Las organizaciones se enfrentan a requisitos cada vez mayores en cuanto a objetivos de sostenibilidad junto con prácticas ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). A Encuesta de Gartner, Inc. reveló que el 87 por ciento de los líderes empresariales esperan aumentar la inversión de su organización en sostenibilidad en los próximos años. Esta publicación sirve como punto de partida para cualquier ejecutivo que busque navegar la intersección de inteligencia artificial generativa (IA generativa) y sostenibilidad. Proporciona ejemplos de casos de uso y mejores prácticas para utilizar el potencial de la IA generativa para acelerar las iniciativas de sostenibilidad y ESG, así como información sobre los principales desafíos operativos de la IA generativa para la sostenibilidad. Esta guía se puede utilizar como hoja de ruta para integrar la IA generativa de manera efectiva dentro de las estrategias de sostenibilidad y, al mismo tiempo, garantizar la alineación con los objetivos organizacionales.
Una hoja de ruta hacia la IA generativa para la sostenibilidad
En las secciones siguientes, proporcionamos una hoja de ruta para integrar la IA generativa en iniciativas de sostenibilidad.
1. Comprender el potencial de la IA generativa para la sostenibilidad
La IA generativa tiene el poder de transformar cada parte de un negocio con su amplia gama de capacidades. Estos incluyen la capacidad de analizar cantidades masivas de datos, identificar patrones, resumir documentos, realizar traducciones, corregir errores o responder preguntas. Estas capacidades se pueden utilizar para agregar valor a lo largo de toda la cadena de valor de su organización. La Figura 1 ilustra ejemplos seleccionados de casos de uso de IA generativa para la sostenibilidad en toda la cadena de valor.
Figura 1: Ejemplos de casos de uso de IA generativa para la sostenibilidad en toda la cadena de valor
Según la Encuesta de organizaciones ESG 2024 de KPMG, la inversión en capacidades ESG es otra prioridad principal para los ejecutivos a medida que las organizaciones enfrentan una presión regulatoria cada vez mayor para revelar información sobre los impactos, riesgos y oportunidades ESG. En este contexto, puede utilizar la IA generativa para avanzar en los objetivos ESG de su organización.
El flujo de trabajo ESG típico consta de múltiples fases, cada una de las cuales presenta puntos débiles únicos. La IA generativa ofrece soluciones que pueden abordar estos puntos débiles durante todo el proceso y contribuir a los esfuerzos de sostenibilidad. La Figura 2 proporciona ejemplos que ilustran cómo la IA generativa puede respaldar cada fase del flujo de trabajo ESG dentro de su organización. Estos ejemplos incluyen acelerar el análisis de tendencias del mercado, garantizar una gestión de riesgos y un cumplimiento precisos y facilitar la recopilación de datos o la generación de informes. Tenga en cuenta que los flujos de trabajo ESG pueden variar según los diferentes sectores verticales, madurez organizacional y marcos legislativos. Factores como las regulaciones específicas de la industria, el tamaño de la empresa y las políticas regionales pueden influir en los pasos del flujo de trabajo ESG. Por lo tanto, priorizar los casos de uso según sus necesidades y contexto específicos y definir un plan claro para medir el éxito es esencial para una eficacia óptima.
Figura 2: Mapeo de los beneficios de la IA generativa en todo el flujo de trabajo ESG
2. Reconocer los desafíos operativos de la IA generativa para la sostenibilidad
Comprender y abordar adecuadamente los desafíos de implementar la IA generativa es crucial para las organizaciones que buscan utilizar su potencial para abordar los objetivos de sostenibilidad y las iniciativas ESG de la organización. Estos desafíos incluyen recopilar y gestionar datos de alta calidad, integrar la IA generativa en los sistemas de TI existentes, abordar preocupaciones éticas, llenar vacíos de habilidades y preparar la organización para el éxito al incorporar a partes interesadas clave, como el director de seguridad de la información (CISO) o el director de seguridad de la información (CISO). Oficial financiero (CFO) temprano para que pueda construir de manera responsable. Los desafíos legales son un gran obstáculo para la transición de la prueba de concepto (POC) a la producción. Por lo tanto, es esencial involucrar a los equipos legales en las primeras etapas del proceso para desarrollarlo teniendo en cuenta el cumplimiento. La Figura 3 proporciona una descripción general de los principales desafíos operativos de la IA generativa para la sostenibilidad.
