Seguimos investigando más sobre Inteligencia Artificial y compartimos 5 factores a tomar en cuenta para conseguirla, de acuerdo con Matt Armstrong-Barnes, Tecnólogo Jefe de IA en HPE.
Todos sabemos que en la vida toda decisión tiene sus consecuencias. De modo que cuanto mejor educados e informados estemos, mejores decisiones podremos tomar. En la construcción de sistemas de IA no es diferente, es decir, en cuanto más sepamos, más sistemas sofisticados podremos construir.
La IA se puede utilizar de innumerables maneras para abordar una gran variedad de problemas ambientales y de sostenibilidad, desde la enorme eficiencia de los centros de datos hasta el uso de imágenes de la Tierra para detectar desechos plásticos, y mucho más. Sin embargo, la creación de una IA sostenible es un área que las organizaciones deben considerar a medida que crecen los casos de uso de la IA. Esto significa que la primera pregunta a responder es:
¿Cómo conseguir una IA sostenible?
Hay 5 factores que debes tener en cuenta:
1 – Impacto ambiental. Lamentablemente, el CO2 es un subproducto de la construcción de cualquier sistema de IA. De hecho, se estima que ChatGPT “bebe” 500 ml de agua (utilizada para enfriar) por cada 20 a 50 preguntas que se hacen. Por ello, las emisiones de carbono deben considerarse, monitorearse y compensarse al planificar un proyecto de IA. Además, es importante que cualquier proyecto se integre en un enfoque de sostenibilidad más amplio, garantizando que los resultados deseados estén alineados con los compromisos Net Zero, como los establecidos por HPE.
2 – Longevidad. El objetivo es construir sistemas de IA que ofrezcan beneficios sostenibles y útiles durante el mayor tiempo posible. En ese sentido, es vital crearlos teniendo en mente objetivos a largo plazo que se alineen con tu estrategia de IA. Para citar el antiguo libro militar chino, El arte de la guerra (Sun-Tzu), “La táctica sin estrategia es el ruido que precede a la derrota”.
3 – Gestión del cambio. La vida avanza a un ritmo increíble y esto debe tenerse en cuenta desde el principio del proyecto. Hay que centrarse en la eficiencia y evitar el desperdicio de recursos valiosos. Esto es beneficioso para la empresa y el medio ambiente. Si, como se dice, los datos son “el nuevo petróleo”, lo son por su valor, por el tiempo que lleva encontrar nuevas reservas y la cantidad de esfuerzo y planificación para aprovecharlos. Los datos son como líquidos, se mueven y cambian constantemente; sin embargo, a diferencia del petróleo, una vez encontrados, pueden replicarse, transformarse, reutilizarse y desarrollarse.
4 – Reutilización. Es una cuestión compleja cuando se habla de modelos: hacer que algo sea reutilizable aumenta los costos de desarrollo a corto plazo. La construcción de sistemas de IA interdependientes puede crear un caos inmanejable, pero construir con un plan y un propósito firme lo evita.
5 – Recopilación de métricas. Garantiza que se puedan tomar decisiones informadas sobre la construcción del modelo. ¡Recolectarlas después es casi imposible!
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Maria Teresa León
Hewlett Packard Enterprise