Cum pot liderii de afaceri să își atingă obiectivele atât în AI, cât și în durabilitate

Pentru companii, echilibrarea adoptării inteligenței artificiale și a impactului asupra mediului este o necesitate. Conform World Economic Forum (WEF), puterea necesară pentru a susține creșterea inteligenței artificiale se dublează la fiecare 100 de zile. Până în 2028, consumul de energie al inteligenței artificiale ar putea depăși totalul de energie utilizat de Islanda în 2021. Inteligența artificială poate fi o sabie cu două tăișuri: în timp ce poate avansa semnificativ inițiativele de mediu, poate fi la fel de dăunătoare dacă este utilizată neglijent.

Nu există o rețetă universală pentru utilizarea durabilă a inteligenței artificiale – abordarea fiecărei organizații trebuie să se alinieze cu circumstanțele sale unice. În schimb, integrarea inteligenței artificiale și promovarea obiectivelor ecologice necesită o anumită atitudine.

Gândiți-vă la cozile care se formează în afara magazinelor Apple în zilele de lansare a produselor: early adopters care afișează cu mândrie cele mai recente gadgeturi ca simboluri de statut. Acea mentalitate nu va funcționa aici. Companiile nu ar trebui să se grăbească să adopte instrumente de inteligență artificială doar pentru a fi văzute ca lideri. În schimb, ar trebui să se concentreze pe implementarea inteligenței artificiale cu scop, care să susțină obiectivele de durabilitate pe termen lung.

Iată câteva strategii de luat în considerare.

Automatizați cu ochiul spre economia de energie

Unii lideri ar putea să nu agreeze ca angajații să ia scurtături, dar eu nu fac asta. La Jotform, încurajez angajații să caute în mod constant modalități mai rapide de a-și îndeplini sarcinile, atâta timp cât calitatea outputului lor nu se deteriorează. Automatizarea este inima afacerii noastre și centrală culturii noastre. Dacă există un instrument automatizat care poate gestiona o sarcină tedioasă și manuală, atunci spun: mergeți pentru asta.

Așa cum se întâmplă, automatizarea sarcinilor utilizând instrumente de inteligență artificială poate, de asemenea, să promoveze obiectivele dvs. de durabilitate. Așa cum notează WEF, optimizarea programării pentru economia de energie, adică transferarea sarcinilor de inteligență artificială pentru a corespunde cu perioadele de cerere scăzută de energie, este o tactică eficientă pentru a valorifica inteligența artificială și a reduce amprenta de carbon.

Să zicem că ați ales un instrument de inteligență artificială pentru a automatiza scanări de securitate regulate pentru a proteja datele dvs. Programarea acestor sarcini noaptea este un mod ușor de a deveni mai eficient din punct de vedere energetic. Consumul general de energie are tendința de a scădea în timpul serilor, iar rețelele de energie primesc o pauză și pot funcționa mai eficient. Ca beneficiu incidental, costurile dvs. cu energia scad, de asemenea.

Sau, dacă sunteți într-o regiune geografică cu vreme caldă și utilizare generoasă a aerului condiționat, puteți transfera proiectele care consumă energie în lunile mai reci, când rețelele de energie sunt mai puțin solicitate. Important, aceste schimbări necesită o gândire prealabilă, dar necesită aproape niciun efort suplimentar. Ele pot duce la o conservare semnificativă a energiei.

Alegeți modele fundamentale

Imaginați-vă că sunteți în bucătăria unui restaurant cu stele Michelin. Bucătarii au fost toți instruiți în școli culinare și restaurante de înaltă calitate. Împreună, echipa poate executa toate tipurile de feluri de mâncare și inova feluri de mâncare noi. Dacă cineva vrea să pună laolaltă o masă incredibilă, nu trebuie să instruiască o echipă complet nouă de bucătari – pot folosi această echipă, valorificând expertiza lor existentă și oferind îndrumări personalizate.

