Tekoäly kestävyystyön kirittäjänä

Tekoälyn ristiriitainen rooli

On selvää, että tekoälyn käyttöön liittyy kestävyyden kannalta isoja haasteita esimerkiksi kasvavan energiankäytön ja siitä syntyvien päästöjen muodossa. Kuitenkin kansainvälisen energiajärjestö IEA:n arvioiden mukaan tekoälyn avulla saavutettavat päästövähennykset voisivat parhaimmillaan olla jopa viisinkertaiset verrattuna tekoälyn käytöstä syntyvään jalanjälkeen.

Tekoälyn aiheuttamia operatiivisia ympäristöhaittoja on onnistuttu pienentämään merkittävästi ja lopullinen nettovaikutus riippuukin paljolti siitä, mihin tekoälyä sovelletaan. Voisiko tekoäly helpottaa raportointitaakassa ja tehostaa prosesseja niin, että meidän ihmisten aika riittäisi paremmin itse kestävyystyöhön ja positiivisen muutoksen vauhdittamiseen? 

Selviytymisestä reaaliaikaiseen yritysvastuun johtamiseen

Kestävyystyö elää murrosta. Moni organisaatio on sinnitellyt vuosiraportointinsa kanssa vielä manuaalisella tiedonkeruulla ja Excel-tiedostoilla. Jatkossa dataa vaaditaan yhä useammin lähes reaaliaikaisesti, tuotekohtaisesti ja eri järjestelmistä rikastettuna esimerkiksi metsäkatoasetuksen, digitaalisten tuotepassien tai toimitusketjuriskien hallinnan tarpeisiin.

Monissa organisaatioissa ESG-data on kuitenkin yhä usein hajallaan eri järjestelmissä ja irrallaan operatiivisesta päätöksenteosta, mikä tekee kestävyysdatan hyödyntämisestä hankalaa. Tämä haaste nousi esiin myös Fellowmindin ja Microsoftin keväällä järjestämässä AI for Sustainability Lab -työpajan keskusteluissa, jossa tekoälylle maalailtiin roolia vastuullisuusdatan yhdistäjänä ja tulkkina, ei vain sisältöjen tuottajana.

Integraatiot ja älykkäät AI-agentit voivat automatisoida tiedonkeruun eri järjestelmistä, rikastaa ostodataa ja analysoida dokumentteja, jolloin vastuullisuustyön pohjaksi saadaan entistä kattavampaa ja laadukkaampaa tietoa. Tekoäly kykenee myös tunnistamaan poikkeamia ja virheitä raportoidussa datassa, mikä parantaa tiedon luotettavuutta ja auttaa havaitsemaan prosessien pullonkauloja jo varhaisessa vaiheessa.

Toinen kevään AI-työpajassa esiin noussut tekoälyn käyttökohde vastuullisuustyössä liittyi johtamiseen ja ennakointiin. Tekoälyä haluttiin hyödyntää paitsi raportoinnin automatisointiin myös tulevien vaikutusten ja riskien ennustamiseen.

Tekoäly voikin tukea organisaatioita skenaario- ja riskianalyyseissä, kuten veden-, energiankäytön ja jätteiden vähentämispotentiaalin arvioinnissa tai toimitusketjun riskienhallinnassa.

Kestävyystiedon yhdistäminen taloudellisiin mittareihin mahdollistaa usein monimutkaisten vaikutusten, kuten tuotteen elinkaaren aikaisen kannattavuuden ennustamisen. Näiden ratkaisujen avulla kestävyystyö voi muuttua pakollisesta selviytymistaistelusta ennakoivaksi ja vaikuttavaksi liiketoiminnan ajuriksi.

AI-agenttien aika on täällä - miten tämä vaikuttaa kestävyystyöhön?

Tekoäly kehittyy vauhdilla automatisaatiosta ja chat-boteista kohti autonomisia agentteja. Mitä tämä tarkoittaa kestävyyspäättäjän arjessa?

Yhtenä konkreettisena esimerkkinä AI-agenteista julkistimme Microsoftin Build -tapahtumassa yritysten päästölaskentaa helpottavan Emission AI -agentin, joka automatisoi ostolaskudataan perustuvaa päästölaskenta- ja raportointiprosessia. Lisää ratkaisusta voit käydä lukemassa Microsoft Marketplace -sivustolta.

Tekoälyn hyödyntäminen ei aina vaadi erillistä ratkaisua, vaan kyvykkyyksiä syntyy nyt kiihtyvällä tahdilla myös olemassa oleviin järjestelmiin.

Esimerkiksi Dynamics 365 Business Central -toiminnanohjausjärjestelmässä käyttäjä voi jo hyödyntää Microsoft Copilot -tekoälyratkaisua päästölaskentaan vaadittavan datan rikastamisessa, päästökertoimen valinnassa ja alustavien laskelmien toteuttamisessa.

Kestävyystyöhön liittyvän datan käsittely, laskenta ja raportointi voidaankin usein toteuttaa jo olemassa olevilla järjestelmillä ja yhä useammin tekoälyavusteisesti.  

Tekoäly osaksi kestävyystyötä: Mistä lähteä liikkeelle?

Ensimmäinen askel matkalla tekoälyn hyödyntämiseen vastuullisuustyössä on tunnistaa resurssisyöpöt prosessit, jotka vaativat nykyisellään runsaasti manuaalista työtä ja aikaa. 

Kun olennaiset prosessit on tunnistettu, on tärkeää lähteä suunnittelemaan toteutusta yhdessä IT-osaston kanssa, jotta varmistetaan ettei samalla synnytetä uusia siiloja tai tietoturvauhkia.

Fellowmind Hive AI -konsepti tarjoaa organisaatioille alustan, jossa kestävyystyötä tukevat agentit voidaan rakentaa ketterästi ja hallitusti kytkien ne suoraan yrityksen ydinjärjestelmiin ja dataan. 

Lue lisää, miten Fellowmind Hive AI tukee tekoälyn käyttöönottoa.

Aikaikkuna vaikuttavalle kestävyystyölle on nyt. Kun tekoäly valjastetaan kirittämään raportointia ja tukemaan päätöksentekoa, jää meille vastuullisuustyön parissa työskentelevillä ihmisille enemmän aikaa positiivisen muutoksen tekemiseen.