Kendimizi teknolojik bir devrimle karşı karşıya bulduğumuzda nasıl bir tepki veririz? Temelde iki yol vardır: Bir yanda korku, diğer yanda sunulan yeni fırsatları keşfetme arzusu. Bu teknolojinin üretim ve iş üzerindeki etkisi göz önüne alındığında, bu özellikle yapay zeka için geçerlidir. Korkulara rağmen yapay zeka, ESG devrimini etkili bir şekilde destekleyebilir.
Giderek daha fazlası: Yapay zeka, yeşil geçişi hızlandırmak için dönüm noktasını temsil edebilir tüm çabalara rağmen giderek zamana karşı bir yarış görünümüne bürünüyor. Hem ESG hem de yapay zeka, veriler aracılığıyla anlam kazanıyor. Veri olmadan ESG performansı izlenemez veya geliştirilemez, Yapay Zeka da mevcut olmazdı.
Çevresel, Sosyal ve Yönetişim anlamına gelen ESG, operasyonların çevresel sürdürülebilirlik, sosyal sorumluluk ve kurumsal yönetim ile ilgili çeşitli yönler üzerindeki etkisini ölçmeyi amaçlayan kriterlere dayanan şirket performansını değerlendirmeye yönelik bir yöntemi temsil eder.
Bu kriterler aynı zamanda şunları içerir: şirket risklerinin analiziyatırımlar ve operasyonlar, çevresel düzenlemelere uyum, çalışanların katılımı, kurumsal etik ve değer yaratılmasına katkıda bulunan paydaşlarla etkileşim kurma becerisi hakkında derinlemesine bilgi sunar.
Yeni düzenlemeler (öncelikle CSRD Direktifi), kurumsal etkinin giderek daha eksiksiz ve ayrıntılı bir resmini sunmak için ÇSY analizini gerektirmektedir. ekonomik sonuçlar ve çevresel etki ve risklere maruz kalma. Daha iyi ESG performansına sahip şirketlerin aynı zamanda borsada (çok) daha iyi performans gösterdiği gerçeğinin de gösterdiği gibi, artık şirketin finansal değerlendirmesi için de temel olan değerlemeler.
Bu yaklaşım sayesinde, çevresel etkinin hassas bir şekilde değerlendirilmesi, sera gazı emisyonlarının analizi, enerji tüketimi, atık yönetimi ve arzın etkisi gibi önceden ihtiyari olan hususlar artık dikkate alınmaktadır.
Özellikle orta ve büyük ölçekli Avrupa şirketlerinin çevresel risklere maruziyetlerini göz ardı etmek, faaliyet gösterdikleri bölgelerin gelişimi hakkında bilgi edinmemek veya değişen tüketici tercihleri ve değişen tüketici tercihleriyle bağlantılı değişkenleri dikkate almamak artık mümkün değil. pazarlar.
Verilere dayanan ve onu derin öğrenme yaklaşımıyla kendini geliştirmek için kullanan Yapay Zeka, Verileri etkili ve hızlı bir şekilde analiz edin Şirket içi veriler, sürdürülebilirlik raporları, web siteleri ve sosyal medya dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen ESG. Yapay zeka, şirketlerin ÇSY etkisine ilişkin güvenilir veriler elde etmek için bu kaynakları organize etmesine ve haritalamasına yardımcı olur. Bilgisayarların gelişine benzer şekilde, bu yeni teknoloji de iş ve tekrarlanan faaliyetleri algılama şeklimizi altüst ediyor. Yapay zeka, çok sayıda veriyi bir arada değerlendirip son derece karmaşık hesaplamaları birkaç saniye içinde ve son derece hassas bir şekilde gerçekleştirerek insanlara çok büyük miktarda zaman tasarrufu sağlıyor.
Verilerden tasarıma
Yapay zekanın katkısı veriler ve bunların izlenmesiyle sınırlı değildir. Yapay zeka, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini destekleyebilir ÇSY risklerini izleyin ve iyileştirilecek alanları belirleyin. Amaç, yeni sürdürülebilir ürünler ve hizmetler geliştirerek ve israfı azaltarak optimum sürdürülebilirlik performansına ulaşmaktır.
Yapay zeka sayesinde şirketler üretim süreçlerini yeniden tanımlayabilir Sürdürülebilirlik üzerinde olumlu bir etki sağlarken verimliliği en üst düzeye çıkarmak ve israfı en aza indirmek.