Figura 3: Desafíos operativos de la IA generativa para la sostenibilidad
3. Establecer las bases de datos adecuadas
Como director ejecutivo que desea utilizar la IA generativa para lograr objetivos de sostenibilidad, recuerde que los datos son tu diferenciador. Las empresas que carecen de acceso inmediato a datos de alta calidad no podrán personalizar los modelos de IA generativa con sus propios datos, por lo que no podrán aprovechar todo el potencial de escala de la IA generativa y crear una ventaja competitiva. Invierte en adquirir diversa y de alta calidad conjuntos de datos para enriquecer y acelerar sus iniciativas ESG. Puedes utilizar recursos como el Iniciativa de datos de sostenibilidad de Amazon o de Intercambio de datos de AWS para simplificar y acelerar la adquisición y el análisis de conjuntos de datos completos. Además de la adquisición de datos externos, priorice la gestión de datos internos para maximizar el potencial de la IA generativa y utilice sus capacidades para analizar los datos de su organización y descubrir nuevos conocimientos.
Desde un punto de vista operativo, puede adoptar Operaciones modelo de base (FMOps) y operaciones de modelos de lenguaje grandes (LLMOps) para asegurarse de que sus esfuerzos de sostenibilidad estén basados en datos y sean escalables. Esto implica documentar el linaje de datos, controlar sus versiones, automatizar el procesamiento de datos y monitorear los costos de gestión de datos.
4. Identificar oportunidades de alto impacto
Puedes usar El principio de trabajo al revés de Amazon para identificar oportunidades dentro de su estrategia de sostenibilidad donde la IA generativa puede tener un impacto significativo. Priorice proyectos que prometan mejoras inmediatas en áreas clave dentro de su organización. Si bien los criterios ESG siguen siendo un aspecto clave de la sostenibilidad, aprovechar la experiencia específica de la industria en sectores como energía, cadena de suministroy manufactura, transporte o agricultura puede descubrir diversos casos de uso de IA generativa para sostenibilidad adaptados a las aplicaciones de su empresa. Además, explorar vías alternativas, como el uso de IA generativa para mejorar la investigación y el desarrollo, permitir el autoservicio al cliente, optimizar el uso de energía en los edificios o desacelerar la deforestación, también puede brindar oportunidades impactantes para la innovación sostenible.
5. Usa las herramientas adecuadas
No utilizar las herramientas adecuadas puede agregar complejidad, comprometer la seguridad y reducir la efectividad en el uso de la IA generativa para la sostenibilidad. La herramienta adecuada debe ofrecerle opciones y flexibilidad y permitirle personalizar sus soluciones según necesidades y requisitos específicos.
La Figura 4 ilustra el Pila de IA generativa de AWS a partir de 2023, que ofrece un conjunto de capacidades que abarcan opciones, amplitud y profundidad en todas las capas. Además, se basa en un enfoque que da prioridad a los datos, lo que garantiza que cada aspecto de sus ofertas esté diseñado teniendo en cuenta la seguridad y la privacidad.
Ejemplos de herramientas que puede utilizar para promover iniciativas de sostenibilidad son:
lecho rocoso del amazonas – un servicio totalmente administrado que brinda acceso a FM de alto rendimiento de empresas líderes en IA a través de una única API, lo que le permite elegir el modelo adecuado para sus casos de uso de sostenibilidad.
AWS Trainium2 – Diseñado específicamente para la capacitación de alto rendimiento de FM y LLM, Trainium2 proporciona hasta 2 veces mejor eficiencia energética (rendimiento/vatio) en comparación con los chips Trainium de primera generación.
Basado en Inferentia2 Instancias de Amazon EC2 Inf2 – Estas instancias ofrecen hasta un 50 por ciento mejor rendimiento/vatio que productos comparables. Nube informática elástica de Amazon (Amazon EC2) instancias. Diseñadas específicamente para manejar modelos de aprendizaje profundo a escala, las instancias Inf2 son indispensables para implementar modelos ultragrandes y al mismo tiempo cumplir con los objetivos de sostenibilidad a través de una eficiencia energética mejorada.
