4 claves para integrar IA y mejorar la sostenibilidad energética

Uno de los retos principales es la alta demanda energética de la tecnología y la sostenibilidad de la misma. Según un informe de Gartner, la creciente adopción de GenAI provocará un aumento significativo en el consumo de energía, con un incremento anual en el uso de electricidad en las TIC del 25% o más.

Mientras la IA contribuye a mejorar la productividad y a optimizar procesos, las empresas deben enfrentar el desafío de implementar capacidades de IA que consumen mucha energía sin comprometer sus objetivos de sostenibilidad y eficiencia energética, y manteniendo la soberanía de sus datos.

Objetivos de sostenibilidad en la era de la IA

En este contexto, Dell Technologies sugiere cuatro recomendaciones para que las empresas adopten e integren la IA, promoviendo la sostenibilidad y la eficiencia energética:

1. Optimizar la eficiencia en el centro de datos: Adoptar infraestructuras energéticamente eficientes es una manera efectiva de fomentar la sostenibilidad en el centro de datos de una organización. La IA puede apoyar esta iniciativa al mejorar la eficiencia y la capacidad de la empresa para monitorear y controlar su huella de carbono.Al diseñar cuidadosamente su entorno de TI según sus prioridades, las empresas pueden equilibrar la reducción de su huella física, aumentar la eficiencia y proporcionar la capacidad necesaria para crecer. Según el informe Dell GenAI Pulse 2023, el 37% de los encuestados indicó que sus datos y propiedad intelectual son demasiado valiosos para colocarlos en una herramienta GenAI accesible por terceros. Al llevar la IA a sus datos, pueden mantener la soberanía de los datos mientras aprovechan los beneficios de GenAI.

A medida que la IA ayuda a aumentar la productividad e impulsar procesos más eficientes, las empresas se enfrentan al desafío de adoptar capacidades de IA de uso intensivo de energía sin comprometer los objetivos de sostenibilidad

1. Adoptar un modelo aaS: El modelo as a Service (aaS) facilita la transformación de la IA mientras avanza en la sostenibilidad. La demanda de modelos de consumo flexibles está en aumento y la mayor agilidad que ofrecen es ideal para optimizar la implementación de cargas de trabajo de IA. Según un estudio de Forrester, el 88% de las empresas anticipan beneficios de sostenibilidad al adoptar un modelo aaS y el 65% espera ahorros de más del 10% al hacerlo. Al optar por un modelo aaS, las empresas pueden reducir costos mientras obtienen más control sobre sus aplicaciones y datos, permitiéndoles modernizar su entorno de TI y escalar con IA cuando sea necesario.
2. Implementar IA sin comprometer la eficiencia energética: Actualmente, los dispositivos se diseñan y fabrican con la sostenibilidad en mente, además de contar con funciones inteligentes habilitadas para IA que mantienen la productividad de los usuarios. En este sentido, aplicar configuraciones de energía adecuadas a los requisitos de rendimiento, apagar los dispositivos al final del día y usar periféricos recargables y alimentados por USB pueden ayudar a mejorar la eficiencia energética.
3. Utilizar la IA para trazar una hoja de ruta hacia la sostenibilidad: Adoptar infraestructuras energéticamente eficientes es una forma de avanzar en la sostenibilidad. Sin embargo, la adopción de la IA es un asunto que involucra a toda la organización. Para aprovechar al máximo estas oportunidades, las empresas deben adoptar un enfoque integral, reuniendo a los líderes de toda la organización para colaborar e integrar estrategias basadas en la IA en todas las áreas de sus operaciones.