İş Liderleri Nasıl AI ve Sürdürülebilirlik Hedeflerine Ulaşabilirler

Şirketler için AI benimsemesini ve çevresel etkiyi dengelemek zorunludur. Dünya Ekonomik Forumu (WEF) göre, AI’nın büyümesi için gereken güç her 100 günde bir ikiye katlanıyor. 2028 yılına kadar AI’nın enerji tüketimi, 2021 yılında İzlanda’nın toplam enerji kullanımını aşabilir. AI, çevresel girişimlere önemli ölçüde katkıda bulunabilir, ancak dikkatsizce kullanılırsa eşit derecede zararlı olabilir.

Sürdürülebilir AI kullanımı için evrensel bir plan yoktur, her organizasyonun yaklaşımı benzersiz koşullarına uymalıdır. AI ve çevre dostu hedeflerini ilerletmek için belirli bir tutum gereklidir.

Ürün lansman günlerinde Apple mağazilerinin önünde oluşan kuyrukları düşünün: yeni cihazları statü sembolü olarak sergileyen erken benimseyenler. Bu zihniyet burada işe yaramaz. Şirketler, trendsetter olarak görünmek için aceleyle parlak AI araçlarını benimsememelidir. Bunun yerine, uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerini destekleyen bilinçli AI uygulamalarına odaklanmalıdır.

Şimdi bazı stratejileri dikkate alalım.

Enerji tasarrufuna yönelik otomasyonu uygulayın

Bazı liderler, çalışanların kısayollar kullanmasından hoşlanmayabilir, ancak ben hoşlanıyorum. Jotform‘da, çalışanları işlerinin yoğunluğunu azaltmak için sürekli daha hızlı yollar aramaya teşvik ediyorum, ancak çıktı kalitesini bozmadıkça. Otomasyon, işimizin kalbidir ve kültürümüzün merkezinde yer alır. Bir otomasyon aracı, bir dizi manuel görevi gerçekleştirebiliyorsa, bunu yapmaktan çekinmeyin.

AI araçlarını kullanarak görevleri otomatikleştirmek, aynı zamanda sürdürülebilirlik hedeflerinize katkıda bulunabilir. WEF‘e göre, enerji tasarrufu için zamanlamayı optimize etmek, yani AI iş yüklerini daha düşük enerji talebi zamanlarına kaydırmak, AI’ı kullanırken karbon ayak izinizi azaltmak için etkili bir taktiktir.

Verilerinizi korumak için düzenli güvenlik taramaları gerçekleştiren bir AI aracını otomatikleştirdiğinizi varsayalım. Bu görevleri geceleyin programlamak, enerji verimliliği açısından kolay bir yoludur. Genel enerji tüketimi, akşamları genellikle azalır ve enerji şebekeleri daha verimli çalışabilir. Bu, enerji maliyetlerinizin düşmesi sonucunu da doğurur.

Ya da sıcak hava ve cömert klima kullanımının olduğu bir coğrafi bölgedeyseniz, enerji yoğun projeleri daha serin aylara kaydırabilirsiniz, bu aylarda enerji şebekeleri daha az yük altında kalır. Önemli olan, bu değişikliklerin önceden düşünülmesi, ancak neredeyse hiçbir ek çaba gerektirmemesidir. Bunlar önemli enerji tasarrufu sağlayabilir.

Temel modelleri seçin

Bir Michelin yıldızlı restoranın mutfağını hayal edin. Şefler, yemek okullarında ve yüksek kalite restoranlarda eğitim görmüşlerdir. Birlikte, çeşitli yemekleri hazırlayabilir ve yeni yemekler yaratabilirler. Birisi inanılmaz bir yemek hazırlamak isterse, tamamen yeni bir şef ekibi eğitmek zorunda kalmaz – bu ekibi kullanabilir ve mevcut uzmanlıklarını ve özelleştirilmiş rehberliği kullanabilir.

AI’da, bu bir temel model kavramıdır: zaten büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş gelişmiş bir program. Birisi belirli bir AI aracına ihtiyaç duyarsa, bunu sıfırdan inşa etmek yerine bu temel modeli kullanabilir.

