10. Priorizar el diseño sostenible de la IA
¿Por qué es importante?
Las funciones de IA pueden ser muy potentes, pero a menudo requieren mucha capacidad de cálculo y almacenamiento, lo que conlleva un elevado consumo energético y un alto coste medioambiental. Como gestores de producto que impulsamos la innovación responsable, debemos reflexionar sobre cuándo y cómo utilizamos la IA. Para ello, lo primero es plantearnos una pregunta difícil: ¿realmente necesitamos la IA en este caso? También tenemos la importante función de comunicar los principios de sostenibilidad a las partes interesadas, fomentando la colaboración a medida que tomamos decisiones deliberadas que benefician tanto a los usuarios como al planeta.
¿Qué puedo hacer?
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Comience con preguntas críticas: ¿Cuál será el impacto climático de este nuevo producto de IA? ¿Es la IA la tecnología adecuada para crear el resultado deseado en este caso? Muy a menudo, la respuesta es no. Se pueden aplicar modelos de aprendizaje profundo (Métodos más económicos y eficaces), como los scripts basados en reglas.
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Elija el modelo adecuado para la tarea adecuada siguiendo el principio de suficiencia. No utilice por defecto los LLM, ya que las emisiones agregadas de las interacciones de los usuarios finales con los LLM tienen el mayor impacto medioambiental. En su lugar, utilice modelos más pequeños y específicos para cada tarea siempre que sea posible, ya que suelen ser igual de eficaces y mucho más eficientes.
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Sea consciente de las características de GenAI, como la síntesis, las traducciones y la creación de podcasts. Consumen mucha energía y generan muchas emisiones. Evite que sean la opción predeterminada. En su lugar, deje que los usuarios las seleccionen con un mensaje claro (por ejemplo, «Este podcast consume tres veces más energía que el texto. ¿Desea continuar?»).
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Convierta el diseño sostenible en una característica, no en una concesión. Añada una opción de «modo ligero» y muestre a los usuarios el impacto que han evitado al elegirla, por ejemplo: «Ha ahorrado X kWh al utilizar este modo». Incorpore consejos educativos, explique qué se utilizará y cómo se procesará, e incluso sugiera soluciones más óptimas.
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Comprenda las ventajas e inconvenientes. Los modelos más grandes pueden ahorrar tiempo de inferencia, pero consumen más energía en el entrenamiento. Colabore con su equipo técnico para encontrar el equilibrio adecuado para su caso de uso.
Aspectos a tener en cuenta
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🧑💰Mejora de la experiencia del usuario, lo que se traduce en un aumento de las tasas de conversión y de la satisfacción general.
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🧑💰Reducción de los costes de mantenimiento, lo que refleja la eficiencia del diseño y la ejecución.
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🧑💰Aceleración de los ciclos de desarrollo, haciendo hincapié en el uso eficiente de los recursos.
¿Cómo se ve el éxito?
Evalúa continuamente las necesidades de los usuarios y del negocio para perfeccionar el diseño de tu sistema. Busca oportunidades para simplificar, aplazar u optar por alternativas más ligeras que reduzcan la carga computacional sin comprometer la experiencia del usuario.