وضع أهداف استدامة قابلة للتحقيق في عصر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تغييرًا جذريًا في محادثة الاستدامة داخل تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة.

على مدار سنوات، أحرزت المؤسسات تقدمًا مطردًا في تحسين كفاءة عقاراتها الرقمية – من خلال دمج أعباء العمل، والانتقال إلى المنصات السحابية، ودمج الاستدامة في أطر المشتريات وإعداد التقارير. ورغم أن هذه الجهود كانت ذات مغزى، إلا أنها كانت مبنية إلى حد كبير حول نموذج للطلب يمكن التنبؤ به.

يغير الذكاء الاصطناعي هذا النموذج بالكامل.

لم تعد الحوسبة عالية الكثافة اختيارية. لقد أصبح هذا الأمر متطلبًا أساسيًا للقدرة التنافسية والابتكار، وفي بعض الحالات، البقاء التشغيلي. والتحدي الذي يواجهه مدراء تكنولوجيا المعلومات لا يتمثل في تبني هذه الفكرة، بل في كيفية القيام بذلك دون تقويض التزامات الاستدامة التي أمضت العديد من المنظمات سنوات في تأسيسها.

والحقيقة هي أن الأساليب التقليدية لتحديد أهداف الاستدامة لم تعد كافية.

ويجب أن تكون الأهداف الآن قابلة للتحقيق، وقابلة للقياس، ومرتكزة بشكل حاسم على الواقع العملي. وبخلاف ذلك، هناك خطر أن تصبح منفصلة عن استراتيجيات البنية التحتية المطلوبة لتقديم قيمة الأعمال.

الانتقال من الطموح إلى الأهداف القابلة للتحقيق عملياً

أحد المزالق الأكثر شيوعًا في استراتيجية الاستدامة هو تحديد الأهداف التي تبدو ذات مصداقية على الورق ولكنها منفصلة عن كيفية نشر التكنولوجيا واستهلاكها فعليًا.

وفي بيئة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تصبح هذه الفجوة أكثر وضوحًا.

يحتاج مدراء تكنولوجيا المعلومات إلى الابتعاد عن الالتزامات الواسعة من أعلى إلى أسفل، وبدلاً من ذلك تحديد الأهداف المضمنة في عملية صنع القرار المتعلقة بالبنية التحتية. ويعني ذلك مواءمة مقاييس الاستدامة مباشرةً مع تصميم عبء العمل وإدارة البيانات وتخطيط دورة حياة الأجهزة.

على سبيل المثال:

• تحديد الحدود المقبولة لكثافة الطاقة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، بدلاً من التعامل مع جميع العمليات الحسابية على قدم المساواة

• وضع سياسات واضحة بشأن تكرار التدريب النموذجي والاحتفاظ بمجموعة البيانات

• تضمين أهداف تمديد دورة الحياة للبنية التحتية المادية إلى جانب أهداف الأداء.

وهذه ليست التزامات تتصدر العناوين الرئيسية، ولكنها قابلة للتحقيق والتنفيذ وقابلة للتدقيق.

وفي هذا السياق، تصبح الاستدامة أقل ارتباطًا بالطموح وأكثر ارتباطًا بالانضباط الهندسي.

أبعد من التقارير القائمة على السوق

ويكمن التحدي الثاني في كيفية قياس أداء الاستدامة والإبلاغ عنه.

لا تزال العديد من المنظمات تعتمد بشكل كبير على حساب الكربون على أساس السوق، مدعومًا بشهادات الطاقة المتجددة وآليات التعويض. وفي حين أن لهذه العوامل دورًا تلعبه، إلا أنها يمكن أن تخلق صورة مضللة عن التأثير البيئي الفعلي.

ولذلك فإن التحول نحو التقارير المستندة إلى الموقع أمر ضروري.

إن فهم مكان تشغيل أعباء العمل، وكيفية توليد الطاقة في تلك المواقع، وكيف تتقلب كثافة الشبكة بمرور الوقت، يوفر انعكاسًا أكثر دقة للتأثير البيئي. كما أنه يتيح اتخاذ قرارات أكثر استنارة على المستوى المعماري.

ومع ذلك، فإن هذا يتطلب قدرًا أكبر من الشفافية مما تستطيع العديد من المنظمات الوصول إليه حاليًا.

