Intelligenza artificiale, costi ambientali, obiettivi Esg: un dilemma?

scritto da il 12 Settembre 2023

Post di Sammy Zoghlami, Senior Vice President EMEA di Nutanix – 

Oggi le pressioni sulle aziende e istituzioni a livello globale per il raggiungimento degli obiettivi Net Zero sono in aumento. Inoltre, la maggior parte dei responsabili IT si trova ad affrontare l’ulteriore sfida di tenere il passo con le richieste delle nuove tecnologie, il che significa cercare costantemente un equilibrio per consentire alle persone di lavorare e di ottenere prestazioni migliori, affrontando al contempo la conformità ESG.

L’automazione domina ormai il pensiero dei responsabili acquisti IT. Ad esempio, recentemente il fondatore di Microsoft Bill Gates ha parlato dell’enorme potenziale degli assistenti basati su intelligenza artificiale (AI), suggerendo che le aziende sono in corsa per il loro sviluppo e che ciò potrebbe rimodellare il panorama digitale. Ha inoltre aggiunto che questi assistenti potrebbero cambiare radicalmente le abitudini quotidiane di vita e di lavoro di tutti noi. Un esempio lo abbiamo già visto con ChatGPT, mentre Microsoft si è già mossa in questa direzione con l’annuncio del suo assistente AI Copilot per Microsoft 365.

Intelligenza artificiale e automazione: dalla produttività ai costi ambientali

Il punto è che l’automazione è interessante per le aziende in termini di produttività, efficienza e per colmare la carenza di competenze, ma può avere un costo, sia finanziario che ambientale. Come ha sottolineato Gartner nelle sue 10 previsioni strategiche per il 2023, l’ intelligenza artificiale comporta un maggiore rischio di sostenibilità. Entro il 2025, si legge, “l’AI consumerà più energia della forza lavoro umana, annullando i potenziali risparmi in termini di riduzione delle emissioni”.

Quest’anno, il rispetto degli obiettivi ESG è, secondo Deloitte, un tema sempre più presente nei consigli di amministrazione, per cui sarà fondamentale capire come le aziende riusciranno a bilanciare questo aspetto con l’aumento delle esigenze di automazione. Il cloud computing è ovviamente centrale per l’abilitazione degli strumenti di intelligenza artificiale nelle aziende.

Come ha recentemente rivelato Gartner nella sua ricerca, la spesa globale per il cloud dovrebbe raggiungere circa 600 miliardi di dollari quest’anno, trainata principalmente da tecnologie emergenti come l’ intelligenza artificiale generativa. Sid Nag, vice president analyst di Gartner, afferma che l’AI generativa richiede “capacità di elaborazione potenti e altamente scalabili per elaborare i dati in tempo reale” e che il cloud offre “la soluzione perfetta”.

Il periodo di massimo splendore del cloud

Il cloud continua a essere accusato di essere dannoso per l’ambiente e non aiutare le aziende a raggiungere i loro obiettivi ESG. In realtà, il settore del cloud è stato uno dei più attivi nel cercare di aumentare l’efficienza e ridurre l’impatto ambientale. La domanda di servizi cloud è tale che, inevitabilmente, è difficile tenere il passo. Aggiungere altri rack in un data center è una soluzione a breve termine, ma non una risposta a lungo termine, soprattutto considerando l’aumento della richiesta di energia per gestire la maggiore automazione.

La sfida della sostenibilità

Il nostro recente report Nutanix Enterprise Cloud Index (ECI) indica che l’85% dei 1.450 responsabili delle decisioni IT a livello globale ha dichiarato che il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità aziendale rappresenta per loro una sfida. Sebbene quasi tutti (92%) abbiano affermato che la sostenibilità è una questione molto più importante rispetto a un anno fa, esiste chiaramente una discrepanza tra ciò che le aziende vogliono ottenere e il modo in cui lo fanno.

intelligenza artificiale

Immagine di Sigmund via Unsplash

Le nostre ricerche mostrano che la maggior parte delle aziende utilizza più di un tipo di infrastruttura IT, sia che si tratti di una combinazione di cloud privati e pubblici, di più cloud pubblici o di un data center on-premise, insieme a un data center in hosting. Questa tendenza è destinata a crescere ma le infrastrutture miste creano nuove sfide in termini di gestione. Data la maggiore complessità, le aziende hanno bisogno di un luogo unico e unificato per gestire le applicazioni e i dati nei diversi ambienti, per ridurre i costi ma anche per misurare gli impatti.

Ripensare il panorama

Come suggerisce Atlantic Ventures nel report Improving sustainability in data centers, la domanda di energia richiesta dai data center rimane molto elevata e genera grandi quantità di emissioni di anidride carbonica. Il consumo energetico è un fattore importante per misurare le prestazioni ambientali dei data center, ma il metodo tradizionale è ora messo in discussione.

Come evidenziato in questo documento, l’indicatore PUE (Power Usage Efficiency) come strumento di misurazione sta perdendo valore. Ha ancora senso come metrica di miglioramento interno, ma non è altrettanto utile quando si tratta di confronti con l’esterno.

Intelligenza artificiale e obiettivi ESG, come prepararsi

Di base, i cambiamenti devono essere apportati a livello di rack. La modernizzazione dell’infrastruttura inizia con le infrastrutture iperconvergenti (HCI), che riducono le “parti mobili” e quindi il fabbisogno energetico. Ciò significa anche meno complessità, sia in termini di strutture cloud che di gestione dei dati. In questo modo si otterranno i risultati più diretti.

Per qualsiasi azienda che intenda adottare applicazioni di intelligenza artificiale e automazione, è fondamentale affrontare subito la complessità dell’infrastruttura. La gestione dei data center è un’attività sempre più specializzata e, poiché sono richiesti sempre più dati in tempo reale, le sfide per le aziende non fanno che aumentare. Con i partner giusti e l’infrastruttura più efficiente, qualsiasi azienda può considerarsi pronta per l’AI senza sacrificare gli obiettivi ESG.