La promesa de una IA sostenible puede no superar los desafíos organizacionales

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La promesa de una IA sostenible puede no superar los desafíos organizacionales

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Está en marcha un movimiento organizacional hacia la digitalización masiva, y ninguna industria está exenta. Se espera que la cantidad de dispositivos conectados alcance los 55 700 millones para 2025, de los cuales el 75 % estará conectado a una plataforma IoT, un cambio que ha presentado un importante desafío ambiental para las organizaciones. La mayor demanda de almacenamiento de datos y poder de cómputo hace que muchos cuestionen sus esfuerzos de sostenibilidad y plantea la pregunta: ¿Cómo pueden las empresas aprovechar e implementar inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías inteligentes sin aumentar su huella de carbono?

Hay dos aspectos para analizar la intersección entre la transformación digital y la sostenibilidad. En primer lugar, es importante comprender cómo se puede utilizar la IA para resolver los desafíos de la sostenibilidad. Además, es necesario garantizar que el uso de esa tecnología y maquinaria de IA no amplíe posteriormente la huella de carbono de la empresa.

Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren una cantidad colosal de potencia cuando analizan datos. Si no se toca, esto podría convertirse en un círculo vicioso en el que, al mismo tiempo, las técnicas de IA se utilizan para identificar posibles puntos críticos ambientales mientras que las propias máquinas consumen enormes cantidades de energía, lo que compensa el impacto positivo.

Ahí radica la pregunta: ¿Cómo pueden las organizaciones cosechar los beneficios de la IA sostenible mientras se aseguran de que la energía necesaria para hacerlo no haga más daño que bien?

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Hacer realidad la promesa de una IA sostenible

Sin la ayuda de la tecnología, delinear los objetivos de sostenibilidad sería un ejercicio difícil y limitante. Las empresas de hoy luchan por cuantificar el riesgo del cambio climático, especialmente cuando se trata de la transformación digital. De hecho, solo el 43% de los ejecutivos globales dicen que conocen la huella de TI de su organización. El análisis de datos y la IA ofrecen una solución a este desafío, ya que brindan información significativa en todas las industrias para comprender dónde existen esas brechas y, por lo tanto, pueden ayudar a las empresas a incorporar prácticas más sostenibles.

Por ejemplo, las organizaciones pueden crear sistemas como paneles de información, centros de datos para recopilar datos climáticos estructurados y no estructurados y puntos de referencia para comprender el panorama tecnológico de manera integral y evaluar áreas de enfoque. De esta manera, los líderes pueden señalar dónde deben limitar sus esfuerzos climáticos para lograr resultados más impactantes.

Hay varios casos de uso en los que el análisis predictivo y la IA están ampliando las iniciativas de sostenibilidad, que abarcan varias industrias, que incluyen:

  • Net zero banking, que utiliza un almacén de datos ESG global para aumentar la frecuencia del seguimiento y los informes de ESG, integrando ESG como una parte central de los productos y servicios.
  • Un sistema basado en satélites para la agricultura y la agricultura permite una evaluación remota de las capacidades agrícolas y utiliza el aprendizaje automático para brindar información, como el pronóstico del rendimiento y el análisis de la calidad del suelo, que puede ayudar a los agricultores a mejorar sus cultivos.
  • Una plataforma unificada de datos y análisis de dióxido de carbono cubre la cadena de suministro y la logística de extremo a extremo para que los fabricantes de automóviles respalden datos, análisis, automatización e IA a través de las capacidades comerciales requeridas, además de respaldar futuros informes y análisis.
  • En el sector de la energía y los servicios públicos, esta tecnología puede estimar la demanda máxima con anticipación, lo que proporcionaría a los clientes finales un suministro de energía confiable e ininterrumpido.

Prevención de más emisiones por el uso de IA

Las investigaciones muestran que el 89 % de las organizaciones reciclan menos del 10 % de su hardware de TI. Sin embargo, si una empresa realmente quiere cosechar todos los beneficios ambientales de la IA sostenible, TI debe desempeñar un papel crucial en el uso de esta tecnología como el mayor ayudante de la organización, no como su adversario.

Hay cuatro áreas amplias que compensan el impacto de sostenibilidad de la maquinaria y la tecnología de IA: informes, nube, economía circular y codificación.

Las métricas y los informes precisos mantendrán los sistemas de IA intactos y en constante mejora, mientras que la nube promueve la sostenibilidad porque los usuarios solo pagan por la infraestructura por uso, lo que elimina la necesidad de ejecutar los centros de datos al máximo.

Además, la inversión en la creación de economías circulares mediante la reducción, el reciclaje y la reutilización de desechos de productos reduce directamente la huella de carbono y abre la puerta a mejores prácticas de codificación. Al identificar las ineficiencias del código y definir mejores prácticas de codificación, utilizando DevSecOps con un complemento ESG, las organizaciones pueden visualizar los efectos “antes y después” de los cambios de codificación y cómo impactan directamente en la huella de carbono.

Superando los obstáculos

Si bien existe una conciencia cada vez mayor entre las empresas de que pueden usar la IA para lograr objetivos de sostenibilidad, todavía queda un camino importante por recorrer hasta que esto se convierta en una práctica generalizada.

Un obstáculo importante es que a las organizaciones les resulta difícil medir la huella de carbono de su TI, ya que muchos equipos de desarrollo de TI todavía carecen de acceso a las herramientas y medidas estándar necesarias. Cualquier interacción digital, como el correo electrónico o el intercambio de datos, tiene un costo de carbono, pero muchas empresas no rastrean estos puntos de contacto.

Además, la implementación sigue siendo un desafío importante para la TI sostenible, ya que más del 53 % de las organizaciones informan que no cuentan con la experiencia necesaria para configurar una infraestructura ecológica. Esto genera preocupaciones de que la implementación de TI sostenible podría afectar negativamente el negocio en general y sus medidas de seguridad.

Para las empresas que buscan crecer y escalar, el tipo correcto de datos es esencial para obtener información significativa y permitir una mejor toma de decisiones. La inteligencia artificial avanzada y el análisis de datos pueden ayudar a reunir varias fuentes de datos, tanto estructuradas como no estructuradas, para conectar los puntos de dónde enfocar los esfuerzos de sostenibilidad y protección ambiental. Las organizaciones pueden usar datos para evaluar brechas en sus escenarios de riesgo climático y construir iterativamente mejores modelos para calcular las emisiones de gases de efecto invernadero.

Dependerá de los líderes empresariales fuertes capitalizar los beneficios que la IA tiene para ofrecer mientras toman las medidas necesarias para mitigar sus riesgos adicionales, pero es un trabajo que debe hacerse. Construir un negocio respetuoso con el medio ambiente es el llamado de atención de nuestro tiempo, con TI sostenible actuando como la columna vertebral de un futuro más verde.

Dharmesh Mistry es Vicepresidente, Jefe de la Unidad de Mercado de Tecnología de Capgemini Americas.

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