Cómo reducir el consumo energético que conlleva la inteligencia artificial
Toda tecnología supone un desafío para la eficiencia energética. La inteligencia artificial es el ejemplo de alta relevancia más reciente de este problema.
Uno de los principales desafíos es la intensidad energética de la tecnología. Según un informe de Gartner, el aumento de la adopción de GenAI supondrá el aumento drástico del uso de la energía, con un incremento anual de la electricidad en las TIC del 25% o más.
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 y eficiencia energética, y manteniendo la soberanía de sus datos.
En este sentido, Dell Technologies ofrece cuatro recomendaciones a las empresas para adoptar e integrar la IA e impulsar la sostenibilidad y la eficiencia energética:
1. Mejorar la eficiencia en el centro de datos: La adopción de infraestructuras energéticamente eficientes es una forma eficaz de promover la sostenibilidad en el centro de datos de una organización. La IA puede respaldar esto impulsando la eficiencia al tiempo que mejora la capacidad de la empresa para monitorizar y controlar su huella de carbono.
Al diseñar cuidadosamente su entorno de TI en línea con sus prioridades, las empresas pueden encontrar un equilibrio entre la reducción de su huella física, el aumento de la eficiencia y la dotación de la capacidad que necesitan para crecer. Según el informe Dell GenAI Pulse 2023, el 37% de los encuestados indicó que sus datos y su propiedad intelectual son demasiado valiosos para colocarlos en una herramienta GenAI a la que un tercero podría tener acceso. Al llevar la IA a sus datos, puede mantener la soberanía de los datos mientras aprovecha los beneficios de la GenAI.
2. Adoptar un modelo as a Service (aaS): El modelo (aaS) permite la transformación de la IA al tiempo que avanza en la sostenibilidad. La demanda de modelos de consumo flexibles está creciendo y la mayor agilidad que ofrecen es adecuada 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 costes al tiempo que obtienen más control sobre sus aplicaciones y datos, lo que les permite modernizar su entorno de TI y escalar con IA cuando sea necesario.
3. Adoptar la IA sin comprometer la eficiencia energética: Hoy en día, los dispositivos se diseñan y fabrican teniendo en cuenta la sostenibilidad, además de contar con funciones inteligentes habilitadas para IA que mantienen la productividad de los usuarios. En este sentido, la aplicación de configuraciones de energía adecuadas a los requisitos de rendimiento, el apagado al final del día y el uso de periféricos recargables y alimentados por USB pueden ayudar a avanzar en la eficiencia energética.
4. Aprovechar la IA para trazar una hoja de ruta hacia la sostenibilidad: La adopción de infraestructuras energéticamente eficientes es una forma de avanzar en la sostenibilidad. Sin embargo, la adopción de la IA es un asunto de toda la organización, por lo que para aprovechar al máximo estas oportunidades, las empresas deben adoptar un enfoque holístico, reuniendo a los líderes de toda la organización para colaborar e integrar estrategias basadas en la IA en todas las facetas de sus operaciones.
