Salesforce, en colaboración con Hugging Face, Cohere y la Universidad Carnegie Mellon, anunció el lanzamiento de AI Energy Score, una innovadora herramienta de análisis comparativo que facilita a los desarrolladores y a quienes utilizan inteligencia artificial valorar, reconocer y contrastar el uso de energía de los modelos de IA.
AI Energy Score busca esclarecer el efecto ambiental de los modelos de inteligencia artificial. Tal como ENERGY STAR cambió las directrices de eficiencia energética para equipos y dispositivos, esta propuesta crea un estándar definido y confiable para la sostenibilidad en estos modelos.
AI Energy Score tuvo su presentación en la Cumbre de Acción de IA, en la que se congregaron líderes de más de 100 naciones, representantes del sector privado y miembros de la sociedad civil para implementar la IA con fines benéficos. Al mejorar la transparencia, la calificación puede fomentar la elección del mercado hacia modelos efectivos y alentar el avance sostenible de esta tecnología.
Reconocida por el Gobierno de Francia y el Foro de la Paz de París por su capacidad transformadora, la puntuación energética de la inteligencia artificial en AI Energy Score abarca:
- Clasificaciones energéticas estandarizadas: Un modelo uniformizado para evaluar y contrastar la eficacia energética de los sistemas de inteligencia artificial.
- Tabla pública de anuncios: Una lista exhaustiva que presenta los resultados de 10 actividades habituales de inteligencia artificial (incluyendo la creación de texto, la producción de imágenes y el resumen) llevadas a cabo por 166 modelos, como SFR-Embedding, xLAM y SF-TextBase de Salesforce.
- Portal de evaluación comparativa: Una herramienta donde es posible presentar modelos de inteligencia artificial, ya sean de uso abierto o personalizados, para su valoración y posterior inclusión en un sistema de clasificaciones. Los modelos de acceso público pueden ser examinados de manera automática, mientras que los modelos restringidos se pueden analizar en un entorno de pruebas protegido.
- Etiqueta de uso energético reconocible: Una nueva clasificación de 1 a 5 estrellas que mide la eficiencia energética de estos modelos, donde cinco estrellas representan la máxima eficiencia. Esto facilita a desarrolladores y usuarios identificar y seleccionar fácilmente las opciones más sostenibles. Una vez que se realiza la clasificación, se pueden crear etiquetas estandarizadas para mostrar la puntuación energética de los modelos, incluyendo recomendaciones sobre cómo presentar adecuadamente la etiqueta para alcanzar visibilidad e impacto.
Cabe recordar que, en septiembre de 2024, Salesforce presentó Agentforce, la capa agéntica de la plataforma de la compañía para desplegar agentes autónomos de IA en diversas funciones empresariales. Agentforce brinda herramientas para crear y personalizar agentes, así como una biblioteca de competencias listas para usar en ventas, servicios, marketing, comercio, Tableau, Slack, etc.
Agentforce ha sido diseñado con enfoque en la sostenibilidad, proporcionando un rendimiento excepcional y al mismo tiempo reduciendo el impacto en el medio ambiente. A diferencia de los sistemas de inteligencia artificial personalizables, que necesitan un gran gasto energético para capacitar modelos específicos para cada cliente, esta herramienta se optimiza desde el inicio, eliminando la necesidad de un proceso de entrenamiento costoso que produzca elevadas emisiones de carbono.
Su arquitectura agéntica va más allá de la dependencia de un único modelo lingüístico de gran tamaño (LLM), utilizando en cambio modelos lingüísticos compactos y eficaces en combinación con razonamiento proactivo y otras tecnologías de inteligencia artificial avanzadas que disminuyen notablemente el gasto energético.
Un ejemplo de esto es SFR-RAG de Salesforce, un pequeño modelo de lenguaje mejorado para tareas específicas y confiables que cita fuentes, obtiene datos concretos y aborda interrogantes complicadas, proporcionando respuestas precisas de manera más eficiente y con un menor gasto energético.
Además, Agentforce utiliza información y metadatos específicos de la plataforma Salesforce Data Cloud, lo que permite una alta precisión y rápida adaptación mientras reduce el uso ineficiente de recursos tecnológicos.
