Cómo optimizar la IA y reducir al mínimo su huella de carbono

• La inteligencia artificial (IA) y la IA generativa (GenAI) ofrecen la promesa transformadora de impulsar todos los sectores y la economía mundial.

• Sin embargo, debido a su gran dependencia de los centros de datos y a su elevado consumo energético, la IA también puede generar una gran huella de carbono.

• Al reconocer que la IA también puede desempeñar un papel importante en la resolución de los desafíos medioambientales, podemos aprovechar su enorme potencial para respaldar soluciones relacionadas con el clima.

La inteligencia artificial (IA) y la IA generativa (GenAI) ofrecen la promesa transformadora de impulsar todos los sectores y la economía mundial. Los datos son esenciales para las capacidades de aprendizaje y toma de decisiones de la IA y, por tanto, se prevé que la demanda de procesamiento de datos aumente considerablemente. La IA puede extraer información de enormes conjuntos de datos de forma rápida y eficiente, lo que puede requerir una potencia de cálculo inmensa y hace que el rendimiento de los centros de datos y los PC sea fundamental.

Toda tecnología revolucionaria conlleva desafíos, y la industria ya está trabajando para abordar la huella medioambiental de la IA. El entrenamiento y la ejecución de grandes modelos y cargas de trabajo de IA consumen energía y recursos, lo que plantea una difícil decisión a las empresas que desean adoptar esta tecnología revolucionaria y cumplir sus compromisos de sostenibilidad medioambiental. Desde nuestra perspectiva, ninguno de estos compromisos está perdiendo impulso.

En mayo de 2023, * Gartner® señaló en su Encuesta a directores ejecutivos de 2023: crecer mediante la sostenibilidad habilitada digitalmente, (elaborada por Kristin Moyer y Mark Raskino, 19 de mayo de 2023): «la mayoría de los directores ejecutivos (94 %) aumentará o mantendrá las inversiones en sostenibilidad y ESG en niveles similares a los de 2022».¹ Luego, la atención se desplazó hacia la IA y su enorme potencial para impulsar la eficiencia en las organizaciones. Una investigación de Dell Technologies reveló que actualmente el 76 % de quienes toman decisiones de TI planea aumentar sus presupuestos para respaldar casos de uso de GenAI y que al 78 % le entusiasma cómo una inversión en IA puede beneficiar a sus organizaciones.

Aunque invertir en sostenibilidad y en tecnología de alto consumo energético parece contradictorio, invertir en sostenibilidad y en IA no tiene por qué ser una decisión de «lo uno o lo otro». El progreso tecnológico es un requisito previo para las empresas que buscan alcanzar objetivos climáticos ambiciosos. Las mejores innovaciones pueden —y deben— lograr ambas cosas: ampliar nuestra capacidad tecnológica y, al mismo tiempo, contribuir a futuros más sostenibles y eficientes desde el punto de vista energético.

Cómo gestionar ambas cosas

Hay inversiones y prácticas tecnológicas inteligentes y sostenibles que permiten reducir la huella medioambiental de la IA y, al mismo tiempo, aprovecharla para resolver algunos de los mayores desafíos del mundo. La sostenibilidad es fundamental para el éxito de la tecnología de IA, y viceversa.

Aunque la IA requiere una gran potencia de cálculo, actualmente representa una pequeña fracción del consumo energético mundial de TI. Esperamos que esto cambie a medida que más empresas, gobiernos y organizaciones aprovechen la IA para impulsar la eficiencia y la productividad en sus operaciones y equipos.

Para gestionar e incluso compensar la creciente huella de carbono de la IA, controlar mejor el consumo energético de los centros de datos se está convirtiendo cada vez más en una prioridad máxima. Según **IDC, en su informe ¿Qué criterios de circularidad impulsan la planificación y las adquisiciones de TI?, de mayo de 2023, la principal prioridad de sostenibilidad para la planificación y las adquisiciones de TI entre quienes toman decisiones de TI es reducir el consumo energético de los centros de datos.