În inteligența artificială, aceasta este ideea unui model fundamental: un program avansat care a fost deja instruit pe cantități uriașe de date. Dacă cineva are nevoie de un anumit instrument de inteligență artificială, ar putea începe cu acest model fundamental, în loc de a construi un model de la zero.

Scriind pentru Harvard Business Review, Christina Shim, ofițer de durabilitate la IBM, explică de ce alegerea modelelor fundamentale este o abordare eficientă din punct de vedere energetic. În contrast cu crearea unui model nou, „modelele fundamentale pot fi personalizate pentru scopuri specifice într-o fracțiune de timp, cu o fracțiune de date și o fracțiune de costuri de energie”.

Shim notează că dimensiunea unui model fundamental poate avea, de asemenea, un impact – majoritatea vin cu 3, 8 sau 20 de miliarde de parametri. Conform cercetărilor IBM, modelele mai mici instruite pe date specifice și relevante pot funcționa la fel de bine ca cele mai mari, dar mai repede și consumă mai puțină energie. Mai mare nu este întotdeauna mai bine. Așa cum Salesforce spune, alegerea celui mai mare și mai puternic model pentru nevoile specifice ale unei întreprinderi este ca și cum „ați folosi un camion pentru a cumpăra alimente sau a ridica un singur pasager” – adică, complet inutil.

Modelele mai mari vin, totuși, cu prețuri mai mari. Luarea timpului pentru a alege un model care este dimensionat pentru obiectivul dvs. este o investiție valoroasă care poate salva, în cele din urmă, resurse financiare și ecologice.

Alegeți software-ul open-source

O altă alegere crucială la începutul oricărui drum de inteligență artificială este dacă să optați pentru software-ul open-source. Opțiunile open-source nu pot rezolva fiecare problemă, dar în multe cazuri, pot oferi o soluție eficientă din punct de vedere energetic și al costurilor, care se bazează pe înțelepciunea a nenumărați experți. Puteți vă concentra pe îmbunătățirea unei soluții existente (și pe partajarea rezultatelor), în loc de a solicita rețelele de energie pentru a reinventa roata de fiecare dată. Așa cum notează Shim, software-ul open-source se bucură de beneficiul îmbunătățirii colective – cu mai multe ochi pe problema, produsul rezultat este mai bun, iar cererea de energie în faza de dezvoltare este distribuită printre utilizatori.

Un software bun merită banii, dar trebuie să se potrivească nevoilor și bugetului dvs. – o considerare din ce în ce mai relevantă în perioadele de inflație. În multe cazuri, o soluție open-source este disponibilă gratuit sau la o fracțiune de cost.

Implementați automatizarea pentru a îmbunătăți eficiența sistemului

În cele din urmă, instrumentele de automatizare bazate pe inteligență artificială pot salva energie în măsura în care ajută la îmbunătățirea eficienței sistemului. Ele pot face acest lucru direct, prin reducerea orelor necesare pentru a efectua sarcini tedioase. De exemplu, dacă efectuați cercetări, instrumente precum ChatGPT pot elimina orele de stat în fața unui ecran de monitorizare prin identificarea și sintetizarea informațiilor cheie în secunde.

Instrumentele de inteligență artificială pot, de asemenea, juca un rol în faza de planificare a sistemului. Luați Salesforce: echipa lor de infrastructură a centrelor de date utilizează inteligența artificială pentru a prezice și a anticipa modelele de utilizare ale clienților, apoi ajustează automat volumul de servere necesare. Acest lucru le permite să personalizeze modul în care infrastructura centrelor de date este utilizată și să evite irosirea energiei în exces. De asemenea, compania de software utilizează inteligența artificială pentru a lua decizii care reduc amprenta de carbon prin analizarea a milioane de puncte de date din lanțul de aprovizionare, călătoriile de afaceri, imobiliare și multe altele.

Inteligența artificială poate funcționa ca un consultant de durabilitate, salvând, în mod ideal, mai multă energie decât este necesară pentru a efectua analizele și sarcinile corespunzătoare. În acest sens, inteligența artificială poate fi o sabie cu un singur tăiș, oferind mai multe beneficii decât orice inconvenient asociat.