Yapay Zekanın uygulanması, şirketlerin ÇSY risklerini anlamasına ve izlemesine yardımcı olan makine öğrenimi modelleri geliştirmesinin yanı sıra önemli iyileştirmelerin yapılabileceği iş alanlarını belirlemesine olanak tanır.
Yapay zeka, bu verileri yöneterek ve bilgiye dönüştürerek, yeni hizmet veya ürünlerin geliştirilmesine yönelik araçlar sağlar ve mevcut olanların daha fazla sürdürülebilirliğe doğru evrimine rehberlik eder.
Sürdürülebilirlik performansının iyileştirilmesi, yalnızca yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi ve israfın azaltılmasıyla değil, aynı zamanda şirkete faydalı yeni iş modellerinin belirlenmesi ve etkinleştirilmesiyle de gerçekleşir. Bu teknoloji, aynı zamanda kullanılan çabaların ve kaynakların daha verimli hale getirilmesini sağlar. tahmin kapasitesi insanlarınkinden katlanarak daha fazladır. Uygulamada Yapay Zeka, şirket için en verimli çözümü, şirket en iyi yolu bulmak için zaman ve kaynak kullanmadan ‘hesaplar’. Bu yaklaşım, sunulan ürün veya hizmetin tasarımından uygulanmasına kadar her aşamada israfı en aza indirmemize olanak tanır.
Örneğin yapay zeka, geri dönüştürülebilir malzemelerin geri dönüştürülemeyen atıklardan otomatik olarak ayrılmasını iyileştirmek için kullanılabilir. Atık konteynerlerine yerleştirilen akıllı sensörler, geri dönüştürülebilen malzemeleri otomatik olarak tespit ederek bunları geri dönüştürülemeyen atıklardan ayırıyor. Bu otomatik süreç, genel geri dönüşüm verimliliğini optimize ederek çöp sahasına gönderilen atık miktarını azaltır ve malzemelerin yeniden kullanımını maksimuma çıkarır.
Atık sektöründe yapay zekanın bir diğer faydası da konteyner ve çöp sahası doluluk seviyelerini tahmin etmektir. Geçmiş verilere ve mevcut çevresel parametrelere dayalı tahmine dayalı modelleri kullanan bu teknoloji, Bir konteynerin veya çöp sahasının ne zaman maksimum kapasiteye ulaşacağını doğru bir şekilde tahmin edin. Bu, boşaltma ve imha müdahalelerinin etkili bir şekilde planlanmasına ve yönetilmesine olanak tanır, yeni depolama alanlarına olan ihtiyacı azaltır ve uzun vadede daha sürdürülebilir atık yönetimini teşvik eder.
Atık yönetimi şirketi, Yapay Zekanın stratejik kullanımı sayesinde tüm toplama ve imha sürecini optimize edebiliyor, böylece genel çevresel etkide önemli bir azalmaya ve daha yüksek operasyonel verimliliğe katkıda bulunuyor.
Bu nedenle yapay zekanın, ÇSY faktörlerinin izlenmesiyle ilgili verilere dayalı karar alma süreçlerini otomatikleştirdiği için şirketler için ÇSY performansını hızlandırıcı bir rol oynadığını iddia etmek doğrudur. Yapay zeka, sürdürülebilirliği iş modellerine entegre eden veya entegre eden şirketlerin çevresel, sosyal ve kurumsal yönetim sorunlarını daha hassas bir şekilde izlemesine, analiz etmesine ve yönetmesine olanak tanıyarak ilerleme ve iş başarısı için önemli tahmin yetenekleri sunuyor.
Şirketler yapay zekayı nerede kullanıyor?
Statista’nın bu katkısında bildirildiği üzere, ESG perspektifinden bakıldığında şirketler 2022’de yapay zekayı her şeyden önce şu amaçlarla kullandı: Daha etkili iş kararları ve günlük operasyonlar alın (%37). İkinci en sık motivasyon (%33), sürdürülebilirlik raporlaması için yararlı olan KPI’lara ilişkin daha doğru ve güvenilir verilerin sağlanmasıdır. Şirketler ayrıca, genellikle çok karmaşık operasyonların sonucu olan veri toplanmasını otomatikleştirmek için de sıklıkla yapay zekayı kullanıyor; 2022’de bu teknolojiyi kullanan şirketlerin %29’unda görülen bir motivasyon.
