Apa itu AI untuk keberlanjutan?

Temukan cara perusahaan menerapkan AI untuk membantu mengurangi jejak lingkungan mereka, mengakselerasi perubahan positif dalam memenuhi tujuan dekarbonisasi, dan mengidentifikasi peluang untuk efisiensi serta pertumbuhan yang lebih tinggi.

Mengapa AI untuk Keberlanjutan?

Sama seperti TI yang telah menjadi kunci transformasi digital, para teknologis juga akan menjadi pemimpin yang sama pentingnya dalam transformasi berkelanjutan.

Organisasi menaruh harapan pada personel TI dan solusi artificial intelligence (AI) untuk membantu mencapai dua tujuan utama:

• Untuk mencapai nol teknologi, atau mengurangi jejak karbon dari fungsi TI organisasi dengan mengoptimalkan operasi untuk mengurangi limbah serta inefisiensi dalam proses yang ada.
• Untuk menjadi positif teknologi, yang artinya menggunakan teknologi sebagai pengungkit bagi seluruh organisasi guna mencapai tujuan net zero dan mendorong nilai serta diferensiasi baru untuk dampak keseluruhan yang positif.

Mengukur Kemajuan Organisasi Menuju Keberlanjutan

Data lingkungan, sosial, dan tata kelola (ESG) dapat membantu perusahaan beroperasi secara bertanggung jawab dan berkontribusi pada masa depan yang lebih berkelanjutan. Tim TI dapat membantu mengumpulkan data terkait, yang memungkinkan investor, pemangku kepentingan, dan lembaga pemeringkat ESG untuk menilai performa organisasi relatif terhadap praktik keberlanjutan yang bertanggung jawab serta penciptaan nilai jangka panjang.

Berikut ini adalah faktor yang berkontribusi terhadap pengukuran dampak keberlanjutan bisnis:

• Lingkungan: Emisi karbon, konsumsi energi, penggunaan air, pengelolaan limbah, dan upaya untuk mengurangi jejak lingkungan.
• Sosial: Komitmen terhadap keragaman, praktik perburuhan, tingkat pergantian karyawan, dan dampak pada komunitas lokal.
• Tata kelola: Keanekaragaman dewan dan kompensasi eksekutif, profil risiko, kelangsungan hidup jangka panjang, akuntabilitas untuk praktik bisnis ESG, dan kepatuhan terhadap peraturan.

Salah satu manfaat menarik bagi organisasi yang paham ESG adalah bahwa, seiring peningkatan skor ESG perusahaan, biaya modalnya berkurang, yang pada gilirannya meningkatkan valuasi perusahaan.

AI yang Bertanggung Jawab

Seperti kebanyakan teknologi baru, ada tantangan untuk menerapkan dan menggunakan AI. Pengambil keputusan harus menyadari risiko keamanan data dan privasi, sumber daya dan pengeluaran komputasi, serta implikasi etika dan sosial. Sebagai landasan bagi semua penggunaan AI untuk keberlanjutan, harus ada komitmen untuk menggunakan AI yang bertanggung jawab untuk transparansi, akuntabilitas, inklusivitas, dan tata kelola guna mendukung kepercayaan masyarakat serta memastikan bahwa kemajuan dalam dan penggunaan AI terus meningkatkan komunitas.

Manfaat AI untuk Keberlanjutan

AI dapat digunakan untuk memberi manfaat kepada lingkungan, komunitas, tenaga kerja, dan profitabilitas bisnis. Solusi AI dapat membantu:

• Mengukur, memprediksi, dan mengoptimalkan sistem yang kompleks: AI dapat membuka peluang baru untuk efisiensi yang lebih besar di seluruh perusahaan dengan menganalisis sumber daya, pola penggunaan, dan proses serta menyediakan rekomendasi untuk optimalisasi dan peningkatan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan sumber daya. Selain itu, AI dapat mendukung transparansi di sekitar tujuan dan kemajuan ESG untuk membantu memenuhi persyaratan pengungkapan, meningkatkan pengambilan keputusan yang digerakkan oleh data, dan meningkatkan perhitungan karbon di seluruh rantai nilai, yang pada gilirannya dapat membantu mengidentifikasi peluang untuk peningkatan dan kemampuan adaptasi.
• Akselerasi pengembangan solusi keberlanjutan: Perusahaan dapat memanfaatkan AI untuk membantu mendorong inovasi dan mengembangkan produk dan layanan baru yang sadar lingkungan. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data tentang perilaku pelanggan dan memperkirakan tren di masa depan, organisasi dapat menggunakan AI untuk meningkatkan efisiensi proses pengembangan produk. Dengan mengakselerasi penelitian dan pengembangan dengan materi baru yang ramah lingkungan, perusahaan dapat mempercepat pengembangan produk yang lebih berkelanjutan.
• Merespons dan menyesuaikan diri dengan dampak iklim: AI menawarkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya untuk mengakselerasi inovasi menuju keberlanjutan yang lebih besar dan memitigasi dampak perubahan iklim. Misalnya, AI untuk keberlanjutan dapat membantu:

