Por: Sara Neff, socia/directora general de sostenibilidad y ESG sobre las operaciones e innovación en la nube de Microsoft.
En la Semana del Clima de Nueva York, nuestros equipos estuvieron inmersos en conversaciones sobre el uso de la IA para avanzar en la sostenibilidad y avanzar en la sostenibilidad de la IA.
Miles de líderes mundiales se reunieron en la Semana del Clima de Nueva York 2025, uno de los eventos más grandes de su tipo centrado en la acción climática. Desde las empresas y el gobierno hasta la ciencia y la sociedad civil, las conversaciones de este año reflejan tanto una urgencia compartida como un creciente sentido de posibilidad.
En todas las industrias, los líderes utilizan la IA para convertir las limitaciones en catalizadores de la innovación. Las empresas utilizan la IA para ayudar a equilibrar objetivos contrapuestos, como reducir costos e impactos ambientales, al tiempo que impulsan el crecimiento.
El caso de negocio es claro: Morgan Stanley informa que las empresas que invierten en la mitigación del riesgo climático ven rendimientos promedio de 8 veces en su inversión inicial.1 Y, según el Foro Económico Mundial, cada dólar invertido en adaptación y resiliencia climática puede generar hasta 19 dólares en pérdidas evitadas.2
IA en acción: cómo los líderes impulsan el cambio
Los desafíos de sostenibilidad a menudo abarcan funciones, geografías y horizontes temporales, y la IA ha comenzado a demostrar ser valiosa para ayudar a las personas a colaborar para resolver problemas de una alta complejidad. Por ejemplo:
- Ante inundaciones cada vez más frecuentes, la ciudad de Stuttgart necesitaba una forma más rápida de prepararse. El modelado geoespacial tradicional habría llevado meses. En cambio, al asociarse con Esri, Microsoft y NVIDIA, los planificadores urbanos construyeron un gemelo digital 3D a gran escala en solo 24 horas, una mejora del 99% en el tiempo de procesamiento. Con simulaciones impulsadas por IA, estos planificadores urbanos ahora pueden visualizar la lluvia, modelar el flujo de agua y probar estrategias de mitigación casi en tiempo real. El resultado: una respuesta más rápida, una planificación más inteligente y una ciudad más resiliente.
- En Japón, la cadena de supermercados Super Hosokawa y su socio logístico Imamura Shoji usaron Azure Databricks, Azure OpenAI y Snowflake para crear un sistema de previsión de la demanda que comparte predicciones con dos días de antelación en toda la cadena de suministro. El impacto fue inmediato: el desperdicio de alimentos se redujo en más del 50% para productos clave y los artículos de prueba superaron las expectativas, incluso durante períodos de disminución de las ventas. Estos resultados inspiran una adopción más amplia de la IA en todo el ecosistema de logística alimentaria de Japón.
- En el estado de Washington, los investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico se asociaron con Microsoft para reimaginar cómo descubrimos los materiales de las baterías de próxima generación. Por medio de IA y Azure Quantum Elements, redujeron 32 millones de posibilidades a 18 candidatos viables en solo 80 horas, un proceso que por lo general llevaría años. Este es un vistazo al futuro de la investigación y el desarrollo científicos: descubrimiento impulsado por IA, tiempo de impacto más rápido y nuevas fronteras en energía y materiales.
Avanzar en la sostenibilidad de la IA con innovaciones en refrigeración de centros de datos
A medida que se acelera la adopción de la IA, la gestión de su uso de recursos es un imperativo estratégico para permitir a los clientes y socios escalar la IA de forma responsable y competitiva. Tres áreas de inversión enfocadas para Microsoft incluyen (1) optimizar la eficiencia energética y del agua del centro de datos, (2) avanzar en materiales bajos en carbono y (3) mejorar la eficiencia energética de los servicios en la nube y de inteligencia artificial.
Las últimas tecnologías de nube e inteligencia artificial se ejecutan en chips que consumen más energía que las generaciones anteriores, y cuanta más energía pasa por un chip, más caliente se vuelve. Se espera que las futuras generaciones de chips para IA sean aún más potentes, con demandas aún mayores en los sistemas de enfriamiento en los centros de datos.
Para ayudar a abordar este problema, Microsoft ha probado con éxito un nuevo sistema de enfriamiento microfluídico con un rendimiento de enfriamiento hasta tres veces mejor que las placas frías, según las cargas de trabajo y las configuraciones involucradas. Cuando se toman las firmas de calor de los chips, podemos identificar los puntos calientes y luego grabar canales en la parte posterior de los chips de silicio para dirigir el refrigerante líquido de manera más eficiente a los puntos calientes, con el objetivo de optimizar la manera en que hacemos el enfriamiento. Estos canales son de tamaño micrométrico, similar en tamaño a un cabello humano.
Como parte del esfuerzo de creación de prototipos, el equipo utilizó IA para ayudar a optimizar un diseño bioinspirado para enfriar los puntos calientes de los chips de manera más eficiente que los canales rectos hacia arriba y hacia abajo.
La microfluídica es parte de nuestro enfoque de sistemas completos para optimizar cada parte de la nube y la pila de IA, desde los centros de datos hasta los servidores y el silicio. Debido a que el enfriamiento afecta tantos aspectos del diseño de la infraestructura en la nube, desde la densidad del servidor hasta la densidad del rack, la administración de energía y el equilibrio de carga entre servidores, estas innovaciones prometen mejoras para la sostenibilidad, así como otras métricas, como el costo, la confiabilidad, la velocidad y la consistencia.
Introducción a la IA para la sostenibilidad
El progreso de la sostenibilidad comienza con la curiosidad. Comiencen por identificar dónde su organización puede reducir el riesgo y mejorar la eficiencia, ya sea a través de una mejor visibilidad, decisiones más inteligentes sobre la cadena de suministro o nuevos flujos de valor.
Para obtener más información sobre cómo la IA puede ayudar a su organización a lograr un progreso tangible hacia sus objetivos de sostenibilidad y resiliencia, lean: Insight to Impact: Casos de uso de IA para avanzar en la sostenibilidad.
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