En una era en la que la digitalización, la rentabilidad y la sostenibilidad ambiental deben ir de la mano, los líderes de TI enfrentan el desafío crítico de garantizar que sus organizaciones puedan permanecer a la vanguardia de la innovación sin comprometer sus agendas de sostenibilidad corporativa.
En este panorama, la llegada de la tecnología de inteligencia artificial (IA) representa un arma de doble filo.
Por un lado, la IA sin duda puede desbloquear importantes oportunidades ambientales al ayudar a monitorear y reducir las emisiones, promover la energía renovable e incluso reciclar más desechos.
Por otro lado, sin embargo, los sistemas de IA pueden tener una huella de carbono significativa debido a la cantidad de energía necesaria para entrenarlos y operarlos.
Google anunció recientemente que sus emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) habían aumentado casi un 50% en los últimos cinco años debido a la expansión de sus centros de datos, que sustentan sus productos de inteligencia artificial.
Y estamos apenas al comienzo del viaje. Según Goldman Sachs, la demanda de energía de los centros de datos crecerá un 160% hacia finales de la década.
En el frente del hardware, aunque muchos fabricantes están trabajando activamente para reducir la huella ambiental de sus productos, las nuevas PC y portátiles con IA seguirán necesitando materias primas raras y críticas para su fabricación, lo que ejercerá una presión adicional sobre una cadena de suministro que ya está sobrecargada. Esto también tiene implicaciones políticas, ya que “el 90% de los procesadores más avanzados del mundo sólo pueden ser fabricados por una empresa en un país”.
Para complicar aún más las cosas, la revolución de la IA tiene un costo financiero que debe equilibrarse cuidadosamente: Goldman Sachs pronostica que las inversiones en IA se acercarán a los 200 mil millones de dólares a nivel mundial para 2025 y “probablemente ocurrirán antes de que la adopción y las ganancias en eficiencia comiencen a generar ganancias importantes en la industria”. productividad.”
Por lo tanto, está claro que las empresas deben empezar a abordar no sólo el impacto operativo del cambio en la tecnología de la IA, sino también sus inminentes ramificaciones medioambientales y financieras, y preguntarse no sólo “¿qué sigue?”. pero también “¿qué sigue, de forma sostenible?”
La revolución de la IA y la actualización del hardware
A pesar de que la demanda es relativamente lenta por el momento, el auge de las computadoras con tecnología de inteligencia artificial está a punto de transformar las operaciones comerciales en los próximos años, lo que llevará a muchas organizaciones a actualizarse a estos dispositivos avanzados para mantener una ventaja competitiva.
Canalys estima que este año se enviarán 48 millones de PC con capacidad de IA en todo el mundo, y Gartner predice que realizarán el 22% del total de envíos de PC solo en 2024.
Dado que las emisiones incorporadas (las generadas durante la producción de activos tecnológicos) representan potencialmente hasta el 50% de la huella de carbono de un dispositivo y que la eficiencia energética es una de las principales preocupaciones relacionadas con el procesamiento de IA, es importante que los líderes de TI consideren las credenciales de sostenibilidad. de nuevo hardware compatible con IA a medida que se actualizan.
Para aprovechar las opciones más respetuosas con el medio ambiente disponibles en el mercado, las empresas deben priorizar las soluciones de abastecimiento de TI que brinden total flexibilidad en la selección de proveedores. Esto puede garantizar que sus opciones de hardware se alineen con sus requisitos organizacionales más amplios y objetivos ESG desde el momento de la adquisición.
Actualizar dispositivos también puede conllevar una prima de costo considerable. Estos costos también se ven agravados por el rápido ritmo de los avances en la IA: a medida que surja hardware de IA nuevo y más potente, los activos actuales rápidamente se volverán obsoletos, lo que provocará una depreciación acelerada y un menor retorno de la inversión.
Para afrontar estos desafíos, las empresas también deberían considerar la adopción de un modelo de gestión de tecnología circular basado en el uso en lugar de la propiedad, que ofrece varias ventajas clave.
Desde una perspectiva financiera, en lugar de realizar una inversión inicial sustancial en hardware compatible con IA, las empresas pueden distribuir sus gastos a lo largo del tiempo mediante tarifas de suscripción. Esto permite una mejor gestión del flujo de caja y reduce la carga financiera asociada con grandes gastos de capital. Además, en estos modelos circulares, el valor residual de la tecnología a menudo se tiene en cuenta en la etapa de adquisición, lo que genera importantes ahorros de costos.
