El desarrollo y despliegue de modelos de inteligencia artificial conlleva un alto consumo energético y un impacto ambiental significativo. A medida que la IA avanza y se integra en más ámbitos, surge la necesidad de adoptar enfoques sostenibles que optimicen el uso de recursos sin comprometer el rendimiento.
Esta guía presenta estrategias y buenas prácticas para la sostenibilidad en IA, abarcando desde la obtención y procesamiento eficiente de datos hasta el diseño y reutilización de modelos optimizados. También se exploran casos de éxito y herramientas para evaluar el impacto energético de los modelos, facilitando la toma de decisiones informadas para minimizar su huella de carbono.
A través de esta guía, se busca fomentar el desarrollo de algoritmos más eficientes y responsables con el medio ambiente, alineando la innovación en IA con los principios de sostenibilidad y eficiencia energética.
