È in corso un movimento organizzativo verso la digitalizzazione di massa e nessun settore è esente. Si prevede che il numero di dispositivi connessi raggiungerà i 55,7 miliardi entro il 2025 , di cui il 75% sarà connesso a una piattaforma IoT, un cambiamento che ha rappresentato una sfida ambientale significativa per le organizzazioni. L’aumento della domanda di archiviazione dei dati e potenza di calcolo ha messo in discussione molti dei loro sforzi di sostenibilità e solleva la domanda: come possono le aziende sfruttare e implementare l’intelligenza artificiale (AI) e altre tecnologie intelligenti senza aumentare la propria impronta di carbonio?
Ci sono due aspetti nell’analisi dell’intersezione tra trasformazione digitale e sostenibilità. Innanzitutto, è importante capire come l’ IA può essere utilizzata per risolvere le sfide della sostenibilità. Inoltre, è necessario garantire che l’uso di tale tecnologia e macchinari di intelligenza artificiale non aumenti successivamente l’impronta di carbonio dell’azienda.
Tavola rotonda dall’alfabetizzazione ai dati alla competenza: un viaggio per intrecciare dati e apprendimento nella cultura aziendale
Gli algoritmi di deep learning richiedono un’enorme quantità di potenza quando analizzano i dati. Se non viene toccato, questo potrebbe essere un circolo vizioso in cui, contemporaneamente, le tecniche di intelligenza artificiale vengono utilizzate per identificare potenziali hotspot ambientali mentre le macchine stesse consumano enormi quantità di energia, compensando così l’impatto positivo.
Qui sta la domanda: in che modo le organizzazioni possono sfruttare i vantaggi dell’IA sostenibile garantendo al contempo che l’energia necessaria per farlo non stia facendo più male che bene?
Realizzare la promessa di un’IA sostenibile
Senza l’aiuto della tecnologia, delineare gli obiettivi di sostenibilità sarebbe un esercizio limitante e difficile. Le aziende oggi lottano con la quantificazione del rischio del cambiamento climatico, soprattutto quando si tratta di trasformazione digitale. Infatti, solo il 43% dei dirigenti globali afferma di essere a conoscenza dell’impronta IT della propria organizzazione. L’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale offrono una soluzione a questa sfida, poiché forniscono approfondimenti significativi in tutti i settori per capire dove esistono tali lacune e quindi possono aiutare le aziende a incorporare pratiche più sostenibili.
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Ad esempio, le organizzazioni possono creare sistemi come dashboard di informazioni dettagliate, hub di dati per raccogliere dati climatici strutturati e non strutturati e benchmark per comprendere il panorama tecnologico in modo olistico e valutare le aree di interesse. In questo modo, i leader possono individuare dove dovrebbero restringere i loro sforzi sul clima per ottenere risultati di maggiore impatto.
Esistono diversi casi d’uso in cui l’analisi predittiva e l’IA stanno ridimensionando iniziative di sostenibilità, che abbracciano diversi settori, tra cui:
Net zero banking, che utilizza un datastore ESG globale per aumentare la frequenza di monitoraggio e reporting ESG, integrando ESG come parte fondamentale di prodotti e servizi.
Un sistema satellitare per l’agricoltura e l’agricoltura consente una valutazione remota delle capacità delle aziende agricole e utilizza l’apprendimento automatico per fornire informazioni, come la previsione della resa e l’analisi della qualità del suolo, che possono aiutare gli agricoltori a migliorare la coltivazione delle colture.
Una piattaforma unificata di dati e analisi sull’anidride carbonica copre la catena di approvvigionamento end-to-end e la logistica per i produttori automobilistici per supportare dati, analisi, automazione e intelligenza artificiale attraverso le capacità aziendali richieste, oltre a supportare report e analisi futuri.
Nel settore dell’energia e dei servizi pubblici, questa tecnologia può stimare in anticipo il picco di domanda, fornendo ai clienti finali un’alimentazione affidabile e senza interruzioni.
Prevenire ulteriori emissioni dall’utilizzo dell’IA
La ricerca mostra che l’89% delle organizzazioni ricicla meno del 10% del proprio hardware IT. Tuttavia, se un’azienda vuole davvero sfruttare tutti i vantaggi ambientali dell’IA sostenibile, l’IT deve svolgere un ruolo cruciale nell’utilizzo di questa tecnologia come il più grande aiuto dell’organizzazione, non come il suo avversario.
Ci sono quattro grandi aree che compensano l’ impatto sulla sostenibilità dei macchinari e della tecnologia dell’IA: reporting, cloud, economia circolare e codifica.
Metriche e report accurati manterranno i sistemi di intelligenza artificiale intatti e in costante miglioramento, mentre il cloud promuove la sostenibilità perché gli utenti pagano solo per l’infrastruttura per utilizzo, eliminando la necessità di eseguire i data center a piena soglia.
Inoltre, gli investimenti nella costruzione di economie circolari riducendo, riciclando e riutilizzando i rifiuti dei prodotti riducono direttamente l’impronta di carbonio e aprono le porte a migliori pratiche di codifica. Identificando le inefficienze del codice e definendo migliori pratiche di codifica, utilizzando DevSecOps con un componente aggiuntivo ESG, le organizzazioni possono visualizzare gli effetti “prima e dopo” delle modifiche alla codifica e il modo in cui influiscono direttamente sull’impronta di carbonio.
Superare gli ostacoli
Sebbene vi sia una crescente consapevolezza tra le imprese di poter utilizzare l’IA per raggiungere obiettivi di sostenibilità, c’è ancora molta strada da fare finché questa non diventi una pratica tradizionale.
Un ostacolo sostanziale è che le organizzazioni trovano difficile misurare l’impronta di carbonio del proprio IT, poiché molti team di sviluppo IT non hanno ancora accesso agli strumenti necessari e alle misurazioni standard. Qualsiasi interazione digitale, come la posta elettronica o la condivisione dei dati, ha un costo del carbonio, ma molte aziende non tengono traccia di questi punti di contatto.
Inoltre, l’implementazione è ancora una sfida importante per l’IT sostenibile, con oltre il 53% delle organizzazioni che dichiara di non disporre delle competenze necessarie per creare un’infrastruttura verde. Ciò si traduce in preoccupazioni sul fatto che l’implementazione di IT sostenibile possa avere un impatto negativo sull’azienda in generale e sulle sue misure di sicurezza.
Per le aziende che desiderano crescere e scalare, il giusto tipo di dati è essenziale per ricavare informazioni significative e consentire un migliore processo decisionale. L’intelligenza artificiale avanzata e l’analisi dei dati possono aiutare a riunire varie fonti di dati, sia strutturate che non strutturate, per collegare i punti su cui concentrare gli sforzi di sostenibilità e protezione ambientale. Le organizzazioni possono utilizzare i dati per valutare le lacune nei loro scenari di rischio climatico e costruire in modo iterativo modelli migliori per calcolare le emissioni di gas serra.
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Spetterà a importanti leader aziendali capitalizzare i vantaggi che l’IA ha da offrire adottando le misure necessarie per mitigare i rischi aggiuntivi, ma è un lavoro che deve essere svolto. Costruire un’attività rispettosa dell’ambiente è il clamore dei nostri tempi, con l’IT sostenibile che funge da spina dorsale di un futuro più verde.
