L’impatto ambientale negativo dell’intelligenza artificiale generativa, durante tutto il suo ciclo di vita, è in crescita, e le aziende non sono in grado di monitorarlo con efficacia, arrivando per questo a mettere a rischio i propri obiettivi Esg. A evidenziarlo è il report “Developing sustainable GenAI” del Capgemini Research Institute, che mette nero su bianco alcune possibili strategie per mettere a punto strategie di Ai generativa responsabili e sostenibili.
Il trend di crescita dell’Ai Generativa
Se alla fine del 2023 soltanto il 6% delle aziende aveva già aveva integrato l’AI generativa nelle proprie funzioni e sedi aziendali, a poco meno di un anno di distanza, nell’ottobre 2024, la percentuale era sestuplicata, al 24%, grazie al contributo che questa tecnologia può dare alla crescita aziendale e all’efficienza energetica. Dal report di Capgemini emerge così che il 48% dei dirigenti è convinto che l’uso dell’AI generativa abbia determinato un aumento delle emissioni di gas serra. E le previsioni sono di un ulteriore aumento del peso delle emissioni generate dall’Ai rispetto alle emissioni totali delle organizzazioni, che passerà dal 2,6 al 4,8%. Per arginare questo fenomeno, così, le organizzazioni stanno progressivamente orientandosi verso l’utilizzo di fonti di energia rinnovabile e stanno ottimizzando la loro infrastruttura di AI.
La sostenibilità dell’Ai passa in secondo piano
Una delle criticità del processo di trasformazione in atto è che a fronte di un comparto in rapido sviluppo la rendicontazione della sostenibilità aziendale non riesca a tenere il passo: è del 12% la percentuale del campione che afferma di misurare l’impatto ambientale dovuto all’AI generativa, mentre soltanto il 38% dice di essere consapevole di tale impatto ambientale.
A guidare le organizzazioni nell’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale generativa è soprattutto la volontà di stare al passo con i competitor quanto a prestazioni, scalabilità e costi, che vengono citati come i principali indicatori per valutare le prestazioni dei modelli di Ai generativa. E soltanto il 20% dei dirigenti la considera come uno dei cinque fattori fattori chiave nella scelta o nella costruzione di modelli di AI generativa. Questo nonostante più della metà degli intervistati riconosca la sostenibilità come criterio chiave nella selezione dei fornitori.
Correre ai ripari
Per ridurre l’impatto ambientale dei modelli di Ai generativa utilizzati in azienda il 31% degli intervistati afferma di aver messo in atto azioni per integrare strategie di sostenibilità nel suo ciclo di vita: “Ad esempio – spiega Capgemini Research – più della metà sta già utilizzando modelli più piccoli e alimentando l’infrastruttura della Gen AI con fonti di energia rinnovabile, oppure sta pianificando di farlo entro i prossimi 12 mesi.
In generale, però, oltre tre imprese su quattro utilizzano soltanto modelli pre-addestrati e appena il 4% costruisce i propri modelli ex novo. A questo si aggiunge il fatto una percentuale simile trova difficile misurare l’impatto ambientale dell’AI generativa, per via della limitata trasparenza da parte dei fornitori e dell’indisponibilità di una specifica metodologia per la valutazione dell’impatto ambientale.
Servono standard a livello settoriale
“Se vogliamo che l’AI sia una risorsa in grado di generare un valore aziendale sostenibile, è necessario che si apra un dibattito a livello di mercato in merito alla collaborazione sui dati e alla definizione di standard a livello settoriale sulle modalità di rendicontazione dell’impatto ambientale dell’AI, per consentire ai dirigenti aziendali di prendere decisioni di business più informate e responsabili e di mitigare tali impatti – spiega Monia Ferrari, amministratore delegato di Capgemini in Italia – L’intelligenza artificiale ha un potenziale enorme in termini di accelerazione degli obiettivi di business e delle iniziative di sostenibilità. In questo report suggeriamo ai leader aziendali consigli pratici da seguire per sfruttare appieno queste tecnologie e ottenere un impatto positivo per le organizzazioni, la società e il pianeta”.
Il percorso verso un’AI generativa sostenibile e responsabile
Per aiutare le imprese nell’adozione di modelli di Ai Generativa che siano sostenibili e responsabili Capgemini sottolinea che sarebbe importante, prima di avviare un progetto, effettuare una valutazione approfondita sia del ritorno degli investimenti dal punto di vista finanziario, sia dell’impatto ambientale. “Sarebbe infatti opportuno verificare se è necessario ricorrere a tecnologie di AI generativa ad alto consumo energetico nei casi in cui fosse disponibile un’altra tecnologia per ottenere un risultato simile”, argomenta il report. A questo si unisce l’importanza di implementare pratiche sostenibili durante l’intero ciclo di vita dell’AI, inclusi “l’hardware, l’architettura dei modelli, le fonti energetiche per i data center e l’implementazione di politiche di utilizzo sostenibili”.
L’AI per accelerare sulla sostenibilità
Ma ci sono anche situazioni in cui l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa può essere uno strumento per velocizzare l percorso verso gli obiettivi di sostenibilità: parliamo ad esempio della reportistica Esg e della pianificazione degli scenari, dell’ottimizzazione dei materiali per alcuni settori chiave o della progettazione di prodotti sostenibili e circolari.
A questo proposito, un dirigente su tre afferma che sta già utilizzando l’AI generativa per iniziative di sostenibilità, mentre due terzi affermano di aspettarsi una riduzione di oltre il 10% delle emissioni di gas serra nei prossimi 3-5 anni grazie a iniziative aziendali sostenibili basate sull’AI generativa.
Per chi intenda utilizzare l’Ai in modo sicuro, trasparente, sostenibile ed etico sarà inoltre fondamentale scegliere modelli di governance multidisciplinari, politiche efficaci e collaborazione a livello di settore tra gli stakeholder di tutto l’ecosistema dell’AI generativa. Il 62% degli intervistati ritiene inoltre che sia necessario fissare regole precise e garantire una governance in grado di mitigare efficacemente l’impatto ambientale dell’AI generativa.