Estas soluciones prácticas pueden ayudar a convertir esta prioridad en realidad:

Utilizar tecnología sostenible y eficiente desde el punto de vista energético

Reducir al mínimo la huella de carbono de la IA mediante servidores y dispositivos de almacenamiento modernos y eficientes desde el punto de vista energético, así como métodos de refrigeración respetuosos con el medioambiente, y alimentar los centros de datos con energía renovable. Utilizar PC y otros equipos que ofrezcan eficiencia energética e incorporen materiales sostenibles, como plásticos reciclados, recuperados del océano o de origen biológico, aluminio con bajas emisiones de carbono, materiales de circuito cerrado y embalajes reciclados.

Dimensionar adecuadamente las cargas de trabajo de IA y la economía de los centros de datos

Aunque algunas organizaciones se beneficiarán de modelos de lenguaje grandes (LLM) más amplios y de propósito general, muchas solo necesitan implementaciones específicas para un sector o una empresa. Dimensionar adecuadamente las necesidades de cálculo y la infraestructura puede mejorar la eficiencia de los centros de datos. Además, los modelos flexibles de gasto de «pago por uso» ayudan a las organizaciones a ahorrar en costes de centros de datos y, al mismo tiempo, respaldan una infraestructura de TI sostenible.

Reconocer el potencial de la informática local

Al igual que el dimensionamiento adecuado de las cargas de trabajo de IA, la informática local desempeñará un papel importante en la creación de prototipos, el desarrollo, el ajuste fino y la inferencia de modelos de GenAI. Ejecutar cargas de trabajo complejas de IA localmente en PC con capacidades de IA ofrece ventajas de sostenibilidad, además de otros beneficios, como la rentabilidad, una mayor seguridad y una menor latencia.

Retirar de forma responsable el hardware ineficiente

Optimizar el rendimiento y el consumo energético de los centros de datos devolviendo o reciclando tecnología. Muchos programas recuperan componentes y materiales para reutilizarlos, reacondicionarlos y reciclarlos, lo que reduce los residuos electrónicos y prolonga el uso de los materiales reciclados. Del mismo modo, los PC, monitores y accesorios al final de su vida útil pueden devolverse para su reacondicionamiento o reciclaje, a fin de mantener los materiales durante más tiempo en la economía circular y reducir la demanda de materiales nuevos.

Aplicar la IA para encontrar eficiencias

En las operaciones de los centros de datos, utilizar la IA para hacer seguimiento de los datos y analizarlos, con el fin de mejorar la supervisión y la asignación de cargas de trabajo. Esto puede ayudar a optimizar la eficiencia, dimensionar adecuadamente las cargas de trabajo y reducir los costes energéticos.

Liderar con el ejemplo

El consumo energético de los centros de datos, las emisiones y los residuos electrónicos son problemas graves que la industria está abordando de frente. Si se aborda con criterio, el desarrollo de infraestructura de IA puede abrir camino a operaciones más sostenibles. Reconocer que la tecnología desempeña un papel importante en la resolución de los desafíos medioambientales ayudará a nuestra industria a aprovechar colectivamente el enorme potencial de la IA para respaldar soluciones relacionadas con el clima. Todos deberíamos trabajar para modernizar la tecnología y dar ejemplo de los beneficios de «ambas cosas»: la sostenibilidad y la IA.

*Gartner, «Encuesta a directores ejecutivos de 2023: crecer mediante la sostenibilidad habilitada digitalmente», Kristin Moyer, Mark Raskino, 19 de mayo de 2023 (GARTNER es una marca comercial y de servicio registrada de Gartner, Inc. o sus filiales en Estados Unidos y otros países, y se utiliza aquí con autorización. Todos los derechos reservados.)

**IDC: ¿Qué criterios de circularidad impulsan la planificación y las adquisiciones de TI? Doc. n.º US50683123, mayo de 2023