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Creo que ya no es necesario que recuerde las numerosas oportunidades y amenazas estratégicas que plantea la Inteligencia Artificial. Según IDC, el gasto en tecnología enfocada a la IA está aumentando a un ritmo del 24%. Los proyectos impulsados por ésta se convertirán rápidamente en un porcentaje sustancial de la inversión en tecnología de cualquier empresa.

Lo que quizás no conozcáis es el impacto medioambiental de la Inteligencia Artificial. La IA puede contribuir a la huella de carbono de su empresa y, si se gestiona bien, ayudar a reducir el impacto de su empresa en el medio ambiente.

La cuestión de la sostenibilidad se está convirtiendo en un tema crítico para los CEO y los Consejos de Administración a medida que el mundo de las finanzas impulsa este cambio. Recientemente, el consejero delegado de BlackRock anunció que la gestora tiene ahora como objetivo principal invertir teniendo en cuenta la sostenibilidad medioambiental. Goldman Sachs ha convertido las ‘finanzas sostenibles’ en el núcleo de su negocio y los bonus sostenibles se abren paso.

Además, en el Foro Económico Mundial de Davos, el Consejo Empresarial Internacional anunció métricas y un marco para informar sobre temas que incluyen objetivos de sostenibilidad. Las Big Four y muchas de las mayores empresas del mundo han firmado para dar cuenta, entre otras cosas, del impacto medioambiental.

Cada vez es más importante entender este impacto medioambiental de las empresas. Como veréis, la Inteligencia Artificial puede desempeñar un papel importante. En este artículo, os contaré el impacto medioambiental de la IA y cómo los Consejos de Administración deben abordar la supervisión de esta cuestión cada vez más importante.

 

La IA puede tener una importante huella de carbono

Los sistemas basados en la IA hacen un uso intensivo de la informática. Deben procesar una gran cantidad de datos, lo que aumenta la necesidad de servidores y la dependencia de energía para refrigerar los data centers. La adopción de la IA dentro de una corporación aumentará el uso de energía de la empresa.

Según un estudio de la Universidad de Massachusetts, el entrenamiento de modelos de IA para el procesamiento del lenguaje natural puede producir el equivalente en dióxido de carbono de 5 veces las emisiones de la vida útil de un coche estadounidense, o el equivalente a 300 vuelos de ida y vuelta entre San Francisco y Nueva York.

Este ejemplo de las emisiones de CO2 de la IA es impresionante y preocupante. Es una llamada de atención para todos nosotros. Sin embargo, antes de dar demasiada importancia a estos resultados, tenemos que ver el panorama general.

Se trata sólo de un estudio sobre un tipo específico de IA que no se utiliza habitualmente. Las tareas de entrenamiento más representativas producen cantidades relativamente pequeñas de carbono. Sin embargo, el hecho de que los métodos más comunes de IA en la actualidad no sean productores significativos de carbono, no significa que no puedan convertirse en contribuyentes serios en el futuro. En este momento, existen pocos estudios que ayuden a una empresa a evaluar el impacto de la IA en las emisiones.

Lo que nos dice este estudio es que necesitamos saber mucho más sobre la huella de carbono de todos los tipos de IA. El problema actual es que no lo sabemos. Puede que produzcamos un poco o puede que produzcamos mucho, pero tenemos que saberlo. Es parte de nuestra responsabilidad asegurarnos de que entendemos lo que está pasando.

Los responsables de las organizaciones tienen que pedir la información que no está siendo recopilada en este momento por sus equipos de tecnología. Sin datos sobre la huella de carbono de su IA, puede estar creando un riesgo de reputación sorpresa para la empresa una vez que la información sobre su huella de carbono se haga pública.

Sin datos sobre el posible impacto medioambiental de sus futuros proyectos de IA, no puede evaluar plenamente su inversión en ningún proyecto. Ahora más que nunca, el impacto de la IA en las emisiones de CO2 debe ser un elemento clave en su proceso de toma de decisiones.

Casualmente, el Instituto de Montreal para el Aprendizaje de Algoritmos de Canadá ha lanzado recientemente una herramienta diseñada para estimar cuánto carbono se produce en el entrenamiento de modelos de Machine Learning. Esta herramienta en particular es un pequeño paso en la dirección correcta. Por el momento, existen pocas herramientas más. Corresponderá a sus equipos de tecnología utilizar otras herramientas o crear las suyas propias para responder a las preguntas del Consejo sobre el impacto medioambiental.

A medida que la sostenibilidad medioambiental adquiere mayor importancia, necesitamos mucha más información sobre el impacto que tiene nuestra empresa. Tenemos que hacer un seguimiento e informar sobre lo que ocurre en relación con la sostenibilidad.

La IA tiene el potencial de producir emisiones de carbono significativas e impactantes, pero la Inteligencia Artificial también tiene el potencial de compensar o reducir esas emisiones.

