{"id":193161,"date":"2026-01-28T18:24:20","date_gmt":"2026-01-28T21:24:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193161"},"modified":"2026-01-29T14:22:35","modified_gmt":"2026-01-29T17:22:35","slug":"no-cometa-estos-5-errores-de-ia-una-guia-de-sostenibilidad-para-la-era-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/no-cometa-estos-5-errores-de-ia-una-guia-de-sostenibilidad-para-la-era-de-la-ia\/","title":{"rendered":"No cometa estos 5 errores de IA: una gu\u00eda de sostenibilidad para la era de la IA"},"content":{"rendered":"

Por: Vinod Bijlani, AI Practice Leader para APAC, HPE<\/i><\/strong><\/p>\n

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. \u00bfEl resultado? Una crisis oculta que amenaza tanto los objetivos medioambientales como la sostenibilidad empresarial. Aqu\u00ed hay cinco errores cr\u00edticos que debe evitar al crear su estrategia de IA.<\/span><\/p>\n

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    Elegir modelos de gran tama\u00f1o para tareas simples<\/b><\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Implementar grandes modelos de lenguaje para tareas que los modelos de lenguaje peque\u00f1os podr\u00edan manejar con la misma eficacia.<\/span><\/p>\n

    Muchas organizaciones adoptan los modelos de IA m\u00e1s recientes y de mayor tama\u00f1o: pensando que cuanto m\u00e1s grande, mejor. Sin embargo, ejecutar inferencias en modelos masivos puede consumir entre 10 y 100 veces m\u00e1s energ\u00eda por consulta que alternativas m\u00e1s peque\u00f1as y optimizadas. Usar un modelo de 175 mil millones de par\u00e1metros para clasificar correos electr\u00f3nicos de clientes o extraer datos b\u00e1sicos es como usar un cami\u00f3n de carga para hacer la compra. Considere si su caso de uso realmente requiere capacidades de vanguardia, o si un modelo m\u00e1s peque\u00f1o y eficiente\u2014o incluso el aprendizaje autom\u00e1tico tradicional\u2014podr\u00eda ofrecer resultados similares con una fracci\u00f3n del costo ambiental.<\/span><\/p>\n

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      Ignorar la infraestructura y el despliegue de eficiencia energ\u00e9tica<\/b><\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Ejecutar cargas de trabajo de IA sin optimizar la eficiencia energ\u00e9tica ni considerar la intensidad de carbono de su infraestructura inform\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

      No todos los componentes de infraestructura o centros de datos son iguales en cuanto al uso de energ\u00eda y las emisiones de carbono. Ejecutar el mismo modelo en centros de datos alimentados por carb\u00f3n frente a aquellos que funcionan con energ\u00eda renovable puede resultar en diferencias de hasta 10 veces en la huella de carbono. Del mismo modo, no implementar t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n de modelos como la cuantificaci\u00f3n, poda o destilaci\u00f3n de conocimiento significa que sus modelos consumen cantidades innecesarias de energ\u00eda durante la inferencia. Las organizaciones inteligentes auditan los compromisos de energ\u00eda renovable de sus proveedores de centros de datos o en la nube y optimizan las arquitecturas de modelos para la eficiencia, no solo para precisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

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        Descuidar las pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n y almacenamiento de datos<\/b><\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Almacenar grandes conjuntos de datos indefinidamente sin pol\u00edticas de gobernanza, conduce a un consumo innecesario de energ\u00eda en los centros de datos.<\/span><\/p>\n

        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 pol\u00edticas para la gesti\u00f3n del ciclo de vida de los datos. Los datos redundantes, obsoletos o triviales a\u00fan requieren energ\u00eda para ser almacenados y respaldados. Implemente marcos de gobernanza de datos que eval\u00faen regularmente el valor de los datos, establezcan pol\u00edticas de retenci\u00f3n y utilicen t\u00e9cnicas de compresi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

        Considere si realmente necesita almacenar los datos sin procesar de manera permanente, o si se procesan, conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os ser\u00edan suficientes para sus aplicaciones de IA.<\/span><\/p>\n

