Нынешнее состояние программ ESG не позволяет достаточно быстро изменить климат.
ИИ может помочь предоставить комплексные решения для управления ESG, возможности отчетности и полезную информацию о выбросах. ИИ может обрабатывать огромные объемы данных, извлекать сигнал из шума и давать компаниям дорожную карту для достижения целей ESG, которые имеют реальное значение.
Мир находится в нестабильном состоянии из-за изменения климата. Неудивительно, что компании сталкиваются с огромным давлением со стороны инвесторов и клиентов, требующих повышения прозрачности и эффективности в вопросах ESG, и многие из них получают положительные отзывы о своем успехе. Но нынешнее состояние экологических, социальных и управленческих программ (ESG) не оказывает должного влияния на изменение климата достаточно быстро.
Хотя у большинства предприятий самые лучшие намерения, в конечном итоге это не будет иметь значения, если не будут сделаны существенные и очевидные улучшения. Это начинается с постановки агрессивных и эффективных целей ESG. Но разработка целей ESG, а затем мониторинг и достижение прогресса в их достижении — одна из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкивается глобальный бизнес. Входящие источники данных сложны и разрознены, что приводит к недостаточному анализу, противоречивой отчетности и невыполненным обещаниям.
Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) может изменить правила игры для управления усилиями ESG и, в конечном итоге, для решения проблемы изменения климата. ИИ может помочь двигаться в правильном направлении, предоставляя комплексные решения для управления ESG, возможности отчетности и полезную информацию о выбросах даже для крупнейших предприятий.
Правильные инструменты для показателей ESG
За последние два года все больше государственных органов по всему миру приняли законы, требующие от корпораций сообщать показатели ESG. В 2021 году Европейская комиссия приняла предложение, которое потребует от компаний отчитываться о социальных и экологических последствиях, начиная с 2024 года. Великобритания, Гонконг, Сингапур и Китай обновили свои руководства по раскрытию информации об окружающей и социальной среде. А в августе 2022 года Комиссия по ценным бумагам и биржам США предложила правила для улучшения и стандартизации раскрытия информации, связанной с климатом.
Но сейчас большинство корпораций еще не готовы соответствовать этим новым требованиям. Им нужны автоматизированные решения, которые объединяют данные и обеспечивают полный набор функций отслеживания выбросов и более широкое управление производительностью ESG. ИИ — большая часть такого решения.
Решения на основе искусственного интеллекта обеспечивают слияние, проверку и сопоставление данных практически в реальном времени с текущими стандартами и структурами. Для систем с искусственным интеллектом отчетность больше не является бременем, и мы можем обеспечить отслеживание правильных показателей. Сюда входят выбросы категорий 1, 2 и 3, последний из которых, как известно, трудно отследить. Это требует большего сбора и обработки данных — в основном для отслеживания выбросов категории 3 — включая начальное обучение для модели ИИ. Однако после обучения ИИ работает как логический вывод, требующий минимальных вычислительных ресурсов.
И результаты показывают, что корпорации могут изменить ситуацию, просто внедрив комплексную систему отслеживания. Те, у кого есть автоматизированные решения для измерения выбросов, в 2,2 раза чаще измеряют выбросы всесторонне и в 1,9 раза чаще сокращают выбросы в соответствии со своими амбициями.
Улучшенная подотчетность
Становится все более очевидным, что потребители и инвесторы начинают понимать, что такое гринвошинг и ложные обещания, в то время как организации все еще пытаются внедрить решения в области устойчивого развития, которые обеспечивают значимые действия по борьбе с изменением климата. Это необходимо сделать срочно, как для планеты, так и для удовлетворения заинтересованных сторон. Согласно исследованию PwC, почти половина опрошенных инвесторов выразили готовность отказаться от компаний, которые не предпринимают достаточных действий по вопросам ESG. Потребность в успехе не только внешняя. Рекрутеры также заметили, что все больше и больше сотрудников предпочитают компании с четкими обязательствами ESG.
Инициативы, которые обеспечивают серьезное улучшение стандартизации и предоставления показателей ESG, могут быть реализованы с помощью решений ИИ. Это распространяется от текущих операций до отчетности о результатах ESG. Например, профилактическое обслуживание на основе ИИ — это то, как такие компании, как Shell, обеспечивают более чистую, безопасную и устойчивую энергию из существующих активов, а также из новых возобновляемых активов, таких как ветряные электростанции. Инвестиции Shell улучшают прибыль и влияние компании на изменение климата.
Инвестиции в эти типы ИИ-решений нужны не только для отслеживания показателей ESG в сравнении с целями. Речь также идет о повышении общей эффективности бизнеса, в том числе об улучшении логистики цепочки поставок, прогнозировании спроса и оптимизации рабочих процессов поиска и планирования — все это может сократить выбросы и влияние корпорации на климат.
Использование ИИ для постановки и достижения лучших целей
Успех достижения любой цели ограничен целью. И когда эта цель будет тщательно изучена инвесторами, клиентами и сотрудниками — не говоря уже о том, чтобы решить будущее нашей планеты — выбор правильной цели имеет решающее значение. Мы прошли точку, когда компании могут устанавливать дополнительные цели в ответ на растущее глобальное давление ESG. Слишком долго организации ставили перед собой цели ESG, не принимая всерьез важность и сложность достижения подлинного устойчивого прогресса.
Forrester сообщает, что почти три четверти руководителей глобальных предприятий говорят, что им нужно решение, которое позволит им лучше понять, где они могут улучшить свои показатели ESG. В отчете также отмечается: «Фирмы должны улучшить свои методы работы с внутренними данными и найти способы повысить целостность своих данных ESG, чтобы им было удобнее использовать их для принятия решений». Именно в этом может помочь ИИ. ИИ может обрабатывать огромные объемы данных, извлекать сигнал из шума и предоставлять компаниям реалистичную дорожную карту и идеи для достижения целей ESG, которые действительно влияют на их итоговую прибыль и их влияние на общество и планету.
ИИ позволяет интегрировать и согласовывать ранее разделенные потоки данных и информирует о постановке целей с учетом полной картины. Когда показатели ESG и финансовые данные расходятся, компании не достигают целей по выбросам. Корпорации, которые объединяют все свои важные данные в рамках единой платформы искусственного интеллекта, а не только потоки ESG и финансовых данных, получат наибольшую выгоду. Когда корпорации смогут увидеть полную картину и понять все показатели ESG, только тогда мы сможем поставить цели, обеспечивающие значимые изменения и позволяющие избежать наихудших последствий изменения климата.