 

La IA puede utilizarse para reducir la huella de carbono

Las empresas deberían considerar la posibilidad de aliarse con cualquier proveedor de la nube que se comprometa a reducir su huella de carbono, reduciendo así la suya propia. En lugar de centrarse en grandes proyectos internos para reducir el impacto medioambiental, es posible trasladar la formación y el procesamiento de la IA de una empresa a un proveedor que pueda hacerlo por nosotros. Por ejemplo:

  • DeepMind de Google ha desarrollado una IA que se enseña a sí misma a minimizar el uso de energía para refrigerar los centros de datos de Google. Como resultado, Google redujo las necesidades de energía de sus centros de datos en un 35%. La oferta de nube pública de Google se llama Google Cloud Platform.
  • Microsoft se ha comprometido a tener emisiones cero para 2030. Microsoft también gestiona centros de datos públicos masivos en la nube: Azure
  • Amazon tiene el objetivo a largo plazo de alimentar su infraestructura global con energía 100% renovable. Esto incluye su plataforma en la nube AWS.

 

La IA puede contribuir positivamente a la sostenibilidad en muchos sectores como, por ejemplo:

  • En la agricultura, la IA puede transformar la producción mediante una mejor supervisión y gestión de las condiciones ambientales y el rendimiento de los cultivos. La IA puede ayudar a reducir tanto los fertilizantes como el agua, mejorando al mismo tiempo el rendimiento de los cultivos. Entre las empresas de este sector se encuentran Blue River Technology o Harvest CROO Robotics.

  • En el ámbito de la energía, la IA puede utilizar capacidades predictivas y sistemas de red inteligentes para gestionar la demanda y el suministro de energía renovable. Al predecir con mayor precisión los patrones climáticos, la IA puede optimizar la eficiencia, reduciendo los costes y la generación innecesaria de contaminación por carbono. Entre las empresas de este sector que lo están haciendo bien tenemos Stem, ClimaCell y Turning Tables.
  • En el transporte, la IA puede ayudar a reducir la congestión del tráfico, mejorar el transporte de mercancías (logística de la cadena de suministro) y permitir una capacidad de conducción cada vez más autónoma. La IA acabará ayudando a resolver el problema de la entrega de la ‘última milla’ y reducirá la necesidad de vehículos de reparto. La IA puede ayudar a las empresas en la previsión de la demanda, contribuyendo a reducir la cantidad de transporte necesario. Entre las empresas de este sector se encuentran Nauto y Sea Machines Robotics.
  • En la gestión de los recursos hídricos, la IA puede ayudar a reducir o eliminar los residuos, al tiempo que reduce los costes y disminuye el impacto medioambiental. La previsión meteorológica localizada impulsada por la IA ayudará a reducir el uso del agua. Entre las empresas de este sector tenemos Innovyze, Plutoshift y Aquacorp.
  • En la industria, la IA puede ayudar a reducir los residuos y el uso de energía en las instalaciones de producción. Robots y AGVs puede permitir una mayor precisión. La IA puede diseñar sistemas más eficientes. Entre las empresas referentes de este sector se encuentran Drishti, Spark Cognition y ASTI Mobile Robotics.
  • En la gestión de instalaciones, la IA puede ayudar a reciclar el calor dentro de los edificios y maximizar la eficiencia de la calefacción y la refrigeración. La IA puede ayudar a optimizar el uso de la energía en los edificios gracias a la gestión eficiente de los espacios o la predicción de la disponibilidad de fuentes de energía renovables. Entre las empresas de este sector que están haciendo bien las cosas se encuentran IC Realtime y Bookker.
  • En la ciencia de los materiales, la IA puede ayudar a los investigadores a encontrar nuevos materiales para los paneles solares, para convertir el calor en electricidad útil y para ayudar a encontrar materiales absorbentes como componentes de los depuradores de CO2 (que sacan el CO2 de la atmósfera). Tenemos grandes ejemplos en Citrine, Ansys y Polymat

 

Al analizar el sector de vuestra empresa, pensad en tres áreas en las que la Inteligencia Artificial puede tener un impacto positivo en la sostenibilidad:

  • Reducción de errores. Cuando los humanos cometen errores al realizar tareas manuales, ese trabajo suele tener que ser revisado y rehecho. El efecto de solucionar estos problemas evitables es un mayor uso de energía. La IA puede ser un factor de reducción de los errores humanos en muchas tareas.
  • Mayor eficiencia. Al combinar varios tipos de IA, como el Machine Learning, la PNL y la visión por ordenador, una empresa puede crear procesos más eficientes, reduciendo el uso de energía. Además, la IA puede utilizarse para eliminar pasos innecesarios del proceso actual, contribuyendo a la reingeniería de los procesos.
  • Materias primas. Cuando la IA se centra en el control del uso de las materias primas, puede crear oportunidades para utilizar menos. La IA también puede utilizarse para impulsar la creación de materiales con bajas emisiones de carbono para sus productos.

Sí, la Inteligencia Artificial utiliza una gran cantidad de energía, y la mayoría de las empresas no tienen idea de cómo medir ese impacto medioambiental. Debemos impulsar el debate en torno a la concienciación y la medición del impacto de la IA en el medio ambiente y tener claro cómo lo compensa logrando un balance positivo a favor de nuestro planeta.

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