banner large

Mengapa AI sangat penting untuk memenuhi tuntutan LST yang meningkat

Comment
X
Share

Kami sangat antusias untuk menghadirkan Transform 2022 kembali secara langsung pada 19 Juli dan 20 – 28 Juli secara virtual. Bergabunglah dengan AI dan pemimpin data untuk pembicaraan yang berwawasan luas dan peluang jaringan yang menarik. Daftar hari ini!


Bisakah kecerdasan buatan (AI) membantu perusahaan memenuhi ekspektasi yang berkembang untuk pelaporan lingkungan, sosial, dan tata kelola (ESG)?

Tentu saja, selama beberapa tahun terakhir, isu-isu LST semakin penting bagi pemangku kepentingan perusahaan, dengan meningkatnya permintaan dari investor, karyawan, dan pelanggan. Menurut S&P Global, pada tahun 2022 dewan perusahaan dan pemimpin pemerintah “akan menghadapi tekanan yang meningkat untuk menunjukkan bahwa mereka diperlengkapi secara memadai untuk memahami dan mengawasi masalah LST — mulai dari perubahan iklim hingga hak asasi manusia hingga kerusuhan sosial.”

Investasi ESG, khususnya, telah menjadi bagian besar dari ledakan ini: Bloomberg Intelligence menemukan bahwa aset ESG berada di jalur yang tepat untuk melampaui $50 triliun pada tahun 2025, mewakili lebih dari sepertiga dari total aset global yang dikelola senilai $140,5 triliun yang diproyeksikan. Sementara itu, pelaporan LST telah menjadi prioritas utama yang melampaui kotak peraturan. Ini digunakan sebagai alat untuk menarik investor dan pembiayaan, serta untuk memenuhi harapan konsumen dan karyawan saat ini.

Namun menurut studi global Oracle ESG baru-baru ini, 91% pemimpin bisnis saat ini menghadapi tantangan besar dalam membuat kemajuan dalam inisiatif keberlanjutan dan ESG. Ini termasuk menemukan data yang tepat untuk melacak kemajuan, dan proses manual yang memakan waktu untuk melaporkan metrik LST.

“Banyak data yang perlu dikumpulkan belum ada atau perlu berasal dari banyak sistem,” kata Sem J. de Spa, manajer senior solusi risiko digital di Deloitte. “Ini juga jauh lebih kompleks dari sekadar perusahaan Anda, karena ini adalah pemasok Anda, tetapi juga pemasok pemasok Anda.”

Tantangan utama data LST mendorong penggunaan AI

Di situlah AI semakin menjadi bagian dari persamaan LST. AI dapat membantu mengelola data, mengumpulkan wawasan data, mengoperasionalkan data dan melaporkannya, kata Christina Shim, VP strategi dan keberlanjutan, perangkat lunak aplikasi AI di IBM.

“Kami perlu memastikan bahwa kami mengumpulkan sejumlah besar data ketika mereka berada di silo yang sama sekali berbeda, bahwa kami memanfaatkan data itu untuk meningkatkan operasi dalam bisnis, bahwa kami melaporkan data itu ke berbagai pemangku kepentingan dan terhadap lanskap kerangka LST yang sangat membingungkan,” katanya.

Menurut Deloitte, meskipun survei BlackRock menemukan bahwa 92% perusahaan S&P melaporkan metrik ESG pada akhir tahun 2020, 53% responden global menyebutkan “kualitas atau ketersediaan data dan analitik ESG buruk” dan 33% lainnya menyebutkan “kualitas buruk. pelaporan investasi berkelanjutan” sebagai dua hambatan terbesar untuk mengadopsi investasi berkelanjutan.

Membuat kemajuan adalah suatu keharusan, kata para ahli. Semakin lama, komitmen ESG dan keberlanjutan ini tidak lagi hanya menyenangkan untuk dimiliki,” kata Shim. “Ini benar-benar menjadi semacam dasar dari apa yang perlu menjadi fokus organisasi dan ada standar yang semakin tinggi yang harus diintegrasikan ke dalam operasi semua bisnis,” jelasnya.

“Tantangannya sangat besar, terutama ketika peraturan dan standar baru muncul dan persyaratan ESG lebih diperhatikan,” kata De Spa. Hal ini menyebabkan ratusan vendor teknologi membanjiri pasar yang menggunakan AI untuk membantu mengatasi masalah ini. “Kami membutuhkan mereka semua, setidaknya banyak dari mereka, untuk menyelesaikan tantangan ini,” katanya.

