di Matteo Castelnuovo | 21/08/2023
Nell'ultimo anno abbiamo assistito a enormi progressi nella tecnologia dell'intelligenza artificiale, eppure le sfide da superare, prima di poter ottenere casi d'uso di IA di livello produttivo in ambito aziendale, sono ancora molte, come emerso chiaramente dai risultati della Global Tech Trends Survey (GTTS) 2023 di Equinix.
Nell'indagine, infatti, il 42% dei leader IT globali ha dichiarato di non essere sicuro della capacità della propria infrastruttura di adattarsi al crescente utilizzo dell'IA, e al contempo molti hanno espresso una simile mancanza di fiducia nelle loro strategie di sostenibilità. Meno della metà (47%) dei rispondenti al report, sotto questo punto di vista, si è detta fiduciosa che la propria azienda possa soddisfare la domanda dei clienti di pratiche più sostenibili.
Un connubio di risposte che, sempre di più oggi, sottolinea come questi due ambiti siano strettamente collegati. Una connessione su cui abbiamo voluto ragionare meglio proprio attraverso un recente white paper realizzato da Equinix, di cui vi proponiamo una sintesi commentata di seguito, anche in vista della prossima edizione di AIXA - Artificial intelligence Expo of Applications - il grande evento sul mondo dell'intelligenza artificiale e delle sue applicazioni per il business, organizzato da Business International - Fiera Milano presso l'Allianz MiCo - Milano Convention Centre e previsto il 8 e 9 novembre 2023 all'interno della grande fiera dedicata alla Digital Transformation, che al suo interno vedrà la presenza degli eventi colocalizzati di On|Metaverse Summit e Biz Bang.
Secondo gli analisti americani, infatti, non è una coincidenza che ci sia una significativa sovrapposizione tra queste preoccupazioni: molti dei modelli di IA che hanno conquistato le prime pagine dei giornali negli ultimi mesi si sono rivelati piuttosto avidi di energia, tanto che rendere questi modelli più efficienti è diventata una priorità assoluta. Per questa ragione Equinix ha parlato con esperti del settore per conoscere il loro punto di vista su come l'IA e la sostenibilità si influenzino reciprocamente, come le aziende possano utilizzare l'IA per portare avanti le proprie strategie di sostenibilità e come possano bilanciare i loro obiettivi di sostenibilità con i requisiti energetici delle tecnologie emergenti come l'IA. Interrogata sul tema, Sally Eaves, Axpire Principal Impact & Philanthropy Advisor e Forbes Technology Council Member, ha dichiarato: “Esistono una miriade di modi per applicare l'intelligenza artificiale alla sostenibilità ambientale. Una possibilità poco esplorata è quella di migliorare la qualità dell'aria all'interno dello spazio fisico di un'organizzazione. Per contestualizzare questo aspetto, i dati dell'Organizzazione Mondiale della Sanità mostrano che il 99% della popolazione mondiale respira aria che supera i limiti delle linee guida per gli inquinanti”. Un dato che sembra assurdo, ma che delinea molto bene il contesto ambientale terrificante in cui ogni giorno viviamo da anni ormai. “Il rilevamento precoce degli inquinanti – ha proseguito l’esperta – è fondamentale. I depuratori d'aria con funzionalità AI integrate possono monitorare e registrare i dati ambientali, compresa la qualità dell'aria in tempo reale. Ciò consente un adattamento agile dell'efficienza di filtrazione, con molteplici vantaggi per la salute e la produttività dei dipendenti”. Non si tratta solo di questo, però. “Un altro esempio – ha incalzato la manager – è l'applicazione dell'IA per ottimizzare la produzione e la gestione della domanda e dell'offerta di energia rinnovabile. Le capacità predittive dell'IA consentono un'intelligenza attiva e ottimizzano l'efficienza riducendo i costi e gli sprechi di carbonio. I progressi nelle previsioni meteorologiche grazie all'IA ne sono una dimostrazione”. Seguendo il ragionamento di Eaves, anche Jon Lin, Executive Vice President and General Manager, Data Center Services di Equinix, ha detto di essere d’accordo con questo. “L'intelligenza artificiale – ha evidenziato il C-level – può generare efficienze in un'intera organizzazione e nella sua supply chain. Dal suo impiego possono scaturire insight sui pattern di utilizzo dell’energia, si possono abilitare diversi livelli di manutenzione predittiva, prevenendo in modo proattivo i guasti alle apparecchiature, ottimizzando la programmazione della manutenzione e riducendo le riparazioni e gli interventi di emergenza non necessari”. In questo senso, ovviamente, la raccolta, gestione ed elaborazione del dato è fondamentale. “L'analisi della carbon footprint – ha aggiunto Lin – può infine calcolare e tracciare le emissioni, identificandone i punti critici e fornendo raccomandazioni per una maggiore riduzione delle emissioni di carbonio”. Nonostante questo, però, il manager ha voluto porre l’attenzione anche su un aspetto molto importante. “Dal momento che queste tecnologie emergenti richiedono, tuttavia, molta più energia, è opportuno considerare i loro vantaggi in rapporto alle carbon footprint”.