Figura 4: Pila de IA generativa de AWS
6. Utilice el enfoque correcto
La IA generativa no es una solución única para todos. Adaptar su enfoque eligiendo la modalidad y la estrategia de optimización adecuadas es crucial para maximizar su impacto en las iniciativas de sostenibilidad. La Figura 5 ofrece una descripción general de las modalidades de IA generativa y las estrategias de optimización, que incluyen pronta ingenieria, Recuperación Generación Aumentaday ajuste fino o preentrenamiento continuo.
Figura 5: Modalidades de IA generativa
Además, la figura 6 describe las principales estrategias de optimización de la IA generativa, incluidas pronta ingenieria, Recuperación Generación Aumentaday ajuste fino o preentrenamiento continuo.
Figura 6: Estrategias de optimización de IA generativa
7. Simplifique el desarrollo de sus aplicaciones utilizando agentes de IA generativa
Agentes de IA generativa ofrecen una oportunidad única para impulsar iniciativas de sostenibilidad con sus capacidades avanzadas de Automatizar una amplia gama de tareas rutinarias y repetitivas., como entrada de datos, consultas de atención al cliente y generación de contenido. Además, pueden orquestar flujos de trabajo complejos de varios pasos al dividir las tareas en pasos más pequeños y manejables, coordinar varias acciones y garantizar la Ejecución eficiente de procesos dentro de su organización.. Por ejemplo, puede utilizar Agentes de Amazon Bedrock para configurar un agente que monitoree y analice los patrones de uso de energía en sus operaciones e identifique oportunidades de ahorro de energía. Alternativamente, puedes crear un agente especializado que vigile el cumplimiento de la normativa de sostenibilidad en tiempo real.
8. Construir mecanismos sólidos de retroalimentación para la evaluación.
Aproveche los conocimientos de retroalimentación para realizar mejoras estratégicas, ya sea ajustando los modelos de IA generativa o redefiniendo objetivos para garantizar la agilidad y la alineación con los desafíos de sostenibilidad. Considere las siguientes pautas:
Implementar monitoreo en tiempo real – Establecer sistemas de monitoreo para rastrear el desempeño de la IA generativa frente a puntos de referencia de sostenibilidad, centrándose en la eficiencia y el impacto ambiental. Establecer un canal de métricas para proporcionar información sobre las contribuciones a la sostenibilidad de sus iniciativas de IA generativa.
Involucrar a las partes interesadas para una evaluación humana integrada: Confíe en auditoría humana en el circuito y recopilar periódicamente comentarios de equipos internos, clientes y socios para medir el impacto de los procesos generativos impulsados por la IA en los puntos de referencia de sostenibilidad de la organización. Esto mejora la transparencia y promueve la confianza en su compromiso con la sostenibilidad.
Utilice pruebas automatizadas para una mejora continua: Con herramientas como RAGAS y LangSmith, puede utilizar la evaluación basada en LLM para identificar y corregir imprecisiones o alucinaciones, lo que facilita la optimización rápida de los modelos de IA generativa en línea con los objetivos de sostenibilidad.
9. Medir el impacto y maximizar el ROI de la IA generativa para la sostenibilidad
Establecer indicadores clave de desempeño (KPI) claros que capturen el impacto ambiental, como la reducción de la huella de carbono, junto con los beneficios económicos, como Ahorro de costes o mayor agilidad empresarial.. Este doble enfoque garantiza que sus inversiones no solo contribuyan a programas centrados en la sostenibilidad ambiental, sino que también refuercen el argumento comercial a favor de la sostenibilidad y, al mismo tiempo, le permitan impulsar la innovación y la ventaja competitiva en prácticas sostenibles. Comparta historias de éxito interna y externamente para inspirar a otros y demostrar el compromiso de su organización con el liderazgo en sostenibilidad.
10. Minimizar el uso de recursos durante todo el ciclo de vida de la IA generativa.
En algunos casos, la propia IA generativa puede tener un alto coste energético. Para lograr el máximo impacto, considere la compensación entre los beneficios de utilizar IA generativa para iniciativas de sostenibilidad y la eficiencia energética de la tecnología en sí. Asegúrese de obtener una comprensión profunda del ciclo de vida de la IA generativa iterativa y optimizar cada fase para la sostenibilidad ambiental. Normalmente, el viaje hacia la IA generativa comienza con la identificación de requisitos de aplicaciones específicas. A partir de ahí, tienes la opción de entrenar tu modelo desde cero o utilizar uno existente. En la mayoría de los casos, es preferible optar por un modelo existente y personalizarlo. Seguir este paso y evaluar minuciosamente su sistema es esencial antes de la implementación. Por último, el seguimiento continuo permite realizar ajustes y refinamientos continuos. A lo largo de este ciclo de vida, implementar Marco bien diseñado de AWS Se recomiendan las mejores prácticas. Consulte la Figura 7 para obtener una descripción general del ciclo de vida de la IA generativa.
