Sztuczna inteligencja wspiera realizację celów ESG
Zastosowanie sztucznej inteligencji w biznesie przestało być futurystyczną wizją. Stanowi realne narzędzie, z którego coraz częściej korzystają polscy przedsiębiorcy, m.in. tworząc strategie ESG. Algorytmy AI pomagają w analizie śladu węglowego, optymalizacji zużycia energii czy przewidywaniu trendów rynkowych. To jednak dopiero początek możliwości, jakie oferuje sztuczna inteligencja w obszarze zrównoważonego rozwoju.
Sztuczna inteligencja wprowadziła prawdziwą rewolucję w sposobie, w jaki firmy realizują cele ESG. Umożliwia ona precyzyjne monitorowanie danych, lepsze zarządzanie zasobami oraz szybsze reagowanie na pojawiające się problemy. Szczegółowe informacje o tym, jak AI wspiera każdy z obszarów ESG – od ochrony środowiska po kwestie społeczne i zarządcze – można znaleźć w raporcie Sztuczna inteligencja a ESG, przygotowanym przez Polskie Stowarzyszenie ESG.
Inteligentne zarządzanie zasobami
Jednym z głównych zastosowań AI w aspekcie środowiskowym jest optymalizacja zużycia energii. Algorytmy w czasie rzeczywistym analizują dane, wskazując obszary nadmiernego zużycia energii i sugerując działania poprawiające efektywność. Sztuczna inteligencja wspiera także redukcję śladu węglowego, automatycznie zbierając dane o emisjach związanych z transportem, produkcją czy zużyciem paliw. Dane te przekształcane są w szczegółowe raporty, które pomagają monitorować postępy w ograniczaniu emisji oraz wskazywać obszary wymagające poprawy. Technologia ta znajduje też zastosowanie w zarządzaniu zasobami naturalnymi, takimi jak woda, gleba czy surowce. Systemy AI prognozują zużycie wody w rolnictwie, monitorują stan gleby i przewidują niedobory zasobów. Przykładowo, inteligentne systemy nawadniania dostosowują ilość wody do warunków pogodowych, co ogranicza marnotrawstwo i wspiera zrównoważone rolnictwo. AI potrafi też dostosować harmonogram uruchomienia procesu produkcyjnego w odniesieniu do dostępności zielonej energii. W praktyce wygląda to tak, że na podstawie prognoz pogodowych systemy decydują, kiedy włączyć maszyny i rozpocząć produkcję, co pozwala ograniczyć emisje i zmniejszyć koszty.
Ponadto AI pozwala optymalizować ustawienia maszyn i procesów produkcyjnych, co prowadzi do zwiększenia ich wydajności, jakości wyrobów, oraz obniżenia zużycia surowców i energii. Jest w stanie również reagować na awarie i tym samym zmniejszać szkody, przez nią wyrządzone. AI potrafi też wspierać automatyzację procesów produkcyjnych, umożliwiając wykonywanie rutynowych zadań przez roboty i maszyny. Jednocześnie technologia identyfikuje wady i odchylenia, co pozwala na szybkie reagowanie i poprawę jakości produkcji.
Wsparcie różnorodności i relacji społecznych
Sztuczna inteligencja wspiera także realizację celów społecznych w ramach ESG. AI umożliwia dokładną analizę struktury zatrudnienia, monitorując np. odsetek kobiet na stanowiskach kierowniczych czy różnice płacowe, co pozwala wdrażać polityki wspierające inkluzywność (eliminowania barier, które mogą utrudniać równe szanse w miejscu pracy). Wspiera także rozwój zawodowy, sugerując ścieżki kariery, szkolenia i mentoring, tym samym zwiększając zaangażowanie pracowników.
Technologia wpływa również na poprawę warunków pracy, analizując dane o hałasie, jakości powietrza czy ergonomii stanowisk i proponując zmiany zwiększające bezpieczeństwo. W obszarze różnorodności AI identyfikuje wzorce dyskryminacji w rekrutacji, umożliwiając tworzenie bardziej sprawiedliwych procedur, czy ofert rekrutacyjnych.
Innowacje dla lepszego zarządzania
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w zarządzaniu korporacyjnym, wspierając organizacje w usprawnianiu procesów decyzyjnych, zapewnianiu zgodności z regulacjami oraz zwiększaniu transparentności. Przykładem praktycznego zastosowania AI w tym obszarze jest wykorzystanie algorytmów do analizy zgodności polityk firmowych z obowiązującymi przepisami prawa. Algorytmy te przeszukują i analizują ogromne ilości dokumentów w czasie rzeczywistym, identyfikując potencjalne niezgodności i sugerując niezbędne korekty.
Dodatkowo, AI wspiera identyfikację ryzyk finansowych i operacyjnych poprzez prognozowanie potencjalnych zagrożeń i sugerowanie strategii zaradczych. Na przykład, w sektorze finansowym algorytmy AI analizują dane klientów w celu oceny zdolności kredytowej oraz wykrywania oszustw.
Ponadto, AI wspiera tworzenie i aktualizację wewnętrznych regulacji poprzez symulowanie różnych scenariuszy biznesowych. Dzięki temu firmy mogą lepiej planować swoje działania i minimalizować ryzyko niepowodzeń. Przykładem jest wykorzystanie AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw, gdzie algorytmy analizują dane dotyczące popytu i podaży, planują trasy oraz harmonogramy, co pozwala na optymalizację procesów i minimalizację kosztów.
Ciemna strona AI
Sztuczna inteligencja niesie ze sobą ogromne możliwości, ale ma też swoją „ciemną stronę”, którą trudno ignorować. Choć AI pomaga firmom w realizacji celów ESG, takich jak redukcja emisji czy lepsze zarządzanie zasobami, sama może generować wyzwania środowiskowe. Procesy szkolenia zaawansowanych modeli, zwłaszcza generatywnych, wymagają olbrzymiej mocy obliczeniowej. To z kolei oznacza duże zużycie energii, a co za tym idzie – większe emisje dwutlenku węgla. Paradoksalnie, narzędzie mające wspierać zrównoważony rozwój, przyczynia się więc do obciążenia środowiska.
Nie oznacza to jednak, że firmy powinny rezygnować z AI. Kluczem jest znalezienie sposobu na minimalizowanie jej negatywnych skutków. Coraz więcej przedsiębiorstw inwestuje w technologie oparte na odnawialnych źródłach energii, które zasilają centra danych.
Co więcej, sztuczna inteligencja daje firmom możliwości, które wcześniej były nieosiągalne. Najważniejsze jest jednak odpowiedzialne podejście – technologie powinny być wykorzystywane tam, gdzie rzeczywiście przynoszą wartość, a ich wdrażanie powinno odbywać się w sposób przemyślany. Jeśli uda się wykorzystać sztuczną inteligencję w mądry i odpowiedzialny sposób, to ma szansę stać się nie tylko narzędziem, ale także katalizatorem zmian, które wprowadzą zrównoważony rozwój na nowy poziom.
Marta Kubacka
Źródło:akademiaesg.pl
Przeczytaj także: Ponad 66 milionów złotych z Funduszy Szwajcarskich dla naukowców i przedsiębiorców
Last Updated on 29 stycznia, 2025 by Elżbieta Wieleba