No se puede gestionar lo que no se mide. La mayoría de las organizaciones no tienen visibilidad del consumo de energía ni de las emisiones de carbono de sus sistemas de IA, lo que hace imposible identificar oportunidades de optimización o realizar un seguimiento del progreso hacia los objetivos de sostenibilidad. Implemente herramientas y marcos de trabajo que monitoreen métricas clave de eficiencia, como tokens procesados por kilovatio-hora, solicitudes de inferencia por unidad de energía consumida, tiempo de respuesta del modelo frente a la carga computacional y emisiones de carbono por interacción del usuario. Realice un seguimiento tanto de los KPI de impacto ambiental (consumo de energía por tarea, reducción de la huella de carbono, porcentaje de uso de energía renovable) como de los KPI de aumento de productividad (reducción del tiempo de realización de tareas, horas humanas ahorradas, mejoras en la eficiencia de la automatización de procesos) junto con las métricas de rendimiento tradicionales como precisión y latencia.
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