Sürdürülebilir AI vaadi, organizasyonel zorluklardan daha ağır basmayabilir


Transform 2022’ye katılamadınız mı? İsteğe bağlı kitaplığımızdaki tüm zirve oturumlarına şimdi göz atın! Buraya bak.


Kitlesel dijitalleşmeye yönelik bir organizasyonel hareket devam ediyor ve hiçbir sektör muaf değil. Bağlı cihaz sayısının ulaşması bekleniyor 2025 yılına kadar 55,7 milyar%75’i bir IoT platformuna bağlanacak – kuruluşlar için önemli bir çevresel zorluk oluşturan bir değişim. Veri depolama ve bilgi işlem gücüne yönelik artan talep, birçok kişinin sürdürülebilirlik çabalarını sorgulamasına neden oluyor ve şu soruyu gündeme getiriyor: İşletmeler, karbon ayak izlerini büyütmeden yapay zeka (AI) ve diğer akıllı teknolojilerden nasıl yararlanabilir ve uygulayabilir?

Dijital dönüşüm ve sürdürülebilirlik arasındaki kesişimi analiz etmenin iki yönü vardır. İlk olarak, sürdürülebilirlik zorluklarını çözmek için yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini anlamak önemlidir. Ek olarak, bu yapay zeka teknolojisinin ve makinelerinin kullanımının şirketin karbon ayak izini daha sonra genişletmemesini sağlamaya ihtiyaç vardır.

Derin öğrenme algoritmaları, verileri analiz ederken muazzam miktarda güç gerektirir. Dokunulmadan bırakılırsa, bu, makinelerin kendileri büyük miktarda güç tüketirken aynı anda potansiyel çevresel sıcak noktaları belirlemek için AI tekniklerinin kullanıldığı ve böylece olumlu etkiyi dengelediği bir kısır döngü olabilir.

Burada şu soru yatıyor: Kuruluşlar, bunu yapmak için gereken enerjinin yarardan çok zarar vermemesini sağlarken sürdürülebilir yapay zekanın faydalarından nasıl yararlanabilir?

Etkinlik

MetaBeat 2022

MetaBeat, 4 Ekim’de San Francisco, CA’da metaverse teknolojisinin tüm endüstrilerin iletişim kurma ve iş yapma şeklini nasıl değiştireceği konusunda rehberlik sağlamak için düşünce liderlerini bir araya getirecek.

Buradan Kaydolun

Sürdürülebilir AI vaadini gerçekleştirmek

Teknolojinin yardımı olmadan, sürdürülebilirlik hedeflerinin ana hatlarını çizmek, sınırlayıcı ve zor bir çalışma olacaktır. Günümüzde işletmeler, özellikle dijital dönüşüm söz konusu olduğunda, iklim değişikliği riskini ölçmekle mücadele ediyor. Aslında, küresel yöneticilerin sadece %43’ü kuruluşlarının BT ayak izinin farkında olduklarını söylüyorlar. Veri analitiği ve yapay zeka, bu boşlukların nerede olduğunu anlamak için sektörler arasında anlamlı bilgiler sağladıkları ve böylece şirketlerin daha sürdürülebilir uygulamaları birleştirmelerine yardımcı olabileceği için bu zorluğa bir çözüm sunuyor.

Örneğin, kuruluşlar, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış iklim verilerini harmanlamak için öngörü panoları, veri merkezleri ve teknoloji ortamını bütünsel olarak anlamak ve odak alanlarını değerlendirmek için kıyaslamalar gibi sistemler oluşturabilir. Bu şekilde liderler, daha etkili sonuçlar elde etmek için iklim çabalarını nerede daraltmaları gerektiğini belirleyebilirler.

Tahmine dayalı analitik ve yapay zekanın sürdürülebilirlik girişimlerini ölçeklendirdiği ve aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli endüstrileri kapsayan çeşitli kullanım durumları vardır:

  • ESG izleme ve raporlama sıklığını artırmak için küresel bir ESG veri deposu kullanan ve ESG’yi ürün ve hizmetlerin temel bir parçası olarak entegre eden net sıfır bankacılığı.
  • Çiftçilik ve tarım için uydu tabanlı bir sistem, çiftlik yeteneklerinin uzaktan değerlendirilmesini sağlar ve çiftçilerin mahsul ekimlerini geliştirmelerine yardımcı olabilecek, verim tahmini ve toprak kalitesi analizi gibi bilgiler sağlamak için makine öğrenimini kullanır.
  • Birleşik bir karbondioksit veri ve analitik platformu, otomotiv üreticilerinin gerekli iş yetenekleri aracılığıyla verileri, analitiği, otomasyonu ve yapay zekayı desteklemesinin yanı sıra gelecekteki raporlama ve analitiği desteklemesi için uçtan uca tedarik zincirini ve lojistiği kapsar.
  • Enerji ve kamu hizmetleri sektöründe, bu teknoloji, nihai müşterilere güvenilir ve kesintisiz bir güç kaynağı sağlayacak olan en yüksek talebi önceden tahmin edebilir.

