Toda experiencia personalizada consume energía. Los líderes de CX deben ahora encontrar el equilibrio perfecto entre la innovación en IA y la sostenibilidad. Descubre cómo empezar a liderar con propósito.
por Scott Likens
La esencia
- Los costos del carbono están en aumento. Los sistemas de IA generativa consumen grandes cantidades de energía, lo que convierte las emisiones en un problema creciente para las empresas.
- Las estrategias de eficiencia son importantes. Decisiones de diseño como la poda y la cuantificación pueden reducir el impacto ambiental de la IA desde el principio.
- El liderazgo debe adaptarse. La sostenibilidad debería ser ahora un elemento fundamental en la gestión y escalado de los sistemas de IA por parte de las empresas.
Nota del editor: La IA puede estar impulsando la experiencia del cliente, pero ¿a qué precio para el planeta? Cada interacción con un chatbot, recomendación personalizada de productos y función de enrutamiento predictivo consume energía en segundo plano. A medida que los líderes de CX adoptan la IA generativa para mejorar el servicio y la satisfacción, se enfrentan a un nuevo reto centrado en la sostenibilidad. Este es el tema de la columna de Scott de hoy.
La inteligencia artificial (IA) ya no es una tecnología emergente. Ahora está integrada en la forma en que las empresas operan, toman decisiones e interactúan con los clientes. Desde la aceleración de la I+D hasta la transformación de las experiencias de usuario, la IA se está convirtiendo rápidamente en un motor de transformación empresarial. Al mismo tiempo, su impacto ambiental se está convirtiendo en una preocupación creciente.
El auge de la IA conlleva un aumento en la factura energética. Cuanto más capaces sean los modelos, mayor será la capacidad de procesamiento y la demanda de electricidad. Y a medida que las organizaciones escalan la IA a diferentes funciones e industrias, abordar su impacto en el carbono cobra cada vez mayor importancia.
¿Qué es la IA de cero emisiones netas?
La IA de cero emisiones netas se basa en la idea de que la tecnología de alto rendimiento no debe ir en detrimento de la salud del planeta. Se trata de la práctica de desarrollar e implementar la IA de forma que se alinee con objetivos ambientales más amplios, como la reducción de emisiones, la gestión del agua y la protección de los ecosistemas.
Esto implica integrar la sostenibilidad en el diseño, desarrollo y uso de la IA, desde la arquitectura de modelos hasta las decisiones de infraestructura. A medida que las empresas persiguen objetivos ambiciosos de descarbonización, deberían aplicar a la IA la misma disciplina que a otros aspectos de su estrategia de emisiones.
El objetivo no es limitar el potencial de la IA, sino aprovecharlo de forma más eficiente y sostenible. Analicemos cómo podría ser.
El dilema energético: inteligencia a un precio
Los modelos modernos de IA, como los basados en arquitecturas generativas, consumen una enorme cantidad de recursos computacionales. Estos recursos computacionales se traducen directamente en consumo energético y aumento de los costos operativos, gran parte de los cuales se concentran en centros de datos y plataformas en la nube. Si no se abordan, las emisiones de las operaciones de IA podrían pronto representar una parte significativa de la huella de carbono corporativa.
Los sistemas de IA generativa pueden requerir una computación considerablemente mayor que los modelos tradicionales de aprendizaje automático. La energía utilizada para ejecutar modelos de IA en producción (conocida como inferencia) puede, en muchos casos, superar la energía utilizada durante el entrenamiento, especialmente cuando dichos modelos admiten aplicaciones de alto volumen o de ejecución continua. Y a medida que la adopción empresarial se expande rápidamente, las emisiones asociadas a la IA podrían aumentar simultáneamente a menos que la sostenibilidad se integre proactivamente en las estrategias de implementación.
En otras palabras, el impacto ambiental de la IA ya no es una nota técnica a pie de página sino más bien una cuestión estratégica que merece la atención de los altos ejecutivos.
Cuatro caminos hacia una IA con emisiones netas cero
Exploremos las cuatro áreas clave en las que las empresas tienen la oportunidad de actuar ahora.
Priorizar la eficiencia del modelo desde el principio
Utilice estrategias de diseño como la poda de modelos (eliminar partes innecesarias de un modelo), el aprendizaje por transferencia (reutilizar modelos preentrenados) y la cuantificación (reducir la precisión numérica para reducir las necesidades de cómputo) para reducir la sobrecarga computacional sin sacrificar el rendimiento. Estos enfoques pueden reducir las emisiones, acelerar los resultados y reducir los costos de infraestructura.
