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IA generativa: Un arma de doble filo en sostenibilidad

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) ha irrumpido en el panorama corporativo como una herramienta poderosa para impulsar la eficiencia, la innovación y el crecimiento empresarial. Sin embargo, su rápida adopción también ha desatado una creciente preocupación por su impacto ambiental, especialmente en términos de consumo energético y residuos electrónicos. Un reciente informe de Capgemini subraya esta dualidad, mostrando cómo la IA puede ayudar a las empresas a avanzar en sus objetivos de sostenibilidad, pero también a poner en riesgo sus metas medioambientales si no se gestionan adecuadamente los costos de recursos, de acuerdo con un artículo de Sustainable Brands.

A medida que las organizaciones se enfrentan a este dilema, se vuelve crucial diseñar estrategias responsables para la implementación de la IA generativa. La clave radica en encontrar un equilibrio entre aprovechar sus capacidades para generar valor comercial y minimizar su huella ecológica. En este contexto, la IA en sostenibilidad se presenta como una vía prometedora, pero que exige un enfoque integral que considere no solo los beneficios económicos, sino también los efectos adversos en el medioambiente.

El impacto ambiental de la IA generativa

El uso de la IA en sostenibilidad está en auge, pero la tecnología también conlleva riesgos ecológicos que no pueden ignorarse. Según el informe de Capgemini, la adopción de IA generativa ha crecido un 18% en solo un año, con un número creciente de empresas que la utilizan para reducir el desperdicio, mejorar la transparencia de la cadena de suministro y optimizar el uso de recursos. Sin embargo, la potencia computacional requerida para entrenar estos modelos de IA genera una alta demanda de electricidad, agua y otros recursos naturales, lo que aumenta significativamente las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI).

Este crecimiento acelerado está teniendo consecuencias tangibles: casi la mitad de los ejecutivos encuestados admiten que sus empresas han experimentado un aumento en las emisiones de GEI debido a la IA generativa. Además, se espera que esta tendencia continúe, lo que podría obstaculizar los esfuerzos de las organizaciones para alcanzar sus objetivos de sostenibilidad a corto y largo plazo. Así, surge la necesidad de medir y gestionar la huella ambiental de la IA generativa de manera más efectiva.

IA en sostenibilidad

La sostenibilidad, un aspecto secundario en la adopción de la IA generativa

A pesar de su potencial para mejorar la sostenibilidad, el informe de Capgemini revela que muchas empresas no están tomando en cuenta los impactos ambientales de la IA generativa. Solo un pequeño porcentaje de los ejecutivos (12%) asegura medir la huella ambiental de esta tecnología, y solo el 38% reconoce ser consciente de su impacto ecológico. Esta falta de consideración refleja una tendencia en la que el rendimiento y los costos siguen siendo las prioridades más importantes al evaluar los modelos de IA generativa, relegando la sostenibilidad a un segundo plano.

La ausencia de una medición robusta de la huella ambiental de la IA generativa plantea un desafío para las empresas que buscan integrar la sostenibilidad de manera efectiva en su estrategia empresarial. En este sentido, incorporar criterios de sostenibilidad en el proceso de selección y desarrollo de modelos de IA podría ser un primer paso hacia la minimización de su impacto negativo.

Hacia una estrategia sostenible de IA generativa

Para que la IA en sostenibilidad realmente cumpla su potencial, las empresas deben tomar medidas activas para mitigar los efectos ambientales de esta tecnología. Un tercio de las organizaciones ya han comenzado a implementar prácticas más sostenibles en sus operaciones de IA generativa, como el uso de modelos más pequeños y la transición a fuentes de energía renovables para alimentar sus centros de datos. Sin embargo, el informe también destaca la dependencia de las empresas de sus socios tecnológicos, lo que hace que la colaboración y la transparencia en la industria sean esenciales para reducir la huella ambiental de la IA generativa.

De hecho, muchos ejecutivos encuentran que medir y gestionar la huella ambiental de la IA es una tarea complicada debido a la falta de datos y a la opacidad de los proveedores. Esto resalta la necesidad de establecer estándares globales y metodologías claras para la contabilización de las emisiones generadas por la inteligencia artificial. Sin una mayor claridad en estos aspectos, las empresas corren el riesgo de seguir avanzando en la adopción de la IA sin tener en cuenta sus consecuencias ecológicas a largo plazo.

La colaboración como clave para un futuro sostenible

El desafío de reducir la huella ambiental de la IA en sostenibilidad no recae únicamente en las empresas individuales. La colaboración a nivel de toda la industria es fundamental para encontrar soluciones efectivas. Un ejemplo de ello es la propuesta de Google, que, a pesar de sus esfuerzos por alcanzar la neutralidad en carbono, ha reconocido que sus emisiones han aumentado debido a la expansión de los centros de datos necesarios para soportar el uso intensivo de IA. La compañía ha declarado que alcanzar su objetivo de emisiones netas cero en todas sus operaciones para 2030 será un reto significativo.

IA en sostenibilidad

Para abordar este problema, el informe de Capgemini sugiere que las empresas deben adoptar una serie de estrategias, como la optimización de modelos, la mejora de la eficiencia de la infraestructura y la implementación de políticas de uso sostenible. Asimismo, los líderes empresariales deben realizar una evaluación exhaustiva del retorno de inversión de los proyectos de IA generativa, considerando tanto los costos financieros como los ambientales antes de lanzarlos al mercado.

La IA en sostenibilidad ofrece un gran potencial para transformar la forma en que las empresas operan, pero su adopción debe ser responsable y medible. A medida que la tecnología avanza, es crucial que las organizaciones tomen decisiones informadas sobre su impacto ambiental, implementen prácticas sostenibles a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA y colaboren con la industria para crear un ecosistema más transparente y eficiente. Si bien la IA generativa tiene el poder de generar valor comercial, es solo a través de un enfoque equilibrado que se maximicen sus beneficios sin comprometer el bienestar del planeta. En última instancia, las empresas que logren controlar el costo y el uso de recursos de la IA estarán mejor posicionadas para liderar el camino hacia un futuro más sostenible.

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