Koneksi ESG manusia-AI

Di atas tantangan operasional seputar ESG, studi Oracle menemukan 96% pemimpin bisnis mengakui bias manusia dan emosi sering mengalihkan perhatian dari tujuan akhir ESG. Faktanya, 93% pemimpin bisnis mengatakan mereka akan mempercayai bot daripada manusia untuk membuat keputusan keberlanjutan dan sosial.

“Kami memiliki orang-orang yang datang sekarang yang terprogram untuk ESG,” Pamela Rucker, penasihat CIO, instruktur untuk Pengembangan Profesional Harvard, yang membantu menyusun studi Oracle. “Gagasan bahwa mereka akan mempercayai komputer tidak berbeda bagi mereka. Mereka sudah memercayai komputer untuk memandu mereka bekerja, memberi mereka arahan, memberi tahu mereka di mana harga terbaik.”

Namun, tambahnya, manusia dapat bekerja dengan teknologi untuk menciptakan perubahan yang lebih berarti dan survei tersebut juga menemukan bahwa para pemimpin bisnis percaya masih ada tempat bagi manusia dalam upaya LST, termasuk mengelola membuat perubahan (48%), mendidik orang lain (46%) , dan membuat keputusan strategis (42%).

“Memiliki mesin yang mungkin dapat menyaring beberapa data itu akan memungkinkan manusia untuk masuk dan melihat tempat-tempat di mana mereka dapat menambahkan beberapa konteks di sekitar tempat-tempat di mana kita mungkin memiliki beberapa ambiguitas, atau kita mungkin memiliki tempat-tempat di mana ada peluang. ,” kata Ruker. “AI memberi Anda kesempatan untuk melihat lebih banyak data itu, dan Anda dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk mencoba menghasilkan wawasan.”

Bagaimana perusahaan dapat memulai dengan AI dan ESG

Seth Dobrin, chief AI officer di IBM, mengatakan kepada VentureBeat bahwa perusahaan harus mulai sekarang menggunakan AI untuk memanfaatkan data ESG. “Jangan menunggu peraturan tambahan datang,” katanya.

Menguasai data sangat penting karena perusahaan memulai perjalanan mereka untuk membawa teknologi AI ke dalam campuran. “Anda memerlukan dasar untuk memahami di mana Anda berada, karena Anda dapat membuat semua tujuan dan keharusan, Anda dapat berkomitmen untuk apa pun yang Anda inginkan, tetapi sampai Anda tahu di mana Anda berada, Anda tidak akan pernah tahu bagaimana mencapai tempat Anda berada. perlu ditempuh,” ujarnya.

Dobrin mengatakan dia juga melihat organisasi bergerak dari sikap defensif, manajemen risiko di sekitar ESG ke pendekatan proaktif yang terbuka untuk AI dan teknologi lain untuk membantu.

“Ini masih sedikit dari latihan kepatuhan, tapi itu bergeser,” katanya. “Perusahaan tahu bahwa mereka perlu bergabung dan berpikir secara proaktif sehingga mereka dianggap sebagai pemimpin pemikiran di bidangnya dan bukan hanya orang yang lamban dalam melakukan hal minimal.”

Salah satu bidang utama yang menjadi fokus IBM, tambahnya, adalah membantu klien menghubungkan data ESG mereka dan pemantauan data dengan operasi bisnis yang sebenarnya.

“Jika kita berpikir tentang fasilitas dan aset bisnis, infrastruktur, dan rantai pasokan sebagai sesuatu yang relevan di seluruh industri, semua data yang bersumber perlu digabungkan dan diintegrasikan dengan aliran data dan proses dalam bagian pelaporan dan manajemen LST,” dia berkata. “Anda mengambil data dari bisnis.”

Deloitte bekerja dengan Signal AI pada upaya ESG

Deloitte baru-baru ini bermitra dengan Signal AI, yang menawarkan kecerdasan media bertenaga AI, untuk membantu klien perusahaan konsultan menemukan dan mengatasi risiko pemasok terkait dengan masalah LST.

“Dengan munculnya ESG dan saat bisnis menavigasi lingkungan yang lebih kompleks daripada sebelumnya, dunia telah dibanjiri data yang tidak terstruktur,” kata David Benigson, CEO Signal AI. “Bisnis mungkin menemukan diri mereka terus-menerus di belakang, menanggapi masalah ini secara reaktif daripada memiliki jenis data dan wawasan di ujung jari mereka untuk menjadi yang terdepan.”