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          No invertir en las personas y en una comunicaci\u00f3n clara<\/b><\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Implementar IA sin capacitar adecuadamente a su fuerza laboral o comunicar c\u00f3mo la IA complementar\u00e1 en lugar de reemplazar los roles humanos.<\/span><\/p>\n

          Una mala gesti\u00f3n del cambio en la adopci\u00f3n de la IA genera resistencia organizativa, reduce la eficiencia y, en \u00faltima instancia, desperdicia la energ\u00eda invertida en los sistemas de IA. Cuando los empleados temen la p\u00e9rdida de empleo o carecen de las habilidades para trabajar eficazmente con herramientas de IA, las organizaciones enfrentan menores tasas de adopci\u00f3n, esfuerzos duplicados y resultados sub\u00f3ptimos. Esta fricci\u00f3n humana hace que las implementaciones de IA sean menos sostenibles tanto ambiental como econ\u00f3micamente. Una comunicaci\u00f3n clara que posicione la IA como una herramienta colaborativa\u2014ayudando a los humanos a centrarse en trabajos creativos y de mayor valor\u2014combinada con programas de capacitaci\u00f3n integral, asegura que sus inversiones en IA generen los beneficios previstos mientras se mantiene el compromiso y la productividad de la fuerza laboral.<\/span><\/p>\n

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            No medir y monitorear el impacto total de la IA en la sostenibilidad<\/b><\/span><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Tratar la sostenibilidad de la IA como un pensamiento posterior en lugar de integrar la medici\u00f3n y el monitoreo desde el primer d\u00eda de sus operaciones de IA.<\/span><\/p>\n

            Usted no puede gestionar lo que no se mide. La mayor\u00eda de las organizaciones no tienen visibilidad del consumo de energ\u00eda ni de las emisiones de carbono de sus sistemas de IA, lo que hace imposible identificar oportunidades de optimizaci\u00f3n o realizar un seguimiento del progreso hacia los objetivos de sostenibilidad. Implemente herramientas y marcos de trabajo que monitoreen m\u00e9tricas clave de eficiencia, como tokens procesados por kilovatio-hora, solicitudes de inferencia por unidad de energ\u00eda consumida, tiempo de respuesta del modelo frente a la carga computacional y emisiones de carbono por interacci\u00f3n del usuario. Realice un seguimiento tanto de los KPI de impacto ambiental (consumo de energ\u00eda por tarea, reducci\u00f3n de la huella de carbono, porcentaje de uso de energ\u00eda renovable) como de los KPI de aumento de productividad (reducci\u00f3n del tiempo de realizaci\u00f3n de tareas, horas humanas ahorradas, mejoras en la eficiencia de la automatizaci\u00f3n de procesos) junto con las m\u00e9tricas de rendimiento tradicionales como precisi\u00f3n y latencia. Este enfoque de medici\u00f3n dual permite la mejora continua, ayuda a identificar cu\u00e1ndo los modelos funcionan de manera ineficiente y proporciona m\u00e9tricas concretas para justificar inversiones en pr\u00e1cticas de IA m\u00e1s eficientes.<\/span><\/p>\n

            La sostenibilidad de la IA no se trata solo de emisiones de carbono y mitigaci\u00f3n de riesgos ambientales, es un negocio inteligente. Los sistemas de IA m\u00e1s eficientes reducen los costos operativos, mejoran el rendimiento y preparan las inversiones en tecnolog\u00eda para el futuro contra el aumento de los costos de energ\u00eda y las regulaciones clim\u00e1ticas. Al evitar estos errores comunes, las organizaciones pueden aprovechar el poder transformador de la IA mientras construyen un futuro digital m\u00e1s sostenible.<\/span><\/p>\n

            La clave es integrar el pensamiento de sostenibilidad en su estrategia de IA desde el principio, no a\u00f1adirlo posteriormente. A medida que la IA se vuelve omnipresente, las organizaciones que dominen las pr\u00e1cticas sostenibles de IA hoy tendr\u00e1n una ventaja competitiva significativa ma\u00f1ana.<\/span><\/p>\n

            Lee m\u00e1s:\u00a0<\/span><\/h4>\n
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