Cuatro acciones para que la IA pueda ser más sostenible

● Se espera que la IA impulse a los centros de datos a utilizar el 4.5% de la generación
mundial de energía en 2030 y reducir las emisiones globales entre un 5 y un 10 % para el

mismo año.

Colombia, septiembre de 2024. En un mundo cada vez más consciente de la importancia
de la sostenibilidad, los esfuerzos por reducir la huella ecológica y promover prácticas
responsables están marcando la pauta en diversos sectores. Es ahí donde las nuevas
tecnologías como la inteligencia artificial (IA) tienen el potencial tanto de exacerbar como de
aliviar los retos medioambientales.
El auge de la IA acelerará rápidamente el crecimiento del consumo de energía de los
centros de datos, pero el uso de energía de los centros de datos a nivel mundial se
mantendrá en un 4,5 % de la generación de energía global para 2030. De hecho, de
acuerdo con Salesforce, líder mundial en CRM con Inteligencia Artificial, se espera que la IA
contribuya a reducir las emisiones globales entre un 5 y un 10% para el mismo año.
Teniendo esto en cuenta, la empresa presenta cuatro acciones para gestionar y medir el
impacto ambiental de la IA.
1. Garantizar el tamaño adecuado de los modelos de IA
A diferencia de la tendencia hacia modelos grandes de uso general, lo ideal sería centrarse
en el desarrollo de modelos específicos de dominio, personalizados para las aplicaciones
previstas. Esto da como resultado modelos de alto rendimiento que son más pequeños y
sostenibles, rentables y más fáciles de ajustar, lo que mejora la experiencia del usuario.
2. Utilizar hardware eficiente
Los fabricantes de hardware de IA presentan con frecuencia nuevas versiones con mejoras
sustanciales de eficiencia. Las empresas, como Salesforce, han aprovechado estos
avances para reducir las emisiones asociadas a la formación y despliegue de modelos. Se
espera que las mejoras continúen en todos los tipos de hardware a medida que los
fabricantes sigan invirtiendo en innovación.
3. Priorizar la ubicación de los centros de datos en regiones con bajas emisiones
de carbono
El impacto medioambiental de los centros de datos que ejecutan estos sistemas de IA
puede variar drásticamente en función de las emisiones de la red eléctrica local. Para
reducir las emisiones de nuestros modelos de IA, Salesforce entrenó sus modelos en
centros de datos con menos emisiones de carbono, alimentados con electricidad que emite
un 68,8% menos de carbono que la electricidad media mundial.
4. Medir y divulgar el impacto
Es importante que las empresas que usen la IA sean transparentes en la información del
uso y los resultados de la tecnología, para generar confianza y así tener credibilidad en los
impactos medioambientales que tienen y en las lecciones que pueden compartir. Estos
datos, incluyendo el tiempo de formación, la energía y el carbono, deben ser divulgados
para el conocimiento de todas las personas.

Adicionalmente a estas medidas, Salesforce cuenta con Salesforce Accelerator que
tiene como objetivo apoyar a las organizaciones con fines específicos en el uso de la IA
predictiva y generativa para hacer frente al cambio climático y avanzar en la equidad. Con
consultoría pro bono, donaciones de productos y un fondo común de 2 millones de dólares
en financiación, cinco organizaciones sin fines de lucro seleccionadas se centrarán en el
uso de la IA para avanzar en la mitigación del cambio climático, la adaptación y la
resiliencia, y la financiación.
Una de las formas más inspiradoras en que la IA puede mejorar el mundo es permitiendo
abordar mejor el cambio climático. La capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de
datos, identificar patrones y predecir resultados tiene el potencial de revolucionar el enfoque
de la gestión medioambiental. Las políticas gubernamentales diseñadas para incentivar y
habilitar herramientas de IA para la acción climática pueden acelerar la innovación y
desbloquear beneficios sociales críticos.
Acerca de Salesforce
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totalmente nueva gracias al poder de la IA + datos + CRM. Para obtener más información sobre Salesforce,
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