Figura 7: El ciclo de vida de la IA generativa
11. Gestionar los riesgos e implementar de forma responsable
Si bien la IA generativa es muy prometedora para trabajar hacia los objetivos de sostenibilidad de su organización, también plantea retos como toxicidad y alucinaciones. Lograr el equilibrio adecuado entre la innovación y el uso responsable de la IA generativa es fundamental para mitigar los riesgos y permitir la innovación responsable en IA. Este saldo debe dar cuenta de evaluación de riesgo en términos de varios factores como la calidad, las divulgaciones o los informes. Para lograrlo, adoptar medidas específicas herramientas y capacidades y trabajar con los expertos de su equipo de seguridad para adoptar mejores prácticas de seguridad es necesario. Escalar la IA generativa de manera segura requiere colocar barandillas que se personalizan según sus casos de uso y están alineados con políticas responsables de IA.
12. Invierta en educar y capacitar a sus equipos
Mejore continuamente las habilidades de su equipo y capacítelos con las habilidades adecuadas para innovar y contribuir activamente al logro de los objetivos de sostenibilidad de su organización. Identificar recursos relevantes para sostenibilidad y IA generativa para garantizar que sus equipos se mantengan actualizados con las habilidades esenciales requeridas en ambas áreas.
Conclusión
En esta publicación, proporcionamos una guía para que los ejecutivos integren la IA generativa en sus estrategias de sostenibilidad, centrándose tanto en la sostenibilidad como en los objetivos ESG. La adopción de la IA generativa en los esfuerzos de sostenibilidad no se trata solo de innovación tecnológica. Se trata de fomentar una cultura de responsabilidad, innovación y mejora continua. Al priorizar datos de alta calidad, identificar oportunidades impactantes y fomentar la participación de las partes interesadas, las empresas pueden aprovechar el poder transformador de la IA generativa no solo para lograr sino superar sus objetivos de sostenibilidad.
¿Cómo puede ayudar AWS?
Explorar el Biblioteca de soluciones de AWS para descubrir formas de crear soluciones de sostenibilidad en AWS.
El Centro de innovación de IA generativa de AWS Puede ayudarle en el proceso con orientación experta sobre la ideación., Identificación de casos de uso estratégico, ejecución y escalado a producción.
Para obtener más información sobre cómo Amazon utiliza la IA para llegar a nuestra compromiso climático compromiso de carbono neto cero para 2040, explorar el Siete formas en que la IA está ayudando a Amazon a construir un futuro y un negocio más sostenibles.
Acerca de los autores
Dr. Wafae Bakkali es científico de datos en AWS. Como experto en IA generativa, Wafae está impulsado por la misión de capacitar a los clientes para que resuelvan sus desafíos comerciales mediante la utilización de técnicas de IA generativa, garantizando que lo hagan con la máxima eficiencia y sostenibilidad.
Dr. Mehdi Noori es científico senior en el Centro de innovación de IA generativa de AWS. Con una pasión por unir la tecnología y la innovación en el campo de la sostenibilidad, ayuda a los clientes de AWS a desbloquear el potencial de la IA generativa, convirtiendo los desafíos potenciales en oportunidades para una experimentación e innovación rápidas. Al centrarse en usos escalables, mensurables e impactantes de tecnologías avanzadas de IA y agilizar el camino hacia la producción, ayuda a los clientes a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad.
Rahul Sarin es el director general de Soluciones de Sostenibilidad y GTM en AWS. Rahul cuenta con un equipo de personas de alto rendimiento compuesto por estrategas de sustentabilidad, especialistas de GTM y arquitectos de tecnología para crear excelentes resultados comerciales para los objetivos de sustentabilidad de los clientes (todo, desde seguimiento de emisiones de carbono, empaques y operaciones sustentables, economía circular hasta energía renovable). El equipo de Rahul proporciona experiencia técnica (ML, GenAI, IoT) para resolver casos de uso de sostenibilidad
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/the-executives-guide-to-generative-ai-for-sustainability/