• • Meningkatkan ketahanan iklim melalui sistem peringatan dini untuk peristiwa cuaca ekstrem.
  • Menyesuaikan profil energi berdasarkan kondisi lokal untuk mengatasi intermitensi energi terbarukan dengan lebih baik dan mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil.
  • Menunjukkan dan memitigasi risiko yang ditimbulkan oleh perubahan iklim dengan menganalisis data dan pola iklim yang kompleks, mengambil langkah pertama untuk menggabungkan ilmu iklim ke dalam operasi bisnis.

AI untuk Kasus Penggunaan Keberlanjutan

Di mana pun perusahaan berada dalam perjalanan adopsi dan kematangan AI, peluang akan selalu ada. AI untuk proyek keberlanjutan bisa berukuran relatif kecil, seperti mulai menerapkan digitalisasi langkah logis berikutnya ke alur kerja yang ada untuk mengakselerasi pengambilan keputusan, atau AI dapat menjadi proyek inovatif dan ambisius yang akan merevolusi eksekusi pada kasus penggunaan yang dipilih. Dengan AI, organisasi dapat memenuhi tujuan mereka untuk operasi yang lebih berkelanjutan dengan mengoptimalkan proses dan bertujuan untuk mengurangi konsumsi energi.

Optimalisasi Industri Khusus

Pemantauan yang mendekati real-time oleh AI dapat mendukung pengurangan jejak karbon dalam berbagai cara, termasuk:

• Optimalisasi rantai pasokan: Terapkan prediksi dan pengambilan keputusan otomatis untuk mengoptimalkan efisiensi melalui prakiraan permintaan, menghindari pemborosan inventaris dan transportasi atau penyimpanan yang tidak perlu, serta mengoptimalkan logistik kontainer—termasuk pengiriman jarak jauh—untuk memaksimalkan barang yang dikirim dengan pengeluaran bahan bakar yang minimal.
• Pengembangan produk dan optimalisasi produksi: Gunakan otomatisasi fisik dan virtual untuk mengakselerasi peningkatan proses berkelanjutan di seluruh organisasi menggunakan kembaran digital yang didukung AI; menilai, menguji, dan mengoptimalkan energi, material, serta variabel desain; dan menyederhanakan manufaktur demi limbah material serta sumber daya yang minimal.
• Optimalisasi transportasi dan logistik: Tingkatkan alur kerja terkait transportasi dengan mengoptimalkan rute, waktu, dan logistik dalam perjalanan dengan pengelolaan lalu lintas pintar; mendukung kebutuhan pasokan bahan bakar serta pengisian kendaraan listrik (EV) menggunakan AI prediktif untuk meningkatkan efisiensi bahan bakar dan mengurangi dampak lingkungan.
• Optimalisasi pertanian: Gunakan AI untuk prakiraan lingkungan yang memungkinkan pertanian presisi, pemantauan hewan untuk penggunaan sumber daya yang paling efektif demi kesehatan dan keselamatan, serta pemantauan tanaman cerdas—yang menggabungkan data dari citra satelit, sensor, dan data cuaca—untuk mendukung keputusan yang tepat dalam pertanian.
• Optimalisasi jaringan energi: AI dalam energi dapat membantu mencocokkan beban dan pasokan sistem secara hampir real-time untuk membuat jaringan listrik lebih cerdas, lebih efisien, dan lebih stabil; meningkatkan ketahanan jaringan dengan memprediksi pemadaman dan pengiriman kru perbaikan; serta memantau potensi bahaya lingkungan dan kebutuhan pemeliharaan prediktif.
• Optimalisasi bangunan pintar: Sistem yang didukung AI dapat memantau penggunaan energi di kantor dan gudang serta melakukan penyesuaian untuk efisiensi energi yang optimal; daur ulang otomatis; melacak siklus hidup peralatan dan memprediksi kebutuhan pemeliharaan untuk mengurangi limbah; memantau kualitas udara dan faktor lingkungan lainnya serta memberi peringatan pada tingkat yang melebihi batas; melacak perubahan peraturan dan persyaratan yang dapat memengaruhi operasi, memberi tahu tim dan departemen masing-masing, serta memberikan rekomendasi langkah berikutnya.