Un elemento statistico e proporzionale molto importante, quello sottolineato da Lin, che ci porta a consederare anche l’adozione di intelligenza artificiale in termini ESG. Secondo Matthew Sekol, Global ESG and Sustainability Industry Advocate di Microsoft, infatti, “la maggior parte delle aziende utilizza sistemi che non sono stati creati per la comunicazione di dati ambientali, sociali e di governance (ESG). Per ottenere questi dati, le aziende devono modernizzare le applicazioni aziendali principali e abbattere i silos interni per comprendere al meglio le proprie operazioni e la catena del valore. Una volta che questi sistemi fanno emergere i dati, le aziende possono aggiungere l'intelligenza artificiale per trovare nuove connessioni tra i sistemi e i processi aziendali”. Il problema, se vogliamo, però, è che soddisfare i requisiti energetici dell'IA e di altre tecnologie emergenti è una sfida enorme. “Come la cybersecurity, la parzialità dei dati, l'IA responsabile e altri principi di governance basati sulla tecnologia – ha indicato l’esperto –, anche la sostenibilità è un aspetto che i team tecnologici devono considerare nell'ambito dell'implementazione, delle operazioni e della manutenzione”. Anche perché se il consumo di energia si riduce all'efficienza, questa richiede una considerazione di requisiti più ponderata e attenta. “Si sta lavorando molto per prendere i modelli esistenti e ottimizzarli per l'efficienza e gli ambienti low-compute – ha spiegato Chris Penn, cofondatore e Chief Data Scientist, TrustInsights.ai –. Per esempio, guardiamo ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, LLaMa e PaLM 2, che alimentano servizi come ChatGPT e Bard. Fino al rilascio di LLaMa di Meta, i produttori di modelli come OpenAI si sono concentrati su modelli più grandi e potenti, ma quando Meta ha reso disponibile LLaMa, la comunità open-source ha iniziato a pensare... più in piccolo”. Al momento, infatti, dopo questi nuovi rilasci, si è diffusa la convinzione nella community degli esperti IT che gli LLM potrebbero essere eseguiti su computer portatili di largo consumo o persino su un dispositivo piccolo come il Raspberry Pi. “Grazie a tecniche come gli adattatori a basso rango e la quantizzazione – ha proseguito il manager –, gli sviluppatori open-source sono riusciti a ridurre drasticamente le dimensioni e i requisiti energetici dei modelli basati su LLaMa, a scapito di uno o due punti percentuali di precisione. Per questo, le aziende dovrebbero guardare al movimento open-source il più possibile e pensare a rendere i modelli di IA non solo efficaci, ma anche più efficienti”. Un percorso che sembra ancora lungo, ma su cui le organizzazioni globali e i player di mercato locali stanno ponenedo sempre più attenzione, al fine di raggiungere quella sostenibilità che diventa giorno dopo giorno una necessità imprescindibile per chiunque, in qualsiasi settore e a qualsiasi livello. “In quest’ottica – ha concluso Christopher Wellise, Vice president, Global Sustainability di Equinix –, le aziende dovrebbero cercare di lavorare con fornitori che costruiscono infrastrutture efficienti e le alimentano con energia verde. Investire nelle energie rinnovabili per rendere più ecologica la rete è fondamentale per sostenere il crescente fabbisogno energetico. Inoltre, le aziende possono utilizzare i servizi digitali per gestire le operazioni aziendali, massimizzando l'efficienza energetica”.
