IA Generativa y Sostenibilidad Medioambiental: Navegando por los Beneficios y los Retos

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando las industrias de todo el mundo, revolucionando nuestra forma de trabajar, crear e innovar. Entre sus ramas más apasionantes está la IA generativa, que puede producirlo todo, desde imágenes y texto hasta vídeo y audio. Para las marcas, los vendedores y los envases de bienes de consumo, el potencial es inmenso. Sin embargo, aunque la promesa de la IA es cautivadora, apenas estamos empezando a comprender todo su impacto, sobre todo cuando se trata del medio ambiente.

En medio de los debates sobre cómo la IA reconfigurará la sociedad, ya sea racionalizando las cargas de trabajo o suscitando preocupaciones sobre la seguridad laboral, hay un área clave que sigue sin explorarse lo suficiente: La huella medioambiental de la IA. ¿Los costes medioambientales de la IA superarán su potencial para impulsar la sostenibilidad, o podemos encontrar un equilibrio? En SGK estamos muy implicados en ambos lados de esta ecuación, trabajando para garantizar que la IA se convierta en parte de la solución, no del problema.

El impacto positivo de la IA en la sostenibilidad medioambiental

En la búsqueda de la sostenibilidad medioambiental, las distintas industrias se enfrentan a retos únicos. Para la industria del envasado, por ejemplo, la atención se centra en la reducción del uso de tinta, la adopción de materiales reciclables y la transición a sustratos sostenibles. En las regiones afectadas por el aumento de las temperaturas, la prioridad pasa a ser la gestión eficiente de la demanda de energía durante los fenómenos meteorológicos extremos. La IA tiene el poder de acelerar la transición hacia mejores soluciones para todas estas necesidades.

La capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de datos con rapidez la convierte en una herramienta inestimable para identificar pautas, predecir resultados y proponer soluciones innovadoras que pueden pasar desapercibidas con los métodos tradicionales. En los sectores en los que las prácticas de sostenibilidad están evolucionando para cumplir las nuevas normativas, las cambiantes demandas de los consumidores y los ambiciosos objetivos de sostenibilidad de las empresas, la IA ofrece una ventaja. Puede ayudar a las empresas a optimizar las cadenas de suministro, reducir los residuos, recortar las emisiones y mejorar la eficiencia energética. Con tal variedad de temas a tratar, la IA puede ayudar incluso a los profesionales experimentados de la sostenibilidad a acelerar la investigación y acotar las innovaciones adecuadas.

Imagina poder predecir el impacto medioambiental de un producto incluso antes de que se fabrique o utilizar la IA para racionalizar los procesos de producción, reduciendo el uso de recursos de formas antes inimaginables. Aquí es donde brilla la IA: permite a las organizaciones actuar con rapidez y tomar decisiones más inteligentes, basadas en datos, que benefician tanto a las empresas como al planeta.

Los costes medioambientales de la IA

Sin embargo, los beneficios medioambientales de la IA deben sopesarse con sus considerables costes. Los sistemas de IA, especialmente los modelos generativos, requieren una enorme potencia de cálculo para funcionar. El entrenamiento de estos modelos consume grandes cantidades de energía, lo que contribuye a una importante huella de carbono. Además, el hardware utilizado para ejecutar estos modelos -como las GPU- conlleva su propia carga medioambiental, desde la extracción de recursos hasta los residuos electrónicos generados al final de su ciclo de vida.

La diferencia entre construir (entrenar) y utilizar (desplegar) un modelo de IA es notable, pero ambos procesos exigen importantes recursos energéticos. Somos muy conscientes de estos retos y trabajamos activamente para minimizar nuestro consumo de energía y nuestras emisiones de carbono.

Mitigar el impacto medioambiental de la IA

Mitigar el impacto medioambiental de la IA empieza por un uso más inteligente y eficiente de la tecnología. Una estrategia eficaz es utilizar plataformas compartidas para la computación de la IA, lo que elimina la necesidad de servidores dedicados siempre encendidos que consumen mucha energía. Por ejemplo, confiamos en la plataforma AWS Bedrock, un entorno de servidores compartidos que nos permite realizar consultas de IA de forma segura al tiempo que reduce significativamente nuestra huella energética.

Cuando se necesitan servidores dedicados, aplicamos medidas de ahorro de energía, como reducir la potencia informática durante los periodos de baja demanda. Este enfoque ágil ayuda a reducir la demanda de energía y a recortar los costes operativos. Además, SGK está explorando el uso de modelos de IA más pequeños y específicos para cada tarea, menos intensivos desde el punto de vista computacional, pero capaces de ofrecer resultados que satisfagan las necesidades de la empresa. Combinando el modelo de IA adecuado con el trabajo adecuado, perseguimos un verdadero triple rendimiento, al tiempo que satisfacemos las necesidades de las empresas y los clientes.

Impulsar la conversación

Como líder en el uso de la IA y las tecnologías de IA generativa, SGK se compromete a impulsar la conversación sobre la sostenibilidad medioambiental de la IA. Creemos que la IA tiene potencial para contribuir significativamente a los esfuerzos de sostenibilidad global, pero también reconocemos sus costes medioambientales. Aprovechando las mejores prácticas, como el uso de plataformas compartidas, la optimización del consumo de energía y la adopción de modelos de IA más inteligentes, podemos equilibrar los beneficios de la IA con sus responsabilidades medioambientales.

La IA es una herramienta poderosa y, si se utiliza con prudencia, puede ser una fuerza positiva para el avance de la sostenibilidad. SGK se dedica a formar parte de ese viaje, ayudando tanto a nuestros clientes como a la industria en general a navegar por este equilibrio y maximizar el potencial de la IA en la transición ecológica.