Elija una infraestructura limpia y eficiente
Seleccione proveedores de nube y centros de datos que prioricen las energías renovables y la eficiencia operativa. El sistema energético ya muestra señales de transformación, con una mayor inversión en tecnologías nucleares avanzadas y energías renovables escalables. Estos cambios pueden beneficiar a la IA, a la vez que ayudan a reducir la intensidad de carbono de la electricidad para los usuarios en todos los sectores e industrias. Las empresas que alineen sus operaciones de IA con estas redes más limpias probablemente estarán mejor posicionadas para escalar de forma responsable.
Medir e informar las emisiones relacionadas con la IA
Incorpore el consumo energético de la IA en los sistemas de seguimiento de carbono de toda la empresa. Esto ayuda a identificar áreas de alto impacto e identificar dónde se pueden implementar mejoras.
Considere el ciclo de vida completo, no solo la capacitación
Si bien el entrenamiento recibe gran parte de la atención, la inferencia suele representar una proporción mayor de las emisiones actuales de la IA. Implementar modelos en hardware energéticamente eficiente puede reducir los impactos a largo plazo.
Estrategias clave para una IA sostenible
Esta tabla resume los enfoques para reducir el impacto ambiental de los sistemas de IA, desde el diseño del modelo hasta la infraestructura y los informes.
| Estrategia | Acción | Por qué es importante |
|---|---|---|
| Eficiencia del modelo | Utilice la poda, el aprendizaje por transferencia y la cuantificación para reducir la carga computacional | Reduce las emisiones, aumenta la velocidad y reduce los costes de infraestructura. |
| Infraestructura limpia | Elija socios de centro de datos/nube centrados en la energía renovable y la eficiencia | Alinea las operaciones de IA con las redes bajas en carbono, lo que permite un crecimiento escalable y responsable |
| Informes de emisiones | Integrar el uso de energía de la IA en los sistemas de seguimiento del carbono | Revela áreas de alto impacto y oportunidades de mejora |
| Consideración del ciclo de vida | Tenga en cuenta las emisiones de inferencia e implemente modelos en hardware eficiente | Aborda el uso de energía a largo plazo, no solo el impacto en la capacitación inicial |
Dónde la IA puede ayudar al planeta
Es importante destacar que la IA no solo forma parte del problema. También puede ser parte de la solución. Cuando se aplica estratégicamente, la IA puede optimizar los programas de sostenibilidad al optimizar la previsión energética, optimizar las cadenas de suministro y reducir el desperdicio de materiales. También puede ayudar a las organizaciones a obtener información más rápidamente y a tomar medidas con mayor eficacia en toda la empresa.
Alinear la IA con los objetivos de sostenibilidad puede ofrecer un doble beneficio: ayuda a reducir la huella ecológica de la tecnología y, al mismo tiempo, aprovecha sus capacidades para crear nuevas fuentes de valor empresarial.
Cómo se ve el liderazgo en IA ahora
A medida que la IA se vuelve fundamental para el rendimiento empresarial, la sostenibilidad debe integrarse en su gobernanza . Los líderes que tratan el impacto ambiental de la IA con la misma seriedad que la privacidad o la seguridad de los datos probablemente estarán mejor preparados para las futuras regulaciones y el escrutinio de las partes interesadas.
Los pasos clave incluyen integrar la transparencia en las emisiones de carbono en las decisiones sobre proveedores e infraestructura de IA. También es importante impulsar la alineación entre los equipos de TI, sostenibilidad y operaciones. Finalmente, recuerde asumir la responsabilidad tanto de los resultados que la IA respalda como de los recursos que consume.
Las organizaciones que lideran la IA con emisiones netas cero pueden establecer un nuevo estándar para la innovación responsable, donde el rendimiento y la sostenibilidad se refuerzan mutuamente.
La IA probablemente seguirá definiendo el futuro del trabajo , la industria y la sociedad. Pero ese futuro debería ser bajo en carbono por diseño. Alcanzar la IA con cero emisiones netas puede ser una decisión de liderazgo, y las organizaciones que actúen con anticipación pueden liderar no solo en capacidad, sino también en credibilidad.
Acerca del autor
Como director de ingeniería de IA para EE. UU. y a nivel mundial, Scott está a cargo del desarrollo de tecnología de vanguardia de PwC en áreas esenciales para el desarrollo de la innovación futura. Con 30 años de experiencia en tecnologías emergentes e IA, ha ayudado a clientes a transformar la experiencia del cliente y a optimizar las operaciones digitales en todos los aspectos de su negocio.
Fuente: https://www.cmswire.com/digital-experience/net-zero-ai-the-next-mandate-for-responsible-innovation/