El nuevo White paper de NTT DATA, líder global en servicios de tecnología y negocios digitales y en IA, destaca la necesidad urgente de integrar la sostenibilidad en cada capa del desarrollo y despliegue de la IA para contrarrestar el impacto ambiental de la tecnología. Implementar soluciones innovadoras para una IA sostenible es una responsabilidad corporativa y una oportunidad estratégica para crear valor duradero, fortalecer la organización y consumir menos recursos esenciales.
Este nuevo documento, “IA Sostenible para un Mañana más Verde”, ilustra el creciente impacto ambiental de la IA y describe un camino hacia la innovación sostenible. La tecnología requiere enormes cantidades de electricidad para apoyar las crecientes demandas computacionales para entrenar modelos de lenguaje grandes, ejecutar pipelines de inferencia y mantener servicios siempre activos. Los investigadores predicen que las cargas de trabajo de la IA impulsarán más del 50% del consumo de energía de los centros de datos para 2028. Otros impactos ambientales principales incluyen el consumo de agua para sistemas de enfriamiento de centros de datos, desechos electrónicos y la extracción de minerales de tierras raras para la producción de hardware.
“Las consecuencias de recursos del rápido crecimiento y adopción de la IA son desalentadoras, pero la tecnología también puede empoderar soluciones innovadoras para los problemas ambientales que crea”, dijo David Costa, Jefe de la Sede de Innovación en Sostenibilidad de NTT DATA. “Las increíbles capacidades de la IA pueden ayudar a gestionar las redes de energía de manera más eficiente, reducir las emisiones generales, modelar riesgos ambientales y mejorar la conservación del agua. Es vital que las organizaciones reconozcan el desafío y construyan sostenibilidad en los sistemas de IA desde el principio”.
Perspectivas Clave
- Ampliar de Desempeño a Prioridades Verdes: Los expertos en IA y consultores de sostenibilidad de NTT DATA instan al uso de objetivos de sostenibilidad holísticos, no solo métricas de desempeño de IA convencionales como la precisión y la velocidad. La eficiencia debe ser priorizada, no como una compensación, sino como un principio de diseño fundamental.
- Cuantificar el Impacto Ambiental: El consumo de energía, las emisiones de carbono y la huella hídrica de la IA necesitan métricas estándar y verificables. Los puntos de referencia de la industria como la “Puntuación de Energía de IA” y la “Intensidad de Carbono del Software (SCI) para IA” ofrecen formas de integrar la sostenibilidad en los protocolos de gobernanza, adquisiciones y cumplimiento.
- Enfoque Centrado en el Ciclo de Vida: La IA sostenible requiere un enfoque de ciclo de vida, desde la extracción de materias primas y la producción de hardware hasta el despliegue del sistema y su disposición final. Los pasos importantes incluyen alargar la vida útil del hardware, optimizar los sistemas de enfriamiento y aplicar principios de economía circular.
- Responsabilidad Compartida en Todo el Ecosistema: La responsabilidad está ampliamente distribuida, abarcando fabricantes de hardware, operadores de centros de datos, desarrolladores de software, proveedores de 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 frecuentemente impiden una evaluación comparativa significativa. Muchas organizaciones se centran estrechamente en la energía o las emisiones sin considerar el uso de agua, el agotamiento de materiales raros y los desechos electrónicos. Estos y otros factores deben ser abordados de manera 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 mejores prácticas, que incluyen:
- Aplicar patrones de ingeniería de software verde para reducir el consumo de recursos.
- Ejecutar cargas de trabajo de IA en ubicaciones y momentos que se alineen con la disponibilidad de energía renovable.
- Aprovechar los Servicios de GPU remotos y la IA local.
- Reducir los desechos electrónicos priorizando componentes modulares y actualizables, y extendiendo la vida útil del hardware a través de la renovación, reutilización y reciclaje responsable.
Si bien el camino hacia una IA sostenible es complejo, un rediseño intencional y de extremo a extremo del ciclo de vida de la IA puede ayudar a cumplir el potencial positivo de esta tecnología mientras se protegen los sistemas ambientales de los que dependen todos los seres vivos.
Para ayudar a acelerar la transición hacia un futuro sostenible, visite nuestro sitio web para descargar el documento técnico y obtener más información sobre los servicios de sostenibilidad de NTT DATA.
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