आजचे मार्केटर्सना असलेला आव्हान म्हणजे AI च्या क्षमतेचा योग्य वापर करताना टिकाऊपणाच्या हेतूंचे नुकसान न होणे—हा प्रश्न आपण ब्रँडक टेकमध्ये क्लायंट्स आणि उद्योगातील सहकाऱ्यांसोबत संशोधन करत आहोत. यावर्षी सुरुवातीस, आम्ही आमचा पहिला परीसर परिणाम अभ्यास आणि मार्केटिंग वापरासाठी तयार केलेल्या कार्बन कॅल्क्युलेटरला सुरूवात केली. या चिंतेकडे अजूनही सुरुवातिचेच आहे, तरीही या बाबींची माहिती share करणे खूप महत्त्वाचे आहे, ज्यामुळे व्यापक उद्योग चर्चेस प्रारंभ होईल—ते जलद उपायांविषयी नाही, तर आवश्यकतेच्या संवादासाठी. AI ची लपलेली पर्यावरणीय छाया महत्त्वाची आहे. प्रत्येक जनरेटिव AI वापर—आणि चित्रे तयार करणे, डेटा विश्लेषण, कॉपी लेखन—यासाठी ऊर्जा-खर्ची गणना आवश्यक असते, जी प्रामुख्याने जीवाश्मी इंधनांनी चालवलेल्या सर्व्हरवर चालते, ज्यामुळे पर्यावरणीय खर्च वाढतो. ऊर्जा वापरापेक्षा अधिक, AI चे संरचनात्मक भाग खाण्यावरील अवलंबित्व आहे, जसे विलक्षण सामग्री खाणे, ज्यामुळे जमीन नाश, प्रदूषण, पाणी वापर, पर्यावरणीय हानी, आणि खाणकाम करणाऱ्या समुदायांमध्ये आरोग्य जोखीम निर्माण होतात. AI ची अंगिकारणी वाढताना संसाधने कमी होणे, आणि नवीन पर्यावरण नियम लागू होणे, ब्रँड्सला त्यांच्या पर्यावरणीय परिणामांची मोजणी करावी लागेल आणि कदाचित त्यासाठी पैसे देखील द्यावेत लागतील. AI चे पर्यावरणीय परिणाम मोजणे करताना गुंतागुंत आहे पण अत्यावश्यकही. क्लायंट्सना हे जाणून घ्यायचे आहे की कोणते AI टूल्स किंवा मॉडेल्स जास्त ऊर्जा वापरतात, AI मोहिमा पारंपरिक पद्धतींपेक्षा किती पर्यावरणास अनुकूल आहेत, आणि AI टूल्सची ऊर्जा वापर मोजू शकतो का. अद्याप कोणताही सार्वत्रिक AI टिकाऊपणाचा दर्जा नाही, परंतु Hugging Face सारख्या प्लॅटफॉर्म्स ऊर्जा मानकांवर काम करत आहेत. मार्केटर्सनी पुरवठादारांना विचारले पाहिजे की त्यांचा पुनर्नवीनीकरणऊर्जा वापर, कार्बन फूटप्रिंट, उत्सर्जन अहवाल आणि कपात कशी झाली याबद्दल. या चर्चांना सुरू करणे खूप महत्त्वाचे आहे, कारण AI वापरानंतर तो कसा काढावा याला सोपे नाही. आतील स्तरावर, मार्केटर्स AI टूल्सचे ऑडिट करू शकतात.

ऊर्जा वापर विविध मॉडेल्समध्ये फार फरक असतो—कधी कधी मोठ्या भाषा मॉडेलचा वापर "साजरेदीबरोबर जळणारा ब्लो टॉर्च वापरण्यासारखा" असतो. सोप्या मशीन लर्निंग मॉडेल्सकडे वळल्याने ऊर्जा वापर कमी होतो आणि गरजा भागवता येतात. AI टूल्स आणि त्यांच्या पर्यावरणीय खर्चाची पारदर्शकता अधिक मागणी केली जात आहे आणि ती बऱ्याचशी लवकरच मानक बनत आहे. एक ग्राहक म्हणाले की, पुढील वर्षीच्या अहवालात AI संबंधित उत्सर्जन डेटा आवश्यक होईल. पुरवठादारांसोबत स्पष्टपणे पारदर्शकता सेट केल्याने, ब्रँड्स उद्योगांवर जबाबदारी टाकू शकतात. पारदर्शकता ही नैतिकतेसह स्पर्धात्मक गरज देखील आहे, कारण हितधारक आणि नियमधारक टिकाऊपणाला प्राधान्य देतात आणि जबाबदारीने पुढे जाणाऱ्या व्यवसायांना पसंती देतात. महत्त्वाचे म्हणजे, AI नवकल्पना आणि टिकाऊपणाचा संतुलन स्थापणे. AI वापर थांबवणे गरजेचे नाही—तर, AI खूप किमतीचे आहे—पण अधिक सामंजस्यपूर्ण, टिकाऊ वापर आवश्यक आहे. वीजपुरवठा नेहमीच्या तुलनेत मर्यादित होत आहे आणि हवामान नियम कडक होत आहेत, त्यामुळे डिजिटल खपाचे अनुकूलन आता अतिशय महत्त्वाचे आहे, ज्यामुळे टिकाव वाढतो आणि तोटा कमी होतो. मार्केटर्स काय करु शकतात लवकर: - AI टूल्सचे ऑडिट करा, त्यांचा ऊर्जा आणि पर्यावरणीय प्रभाव समजून घ्यावेत. - AI पुरवठादारांशी संवाद साधा, टिकाऊपणाच्या ध्येयांबाबत चर्चा करा आणि त्यांचा पाठिंबा मागा. - संघांना AI वापर व टिकाऊपणामधील समतोल साधण्याच्या बाजूने शिक्षित करा. - ग्राहक आणि भागीदारांशी खुले संवाद साधा, नवकल्पना आणि जबाबदारी यांच्यातील समतोल राखा. - ऊर्जा गरजांबरोबर तुलनेत कमी परिणामकारक पर्यायांवर उपाययोजना जशी Brandtech च्या कार्बन कॅल्क्युलेटर अशा टूल्स वापरून तपासा. ब्रँडक टेकमध्ये आम्हाला AI च्या मार्केटिंगवरील क्रांतिकारी प्रभावांची जाणीव आहे, पण त्याच्या पर्यावरणीय परिणामांकडेही लक्ष केंद्रित केले आहे. आम्ही उघडपणाने शिकतो आणि ज्ञान शेअर करतो, जेणेकरून क्रिएटिव्ह, क्लायंट्स, ब्रँड्स आणि भागीदार एकत्र येऊन उद्योग प्रगती करू शकतील. भविष्यातील मार्केटिंग हे नवाचार आणि जबाबदारी यामध्ये संतुलन राखण्यातून आकार घेईल. या आव्हानाला स्वीकारणारे मार्केटर्स उद्योगाला अधिक टिकाऊ आणि विश्वासार्ह बनवतील. अधिक माहितीसाठी, ब्रँडक टेकचा AI पर्यावरणीय प्रभाव अहवाल आणि कार्बन कॅल्क्युलेटर येथे पाहू शकता.