Cinco estrategias para reducir el impacto ambiental de la IA

Recientemente, una de las empresas más grandes de tecnología a nivel mundial, informó que sus emisiones de carbono han aumentado un 48% en los últimos cinco años, un incremento impulsado en gran medida por el desarrollo y expansión de la Inteligencia Artificial. Este fenómeno pone de relieve un reto crucial: el alto consumo energético asociado con esta tecnología emergente.

Cada consulta a estos sistemas activa servidores en centros de datos que no solo consumen enormes cantidades de electricidad, sino que también requieren sistemas de refrigeración que igualmente necesitan energía. A pesar de esto, la industria tecnológica aporta de forma positiva al medio ambiente. Según la iniciativa Net Zero de la Universidad de Oxford, la tecnología tiene el potencial de contribuir hasta en un 15% a la reducción global de emisiones para 2030.

La innovación tecnológica debe ir de la mano con la responsabilidad ambiental. Es posible liderar el camino hacia un futuro más verde, integrando prácticas sostenibles. Cada vez es más imperante que las empresas nos comprometamos con la constante concientización de nuestros equipos.

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Hay cinco estrategias que las empresas pueden implementar para aprovechar los beneficios de la IA, mitigando a su vez el impacto ambiental de su implementación:

• Mejorar la eficiencia energética en los centros de datos: Las empresas pueden optimizar el enfriamiento mediante sistemas avanzados de refrigeración y la virtualización de recursos para maximizar su uso, reduciendo así el número de servidores físicos necesarios. Además, es fundamental adoptar hardware con certificaciones de eficiencia energética, lo que contribuye significativamente a disminuir el consumo eléctrico.

• Utilizar fuentes de energía renovables: Alimentar los centros de datos y las operaciones tecnológicas con energía renovable es una medida crucial. Las empresas pueden firmar contratos de energía verde para adquirir electricidad de fuentes sostenibles como la solar, eólica o hidroeléctrica, e incluso instalar paneles solares en sus instalaciones.

• Desarrollar algoritmos de IA más eficientes: Es posible reducir el consumo energético mediante el desarrollo de algoritmos que requieran menos recursos computacionales. Técnicas como el pruning, que reduce el tamaño de los modelos sin perder precisión, y los métodos de reducción de datos, ayudan a crear modelos más compactos y eficientes.

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• Utilizar hardware especializado para IA: Optar por procesadores de IA diseñados específicamente para ejecutar cargas de trabajo de manera más eficiente, y chips que ofrezcan mayor eficiencia energética en comparación con CPUs tradicionales.

• Fomentar el uso responsable de la IA: Promover prácticas que aseguren que la IA se utilice de manera ética y sostenible, a través de procesos de educación y formación, y la implementación de políticas de uso responsable dentro de las organizaciones.

De esta manera, es importante que las compañías midan el impacto ambiental de sus operaciones mediante el monitoreo de emisiones y la elaboración de reportes de sostenibilidad que permitan la transparencia en la información y la búsqueda constante de mejores soluciones y prácticas sostenibles.

*Director Digital de TIVIT