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La inteligencia artificial se ha convertido en el nuevo paradigma de las Tecnologías de la Información. Todos hablan de ella y las organizaciones comienzan a generalizar la automatización más sofisticada como un elemento ineludible de la estrategia de negocio para prosperar en el medio plazo y poder ser competitivos.
Compañías como Minsait, la filial digital de Indra, ya estiman que estos sistemas pueden representar el 25% del PIB global en las dos próximas décadas, dado que podrán automatizar tareas sofisticadas de análisis, decisión y creación que hasta hace bien poco estaban fuera del alcance de la tecnología.
Junto a ello, su inexorable avance también implica otros desafíos como la necesidad regulatoria (la próxima IA Act en Europa) o la factibilidad ambiental de los sistemas. En un momento en el que la IA protagoniza las tomas de decisión en el mercado digital, la necesidad de incorporar criterios de sostenibilidad en su desarrollo se ha convertido en un elemento clave para su viabilidad.
Natalia Clavero, directora de IA en Minsait, lo tiene claro: "La mayor parte del software a futuro va a ser inteligencia artificial y, como gran disrupción, implica también unos riesgos a gestionar". Para la experta, es importante poner en valor las capacidades que los sistemas de IA están generando actualmente y animar a que las grandes organizaciones comiencen a incorporarlos, desde el asesoramiento informado, el conocimiento de la tecnología o la rentabilidad.
Por ejemplo, hoy en día, ya hay una conciencia sobre la criticidad del Gobierno del Dato para avanzar en este sentido porque "sin datos estructurados, no puede darse una automatización tan profunda como la que plantea la IA". Pero el planteamiento no puede quedarse ahí; es estratégico comenzar a evaluar su impacto en los próximos años: "Si no gestionamos otras variables críticas corremos el riesgo de que los desarrollos se vean comprometidos".
La sostenibilidad ambiental es una de las más importantes. El gasto hidráulico de los centros de datos, que utilizan el agua para enfriar los procesadores; o el consumo eléctrico de los sistemas, que algunos comparan con el gasto de países enteros, comienzan a tomar cada vez más peso en la balanza de la IA.
Para combatirlo, la industria mira hacia el Aprendizaje Federado, una forma de compartir experiencias que permite descentralizar la inteligencia artificial para incentivar el aprendizaje automático entre organizaciones, sin afectar a la funcionalidad de los procesos ni comprometer la seguridad de nuestros datos. "Se trata de crear un modelo colaborativo que nos permita aprender y poder seguir avanzando de forma más sustentable sin comprometer los desarrollos", evalúa la responsable de Minsait.
La compañía tecnológica celebró recientemente una jornada especializada sobre IA, en la que presentó las conclusiones preliminares de su informe Ascendant, que será público en marzo, y a la que asistieron grandes referentes de la inteligencia artificial como Amparo Alonso, investigadora en la Universidad de A Coruña, centro con el que Minsait tiene un acuerdo de colaboración para este ámbito en materia de formación y transferencia. "En 2030 la inteligencia artificial podría suponer hasta el 30% del consumo energético mundial", recordó Amparo Alonso en el evento de Minsait: "Hasta ahora nos hemos centrado mucho en la precisión y en la seguridad, pero debemos incluir en la ecuación también la sostenibilidad energética de los algoritmos. Ser capaces de trabajar con menos datos de mayor calidad, con modelos más sencillos que aporten un gasto energético menor y que nos permitan ser sostenibles".
Para la investigadora española, entre otras posibilidades estaría el Aprendizaje Federado, que ya está explotando su máximo potencial en sectores como el sanitario, "aprovecha la capacidad de cómputo local y disponible de los aparatos de baja capacidad del Internet de las Cosas para hacer aprendizaje ahí, cerca de los datos, y, con estas pequeñas memorias, integrar todo lo que se aprende de forma que lo que se transmite por la red no son el gran volumen de datos masivo, sino únicamente los parámetros de los algoritmos que tienen el conocimiento de esos datos".
Producido por EcoBrands