كما تم توضيحه في المناقشات السابقة حول استدامة السحابة، غالبًا ما تفتقر التقارير على مستوى المزود إلى التفاصيل المطلوبة لإجراء تحليل مؤسسي ذي معنى. وبدون منهجيات متسقة وبيانات قابلة للمقارنة، يُترك مديرو تكنولوجيا المعلومات يعملون باستخدام التقديرات التقريبية بدلاً من المقاييس القابلة للتدقيق.

ولمعالجة هذه المشكلة، تحتاج المؤسسات إلى الجمع بين البيانات الخارجية والحوكمة الداخلية:

• ربط موضع عبء العمل ببيانات كثافة الكربون الإقليمية

• بناء أطر إعداد التقارير الداخلية التي توحد القياس عبر البيئات

• تحدي الموردين لتقديم المزيد من البيانات الدقيقة التي يمكن التحقق منها.

عندها فقط يصبح من الممكن أن تنتقل أهداف الاستدامة من الأهداف الإرشادية إلى الأهداف التي يمكن الدفاع عنها.

إعادة النظر في دورة تحديث الذكاء الاصطناعي

ربما تكون مخاطر الاستدامة الأكثر أهمية والأقل مناقشةً والمرتبطة بالذكاء الاصطناعي هي إمكانية تسريع دورات تحديث الأجهزة.

تؤدي متطلبات الأداء لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي إلى الاعتماد السريع على البنية التحتية المتخصصة، وخاصة البيئات كثيفة الاستخدام لوحدة معالجة الرسومات. وفي حين أن هذا يوفر مكاسب واضحة في القدرات، فإنه يخلق أيضًا إغراءً للتقاعد المبكر للأصول الموجودة لصالح منصات جديدة ومحسنة.

وهذا هو المكان الذي يجب أن تأخذ فيه استراتيجية الاستدامة وجهة نظر أكثر توازناً.

يعد الكربون المتجسد المرتبط بتصنيع الأجهزة الجديدة كبيرًا. وفي العديد من الحالات، تفوق التكلفة البيئية للاستبدال المبكر مكاسب الكفاءة التشغيلية التي توفرها المعدات الأحدث.

وبالتالي فإن إطالة عمر البنية التحتية القديمة، حيثما كان ذلك مناسبا، يصبح أداة حاسمة الأهمية.

وهذا لا يعني مقاومة الابتكار أو المساس بالأداء. وهذا يعني اعتماد نهج أكثر دقة:

• فصل أعباء العمل بحيث يتم تشغيل حوسبة الذكاء الاصطناعي عالية الكثافة على منصات محسنة، بينما تظل المهام الأقل كثافة على البنية التحتية الحالية

• تحديد فرص إعادة التوزيع بدلاً من الاستبدال بالجملة

• دمج تمديد دورة الحياة والتخطيط الانتقالي في استراتيجيات الشراء والتحديث.

ومن الأهمية بمكان أن تحتاج المنظمات أيضًا إلى النظر في ما يحدث عند نقطة التحول.

إن القرارات التي يتم اتخاذها عند نهاية عمرها الافتراضي ــ سواء أعيد توزيع الأصول، أو إعادة استخدامها، أو سحبها قبل الأوان ــ تخلف تأثيراً مباشراً، لا يحظى بالتقدير الكافي في كثير من الأحيان، على أداء الاستدامة بشكل عام. وفي كثير من الحالات، تمثل هذه اللحظات إحدى النقاط القليلة في دورة حياة البنية التحتية حيث يمكن قياس النتائج والتحقق منها وتدقيقها بشكل كامل، بدلاً من استنتاجها.

إن تجاهل هذه المرحلة يهدد بتقويض استراتيجيات الاستدامة ذات النوايا الحسنة.

الاستدامة كعامل تمييز

في حين أن الكثير من محادثات الاستدامة يتم تأطيرها من حيث تخفيف المخاطر أو الامتثال، إلا أن هناك فرصة متزايدة للمؤسسات لاستخدامها كأداة تمييز حقيقية.

وينطبق هذا بشكل خاص على القطاعات التي يركز فيها العملاء والمنظمون والمستثمرون بشكل متزايد على الأداء البيئي الذي يمكن التحقق منه.

الكلمة الأساسية هنا يمكن التحقق منها.

