Con un calentamiento global que supera por primera vez los 1,5 grados en todo un año, las partes interesadas se preguntan dónde debe recaer el grueso de la responsabilidad para evitar que la crisis climática se agrave. La IA no ayuda a frenar este imparable calentamiento.
El cambio climático sigue siendo una cuestión de vital importancia tanto para los consumidores como para las empresas en medio de estos esfuerzos mundiales por reducir las emisiones de CO2, lo que es un mal presagio para la imagen pública de cualquier empresa que utilice herramientas de IA que consuman sin mantener bajo control su huella de carbono.
Y lo que es más importante, el uso desenfrenado y descontrolado de la IA podría tener consecuencias desastrosas para el medio ambiente, debido al alto consumo de energía y agua que necesitan los servidores que dan vida a la IA.
A pesar de la aparente apatía ecológica de la legislación reciente, como la ley de IA de la UE y la orden ejecutiva del Presidente Biden, que se centran en gran medida en otras facetas de la responsabilidad de la IA, algunos de los principales actores de la IA han empezado a autorregularse de forma proactiva y a trabajar por un uso sostenible de la IA. He aquí algunas formas en que los líderes de la inteligencia artificial están abordando la IA con conciencia ecológica.
Inteligencia artificial con fines específicos
Muchos de los inconvenientes de la IA generativa y los LLM se derivan de los enormes almacenes de datos que hay que recorrer para obtener valor. Esto no solo plantea riesgos en términos de ética, precisión y privacidad, sino que exacerba enormemente la cantidad de energía necesaria para utilizar las herramientas.
En lugar de herramientas de IA muy generales, las empresas han empezado a optar por una IA más específica, especializada en tareas y objetivos concretos. Por ejemplo, ABBYY ha adoptado este enfoque entrenando sus modelos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para leer y comprender específicamente los documentos que pasan por los sistemas de la empresa como si fueran humanos.
Con habilidades de IA preentrenadas para procesar tipos de documentos muy específicos con una precisión del 95%, las organizaciones pueden salvar árboles eliminando el uso de papel, al tiempo que reducen la cantidad de carbono emitida a través de engorrosos procesos de gestión de documentos.
Capacitar a los desarrolladores
Las empresas de IA no tienen por qué asumir la carga de la IA sostenible por sí solas: algunas están poniendo proactivamente la pelota en el tejado de los desarrolladores.
OpenAI, la empresa pionera en inteligencia artificial responsable del popular ChatGPT, anunció recientemente que los desarrolladores pueden crear sus propias plataformas “GPT” para fines especializados.
Esto permite a desarrolladores y organizaciones limitar el uso de la IA con un alto grado de personalización, recortando las funciones y datos excesivos que amplifican el daño ecológico.
Por ejemplo, los desarrolladores podrían diseñar GPT para fines limitados a consejos de escritura creativa, información culinaria, soporte técnico o cualquier otro nicho de uso.
Prácticas empresariales sostenibles
Las empresas también deberían alejarse de la tecnología en sí y buscar dentro de su organización más formas de aprovechar la IA de forma sostenible. Por ejemplo, Microsoft reveló que su hardware de apoyo a la IA funciona exclusivamente con energía limpia, lo que les exime de crear las llamadas “emisiones operativas”.
Además, las empresas pueden utilizar la IA como herramienta para explorar otras facetas de su negocio en las que podría darse prioridad a la sostenibilidad. Forrester destaca las capacidades de medición, elaboración de informes y visualización de datos de la inteligencia artificial para sugerir que podría impulsar una revolución climática por sí misma.
Aunque objetivamente importantes, las emisiones no son la única métrica utilizada para abarcar los impactos ecológicos: los estudios han demostrado que una combinación de robótica e IA ha reducido el uso de herbicidas en algunos contextos en un 90%.
Mientras las empresas siguen lidiando con la utilidad y las consecuencias de la IA, deben explorar toda la amplitud de su capacidad para mejorar y contribuir a la sostenibilidad.
