según la investigación de IBM, los modelos más pequeños entrenados con datos específicos y relevantes pueden funcionar tan bien como los más grandes, pero más rápido y consumiendo menos energía. Lo más grande no siempre es mejor. Como Salesforce lo expresa, optar por el modelo más grande y poderoso para necesidades empresariales específicas es como “usar un camión semi para ir a comprar groceries o recoger a un solo pasajero”; en otras palabras, completamente innecesario.

Los modelos más grandes, sin embargo, vienen con etiquetas de precio más altas. Tomar el tiempo para elegir un modelo que se ajuste a su objetivo es una inversión valiosa que puede ahorrar recursos financieros y ecológicos en última instancia.

Opte por software de código abierto

Otra elección crucial al comienzo de cualquier viaje de inteligencia artificial es si optar por software de código abierto. Las opciones de código abierto pueden no resolver todos los problemas, pero en muchos casos, pueden proporcionar una solución energética y rentable que aprovecha la sabiduría de innumerables expertos. Puede centrarse en mejorar una solución existente (y compartir los resultados), en lugar de agotar las redes de energía para reinventar la rueda cada vez. Como Shim señala, el software de código abierto disfruta del beneficio de la mejora colectiva; con más ojos en el problema, el producto resultante es mejor, y la demanda de energía en la fase de desarrollo se distribuye entre los usuarios.

Un buen software vale la pena el dinero, pero debe adaptarse a sus necesidades y presupuesto; una consideración cada vez más relevante en tiempos de inflación. En muchos casos, una solución de código abierto está disponible de forma gratuita o a una fracción del costo.

Implemente la automatización para mejorar la eficiencia del sistema

Finalmente, las herramientas de automatización impulsadas por inteligencia artificial pueden ahorrar energía en la medida en que ayudan a aumentar la eficiencia del sistema. Pueden hacerlo directamente, reduciendo las horas necesarias para realizar tareas tediosas. Por ejemplo, si está realizando investigaciones, herramientas como ChatGPT pueden eliminar horas de sentarse frente a una pantalla de monitor al identificar y sintetizar la información clave en segundos.

Las herramientas de inteligencia artificial también pueden desempeñar un papel en la etapa de planificación de los sistemas. Tomar Salesforce: su equipo de infraestructura de centro de datos utiliza inteligencia artificial para predecir y anticipar los patrones de uso de los clientes, y luego escala automáticamente el volumen de servidores necesario. Esto les permite adaptar la forma en que se utiliza su infraestructura de centro de datos y evitar desperdiciar energía excesiva. De manera similar, la empresa de software utiliza inteligencia artificial para tomar decisiones que reduzcan su huella de carbono al analizar millones de puntos de datos de la cadena de suministro, viajes de negocios, bienes raíces y más.

La inteligencia artificial puede funcionar como un consultor de sostenibilidad, idealmente ahorrando más energía de la que se requiere para realizar los análisis y tareas correspondientes. En ese sentido, la inteligencia artificial puede ser una espada de un solo filo, brindando más beneficios que cualquier desventaja asociada.