ستكون المنظمات التي يمكنها إثبات ما يلي في وضع أقوى بكثير من تلك التي تعتمد على المطالبات رفيعة المستوى أو السرد القائم على التعويض:

• توافق واضح بين استراتيجية البنية التحتية وأهداف الاستدامة

• منهجيات إعداد التقارير شفافة وقابلة للتدقيق

• الإدارة المسؤولة للتكنولوجيا عبر دورة حياتها الكاملة، بما في ذلك كيفية نقل الأصول وإعادة نشرها وإيقافها.

ومن الناحية العملية، غالبًا ما يتم التحكم في هذا الأمر.

قد تكون لدى الشركات رؤية محدودة للبنية التحتية الأولية التي يديرها مقدمو الخدمات على نطاق واسع، لكنها تحتفظ بالسيطرة المباشرة على كيفية إدارة ممتلكاتها التكنولوجية، لا سيما في نقاط التحديث وإعادة النشر ونهاية العمر الافتراضي.

وتوفر نقاط المراقبة هذه أساساً ملموساً لبناء استراتيجيات الاستدامة التي لا تتسم بالمصداقية فحسب، بل ويمكن الدفاع عنها تحت التدقيق.

وفي بيئة يتسارع فيها اعتماد الذكاء الاصطناعي، يصبح هذا المستوى من المساءلة بمثابة تمييز ذي معنى.

تحول في المساءلة

في نهاية المطاف، يتطلب التحرك نحو البنية التحتية المستدامة للذكاء الاصطناعي تحولا في كيفية فهم المسؤولية.

لم يعد كافيًا النظر إلى الاستدامة كوظيفة لمشغل مركز البيانات أو مزود السحابة وحده. فالشركات نفسها تشارك بنشاط في زيادة الطلب وصياغة النتائج.

كما تمت مناقشته في سياق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، فإن التأثير البيئي هو النتيجة التراكمية لعدد لا يحصى من القرارات الفردية، بدءًا من تصميم عبء العمل إلى الاحتفاظ بالبيانات إلى دورات تحديث الأجهزة.

والأهم من ذلك، أن بعضًا من أكثر هذه القرارات تأثيرًا تحدث في نقاط انتقالية خلال دورة الحياة.

إن مدة الاحتفاظ بالأصول، ومدى فعالية إعادة توزيعها، وكيف يتم سحبها في نهاية المطاف، ليست اعتبارات هامشية. إنها أساسية لتحديد ما إذا كان من الممكن تحقيق أهداف الاستدامة وإثباتها بشكل واقعي.

وهذه أيضًا هي المجالات التي تتمتع فيها المنظمات بأكبر قدر من السيطرة.

ولذلك فإن لمديري تكنولوجيا المعلومات دوراً حاسماً يلعبونه.

ليس في الحد من الابتكار، ولكن في ضمان تقديم الابتكار مع الفهم الكامل لآثاره. ليس فقط في الإنتاج، ولكن عبر دورة الحياة الكاملة للتكنولوجيا التي تمكنه.

خاتمة

إن التوتر بين تبني الذكاء الاصطناعي والاستدامة حقيقي، لكنه ليس مستحيلا.

ومن خلال التركيز على أهداف قابلة للتحقيق وذات أسس تشغيلية، والتحرك نحو إعداد تقارير أكثر دقة وشفافية، وإلقاء نظرة على دورة حياة البنية التحتية، يمكن للمؤسسات التغلب على هذا التحدي بفعالية.

ومن خلال القيام بذلك، فإنهم لا يحميون التزاماتهم المتعلقة بالاستدامة فحسب، بل يخلقون فرصة للتميز.

لأنه في عالم يعتمد على الذكاء الاصطناعي، لن يكون كافيًا إظهار ما يمكن أن تفعله بنيتك التحتية.

وعلى نحو متزايد، سيتم الحكم على المنظمات أيضًا بناءً على مدى المسؤولية التي تختارها لإدارتها.

بالنسبة للمؤسسات التي تسعى إلى تعزيز هذا الجانب من استراتيجيتها، فإن مواءمة قرارات البنية التحتية مع ممارسات التخلص الآمنة القوية من أصول تكنولوجيا المعلومات يمكن أن توفر أساسًا عمليًا لتحقيق نتائج الاستدامة القابلة للتدقيق.