Il punto di vista di Mei Dent, Chief Technology and Product Officer di TeamViewer
L’intelligenza artificiale è diventata la forza tecnologica trainante della nostra epoca, ma la sua rapida diffusione comporta il rischio di una potenziale crisi energetica che non riguarda solo i settori che fanno un uso intensivo di dati. L’impatto colpirà l’economia mondiale, obbligando i vertici aziendali a prendere decisioni più consapevoli in merito all’impatto ambientale determinato dalle tecnologie che intendono adottare.
IA e sostenibilità: trovare l’equilibrio tra innovazione e clima
I sistemi di intelligenza artificiale di ultima generazione richiedono livelli di energia senza precedenti, sia per l’addestramento sia per l’uso quotidiano, e la domanda non mostra segnali di rallentamento. Ogni progresso in termini di prestazioni, dai modelli più ampi e sofisticati alle applicazioni sempre più reattive — comporta l’espansione di data center e infrastrutture dedicate. La sfida principale è che la maggior parte di questi impianti resta legata ai combustibili fossili: attualmente circa il 60% dell’energia consumata dai data center proviene da fonti non rinnovabili, un dato che pone una sfida significativa per le aziende che si dichiarano impegnate a ridurre il proprio impatto ambientale.
Le aziende presto dovranno scegliere se puntare sull’espansione delle proprie soluzioni di intelligenza artificiale o rispettare gli impegni climatici assunti nei confronti di clienti e comunità di riferimento. Eppure, è proprio questa tensione che può spingere significativi progressi nelle energie rinnovabili; sono già in corso innovazioni importanti per i sistemi di raffreddamento avanzati, l’efficienza delle infrastrutture di calcolo e la crescente domanda di intelligenza artificiale potrebbe imprimere un’ulteriore accelerazione.
I contesti territoriali plasmano il futuro dell’IA
Accanto alle sfide energetiche, nello scenario internazionale, i governi stanno ridefinendo il quadro normativo, per introdurre regole precise sulla gestione e sull’elaborazione dei dati, unitamente a standard più severi per abbattere le emissioni di carbonio delle infrastrutture. Cambiamenti che incideranno non solo sulle modalità di adozione dell’intelligenza artificiale, ma anche sui contesti geografici in cui sarà possibile farlo.
Con l’entrata in vigore di nuove regole, l’esperienza dell’IA comincerà a variare in modo significativo da area geografica ad area. L’accesso a fonti energetiche sostenibili, gli impegni territoriali sulle emissioni e la stabilità delle reti diventeranno fattori chiave nel decidere quali servizi di IA potranno operare in ciascuna regione del mondo. La sovranità dei dati, un tempo considerata un mero vincolo amministrativo, assumerà invece un ruolo strategico nella definizione delle roadmap delle soluzioni di intelligenza artificiale.
Sviluppare strategie per un’IA attenta al consumo energetico
Per le organizzazioni che vogliono integrare l’intelligenza artificiale in modo strategico, questo è il momento di rivedere i propri piani energetici a lungo termine. È essenziale valutare con attenzione gli obiettivi di sostenibilità dei fornitori di data center e richiedere piani concreti e misurabili per ridurre la dipendenza dai combustibili fossili. Allo stesso tempo, le architetture di IA devono essere progettate tenendo conto delle restrizioni a livello territoriale, invece di presupporre che tutte le aree geografiche abbiano le stesse risorse di calcolo.
Per Mei Dent, Chief Technology and Product Officer di TeamViewer, la crisi energetica legata all’intelligenza artificiale per certi aspetti è già una realtà perché inizia a condizionare le scelte strategiche in tutto il settore tecnologico. Se chi guida il settore saprà rispondere a questa sfida con prontezza e lungimiranza, questo momento potrà dare l’impulso a scoperte capaci di trasformare l’IA da fattore “energivoro” a motore di innovazione sostenibile. Le realtà che avranno il coraggio di affrontare oggi queste criticità saranno le stesse che domani avranno il vantaggio competitivo necessario per sviluppare sistemi di IA resilienti, efficienti e pronti a durare nel tempo.