Harvard Business Review için yazan IBM’nin sürdürülebilirlik sorumlusu Christina Shim, temel modelleri seçmenin enerji verimli bir yaklaşım olduğunu açıklıyor. Yeni bir model oluşturmak yerine, “temel modeller, belirli amaçlar için çok daha kısa sürede, çok daha az veri ile ve çok daha az enerji maliyetiyle özelleştirilebilir.”

Shim, bir temel modelin boyutunun da bir etkisi olabileceğini belirtiyor – çoğu 3, 8 veya 20 milyar parametre ile geliyor. IBM araştırmalarına göre, belirli ve ilgili veriler üzerinde eğitilen daha küçük modeller, daha büyük olanlarla aynı performansı gösterebilir, ancak daha hızlı ve daha az enerji tüketerek. Daha büyük her zaman daha iyi değildir. Salesforce‘e göre, belirli şirket ihtiyaçları için en büyük ve en güçlü modeli seçmek, “bir semi-tır ile markete gitmek veya tek bir yolcuyu almak” gibi – yani tamamen gereksiz.

Daha büyük modeller, daha yüksek fiyat etiketleriyle gelir. Hedefinize uygun ölçekli bir model seçmek, sonunda finansal ve ekolojik kaynaklarıprotect bir yatırım olabilir.

Açık kaynaklı yazılımları seçin

AI yolculuğunun başında başka bir önemli seçim, açık kaynaklı yazılımları seçmektir. Açık kaynaklı seçenekler her soruna çözüm sağlamayabilir, ancak birçok durumda enerji ve maliyet açısından etkili bir çözüm sunabilir ve sayısız uzmanın bilgisine dayanabilir. Mevcut bir çözümü geliştirmeye (ve sonuçları paylaşmaya) odaklanabilirsiniz, her defasında enerji şebekelerini yormak yerine tekerleği yeniden icat etmek zorunda kalmazsınız. Shim’e göre, açık kaynaklı yazılımlar, kolektif iyileştirme avantajına sahiptir – daha fazla göz problem üzerinde olduğunda, ortaya çıkan ürün daha iyidir ve geliştirme aşamasındaki enerji talebi kullanıcılar arasında dağıtılır.

İyi yazılım para etmeye değer, ancak ihtiyaçlarınıza ve bütçenize uymalıdır – enflasyon zamanlarında giderek daha ilgili bir consideration. Çoğu durumda, açık kaynaklı bir çözüm ücretsiz veya maliyetin bir kısmı olarak mevcuttur.

Sistem verimliliğini artırmak için otomasyonu uygulayın

Son olarak, AI destekli otomasyon araçları, sistem verimliliğini artırarak enerji tasarrufu sağlayabilir. Bu, görevleri gerçekleştirmek için gereken saatleri doğrudan azaltarak yapılabilir. Örneğin, araştırma yapıyorsanız, ChatGPT gibi araçlar, anahtar bilgileri saniyeler içinde tanımlayarak ve sentezleyerek saatlerce monitör önünde oturmanızı engelleyebilir.

AI araçları, sistem planlama aşamasında da rol oynayabilir. Salesforce‘i düşünün: veri merkezi altyapı ekibi, AI’ı kullanır ve müşterilerin kullanım modellerini öngörür ve otomatik olarak gereken sunucu hacmini ölçeklendirir. Bu, veri merkezi altyapısının kullanımını özelleştirmelerine ve fazla enerji harcamaktan kaçınmalarına olanak tanır. Aynı şekilde, yazılım şirketi, tedarik zinciri, iş seyahati, emlak ve daha fazlasından milyonlarca veri noktasını analiz ederek AI’ı kullanır ve karbon ayak izini azaltma kararları alır.

AI, bir sürdürülebilirlik danışmanı gibi davranabilir ve ideal olarak, ilgili analizleri ve görevleri gerçekleştirmek için gereken enerji miktarından daha fazla enerji tasarrufu sağlayabilir. Bu anlamda, AI, herhangi bir ilgili dezavantajdan daha fazla fayda sağlayan tek bir kenarlı kılıç olabilir.