W dobie szybko rozwijających się technologii Smart Home coraz więcej użytkowników poszukuje rozwiązań, które pozwolą na wygodne i centralne zarządzanie inteligentnymi urządzeniami w domu. Połączenie bramki FRITZ!Smart Gateway z głośnikami Amazon Echo i asystentem Alexa to prosty sposób na wprowadze...
Jak wynika z opublikowanego przez Fortinet dokumentu „2023 Cloud Security Report”, w chmurze publicznej znajduje się już ponad połowa danych prawie 40% ankietowanych przedsiębiorstw. W ciągu najbliższych 12-18 miesięcy odsetek tych firm zwiększy się do 58%, co spowoduje, że wyzwań związanych z zabezpieczani...
Według analityków IDC pod koniec ubiegłego roku funkcjonowało już pół miliarda aplikacji. Ich rosnąca liczba oraz złożoność udostępnianych przez nie API - interfejsów programistycznych aplikacji - sprawia, że aplikacje stają się one coraz bardziej atrakcyjnym celem dla cyberprzestępców, kt&o...
Organizacje, które zastanawiają się nad tym, czy i kiedy wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję (Generative Artificial Intelligence, GenAI) do swoich działań operacyjnych (Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps), stają przed licznymi wyzwaniami. GenAI znajduje dziś zastosowanie niemal wszędzie, co s...
Rewolucja kontenerowa przyniosła nie tylko zwinność, ale i nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa infrastruktury. Tym kwestiom poświęcono nowy dokument techniczny "Container Security in VMware Tanzu Platform. A Guide for InfoSec Teams", który pełni rolę kompleksowego przewodnika po tym, jak platforma Tanzu wdra...
Stworzony w 2005 roku, Endpoint Central (wcześniej znany jako Desktop Central) miał na celu zrewolucjonizowanie sposobu, w jaki firmy zarządzają swoim IT. Przez prawie dwie dekady rozwijał się wraz z dynamicznie zmieniającymi się potrzebami nowoczesnych przedsiębiorstw. Jest dowodem na siłę nieustannej innowacji, oferu...
Rosnące tempo wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji otwiera przed firmami nowe możliwości, ale przynosi też wyzwania związane z monitorowaniem jej wpływu na środowisko. Z raportu Capgemini Developing Sustainable Gen AI wynika, że aż 80% organizacji zwiększyło swoje inwestycje w Gen AI w ostatnim roku, jednak jedynie 12% mierzy jej ślad środowiskowy. Brak odpowiedniego nadzoru może w dłuższej perspektywie utrudnić realizację celów ESG.
Raport pokazuje również, że Gen AI bardzo szybko staje się elementem codziennego funkcjonowania biznesu. Wśród ankietowanych aż 62% osób zarządzających deklaruje prowadzenie pilotaży rozwiązań opartych na generatywnej AI. Kolejne 32% przedsiębiorstw udostępniło jej możliwości wybranym zespołom, a 6% wdrożyło Gen AI w większości obszarów działalności. Mimo rosnącej skali wykorzystania, aspekt środowiskowy wciąż rzadko wpływa na wybór technologii - jedynie 27% liderów porównuje zużycie energii poszczególnych modeli, a tylko 20% zalicza ten parametr do pięciu kluczowych kryteriów przy wyborze lub budowie rozwiązań opartych na Gen AI.
"Organizacje dopiero zaczynają włączać aspekty zrównoważonego rozwoju do pełnego cyklu życia Gen AI: dziś 31% firm deklaruje, że podjęło pierwsze kroki w tym kierunku. W miarę jak modele stają się coraz bardziej złożone i powszechnie stosowane, umiejętne zarządzanie zarówno kosztami finansowymi, jak i środowiskowymi będzie kluczowe dla ich skalowania" - podkreśla Maciej Małecki, Programmer Architect w Capgemini Polska.
Nie możesz zarządzać czymś, czego nie mierzysz
Choć świadomość rosnącego wpływu GenAI na środowisko jest wysoka, jedynie 12% organizacji monitoruje go w sposób aktywny.
"Pozytywny jest fakt, że większość organizacji, które nie prowadzą w tej chwili pomiarów, planuje rozpocząć je w ciągu najbliższych 12-24 miesięcy. Warto jednak pamiętać, że taki monitoring to dopiero pierwszy krok. Powinien on prowadzić do transparentnego ujawniania danych i wyznaczania realnych celów redukcji emisji. Tymczasem spośród firm, które już mierzą ślad Gen AI, tylko 28% publikuje dane dotyczące zużycia energii i emisji, a zaledwie 24% wyznaczyło konkretne cele redukcyjne" - zauważa Maciej Małecki z Capgemini Polska.
Zdaniem badanych największą przeszkodą w dokładnym pomiarze i raportowaniu wpływu Gen AI pozostaje niewystarczający dostęp do danych - aż 74% liderów uważa, że brak informacji ze strony dostawców modeli Gen AI utrudnia dokładny pomiar emisji i zużycia energii. Firmy oczekują, że sektor technologiczny zaangażuje się w stworzenie standardów i narzędzi ułatwiających rzetelne raportowanie środowiskowego wpływu Gen AI.
Co można zrobić już dziś
Ograniczenie rosnącego śladu ekologicznego generatywnej sztucznej inteligencji wymaga kompleksowego podejścia i konkretnych działań. Według raportu skuteczne strategie opierają się na kompleksowych działaniach - od racjonalnego wyboru technologii po wykorzystanie odnawialnych źródeł energii w infrastrukturze IT. Ważnym elementem jest stosowanie tzw. hybrydowej inteligencji - połączenia różnych technologii, takich jak tradycyjna AI, Gen AI, automatyzacja czy robotyka. Dzięki temu możliwe jest ograniczenie zużycia mocy obliczeniowej i zastosowanie Gen AI tylko tam, gdzie naprawdę przynosi przewagę.
Firmy coraz częściej optymalizują swoje działania, stawiając na mniejsze modele językowe (SLM), które są tańsze w utrzymaniu, szybsze i bardziej zasobooszczędne. Na znaczeniu zyskują również techniki takie jak prompt caching, pozwalające dzięki optymalizacji zapytań ograniczyć zużycie energii oraz obniżyć koszty operacyjne. Ważnym elementem zrównoważonego podejścia jest także korzystanie z „zielonej” infrastruktury - centrów danych zasilanych energią odnawialną i projektowanych z myślą o maksymalnej efektywności energetycznej.
Raport Developing Sustainable Gen AI jasno wskazuje, że choć generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób działania firm, jej ślad środowiskowy rośnie szybciej, niż większość organizacji jest w stanie go monitorować. Odpowiedzialne wykorzystanie tej technologii oznacza świadome decyzje - od wyboru energooszczędnych modeli po transparentne raportowanie ich wpływu, dzięki czemu rozwój sztucznej inteligencji może stać się bardziej zrównoważony.
Źródło: Capgemini
