Resumen
- Un libro blanco muestra cómo la IA puede ayudar a resolver los desafíos ambientales que crea
- La eficiencia de los recursos debe diseñarse en los sistemas desde el principio
- La IA sostenible requiere un pensamiento basado en el ciclo de vida y principios de economía circular
Un nuevo informe técnico de NTT DATA, líder mundial en IA, negocios digitales y servicios tecnológicos, destaca la urgente necesidad de integrar la sostenibilidad en cada etapa del desarrollo e implementación de la IA para contrarrestar el impacto ambiental de esta tecnología. Implementar soluciones innovadoras para una IA sostenible es una responsabilidad corporativa y una oportunidad estratégica para crear valor duradero, fortalecer la organización y reducir el consumo de recursos esenciales.
El nuevo artículo, “IA Sostenible para un Futuro Más Verde“, ilustra el creciente impacto ambiental de la IA y describe un camino hacia la innovación sostenible. Esta tecnología requiere enormes volúmenes de electricidad para satisfacer las crecientes demandas computacionales, entrenar grandes modelos de lenguaje, ejecutar procesos de inferencia y mantener servicios siempre activos. Los investigadores predicen que las cargas de trabajo de IA representarán más del 50 % del consumo energético de los centros de datos para 2028. Otros impactos ambientales importantes incluyen el consumo de agua para los sistemas de refrigeración de los centros de datos, los residuos electrónicos y la extracción de tierras raras para la producción de hardware.
“Las consecuencias para los recursos del rápido crecimiento y la adopción de la IA son abrumadoras, pero la tecnología también puede impulsar soluciones innovadoras a los problemas ambientales que genera”, afirmó David Costa, director de Innovación en Sostenibilidad de la Sede de NTT DATA. “Las increíbles capacidades de la IA pueden ayudar a gestionar las redes eléctricas de forma más eficiente, reducir las emisiones totales, modelar los riesgos ambientales y mejorar la conservación del agua. Es fundamental que las organizaciones reconozcan el desafío e incorporen la sostenibilidad en sus sistemas de IA desde el principio”.
Ideas claves
Ampliar del rendimiento a las prioridades ecológicas: Los expertos en IA y consultores de sostenibilidad de NTT DATA instan a utilizar objetivos de sostenibilidad holísticos, no solo métricas de rendimiento de IA convencionales como la precisión y la velocidad. La eficiencia debe priorizarse, no como una compensación, sino como un principio fundamental de diseño.
Cuantificar el impacto ambiental: El consumo energético, las emisiones de carbono y la huella hídrica de la IA requieren métricas estandarizadas y verificables. Indicadores de referencia del sector como el “Índice de Energía de la IA” y la “Intensidad de Carbono del Software (SCI) para IA” ofrecen maneras de integrar la sostenibilidad en los protocolos de gobernanza, compras y cumplimiento.
Enfoque centrado en el ciclo de vida: La IA sostenible requiere una visión del ciclo de vida, desde la extracción de materias primas y la producción de hardware hasta la implementación del sistema y su eliminación definitiva. Entre los pasos importantes se incluyen la prolongación de la vida útil del hardware, la optimización de los sistemas de refrigeración y la aplicación de los principios de la economía circular.
Responsabilidad compartida en todo el ecosistema: La responsabilidad está ampliamente distribuida e incluye a fabricantes de hardware, operadores de centros de datos, desarrolladores de software, proveedores de servicios en la nube, legisladores, inversores y consumidores. La cooperación intersectorial es esencial para el cambio sistémico.
Barreras y mejores prácticas
Hoy en día, las evaluaciones fragmentadas y las métricas inconsistentes impiden con frecuencia una evaluación comparativa significativa. Muchas organizaciones se centran exclusivamente en la energía o las emisiones, sin considerar el consumo de agua, el agotamiento de materiales raros y los residuos electrónicos. Estos y otros factores deben abordarse de forma integral. Incluso cuando se establecen objetivos ambientales, las organizaciones a menudo carecen de métodos prácticos para aplicar la sostenibilidad en cada etapa del ciclo de vida de la IA.
Para abordar estas y otras preocupaciones, el informe describe numerosas prácticas recomendadas, entre ellas:
- Aplicación de patrones de ingeniería de software ecológicos para reducir el consumo de recursos
- Ejecutar cargas de trabajo de IA en ubicaciones y horarios que se alineen con la disponibilidad de energía renovable
- Aprovechar los servicios de GPU remotos y la IA local
- Reducir los desechos electrónicos priorizando los componentes modulares y actualizables y ampliando la vida útil del hardware mediante la renovación, la reutilización y el reciclaje responsable.
Si bien el camino hacia una IA sustentable es complejo, un rediseño intencional y de extremo a extremo del ciclo de vida de la IA puede ayudar a aprovechar el potencial positivo de esta tecnología y al mismo tiempo proteger los sistemas ambientales de los que dependen todos los seres vivos.
Fuente: Corporación del Grupo NTT DATA