En una era en la que la digitalización, la rentabilidad y la sostenibilidad medioambiental deben ir de la mano, los responsables de TI se enfrentan al reto crítico de garantizar que sus organizaciones puedan mantenerse a la vanguardia de la innovación sin comprometer sus agendas de sostenibilidad corporativa. En este panorama, la llegada de la tecnología de inteligencia artificial (IA) representa un arma de doble filo. Por un lado, la IA puede, sin duda, desbloquear importantes oportunidades medioambientales al ayudar a controlar y reducir las emisiones, promover la energía renovable e incluso reciclar más residuos. Sin embargo, por otro lado, los sistemas de IA pueden tener una importante huella de carbono debido a la cantidad de energía necesaria para entrenarlos y operarlos. Google anunció recientemente que sus emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) habían aumentado casi un 50% en los últimos cinco años debido a la expansión de sus centros de datos, que sustentan sus productos de IA. Y estamos apenas al principio del viaje. Según Goldman Sachs, la demanda de energía de los centros de datos está preparada para crecer un 160% para finales de la década. En el frente del hardware, aunque muchos fabricantes están trabajando activamente para reducir la huella ambiental de sus productos, los nuevos PC y portátiles habilitados con IA seguirán necesitando materias primas raras y críticas para su fabricación, lo que ejercerá una presión adicional sobre una cadena de suministro ya sobrecargada. También hay implicaciones políticas vinculadas a esto, ya que «el 90% de los procesadores más avanzados del mundo solo pueden ser fabricados por una empresa en un país». Para complicar aún más las cosas, la revolución de la IA tiene un costo financiero que debe equilibrarse cuidadosamente: Goldman Sachs pronostica que las inversiones en IA se acercarán a los 200 mil millones de dólares a nivel mundial para 2025 y «probablemente se producirán antes de que la adopción y las ganancias de eficiencia comiencen a impulsar importantes ganancias en productividad». Por lo tanto, está claro que las empresas deben comenzar a abordar no solo el impacto operativo del cambio de tecnología de IA, sino también sus inminentes ramificaciones ambientales y financieras, y preguntarse no solo «¿qué sigue?», sino también «¿qué sigue, de manera sustentable?». La revolución de la IA y la renovación del hardware A pesar de la demanda relativamente lenta por el momento, el auge de las computadoras impulsadas por IA está a punto de transformar las operaciones comerciales en los próximos años, impulsando a muchas organizaciones a actualizarse a estos dispositivos avanzados para mantener una ventaja competitiva. Canalys estima que este año se enviarán 48 millones de PC con capacidad de IA en todo el mundo, y Gartner predice que representarán el 22% de los envíos totales de PC solo en 2024. Dado que las emisiones incorporadas (las generadas durante la producción de activos tecnológicos) potencialmente representan hasta el 50% de la huella de carbono de un dispositivo y la eficiencia energética es una de las principales preocupaciones relacionadas con el procesamiento de IA, es importante que los líderes de TI consideren las credenciales de sostenibilidad del nuevo hardware con capacidad de IA a medida que actualizan. Para aprovechar las opciones más respetuosas con el medio ambiente disponibles en el mercado, las empresas deben priorizar las soluciones de abastecimiento de TI que brinden una flexibilidad total en la selección de proveedores. Esto puede garantizar que sus elecciones de hardware se alineen con sus requisitos organizacionales más amplios y los objetivos ESG desde el momento de la adquisición. Actualizar los dispositivos también puede implicar una prima de costo considerable. Estos costos también se ven agravados por el rápido ritmo de los avances en IA: a medida que surgen nuevos y más potentes equipos de IA, los activos actuales se vuelven rápidamente obsoletos, lo que conduce a una depreciación acelerada y una menor rentabilidad de la inversión. Para afrontar estos desafíos, las empresas también deberían considerar la adopción de un modelo de gestión de tecnología circular basado en el uso en lugar de la propiedad, que ofrece varias ventajas clave. Desde una perspectiva financiera, en lugar de una inversión inicial sustancial en hardware con capacidad de IA, las empresas pueden distribuir sus gastos en el tiempo mediante tarifas de suscripción. Esto permite una mejor gestión del flujo de caja y reduce la carga financiera asociada a los grandes gastos de capital. Además, en estos modelos circulares, el valor residual de la tecnología a