[Fonte: Statista]
Sayfalarımızda yapay zekanın demografik krizin etkilerini nasıl azaltabileceğini, benzer şekilde bu teknolojinin ESG sektörü için geçerli bir artıyı temsil edebileceğini gördük. Bundan korkmak herhangi bir olumsuz etkiden kaçınmaya yardımcı olmaz, ancak bunun bilgisi gezegene ve gelecek nesillere olan birikmiş borcun telafi edilmesine yardımcı olabilir.
Giderek daha fazlası: Yapay zeka, yeşil geçişi hızlandırmak için dönüm noktasını temsil edebilir tüm çabalara rağmen giderek zamana karşı bir yarış görünümüne bürünüyor. Hem ESG hem de yapay zeka, veriler aracılığıyla anlam kazanıyor. Veri olmadan ESG performansı izlenemez veya geliştirilemez, Yapay Zeka da mevcut olmazdı.
Çevresel, Sosyal ve Yönetişim anlamına gelen ESG, operasyonların çevresel sürdürülebilirlik, sosyal sorumluluk ve kurumsal yönetim ile ilgili çeşitli yönler üzerindeki etkisini ölçmeyi amaçlayan kriterlere dayanan şirket performansını değerlendirmeye yönelik bir yöntemi temsil eder.
Bu kriterler aynı zamanda şunları içerir: şirket risklerinin analiziyatırımlar ve operasyonlar, çevresel düzenlemelere uyum, çalışanların katılımı, kurumsal etik ve değer yaratılmasına katkıda bulunan paydaşlarla etkileşim kurma becerisi hakkında derinlemesine bilgi sunar.
Yeni düzenlemeler (öncelikle CSRD Direktifi), kurumsal etkinin giderek daha eksiksiz ve ayrıntılı bir resmini sunmak için ÇSY analizini gerektirmektedir. ekonomik sonuçlar ve çevresel etki ve risklere maruz kalma. Daha iyi ESG performansına sahip şirketlerin aynı zamanda borsada (çok) daha iyi performans gösterdiği gerçeğinin de gösterdiği gibi, artık şirketin finansal değerlendirmesi için de temel olan değerlemeler.
Bu yaklaşım sayesinde, çevresel etkinin hassas bir şekilde değerlendirilmesi, sera gazı emisyonlarının analizi, enerji tüketimi, atık yönetimi ve arzın etkisi gibi önceden ihtiyari olan hususlar artık dikkate alınmaktadır.
Özellikle orta ve büyük ölçekli Avrupa şirketlerinin çevresel risklere maruziyetlerini göz ardı etmek, faaliyet gösterdikleri bölgelerin gelişimi hakkında bilgi edinmemek veya değişen tüketici tercihleri ve değişen tüketici tercihleriyle bağlantılı değişkenleri dikkate almamak artık mümkün değil. pazarlar.
Verilere dayanan ve onu derin öğrenme yaklaşımıyla kendini geliştirmek için kullanan Yapay Zeka, Verileri etkili ve hızlı bir şekilde analiz edin Şirket içi veriler, sürdürülebilirlik raporları, web siteleri ve sosyal medya dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen ESG. Yapay zeka, şirketlerin ÇSY etkisine ilişkin güvenilir veriler elde etmek için bu kaynakları organize etmesine ve haritalamasına yardımcı olur. Bilgisayarların gelişine benzer şekilde, bu yeni teknoloji de iş ve tekrarlanan faaliyetleri algılama şeklimizi altüst ediyor. Yapay zeka, çok sayıda veriyi bir arada değerlendirip son derece karmaşık hesaplamaları birkaç saniye içinde ve son derece hassas bir şekilde gerçekleştirerek insanlara çok büyük miktarda zaman tasarrufu sağlıyor.
Verilerden tasarıma
Yapay zekanın katkısı veriler ve bunların izlenmesiyle sınırlı değildir. Yapay zeka, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini destekleyebilir ÇSY risklerini izleyin ve iyileştirilecek alanları belirleyin. Amaç, yeni sürdürülebilir ürünler ve hizmetler geliştirerek ve israfı azaltarak optimum sürdürülebilirlik performansına ulaşmaktır.
Yapay zeka sayesinde şirketler üretim süreçlerini yeniden tanımlayabilir Sürdürülebilirlik üzerinde olumlu bir etki sağlarken verimliliği en üst düzeye çıkarmak ve israfı en aza indirmek.
Yapay Zekanın uygulanması, şirketlerin ÇSY risklerini anlamasına ve izlemesine yardımcı olan makine öğrenimi modelleri geliştirmesinin yanı sıra önemli iyileştirmelerin yapılabileceği iş alanlarını belirlemesine olanak tanır.
