Hoe bedrijfsleiders hun doelen kunnen bereiken in zowel AI als duurzaamheid

Voor bedrijven is het in evenwicht brengen van de adoptie van AI en de ecologische impact een noodzaak. Volgens de World Economic Forum (WEF) verdubbelt de stroom die nodig is om de groei van AI te ondersteunen elke 100 dagen. Tegen 2028 kan het energieverbruik van AI het totale energieverbruik van IJsland in 2021 overtreffen. AI kan een tweesnijdend zwaard zijn: het kan de ecologische initiatieven aanzienlijk bevorderen, maar het kan ook even schadelijk zijn als het op een onzorgvuldige manier wordt gebruikt.

Er is geen universeel blauwdruk voor duurzaam AI-gebruik – elke aanpak van een organisatie moet in overeenstemming zijn met haar unieke omstandigheden. In plaats daarvan is het integreren van AI en het bevorderen van milieuvriendelijke doelstellingen een bepaalde houding vereist.

Denk aan de rijen die zich buiten Apple-winkels vormen op de dagen van productlanceringen: vroege aanhangers die trots de laatste gadgets als statussymbolen tonen. Die mentaliteit werkt hier niet. Bedrijven moeten niet haasten om flashy AI-hulpmiddelen te adopteren om als trendsetters te worden gezien. In plaats daarvan moeten ze zich richten op doelgerichte AI-implementatie die de langetermijndoelstellingen van duurzaamheid ondersteunt.

Hier zijn enkele strategieën om te overwegen.

Automatiseer met het oog op energibesparing

Sommige leiders kunnen fronsen als medewerkers shortcuts nemen, maar ik doe dat nooit. Bij Jotform moedig ik medewerkers aan om voortdurend snellere manieren te zoeken om hun saaie werk te doen, zolang de kwaliteit van hun output niet verslechtert. Automatisering is het hart van ons bedrijf en centraal in onze cultuur. Als er een geautomatiseerd hulpmiddel is dat een saai, handmatig karwei kan doen, dan zeg ik: ga ervoor.

Het gebeurt dat het automatiseren van taken met AI-hulpmiddelen ook uw duurzaamheidsdoelstellingen kan bevorderen. Zoals de WEF opmerkt, is het optimaliseren van de planning voor energibesparing, d.w.z. het verplaatsen van AI-werklasten naar tijden van lagere energievraag, een effectieve tactiek voor het benutten van AI en het verlagen van uw ecologische voetafdruk.

Stel dat u een AI-hulpmiddel hebt gekozen om regelmatige beveiligingscontroles te automatiseren om uw gegevens te beschermen. Het programmeren van die taken ‘s nachts is een eenvoudige manier om energie-efficiënter te worden. Het algemene energieverbruik neigt ertoe af te nemen tijdens de avonden, en energienetwerken krijgen een adempauze en kunnen efficiënter draaien. Als bijkomend voordeel dalen uw energiekosten vaak ook.

Of, als u in een geografisch gebied met warm weer en overvloedig airconditioninggebruik bent, kunt u energie-intensieve projecten verplaatsen naar koelere maanden, wanneer energienetwerken minder belast zijn. Het is belangrijk dat deze verplaatsingen vooruitziendheid vereisen, maar bijna geen extra inspanning. Ze kunnen leiden tot aanzienlijke energibesparing.

Kies voor basismodellen

Stel je voor dat je in de keuken van een Michelin-sterrenrestaurant bent. De chefs zijn allemaal opgeleid in culinaire scholen en hoge kwaliteit restaurants. Samen kan het team alle soorten gerechten bereiden en nieuwe creëren. Als iemand een geweldig maal wil samenstellen, hoeft hij geen helemaal nieuw team van chefs te trainen – hij kan dit team gebruiken, hun bestaande expertise benutten en gerichte instructies geven.

In AI is dat het idee van een basismodel: een geavanceerd programma dat al is getraind op enorme hoeveelheden gegevens. Als iemand een bepaald AI-hulpmiddel nodig had, kon hij beginnen met dit basismodel in plaats van een model van scratch te bouwen.

In een artikel voor Harvard Business Review legt Christina Shim, chief sustainability officer bij IBM, uit waarom het kiezen voor basismodellen een energie-efficiënte aanpak is. In plaats van een nieuw model te maken, “kunnen basismodellen voor specifieke doeleinden worden aangepast in een fractie van de tijd, met een fractie van de gegevens en een fractie van de energiekosten”.

Shim merkt op dat de grootte van een basismodel ook een impact kan hebben – de meeste hebben 3, 8 of 20 miljard parameters. Volgens IBM-onderzoek kunnen kleinere modellen die zijn getraind op specifieke en relevante gegevens net zo goed presteren als de grotere, maar sneller en met minder energieverbruik. Groter is niet altijd beter. Zoals Salesforce het zegt, is het kiezen voor het grootste, meest krachtige model voor specifieke ondernemingsbehoeften als “het gebruiken van een semi-truck om boodschappen te doen of één passagier op te halen” – met andere woorden, volkomen overbodig.

Grotere modellen hebben echter hogere prijskaartjes. De tijd nemen om een model te kiezen dat is geschaald naar uw doel is een waardevolle investering die uiteindelijk financiële en ecologische middelen kan besparen.

Kies voor open-source software

Een andere cruciale keuze aan het begin van elke AI-reis is of je kiest voor open-source software. Open-source opties lossen niet elk probleem op, maar in veel gevallen kunnen ze een energie- en kostenefficiënte oplossing bieden die gebruik maakt van de wijsheid van talloze experts. Je kunt je richten op het verbeteren van een bestaande oplossing (en de resultaten delen), in plaats van de energienetwerken te belasten om elke keer het wiel opnieuw uit te vinden. Zoals Shim opmerkt, geniet open-source software van de voordelen van collectieve verbetering – met meer ogen op het probleem is het resulterende product beter, en de energievraag in de ontwikkelingsfase wordt verdeeld onder de gebruikers.

Goede software is het geld waard, maar het moet aan je behoeften en budget voldoen – een steeds relevantere overweging in tijden van inflatie. In veel gevallen is een open-source oplossing beschikbaar tegen een fractie van de kosten of zelfs gratis.

Implementeer automatisering om systeemefficiëntie te verbeteren

Tenslotte kunnen AI-gebaseerde automatiseringstools energie besparen doordat ze helpen de systeemefficiëntie te verhogen. Ze kunnen dit rechtstreeks doen door de uren die nodig zijn om saaie taken uit te voeren te verminderen. Als je bijvoorbeeld onderzoek doet, kunnen tools als ChatGPT uren van zitten voor een monitorscherm elimineren door belangrijke informatie in seconden te identificeren en te synthetiseren.

AI-hulpmiddelen kunnen ook een rol spelen in de systeemplanningfase. Neem Salesforce: hun datacenter-infrastructuurteam gebruikt AI om de gebruikerspatronen van hun klanten te voorspellen en te anticiperen, en past vervolgens automatisch het volume van de benodigde servers aan. Dit stelt hen in staat de manier waarop hun datacenter-infrastructuur wordt gebruikt aan te passen en overtollige energie te vermijden. Bovendien gebruikt het softwarebedrijf AI om beslissingen te nemen om zijn ecologische voetafdruk te verminderen door miljoenen datapunten van de toeleveringsketen, zakenreizen, onroerend goed en meer te analyseren.

AI kan functioneren als een duurzaamheidsconsultant, idealiter meer energie besparen dan nodig is om de overeenkomstige analyses en taken uit te voeren. In die zin kan AI een enkelzijdig zwaard zijn, dat meer voordelen biedt dan enig nadeel.