IA y energía: La alianza para un futuro sostenible
En la era digital en la que vivimos, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un pilar fundamental de la innovación y el progreso. Sin embargo, su creciente demanda de energía plantea desafíos significativos en un momento en el que la escasez de energía es una preocupación global.
La necesidad de combinar IA y energía para evitar la escasez de energía debería ser el foco de toda empresa que utilizase esta herramienta. La IA ya está desarrollando un papel fundamental en las energías renovables intentando optimizar el consumo.
Las enormes cantidades de energía necesarias para alimentar los centros de datos y los sistemas de IA han llevado a un aumento significativo en el consumo global de energía. A pesar de no ser el sector que más consumo tiene, el sector de la IA consume una cantidad equivalente al 2% del consumo mundial de electricidad, y se espera que esta cifra aumente en los próximos años si no se toman medidas adecuadas.
Relación entre IA y energía
La IA, en su creciente desarrollo y aplicación, consume una cantidad significativa de energía. Los modelos de lenguaje, por ejemplo, requieren una gran cantidad de energía para su funcionamiento, debido a que necesitan gran cantidad de datos para su entrenamiento, lo que hace que se requieran muchos servidores. Los centros de datos consumen mucha electricidad. A su vez, la IA tiene el potencial de optimizar el uso de la energía, pero requiere de IA para lograrlo, por ello, es el ciclo que debemos aprender a equilibrar.
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Sin embargo, McKinsey es positivo y comenta que la IA está siendo una aliada para avanzar hacia la neutralidad de carbono, optimizando el uso de energía renovable, mejorando la toma de decisiones basadas en datos y detectando potenciales riesgos relacionados.
Hacia una solución sostenible
Existen soluciones prometedoras en el horizonte. Una de ellas es el uso de hardware y software más eficientes energéticamente. Al optimizar nuestros algoritmos y utilizar hardware que consuma menos energía, podemos reducir significativamente el consumo de energía de la IA.
El reto está en asegurar la adecuada creación de modelos predictivos que ayudarán a identificar ineficiencias y ofrecer soluciones de valor añadido al respecto. Las organizaciones necesitan poner el foco en la mitigación de riesgos, con sus altos costes energéticos que lleva su desarrollo y operación; mejorando el entrenamiento ético y transparente de los algoritmos y asegurando una recopilación de datos fiable, veraz y contrastada, que mejore la eficiencia tanto del hardware como de los modelos de aprendizaje automático. También es clave instalar los centros de datos en países con energías renovables y realizar su mantenimiento adecuado.
Referencias