Optimalisasi Pusat Data

Pusat data mengonsumsi energi 10 hingga 50 kali lebih banyak per ruang lantai dari gedung kantor komersial umum, yang secara kolektif berarti pusat data menyumbang sekitar dua persen dari total penggunaan listrik AS.¹

AI dapat membantu pusat data meningkatkan efisiensi energi dan meningkatkan pengelolaan limbah dengan mengadopsi praktik terbaik seperti pendinginan cair, menggunakan sumber energi terbarukan, menggunakan kembali panas limbah, dan memantau perangkat keras untuk pemeliharaan siklus hidup.

Untuk memaksimalkan dampak sumber daya yang dihabiskan untuk inisiatif AI pusat data dan untuk mengurangi jejak karbon dari infrastruktur komputasi, pendekatan proaktif terhadap desain proyek serta pengelolaan IT menjadi sangat penting.

Optimalisasi AI

Pelatihan dan inferensi AI yang tidak teruji dapat menjadi sangat intensif karbon, memerlukan banyak energi, air, bahan bakar fosil, serta sumber daya lainnya. Mengembangkan dan menerapkan model AI secara lebih berkelanjutan berarti perusahaan dapat mengurangi dampak lingkungan dengan berfokus pada tindakan inti seperti:

• Optimalisasi model: mengoptimalkan model dengan menggunakan algoritma yang lebih efisien dan membuatnya lebih ringan serta lebih cepat mengurangi daya komputasi yang diperlukan, menurunkan waktu pelatihan, dan memperpanjang umur model, yang secara kolektif mengurangi energi dan sumber daya yang diperlukan untuk menjalankannya.
• Optimalisasi perangkat lunak: perangkat lunak AI dapat digunakan untuk meningkatkan model AI dan performa sistem, yang membantu mengurangi kebutuhan daya komputasi serta konsumsi energi secara keseluruhan.
• Perangkat lunak yang sadar karbon: Perangkat lunak yang memungkinkan beban kerja untuk berjalan pada waktu tertentu dan di daerah dengan intensitas karbon yang lebih rendah atau selama jam kerja dapat secara signifikan mengurangi emisi karbon.

Strategi ini adalah inti dari pengurangan konsumsi energi dengan intensitas karbon yang lebih rendah untuk beban kerja AI yang menambah penghematan keuangan yang signifikan untuk bisnis dan berkontribusi terhadap komitmen tujuan keberlanjutan.

Keberlanjutan Perangkat Bisnis

Ada berbagai strategi TI umum untuk meningkatkan keberlanjutan di seluruh siklus hidup PC mulai dari pengadaan hingga akhir masa pakai perangkat.

PC AI baru, yang mampu menjalankan beban kerja AI secara lokal, mempertimbangkan keberlanjutan berdasarkan desain, membangun optimalisasi efisiensi energi di lapisan sistem dan aplikasi. Hal ini memberi TI dan bisnis alat lain untuk mengakselerasi inovasi sekaligus mengurangi dampak lingkungan.

Masa Depan AI untuk Keberlanjutan

Lanskap kemungkinan adopsi AI yang berkelanjutan bersifat eksponensial. Bahkan, PricewaterhouseCoopers memperkirakan bahwa penggunaan AI dapat mengurangi emisi gas rumah kaca (GRK) di seluruh dunia sebesar empat persen pada tahun 2030.²

• AI sudah digunakan untuk memajukan semua 17 Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDG) PBB, termasuk tujuan membangun kota dan komunitas yang berkelanjutan.³
• Chief Technology Officer (CTO) memainkan peran yang lebih besar dalam membantu organisasi mereka memenuhi tuntutan daya komputasi yang meningkat sekaligus membantu mendukung tujuan net zero secara bersamaan.
• Analitik prediktif yang didukung AI dapat memahami pola dan tren yang mungkin tidak tertangkap dalam analisis tradisional, yang berarti pelaporan ESG dapat menjadi lebih akurat seiring waktu. Data ini dapat membantu mengakselerasi perusahaan dalam merencanakan investasi TI di masa depan yang selaras dengan komitmen tanggung jawab lingkungan mereka, serta menciptakan nilai bisnis baru.

Pertemuan antara AI dan keberlanjutan membuka peluang untuk memanfaatkan teknologi guna mengurangi limbah, mengoptimalkan sumber daya, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan pengambilan keputusan melalui analisis data yang mendekati real-time.