Los modelos de gestión de tecnología circular también son poderosos desde un punto de vista ambiental y pueden ayudar con el cumplimiento a medida que entren en vigor regulaciones que obliguen a las empresas a garantizar una gestión responsable de todos sus recursos tecnológicos. Esto se debe a que estos modelos se basan en la capacidad del proveedor de recuperar los activos al final del ciclo de uso y ofrecen a las empresas la seguridad de que la vida útil potencial total de su tecnología se maximizará con un usuario secundario o que sus activos serán reciclado responsablemente.
Finalmente, otra ventaja fundamental de estos modelos es que brindan a las empresas la flexibilidad de escalar sus capacidades de IA en función de la demanda. Esto garantiza que las empresas puedan responder rápidamente a los cambios del mercado y a los avances tecnológicos sin quedar atrapadas en hardware obsoleto y que se deprecia rápidamente. Y al acordar por adelantado la duración del contrato, las organizaciones pueden aportar previsibilidad a sus inversiones digitales.
El enigma de los datos: sólo puedes gestionar lo que puedes medir
Sin duda, evaluar los beneficios financieros, operativos y de sostenibilidad de cualquier solución de TI será esencial a la hora de seleccionar la estrategia de IA adecuada.
Sin embargo, los CIO también deberán considerar las implicaciones de seguridad de los datos relacionados con el hardware.
La IA perimetral y los modelos locales, por ejemplo, implican procesar y almacenar datos localmente en dispositivos, servidores y centros de datos en lugar de en la nube. Según Forrester Research, sólo al 7% de los responsables de la toma de decisiones en materia de seguridad les preocupa que un activo perdido o robado pueda provocar una infracción.
Sin embargo, estos incidentes representan el 17% de todas las infracciones, lo que hace que el seguimiento eficiente y efectivo del borrado de datos al final del ciclo de vida del dispositivo sea un paso de cumplimiento crucial, más aún a medida que aumenta la cantidad de datos en los dispositivos.
Aquí, nuevamente, un modelo de gestión circular de extremo a extremo que abarca todo el ciclo de vida del dispositivo y permite a las organizaciones obtener una visión general única y unificada de sus activos de TI desde el momento en que se adquieren hasta el desmantelamiento y el reacondicionamiento (o reciclaje) cumple muchos requisitos. .
El seguimiento de los dispositivos a medida que se obtienen, asignan y utilizan minimiza el riesgo de pérdida de dispositivos y garantiza que se pueda realizar un borrado eficiente de datos al final del primer ciclo de vida; Además, puede proporcionar información y datos operativos que garanticen que los activos se utilicen de manera eficiente, se renueven y reacondicionen en el momento óptimo.
Un mañana más inteligente
No es posible predecir todas las formas en que la IA cambiará el mundo.
Sin duda, representa una oportunidad transformadora para abordar muchos de los desafíos que enfrentan las empresas, los gobiernos y las personas en todo el mundo.
Sin embargo, esa es sólo la mitad de la historia.
Las consideraciones relacionadas con la privacidad y el uso indebido de los datos, los requisitos energéticos, el sesgo de los algoritmos y las posibles pérdidas de empleos sin duda seguirán dominando la conversación en los años venideros.
También falta un tiempo para la adopción de PC con tecnología de inteligencia artificial y teléfonos inteligentes, ya que “los beneficios reales de poseer un dispositivo de este tipo aún no están claros para la mayoría de los compradores”, según Gartner.
Sin embargo, esta actitud cautelosa no debe confundirse con una falta de interés. Las empresas más avanzadas y centradas en el cliente saben que la integración de la IA será compleja, pero también inevitable, ya que los beneficios potenciales de la IA son simplemente demasiado importantes como para ignorarlos.
En este panorama, las empresas deben asegurarse de que, cuando llegue el momento adecuado, estén preparadas para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA y preparadas para mitigar algunos de los desafíos que conlleva esta revolución digital.
Asociarse con los proveedores de servicios tecnológicos adecuados será más importante que nunca. Esto permitirá a los líderes tecnológicos centrarse en su negocio principal y garantizar que se puedan maximizar los beneficios de la IA en términos de rentabilidad y producción del cliente, minimizando al mismo tiempo los riesgos potenciales.