White paper mostra como a IA pode ajudar a resolver desafios, mas a eficiência dos recursos deve ser incorporada nos sistemas desde o início
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O mais recente white paper da NTT Data destaca a necessidade urgente de integrar a sustentabilidade em todas as fases do desenvolvimento e implementação da Inteligência Artificial (IA), como forma de mitigar o impacto ambiental desta tecnologia. A adoção de soluções para uma IA sustentável é uma responsabilidade corporativa e uma oportunidade estratégica para gerar valor duradouro, reforçar a resiliência organizacional e reduzir o consumo de recursos essenciais, diz a empresa. A análise, intitulada “Sustainable AI for a Greener Tomorrow”, ilustra o crescente impacto ambiental da inteligência artificial e propõe um caminho para a inovação sustentável. Esta tecnologia exige enormes volumes de eletricidade para responder às crescentes necessidades computacionais, como o treino de modelos de linguagem de grande escala, a execução de pipelines de inferência e a manutenção de serviços permanentemente ativos. Os investigadores preveem que, até 2028, as cargas de trabalho associadas à IA sejam responsáveis por mais de 50% do consumo energético dos centros de dados. Outros impactos ambientais significativos incluem o consumo de água dirigido para os sistemas de arrefecimento desses centros, o lixo eletrónico e a extração de minerais raros para a produção de hardware. Os autores do estudo defendem a adoção de objetivos de sustentabilidade holísticos, e não apenas métricas convencionais de desempenho da inteligência artificial, como precisão e velocidade. A eficiência deve ser uma prioridade, não apenas como um compromisso, mas como um princípio fundamental de design. O consumo energético, as emissões de carbono e a pegada hídrica da IA precisam de métricas padronizadas e verificáveis. Referenciais da indústria como o “AI Energy Score” e o “Software Carbon Intensity (SCI) for AI” oferecem formas de integrar a sustentabilidade nos protocolos de governação, aquisição e conformidade. Uma IA sustentável exige uma abordagem focada no ciclo de vida, desde a extração de matérias-primas e produção de hardware até à implementação dos sistemas e ao seu descarte final. Etapas importantes incluem o prolongamento da vida útil do hardware, a otimização dos sistemas de arrefecimento e a aplicação de princípios da economia circular. A responsabilidade está amplamente distribuída, incluindo fabricantes de hardware, operadores de centros de dados, programadores de software, fornecedores de cloud, decisores políticos, investidores e consumidores. A cooperação intersectorial é essencial para uma mudança sistémica. |
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