Munculnya pembelajaran mesin dan AI, katanya, secara fundamental dapat menjawab tantangan tersebut. “Kami dapat mengubah data menjadi wawasan terstruktur yang membantu para pemimpin bisnis dan organisasi lebih memahami lingkungan mereka dan mengatasi risiko tersebut, ancaman tersebut dengan lebih cepat, tetapi juga melihat peluang tersebut dengan lebih efisien – memberikan lebih banyak perspektif luar-dalam tentang masalah-masalah seperti ESG.”

Dia menunjuk reaksi baru-baru ini seputar “pencucian hijau,” termasuk oleh Elon Musk (yang menyebut ESG sebagai “penipuan” karena Tesla telah dihapus dari Indeks ESG S&P 500). “Ada tuduhan bahwa organisasi pada dasarnya menandai pekerjaan rumah mereka sendiri ketika harus menyortir kinerja dan keselarasan mereka dengan komitmen LST semacam ini,” katanya. “Di Signal, kami menyediakan kontra untuk itu – kami tidak perlu menganalisis apa yang dikatakan perusahaan akan mereka lakukan, tetapi apa yang dunia pikirkan tentang apa yang dilakukan perusahaan itu dan apa yang sebenarnya dilakukan perusahaan itu di alam liar. ”

Deloitte’s de Spa mengatakan perusahaan menggunakan Signal AI untuk apa yang disebutnya “rantai nilai yang bertanggung jawab” – pada dasarnya, manajemen risiko pemasok.

“Misalnya, sebuah organisasi berkelanjutan yang membersihkan lautan dan sungai dari semua jenis limbah meminta kami untuk membantu mereka mendapatkan lebih banyak wawasan tentang rantai nilai mereka sendiri,” katanya. “Mereka memiliki sejumlah kecil pemasok kecil yang sering menjadi sandaran mereka dan Anda tidak dapat dengan mudah melacak apa yang mereka lakukan.” Dengan Signal AI, jelasnya, Deloitte dapat mengikuti apa yang terjadi dengan perusahaan-perusahaan tersebut untuk mengidentifikasi apakah ada risiko – jika mereka tidak dapat lagi memberikan, misalnya, jika ada skandal yang membuat mereka gulung tikar, atau jika perusahaan menyebabkan masalah yang berkaitan dengan keberlanjutan.”

Dalam satu kasus, Deloitte menemukan sebuah perusahaan yang tidak memperlakukan pekerja mereka dengan adil. “Anda pasti bisa melawan greenwashing karena Anda bisa melihat apa yang sedang terjadi,” katanya. “Anda dapat memanfaatkan jutaan sumber untuk mengidentifikasi apa yang sebenarnya terjadi.”

ESG akan membutuhkan AI dan manusia ke depannya

Ketika keberlanjutan dan peraturan terkait LST lainnya mulai berkembang biak di seluruh dunia, AI dan teknologi pintar akan terus memainkan peran penting, kata de Spa Deloitte. “Ini bukan hanya tentang karbon, atau bahkan memiliki rantai nilai yang bertanggung jawab yang memiliki jejak nol bersih,” katanya. “Tapi ini juga tentang perbudakan modern dan petani dan jenis sosial lainnya yang perlu dilaporkan oleh perusahaan dalam beberapa tahun ke depan.”

Ke depan, faktor kuncinya adalah bagaimana menghubungkan dan mengintegrasikan data bersama menggunakan AI, kata Dobrin IBM. “Banyak yang menawarkan potongan karbon atau menjual AI hanya untuk efisiensi energi atau transparansi rantai pasokan,” katanya. “Tetapi Anda harus menghubungkan semuanya bersama-sama dalam satu tempat terpadu, yang akan menjadi pengubah permainan total di ruang ini.”

Apa pun yang terjadi, kata Rucker, pasti akan ada lebih banyak alat yang digerakkan oleh AI untuk diukur terkait ESG. “Salah satu alasan saya bersemangat tentang ini adalah karena ini bukan hanya tentang jejak karbon lagi, dan sejumlah besar data itu berarti Anda harus mengangkat beban berat yang dilakukan oleh mesin,” katanya. “Saya melihat masa depan ESG di mana manusia membutuhkan mesin dan mesin membutuhkan manusia. Saya tidak berpikir bahwa mereka bisa hidup tanpa satu sama lain.”

Misi VentureBeat adalah menjadi alun-alun kota digital bagi para pengambil keputusan teknis untuk memperoleh pengetahuan tentang teknologi dan transaksi perusahaan yang transformatif. Pelajari lebih lanjut tentang keanggotaan.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *