Cum pot liderii de afaceri să-și atingă obiectivele atât în AI, cât și în sustenabilitate

Pentru companii, echilibrarea adoptării tehnologiei AI și a impactului asupra mediului este o necesitate. Conform Forumului Economic Mondial (WEF), puterea necesară pentru a susține creșterea tehnologiei AI se dublează la fiecare 100 de zile. Până în 2028, consumul de energie al tehnologiei AI ar putea depăși energia totală utilizată de Islanda în 2021. Tehnologia AI poate fi o sabie cu două tăișuri: poate avansa semnificativ inițiativele de mediu, dar poate fi la fel de dăunătoare dacă este utilizată neglijent.

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

Gândiți-vă la cozi care se formează în fața 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 funcționează aici. Companiile nu ar trebui să se grăbească să adopte instrumente AI strălucitoare doar pentru a fi văzute ca inovatori. În schimb, ar trebui să se concentreze pe implementarea intenționată a tehnologiei AI care să sprijine obiectivele de sustenabilitate pe termen lung.

Iată câteva strategii de luat în considerare.

Automatizați cu privire la economia de energie

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

Se întâmplă că automatizarea sarcinilor utilizând instrumente AI poate să promoveze, de asemenea, obiectivele dvs. de sustenabilitate. Așa cum notează WEF, optimizarea programării pentru economia de energie, adică transferarea sarcinilor AI în perioade cu cerere scăzută de energie, este o tactică eficientă pentru a valorifica tehnologia AI și a reduce amprenta de carbon.

Să zicem că ați ales un instrument AI pentru a automatiza scanări de securitate regulate pentru a proteja datele dvs. Programarea acestor sarcini în timpul nopții 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 proiecte care consumă multă energie în lunile mai reci, când rețelele de energie sunt mai puțin solicitate. Important, aceste transferuri 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 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 dorește să pună împreună 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 tehnologia AI, 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 AI, pot începe cu acest model fundamental, în loc să creeze un model de la zero.

Scriind pentru Harvard Business Review, Christina Shim, ofițer de sustenabilitate 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 cu energia”.

Shim notează că dimensiunea unui model fundamental poate avea, de asemenea, un impact – majoritatea au 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 spune Salesforce, alegerea celui mai mare și mai puternic model pentru nevoile specifice ale unei întreprinderi este ca și cum “ați folosi un camion pentru a merge să cumpărați alimente sau să luați un singur pasager” – adică, complet inutil.

Modelele mai mari vin, însă, 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.

Optați pentru software open-source

O altă alegere crucială la începutul oricărui parcurs AI este dacă să optați pentru software 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 costurilor care se bazează pe înțelepciunea a nenumărați experți. Puteți vă concentra pe îmbunătățirea unei soluții existente (și împărtășiți rezultatele), în loc să solicitați 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 asupra problemei, produsul rezultat este mai bun, iar cererea de energie în faza de dezvoltare este distribuită între utilizatori.

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

Implementați automatizarea pentru a îmbunătăți eficiența sistemului

În cele din urmă, instrumentele de automatizare bazate pe tehnologia AI 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 ședere în fața monitorului prin identificarea și sintetizarea informațiilor cheie în secunde.

Instrumentele AI pot juca, de asemenea, un rol în faza de planificare a sistemului. Luați Salesforce: echipa lor de infrastructură a centrelor de date utilizează tehnologia AI pentru a prevedea 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 tehnologia AI pentru a lua decizii care reduc amprenta de carbon prin analizarea a milioane de puncte de date de la lanțul de aprovizionare, călătoriile de afaceri, proprietățile imobiliare și multe altele.

Tehnologia AI poate funcționa ca un consultant de sustenabilitate, salvând ideal mai multă energie decât este necesară pentru a efectua analizele și sarcinile corespunzătoare. În acest sens, tehnologia AI poate fi o sabie cu un singur tăiș, oferind mai multe beneficii decât orice inconvenient asociat.