AI kullanımından kaynaklanan daha fazla emisyonun önlenmesi

Araştırma gösteriyor ki kuruluşların %89’unun BT donanımlarının %10’undan daha azını geri dönüştürdüğü. Bununla birlikte, bir şirket sürdürülebilir yapay zekanın tüm çevresel faydalarından gerçekten faydalanacaksa, BT’nin bu teknolojiyi kuruluşun rakibi değil, en büyük yardımcısı olarak kullanmada çok önemli bir rol oynaması gerekir.

AI makine ve teknolojisinin sürdürülebilirlik etkisini dengeleyen dört geniş alan vardır: raporlama, bulut, döngüsel ekonomi ve kodlama.

Doğru ölçümler ve raporlama, yapay zeka sistemlerinin sağlam kalmasını ve sürekli gelişmesini sağlarken, bulut sürdürülebilirliği destekler, çünkü kullanıcılar yalnızca kullanım başına altyapı için ödeme yapar ve veri merkezlerini tam eşikte çalıştırma ihtiyacını ortadan kaldırır.

Ek olarak, ürün atıklarını azaltarak, geri dönüştürerek ve yeniden kullanarak döngüsel ekonomiler oluşturmaya yönelik yatırım, karbon ayak izini doğrudan azaltır ve daha iyi kodlama uygulamaları için kapıyı açar. Kod verimsizliklerini belirleyerek ve daha iyi kodlama uygulamaları tanımlayarak — DevSecOps ESG eklentisi ile kuruluşlar, kodlama değişikliklerinin “öncesini ve sonrasını” ve bunların karbon ayak izini nasıl doğrudan etkilediğini görselleştirebilir.

Engelleri aşmak

İşletmeler arasında sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak için yapay zekayı kullanabilecekleri konusunda artan bir farkındalık olsa da, bunun ana akım uygulama haline gelmesine kadar hala alınması gereken önemli bir yol var.

Önemli bir engel Birçok BT geliştirme ekibinin hala gerekli araçlara ve standart ölçümlere erişimi olmadığı için, kuruluşların BT’lerinin karbon ayak izini ölçmekte zorlanmaları. E-posta veya veri paylaşımı gibi herhangi bir dijital etkileşimin bir karbon maliyeti vardır, ancak birçok şirket bu temas noktalarını izlemez.

Ayrıca, kuruluşların %53’ünden fazlası ile uygulama, sürdürülebilir BT için hala büyük bir zorluktur. raporlama yeşil altyapıyı kurmak için gerekli uzmanlığa sahip olmadıklarını. Bu, sürdürülebilir BT dağıtımının genel işi ve güvenlik önlemlerini olumsuz etkileyebileceği endişelerine yol açar.

Büyümek ve ölçeklenmek isteyen kuruluşlar için, anlamlı içgörüler elde etmek ve daha iyi karar vermeyi sağlamak için doğru türde veriler çok önemlidir. Gelişmiş yapay zeka ve veri analitiği, sürdürülebilirlik ve çevre koruma çabalarına odaklanılacak noktaları birleştirmek için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış çeşitli veri kaynaklarını bir araya getirmeye yardımcı olabilir. Kuruluşlar, iklim risk senaryolarındaki boşlukları değerlendirmek için verileri kullanabilir ve sera gazı emisyonlarını hesaplamak için yinelemeli olarak daha iyi modeller oluşturabilir.

Eklenen riskleri azaltmak için gerekli adımları atarken AI’nın sunduğu avantajlardan yararlanmak güçlü iş liderlerine bağlı olacaktır – ancak bu yapılması gereken bir iştir. Çevre dostu bir iş kurmak, daha yeşil bir geleceğin omurgası olarak hareket eden sürdürülebilir BT ile zamanımızın en açık çağrısıdır.

Dharmesh Mistry, Capgemini Americas’ta Teknoloji Pazar Birimi Başkanı ve Başkan Yardımcısıdır.

DataDecisionMakers

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işi yapan teknik kişiler de dahil olmak üzere uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirleri ve güncel bilgileri, en iyi uygulamaları ve veri ve veri teknolojisinin geleceğini okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’da bize katılın.

Kendi makalenize katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’tan Daha Fazlasını Okuyun


Kaynak : https://venturebeat.com/ai/does-promise-sustainable-ai-outweigh-organizational-challenges/

Yorum yapın