Guía de sostenibilidad para la era de la IA

Vinod Bijlani, AI Practice Leader para APAC, HPE nos habla de los errores más comunes que cometen las empresas al implementar soluciones de IA.

A medida que la inteligencia artificial transforma las industrias a una velocidad vertiginosa, las organizaciones se apresuran a implementar soluciones de IA sin tener en cuenta su impacto ambiental.

¿El resultado? Una crisis oculta que amenaza tanto los objetivos medioambientales como la sostenibilidad empresarial. Aquí hay cinco errores críticos que debe evitar al crear su estrategia de IA.

1. Elegir modelos de gran tamaño para tareas simples

Implementar grandes modelos de lenguaje para tareas que los modelos de lenguaje pequeños podrían manejar con la misma eficacia.

Muchas organizaciones adoptan los modelos de IA más recientes y de mayor tamaño: pensando que cuanto más grande, mejor. Sin embargo, ejecutar inferencias en modelos masivos puede consumir entre 10 y 100 veces más energía por consulta que alternativas más pequeñas y optimizadas.

Usar un modelo de 175 mil millones de parámetros para clasificar correos electrónicos de clientes o extraer datos básicos es como usar un camión de carga para hacer la compra. Considere si su caso de uso realmente requiere capacidades de vanguardia, o si un modelo más pequeño y eficiente—o incluso el aprendizaje automático tradicional—podría ofrecer resultados similares con una fracción del costo ambiental.

2. Ignorar la infraestructura y el despliegue de eficiencia energética

Ejecutar cargas de trabajo de IA sin optimizar la eficiencia energética ni considerar la intensidad de carbono de su infraestructura informática.

No todos los componentes de infraestructura o centros de datos son iguales en cuanto al uso de energía y las emisiones de carbono. Ejecutar el mismo modelo en centros de datos alimentados por carbón frente a aquellos que funcionan con energía renovable puede resultar en diferencias de hasta 10 veces en la huella de carbono.

Del mismo modo, no implementar técnicas de optimización de modelos como la cuantificación, poda o destilación de conocimiento significa que sus modelos consumen cantidades innecesarias de energía durante la inferencia. Las organizaciones inteligentes auditan los compromisos de energía renovable de sus proveedores de centros de datos o en la nube y optimizan las arquitecturas de modelos para la eficiencia, no solo para precisión.

3. Descuidar las prácticas de gestión y almacenamiento de datos

Almacenar grandes conjuntos de datos indefinidamente sin políticas de gobernanza, conduce a un consumo innecesario de energía en los centros de datos.

Los datos son el combustible de la IA, pero una mala higiene de datos genera costos ocultos enormes. Muchas organizaciones recopilan y almacenan grandes cantidades de datos «por si acaso,» sin políticas para la gestión del ciclo de vida de los datos. Los datos redundantes, obsoletos o triviales aún requieren energía para ser almacenados y respaldados. Implemente marcos de gobernanza de datos que evalúen regularmente el valor de los datos, establezcan políticas de retención y utilicen técnicas de compresión.

Considere si realmente necesita almacenar los datos sin procesar de manera permanente, o si se procesan, conjuntos de datos más pequeños serían suficientes para sus aplicaciones de IA.

4. No invertir en las personas y en una comunicación clara

Implementar IA sin capacitar adecuadamente a su fuerza laboral o comunicar cómo la IA complementará en lugar de reemplazar los roles humanos.

Una mala gestión del cambio en la adopción de la IA genera resistencia organizativa, reduce la eficiencia y, en última instancia, desperdicia la energía invertida en los sistemas de IA.

Cuando los empleados temen la pérdida de empleo o carecen de las habilidades para trabajar eficazmente con herramientas de IA, las organizaciones enfrentan menores tasas de adopción, esfuerzos duplicados y resultados subóptimos. Esta fricción humana hace que las implementaciones de IA sean menos sostenibles tanto ambiental como económicamente.

Una comunicación clara que posicione la IA como una herramienta colaborativa—ayudando a los humanos a centrarse en trabajos creativos y de mayor valor—combinada con programas de capacitación integral, asegura que sus inversiones en Inteligencia Artificial  generen los beneficios previstos mientras se mantiene el compromiso y la productividad de la fuerza laboral.

5. No medir y monitorear el impacto total de la IA en la sostenibilidad

Tratar la sostenibilidad de la IA como un pensamiento posterior en lugar de integrar la medición y el monitoreo desde el primer día de sus operaciones de IA.

Usted no puede gestionar lo que no se mide. La mayoría de las organizaciones no tienen visibilidad del consumo de energía ni de las emisiones de carbono de sus sistemas de IA, lo que hace imposible identificar oportunidades de optimización o realizar un seguimiento del progreso hacia los objetivos de sostenibilidad. Implemente herramientas y marcos de trabajo que monitoreen métricas clave de eficiencia, como tokens procesados por kilovatio-hora, solicitudes de inferencia por unidad de energía consumida, tiempo de respuesta del modelo frente a la carga computacional y emisiones de carbono por interacción del usuario.

Realice un seguimiento tanto de los KPI de impacto ambiental (consumo de energía por tarea, reducción de la huella de carbono, porcentaje de uso de energía renovable) como de los KPI de aumento de productividad (reducción del tiempo de realización de tareas, horas humanas ahorradas, mejoras en la eficiencia de la automatización de procesos) junto con las métricas de rendimiento tradicionales como precisión y latencia.

Este enfoque de medición dual permite la mejora continua, ayuda a identificar cuándo los modelos funcionan de manera ineficiente y proporciona métricas concretas para justificar inversiones en prácticas de IA más eficientes.

Incorporar la sostenibilidad en la IA desde el principio

La sostenibilidad de la IA no se trata solo de emisiones de carbono y mitigación de riesgos ambientales, es un negocio inteligente. Los sistemas de Inteligencia Artificial más eficientes reducen los costos operativos, mejoran el rendimiento y preparan las inversiones en tecnología para el futuro contra el aumento de los costos de energía y las regulaciones climáticas.

Al evitar estos errores comunes, las organizaciones pueden aprovechar el poder transformador de la IA mientras construyen un futuro digital más sostenible.

La clave es integrar el pensamiento de sostenibilidad en su estrategia de IA desde el principio, no añadirlo posteriormente. A medida que la IA se vuelve omnipresente, las organizaciones que dominen las prácticas sostenibles de IA hoy tendrán una ventaja competitiva significativa mañana.

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