La intersección entre la IA y la sostenibilidad

194

Por Francisco Basoalto, Managing Director de Equinix Chile

La sostenibilidad es clave para el éxito de la Inteligencia Artificial (IA). La cantidad de potencia y energía que se hace necesaria para utilizar cargas de trabajo de computación intensiva en el entrenamiento de modelos de IA y ejecutar inferencias en esos modelos, tiene enormes implicancias para las emisiones y el cambio climático. Las inteligencias artificiales generativas, por ejemplo, como ChatGPT, consumen una energía diaria equivalente a 33 mil hogares en Estados Unidos, cifra que puede aumentar en los próximos años.

Las empresas deben centrarse en el diseño, la formación y el despliegue de la IA para reducir el impacto de estas tecnologías en las emisiones de carbono. En ese sentido, pueden aplicarla en dos dimensiones: al fomentar despliegues de IA sostenibles y al utilizarla para resolver retos relacionados con la sostenibilidad.

Aspectos como la oferta y la demanda de energía, la responsabilidad ESG, la importancia de la infraestructura y la innovación surgen como variables clave de la ecuación. Equilibrar la oferta y la demanda de energía es la intersección entre la inteligencia artificial y la sostenibilidad, lo cual requiere centrarse en la demanda y la oferta de energía en el centro de datos. Es por esto que utilizar la IA para optimizar el uso de la energía en el entorno del centro de datos es fundamental para operar de forma eficiente y reducir nuestra huella de carbono.  Eso significa proporcionar capacidad para cargas de trabajo de mayor densidad, de una manera energéticamente eficiente, incluyendo el uso de tecnologías avanzadas de refrigeración líquida.

Por otro lado, también hay oportunidades para contribuir a la economía circular, al asociarnos con las economías locales para mejorar la eficiencia y reducir los residuos en todo el ciclo de vida de los centros de datos. En paralelo, el reto de construir una IA sostenible sitúa la infraestructura digital en el centro de la escena. Los modelos prometen facilitar la toma de decisiones sostenibles y acelerar el cumplimiento ESG. Pero, para que la IA produzca resultados sostenibles, primero debe producir su propia sostenibilidad. En la actual «Era de la (Gen) IA», o IA generativa, este reto incluye desde el cambio a soluciones de refrigeración líquida hasta la colaboración en estándares seguros y escalables.

En la búsqueda de un futuro transformado digitalmente, las empresas se enfrentan al reto de armonizar la innovación con la responsabilidad. Esto implica integrar la conciencia social y ecológica en el núcleo de la IA empresarial, allanando el camino hacia un futuro en el que la tecnología impulse los negocios al tiempo que protege nuestro planeta y nuestra sociedad.

Para desarrollar infraestructuras digitales que soporten tecnologías avanzadas como la IA y que sean sostenibles, eficientes y seguras, es necesario invertir en soluciones energéticas, ecológicas, optimizar el uso de los recursos digitales y adoptar medidas sólidas de protección de datos. Este enfoque transforma la IA empresarial en una fuerza dual: impulsar el crecimiento económico y combatir los retos medioambientales y sociales. A su vez, fomenta una estrategia holística que valora la innovación sostenible, garantizando un avance tecnológico equilibrado y responsable.

Finalmente, prever tendencias en IA sostenible implica anticipar innovaciones que reduzcan su consumo energético y su impacto medioambiental. Hoy día, están surgiendo algoritmos de IA diseñados explícitamente para la sostenibilidad, que hacen hincapié tanto en el rendimiento como en la eficiencia energética. Además, cabe esperar avances en el hardware, como procesadores adaptados a las tareas de IA que sean de bajo consumo energético y de baja generación de calor..

Mantenerse a la vanguardia significa vigilar continuamente estas tendencias y adoptar proactivamente tecnologías y metodologías respetuosas con el medio ambiente. En la intersección de la IA y la sostenibilidad, las áreas más destacadas incluyen la optimización de recursos que esta posibilita. Mediante el modelado digital de infraestructuras con IA, las empresas gestionan eficientemente el consumo de energía y predicen el impacto del cambio climático. Las iniciativas impulsadas por esta tecnología, que optimizan las cadenas de suministro para reducir la huella de carbono y la gestión de residuos, también tienen un gran potencial para fomentar la sostenibilidad.

En síntesis, para impulsar resultados sostenibles para las personas y el medio ambiente a escala mundial y local se requiere de nuevas formas de colaborar con clientes, proveedores, socios y comunidades, dondequiera que operen las empresas. Adoptar un enfoque de la sostenibilidad basado en los ecosistemas e incorporar principios de diseño sostenible a la infraestructura digital promete liberar un enorme potencial, en la medida que todos colaboremos para hacer posible una IA sostenible.