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sostenibilidad IA

Cómo reducir la huella de carbono de TI utilizando software

Jorge Lorenzo, Hybrid & Private Cloud HPE Ambassador - Spain Customer Technology Center Leader
Por Jorge Lorenzo, Hybrid & Private Cloud HPE Ambassador – Spain Customer Technology Center Leader

La imparable digitalización impone a las organizaciones una presión cada vez mayor para disminuir la huella de carbono tanto de sus operaciones como de la tecnología que las sustenta. La irrupción de la inteligencia artificial en el entorno empresarial ha intensificado aún más esta presión. Dado que los modelos de IA requieren sistemas informáticos de gran consumo energético para funcionar, los CIOs tienen la tarea de obtener mejoras significativas en la eficiencia energética de los sistemas de TI. En este contexto, las prácticas de eficiencia del software pueden jugar un papel decisivo en la reducción de la huella de carbono de TI, pero las organizaciones aún no han explotado plenamente su potencial.

Entonces, ¿por dónde empezar? Los proyectos de transformación digital son complejos, y las soluciones de TI sostenibles son multidimensionales, requiriendo conocimientos especializados y un enfoque integral sobre los sistemas. En el diseño de TI sostenible, cinco áreas clave siguen ganando terreno. Las tres primeras son fáciles de abordar, pero es la eficiencia del software lo que suele pasarse por alto. Y eso es un error crítico porque es donde se pueden lograr algunas de las mejoras más significativas.

La eficiencia del software permite optimizar el código en plataformas de hardware adaptadas y utilizar software inteligente para automatizar entornos, impulsar la eficiencia y mejorar prácticas de gestión. Sorprendentemente, aún hay profesionales de TI que se asombran al descubrir que más allá del diseño de hardware eficiente energéticamente, también podemos reducir sustancialmente la cantidad de energía necesaria para ejecutar una aplicación mediante la implementación de procesos clave de eficiencia del software, como cambiar la forma en que escribimos programas, elegir lenguajes de programación más eficientes y optimizar dónde alojamos dichos programas.

El desafío

Aunque los fabricantes de TI se esfuerzan por reducir el consumo de energía, los desarrolladores suelen priorizar la eficiencia temporal sobre la eficiencia energética. Una práctica común para ahorrar tiempo es añadir líneas de código adicionales sobre las existentes al desarrollar un nuevo programa o instrucción. Y aunque esto puede agilizar el proceso, el nuevo programa podría requerir más energía para ejecutarse. Por ello, los desarrolladores de aplicaciones deberían centrarse en prácticas como escribir líneas de código que se ejecuten más rápido, o adaptarlas para que estén optimizadas para un hardware específico.

La elección del lenguaje de programación también puede marcar la diferencia. Ya hay expertos que señalan que los lenguajes de programación informática, como RUST o C, son intrínsecamente más eficientes que lenguajes más populares como Python porque tardan menos tiempo en ejecutarse, consumiendo así menos electricidad.

Por supuesto, no hay una fórmula única para la eficiencia del software y requiere una revisión y optimización continua, como comprobar si las aplicaciones existentes podrían retirarse, optimizar el software para una infraestructura de hardware específica y considerar qué combinación de entornos de nube pública, privada o híbrida optimiza mejor la eficiencia de aplicaciones e infraestructura.

¿Qué deberían hacer las empresas?

Lo positivo es que la eficiencia energética se integra perfectamente en las prácticas ya utilizadas para modernizar aplicaciones y migrar a la nube. Por ejemplo, el enfoque conocido de Gartner de las 7Rs para la migración a la nube, incluye una serie de pasos que instan a los desarrolladores a reestructurar aplicaciones para aprovechar al máximo las características nativas de la nube, reescribir selectivamente aplicaciones para optimizar la eficiencia, transferirlas a un entorno de nube minimizando la necesidad de cambiar hardware, y mantener selectivamente las aplicaciones en su ubicación y forma actuales mientras se eliminan aquellas que ya no son necesarias. Cualquiera que sea el marco elegido, hay cuatro consejos que las empresas deberían considerar:

  1. Ser intencional. Es decir; ser más deliberados con relación a las aplicaciones que se desarrollan, o con las que se compran, porque estas elecciones impactan en el coste, los recursos y la energía que necesita la solución, así como en el rendimiento.
  1. Medir. La unidad de medida emergente de eficiencia de aplicaciones se conoce como Intensidad de Carbono del Software (Software Carbon Intesity, SCI). Al comprar aplicaciones, es conveniente consultar a los proveedores por el SCI de las aplicaciones empresariales SaaS o adquiridas.
  1. Educar. Los desarrolladores no suelen recibir formación sobre eficiencia del software o prácticas de ingeniería de software, pero las organizaciones deberían invertir en desarrollar estas habilidades, ya sea dentro de su equipo o involucrando a expertos externos. Afortunadamente, están surgiendo opciones de formación especializada, como la oferta de formación gratuita Green Software Practitioner de la Green Software Foundation.
  1. Construir una estrategia de TI sostenible completa. Adoptar prácticas de desarrollo de software más eficientes puede ayudar a mejorar la eficiencia de TI, pero las organizaciones deben recordar que sigue siendo un elemento de un conjunto más amplio de estrategias que pueden implementar para mejorar la sostenibilidad de sus soluciones tecnológicas. Las organizaciones deben asegurarse de incluir las cinco áreas clave de TI sostenible en su estrategia: eficiencia de equipos, eficiencia energética, eficiencia de recursos, eficiencia de software y eficiencia de datos.

Una de las principales oportunidades de eficiencia para los equipos tecnológicos se encuentra en las aplicaciones de software. El desafío colectivo de los líderes tecnológicos globales será eliminar las prácticas tradicionales obsoletas e incorporar este nuevo conocimiento en el pensamiento y las métricas de éxito de la próxima generación de talento tecnológico.

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