menudo se tiene en cuenta en la etapa de adquisición, lo que resulta en un importante ahorro de costos. Los modelos de gestión de tecnología circular también son poderosos desde un punto de vista ambiental y pueden ayudar con el cumplimiento a medida que entran en vigor las regulaciones que obligan a las empresas a garantizar una gestión responsable de todos sus recursos tecnológicos. Esto se debe a que estos modelos se basan en la capacidad del proveedor de recuperar los activos al final del ciclo de uso, y ofrecen a las empresas la seguridad de que la vida útil potencial total de su tecnología se maximizará con un usuario secundario o que sus activos se reciclarán de manera responsable. Finalmente, otra ventaja fundamental de estos modelos es que brindan a las empresas la flexibilidad de escalar sus capacidades de IA en función de la demanda. Esto garantiza que las empresas puedan responder rápidamente a los cambios del mercado y los avances tecnológicos sin quedar atrapadas en hardware obsoleto y que se deprecia rápidamente. Y al acordar de antemano la duración del contrato, las organizaciones pueden aportar previsibilidad a sus inversiones digitales. El enigma de los datos: solo se puede gestionar lo que se puede medir Evaluar los beneficios financieros, operativos y de sostenibilidad de cualquier solución de TI sin duda será esencial al seleccionar la estrategia de IA adecuada. Sin embargo, los CIO también deberán considerar las implicaciones de seguridad de datos relacionadas con el hardware. La IA de borde y los modelos locales, por ejemplo, implican procesar y almacenar datos localmente en dispositivos, servidores y centros de datos en lugar de en la nube. Según Forrester Research, solo el 7% de los responsables de la toma de decisiones en materia de seguridad están preocupados por la posibilidad de que un activo perdido o robado pueda provocar una vulneración de seguridad. Sin embargo, estos incidentes representan el 17% de todas las vulneraciones de seguridad, lo que hace que el seguimiento eficiente y eficaz del borrado de datos al final del ciclo de vida del dispositivo sea un paso crucial para el cumplimiento normativo, más aún a medida que aumenta la cantidad de datos en los dispositivos. En este caso, una vez más, un modelo de gestión circular de extremo a extremo que abarque todo el ciclo de vida del dispositivo y permita a las organizaciones obtener una visión general única y unificada de sus activos de TI desde el momento en que se adquieren hasta el desmantelamiento y la renovación (o reciclaje) cumple muchos requisitos. El seguimiento de los dispositivos a medida que se obtienen, asignan y utilizan minimiza el riesgo de pérdida de dispositivos y garantiza que se pueda realizar un borrado eficiente de los datos al final del primer ciclo de vida; además, puede proporcionar datos operativos y conocimientos que garanticen que los activos se utilizan de manera eficiente, se renuevan y se restauran en el momento óptimo. Un mañana más inteligente No es posible predecir todas las formas en que la IA cambiará el mundo. Sin duda, representa una oportunidad transformadora para abordar muchos de los desafíos que enfrentan las empresas, los gobiernos y las personas en todo el mundo. Sin embargo, esa es solo la mitad de la historia. Las consideraciones relacionadas con la privacidad y el mal uso de los datos, los requisitos energéticos, el sesgo de los algoritmos y las posibles pérdidas de empleos, sin duda, seguirán dominando la conversación durante los próximos años. La adopción de PC y teléfonos inteligentes con tecnología de inteligencia artificial también está a un tiempo de distancia, ya que «los beneficios reales de poseer un dispositivo de este tipo aún no están claros para la mayoría de los compradores», según Gartner. Sin embargo, este enfoque cauteloso no debe confundirse con una falta de interés. Las empresas más avanzadas y centradas en el cliente saben que la integración de la IA será compleja, pero también es inevitable, ya que los beneficios potenciales de la IA son simplemente demasiado significativos para ignorarlos. En este panorama, las empresas deben asegurarse de que, cuando llegue el momento adecuado, estén listas para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA y preparadas para mitigar algunos de los desafíos que vienen con esta revolución digital. Asociarse con los proveedores de servicios tecnológicos adecuados será más importante que nunca. Esto permitirá a los líderes tecnológicos centrarse en su negocio principal y garantizar que se puedan maximizar los beneficios de la IA en términos de rentabilidad y resultados del cliente, minimizando al mismo tiempo los riesgos potenciales.