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Los desafíos y oportunidades para una IA más sostenible y equitativa

Si bien la IA presenta desafíos ambientales, también tiene el potencial de ser una herramienta poderosa en la lucha contra el cambio climático.

Country Manager para Salesforce en México.

En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta poderosa para transformar industrias, mejorar procesos y generar valor en las organizaciones. Sin embargo, este avance no está exento de desafíos, especialmente cuando se considera desde una perspectiva de sostenibilidad y equidad.

Después de un largo tiempo de implementación de la inteligencia artificial en nuestro entorno la pregunta clave no es sólo cómo desarrollar IA más avanzada, sino cómo hacerlo de manera que garantice un impacto positivo en la sociedad y sobre todo en el medio ambiente.

En este sentido, uno de los retos más significativos con respecto a la IA es su huella ambiental. La implementación de estos modelos requiere una gran cantidad de energía y recursos informáticos para funcionar, lo que provoca impactos ambientales tales como el aumento de la demanda de energía, las emisiones de carbono, el agotamiento del agua y la extracción de recursos. De hecho, según , se espera que la IA impulse a los centros de datos a utilizar el 4.5% de la generación mundial de energía en 2030.

Para mitigar este impacto es crucial que las organizaciones adopten prácticas de desarrollo sostenible en IA. Esto incluye exigir la declaración de emisiones de IA por parte de todas las organizaciones y proveedores de modelos de IA, así como la implementación de métricas normalizadas para medir y notificar el impacto ambiental de los sistemas, como el uso de kWh o tCO2e.

Además de exigir transparencia en las emisiones, considero fundamental que las organizaciones integren el impacto ambiental como un criterio clave al evaluar y desplegar sistemas de IA. Clasificar los modelos de alto riesgo basándose en su demanda energética y establecer normas estrictas de eficiencia para estos casos debería ser una práctica estándar. Los modelos de propósito general que se consideran de alto riesgo deben ser optimizados no solo para ser más efectivos, sino también para ser energéticamente eficientes, utilizando hardware avanzado y aprovechando energías limpias para minimizar su huella ecológica.

Si bien la IA presenta desafíos ambientales, también tiene el potencial de ser una herramienta poderosa en la lucha contra el cambio climático. Su enorme capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y predecir resultados ofrece oportunidades únicas para mejorar nuestra capacidad de modelización, análisis de datos y predicción climática.

Empresas como Salesforce, guiadas por valores fundamentales como la confianza, el éxito del cliente, la innovación, la igualdad y la sostenibilidad, están a la vanguardia  al comprometerse a desarrollar e implementar nuevas tecnologías, como la IA generativa, de manera responsable. Por ello, es crucial que este compromiso abarque a todas las partes interesadas. En un panorama en donde la IA está transformando la manera en que trabajamos, creamos productos y dirigimos empresas, la sostenibilidad debe ser una prioridad central. Es esencial que las empresas no solo optimicen sus operaciones y ecosistemas, sino que también realicen inversiones estratégicas para hacer que la IA sea más sostenible.

Para alcanzarlo, también es fundamental que el gobierno, así como las instituciones académicas trabajen juntos para acelerar el uso de la inteligencia artificial en temas ambientales. Es clave que los avances y las mejores prácticas en este campo se compartan abiertamente, para que las comunidades que no tienen los recursos para implementar estas tecnologías por su cuenta también se beneficien. Así, aseguramos que la tecnología esté al alcance de todos y no solo de unos pocos.

El desarrollo responsable de la IA no es solo una necesidad ética, sino una obligación para garantizar que la tecnología que estamos construyendo hoy no comprometa el futuro de las generaciones venideras.

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