Yapay zeka, bu verileri yöneterek ve bilgiye dönüştürerek, yeni hizmet veya ürünlerin geliştirilmesine yönelik araçlar sağlar ve mevcut olanların daha fazla sürdürülebilirliğe doğru evrimine rehberlik eder.
Sürdürülebilirlik performansının iyileştirilmesi, yalnızca yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi ve israfın azaltılmasıyla değil, aynı zamanda şirkete faydalı yeni iş modellerinin belirlenmesi ve etkinleştirilmesiyle de gerçekleşir. Bu teknoloji, aynı zamanda kullanılan çabaların ve kaynakların daha verimli hale getirilmesini sağlar. tahmin kapasitesi insanlarınkinden katlanarak daha fazladır. Uygulamada Yapay Zeka, şirket için en verimli çözümü, şirket en iyi yolu bulmak için zaman ve kaynak kullanmadan ‘hesaplar’. Bu yaklaşım, sunulan ürün veya hizmetin tasarımından uygulanmasına kadar her aşamada israfı en aza indirmemize olanak tanır.
Örneğin yapay zeka, geri dönüştürülebilir malzemelerin geri dönüştürülemeyen atıklardan otomatik olarak ayrılmasını iyileştirmek için kullanılabilir. Atık konteynerlerine yerleştirilen akıllı sensörler, geri dönüştürülebilen malzemeleri otomatik olarak tespit ederek bunları geri dönüştürülemeyen atıklardan ayırıyor. Bu otomatik süreç, genel geri dönüşüm verimliliğini optimize ederek çöp sahasına gönderilen atık miktarını azaltır ve malzemelerin yeniden kullanımını maksimuma çıkarır.
Atık sektöründe yapay zekanın bir diğer faydası da konteyner ve çöp sahası doluluk seviyelerini tahmin etmektir. Geçmiş verilere ve mevcut çevresel parametrelere dayalı tahmine dayalı modelleri kullanan bu teknoloji, Bir konteynerin veya çöp sahasının ne zaman maksimum kapasiteye ulaşacağını doğru bir şekilde tahmin edin. Bu, boşaltma ve imha müdahalelerinin etkili bir şekilde planlanmasına ve yönetilmesine olanak tanır, yeni depolama alanlarına olan ihtiyacı azaltır ve uzun vadede daha sürdürülebilir atık yönetimini teşvik eder.
Atık yönetimi şirketi, Yapay Zekanın stratejik kullanımı sayesinde tüm toplama ve imha sürecini optimize edebiliyor, böylece genel çevresel etkide önemli bir azalmaya ve daha yüksek operasyonel verimliliğe katkıda bulunuyor.
Bu nedenle yapay zekanın, ÇSY faktörlerinin izlenmesiyle ilgili verilere dayalı karar alma süreçlerini otomatikleştirdiği için şirketler için ÇSY performansını hızlandırıcı bir rol oynadığını iddia etmek doğrudur. Yapay zeka, sürdürülebilirliği iş modellerine entegre eden veya entegre eden şirketlerin çevresel, sosyal ve kurumsal yönetim sorunlarını daha hassas bir şekilde izlemesine, analiz etmesine ve yönetmesine olanak tanıyarak ilerleme ve iş başarısı için önemli tahmin yetenekleri sunuyor.
Şirketler yapay zekayı nerede kullanıyor?
Statista’nın bu katkısında bildirildiği üzere, ESG perspektifinden bakıldığında şirketler 2022’de yapay zekayı her şeyden önce şu amaçlarla kullandı: Daha etkili iş kararları ve günlük operasyonlar alın (%37). İkinci en sık motivasyon (%33), sürdürülebilirlik raporlaması için yararlı olan KPI’lara ilişkin daha doğru ve güvenilir verilerin sağlanmasıdır. Şirketler ayrıca, genellikle çok karmaşık operasyonların sonucu olan veri toplanmasını otomatikleştirmek için de sıklıkla yapay zekayı kullanıyor; 2022’de bu teknolojiyi kullanan şirketlerin %29’unda görülen bir motivasyon.
[Fonte: Statista]
Sayfalarımızda yapay zekanın demografik krizin etkilerini nasıl azaltabileceğini, benzer şekilde bu teknolojinin ESG sektörü için geçerli bir artıyı temsil edebileceğini gördük. Bundan korkmak herhangi bir olumsuz etkiden kaçınmaya yardımcı olmaz, ancak bunun bilgisi gezegene ve gelecek nesillere olan birikmiş borcun telafi edilmesine yardımcı olabilir.