Como Líderes Empresariais Podem Alcançar Seus Objetivos em IA e Sustentabilidade

Para as empresas, equilibrar a adoção de IA e o impacto ambiental é uma necessidade. De acordo com o Fórum Econômico Mundial (WEF), a energia necessária para apoiar o crescimento da IA está dobrando a cada 100 dias. Até 2028, o consumo de energia da IA pode exceder a energia total utilizada pela Islândia em 2021. A IA pode ser uma espada de dois gumes: enquanto pode avançar significativamente as iniciativas ambientais, também pode ser igualmente prejudicial se usada de forma descuidada.

Não há um plano universal para o uso sustentável de IA – cada abordagem da organização deve estar alinhada com suas circunstâncias únicas. Em vez disso, integrar a IA e promover objetivos ecológicos requer uma certa atitude.

Pense nas filas que se formam fora das lojas da Apple nos dias de lançamento de produtos: os primeiros a adotar orgulhosamente exibem os últimos gadgets como símbolos de status. Essa mentalidade não funciona aqui. As empresas não devem se apressar em adotar ferramentas de IA chamativas apenas para serem vistas como inovadoras. Em vez disso, elas devem se concentrar na implementação de IA com propósito, que apoie os objetivos de sustentabilidade de longo prazo.

Aqui estão algumas estratégias a considerar.

Automatize com olhar para a economia de energia

Alguns líderes podem desaprovar que os funcionários tomem atalhos, mas eu não. Na Jotform, eu encorajo os funcionários a procurar continuamente maneiras mais rápidas de realizar suas tarefas, desde que a qualidade de sua saída não falhe. A automação é o coração do nosso negócio e central para a nossa cultura. Se houver uma ferramenta automatizada que possa lidar com uma tarefa tediosa e manual, então eu digo: vá em frente.

Como acontece, automatizar tarefas usando ferramentas de IA também pode promover seus objetivos de sustentabilidade. Como o WEF observa, otimizar a programação para economia de energia, ou seja, transferir as cargas de trabalho de IA para corresponder aos momentos de menor demanda de energia, é uma tática impactante para aproveitar a IA e reduzir sua pegada de carbono.

Vamos dizer que você escolheu uma ferramenta de IA para automatizar verificações de segurança regulares para proteger seus dados. Programar essas tarefas à noite é uma maneira fácil de se tornar mais eficiente em termos de energia. O consumo geral de energia tende a diminuir durante as noites, e as redes de energia recebem um descanso e podem funcionar mais eficientemente. Como benefício incidental, seus custos de energia também diminuem.

Ou, se você estiver em uma região geográfica com clima quente e uso generoso de ar condicionado, você pode transferir projetos que consomem muita energia para meses mais frios, quando as redes de energia estão menos sobrecarregadas. Importante, essas transferências requerem previsão, mas requerem quase nenhum esforço adicional. Elas podem resultar em uma conservação de energia significativa.

Escolha modelos fundamentais

Imagine que você está na cozinha de um restaurante com estrelas Michelin. Os chefs foram todos treinados em escolas culinárias e restaurantes de alto nível. Juntos, a equipe pode executar todos os tipos de pratos e inovar novos. Se alguém quiser montar uma refeição incrível, não precisam treinar uma equipe de chefs inteiramente nova – podem usar essa equipe, aproveitando sua expertise existente e fornecendo orientação personalizada.

Na IA, essa é a ideia de um modelo fundamental: um programa avançado que já foi treinado em enormes quantidades de dados. Se alguém precisasse de uma certa ferramenta de IA, poderia começar com esse modelo fundamental em vez de construir um modelo do zero.

Escrevendo para o Harvard Business Review, Christina Shim, diretora de sustentabilidade da IBM, explica por que optar por modelos fundamentais é uma abordagem energética eficiente. Em vez de criar um novo modelo, “os modelos fundamentais podem ser personalizados para fins específicos em uma fração do tempo, com uma fração dos dados e uma fração dos custos de energia”.

Shim observa que o tamanho de um modelo fundamental também pode ter um impacto – a maioria vem com 3, 8 ou 20 bilhões de parâmetros. De acordo com a pesquisa da IBM, modelos menores treinados em dados específicos e relevantes podem funcionar tão bem quanto os maiores, mas mais rápido e consumir menos energia. Maior não é sempre melhor. Como a Salesforce afirma, optar pelo maior e mais poderoso modelo para necessidades específicas de empresa é como “usar um caminhão semi-reboque para ir buscar compras ou pegar um passageiro único” – em outras palavras, completamente desnecessário.

Modelos maiores, no entanto, vêm com preços mais altos. Gastar tempo para escolher um modelo dimensionado para o seu objetivo é um investimento valioso que pode economizar recursos financeiros e ecológicos no final.

Opte por software de código aberto

Outra escolha crucial no início de qualquer jornada de IA é optar por software de código aberto. Opções de código aberto podem não resolver todos os problemas, mas em muitos casos, podem fornecer uma solução energética e econômica que aproveita a sabedoria de inúmeros especialistas. Você pode se concentrar em melhorar uma solução existente (e compartilhar os resultados) em vez de sobrecarregar as redes de energia para reinventar a roda a cada vez. Como Shim observa, o software de código aberto desfruta do benefício da melhoria coletiva – com mais olhos no problema, o produto resultante é melhor, e a demanda de energia na fase de desenvolvimento é distribuída entre os usuários.

Um bom software vale o dinheiro, mas precisa atender às suas necessidades e orçamento – uma consideração cada vez mais relevante em tempos de inflação. Em muitos casos, uma solução de código aberto está disponível gratuitamente ou por uma fração do custo.

Implemente automação para melhorar a eficiência do sistema

Finalmente, as ferramentas de automação alimentadas por IA podem economizar energia na medida em que ajudam a aumentar a eficiência do sistema. Elas podem fazer isso diretamente, reduzindo as horas necessárias para realizar tarefas tediosas. Por exemplo, se você está realizando pesquisas, ferramentas como o ChatGPT podem eliminar horas de tempo sentado em frente a uma tela de monitor identificando e sintetizando informações-chave em segundos.

As ferramentas de IA também podem desempenhar um papel na fase de planejamento dos sistemas. Pegue a Salesforce: sua equipe de infraestrutura de centro de dados usa IA para prever e antecipar os padrões de uso dos clientes, então dimensiona automaticamente o volume de servidores necessários. Isso permite que eles personalizem a forma como a infraestrutura do centro de dados é usada e evitem desperdiçar energia em excesso. Da mesma forma, a empresa de software usa IA para tomar decisões para reduzir sua pegada de carbono, analisando milhões de pontos de dados da cadeia de suprimentos, viagens de negócios, imóveis e mais.

A IA pode funcionar como um consultor de sustentabilidade, idealmente economizando mais energia do que o necessário para realizar as análises e tarefas correspondentes. Nesse sentido, a IA pode ser uma espada de um único gume, entregando mais benefícios do que qualquer desvantagem associada.