La convergenza tra intelligenza artificiale e sostenibilità rappresenta un’opportunità unica per accelerare l’azione per il clima. Tuttavia, mentre l’AI viene spesso acclamata come la “pozione magica” per affrontare il cambiamento climatico, è importante capire il suo vero potenziale – e i suoi limiti. L’AI può aiutare ad aumentare e accelerare l’impegno per la sostenibilità, ma come la kryptonite, le sue richieste energetiche potrebbero compromettere i suoi benefici se non saranno gestite con attenzione.
Nell’articolo che condividiamo di seguito, Sophia Mendelsohn, Chief Sustainability and Commercial Officer, SAP si chiede se l’AI possa spingerci in avanti o se i suoi costi si faranno sentire
Buona lettura!
L’intelligenza artificiale è un acceleratore per la sostenibilità, ma non è la bacchetta magica
La comunità globale si trova in una situazione critica. Nel 2023 abbiamo registrato le temperature più calde di sempre e stiamo per superare la soglia critica di 1,5°C rispetto ai livelli preindustriali. La crisi climatica si sta intensificando e senza un’azione rapida e decisa rischiamo di raggiungere punti di svolta irreversibili.
Le aziende devono essere motore del cambiamento. La convergenza tra intelligenza artificiale e sostenibilità rappresenta un’opportunità unica per accelerare l’azione per il clima.
Tuttavia, mentre l’AI viene spesso acclamata come la “pozione magica” per affrontare il cambiamento climatico, è importante capire il suo vero potenziale – e i suoi limiti. L’AI può aiutare ad aumentare e accelerare l’impegno per la sostenibilità, ma come la kryptonite, le sue richieste energetiche potrebbero compromettere i suoi benefici se non saranno gestite con attenzione.
Quindi, l’AI può spingerci in avanti o i suoi costi si faranno sentire?
La bacchetta magica: l’intelligenza artificiale come acceleratore
Anche se l’AI da sola non risolverà la crisi climatica, ha il potenziale di velocizzare e scalare drasticamente gli sforzi per la sostenibilità. La sua forza sta nel navigare e gestire la complessità dei sistemi, dalle catene di approvvigionamento globali alle reti elettriche, fino al clima. Questi sistemi sono profondamente interconnessi e piccoli cambiamenti in un’area possono avere effetti diffusi. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati provenienti da vari settori, l’AI può scoprire modelli nascosti, connessioni e inefficienze che potrebbero sfuggire all’automazione tradizionale.
Le capacità avanzate dell’AI consentono alle aziende di tracciare i cambiamenti, prevedere i risultati e migliorare i comportamenti dei sistemi in modi prima impensabili. Si pensi all’AI addestrata su ampie serie di dati sulle proprietà dei materiali. Questi sistemi possono analizzare rapidamente miliardi di possibilità per identificare i materiali migliori per creare prodotti sostenibili. Questo processo è molto più veloce dei metodi tradizionali. Allo stesso modo, l’agricoltura di precisione guidata dall’intelligenza artificiale analizza i dati provenienti da immagini satellitari, previsioni meteorologiche e sensori del suolo per aiutare gli agricoltori a ottimizzare l’uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi. Questo aumenta la resa dei raccolti e riduce l’impatto ambientale minimizzando lo spreco di risorse e l’uso eccessivo di prodotti chimici.
Nel settore dell’energia, l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando i sistemi energetici decentralizzati grazie a innovazioni nel campo della sostenibilità, come le centrali elettriche virtuali, in cui le batterie installate a casa restituiscono autonomamente l’energia alla rete. L’intelligenza artificiale ottimizza questo processo, riducendo la pressione sulle centrali elettriche tradizionali e migliorando l’efficienza energetica. Le soluzioni AI di SAP, ad esempio, hanno ridotto il consumo di carburante e le emissioni nella logistica identificando i percorsi e gli orari più efficienti, riducendo al minimo sia il tempo di percorrenza che il consumo di carburante.
Lo svantaggio: il consumo di energia e il dilemma del ritorno sugli investimenti
L’intelligenza artificiale non è un lasciapassare per la sostenibilità. I sistemi di AI e i centri dati che li alimentano consumano quantità significative di energia, più delle soluzioni IT e cloud tradizionali. Questo paradosso porta a una discussione sul ritorno degli investimenti (ROI). Immaginate una macchina che costa il 30% in più della sua controparte più vecchia. Dal punto di vista dei costi, sembra un investimento sbagliato. Ma se questa nuova macchina aumenta l’efficienza produttiva del 45%, il ROI giustifica il costo iniziale.
Allo stesso modo, sebbene l’AI abbia un’impronta di carbonio più elevata, le sue applicazioni per la sostenibilità – come l’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento, la gestione dei consumi energetici e la possibilità di immagazzinare energia – possono ridurre in modo significativo le emissioni complessive. La domanda chiave è se i benefici dell’AI in termini di sostenibilità siano superiori all’energia consumata dall’AI. Una parte significativa dell’integrazione delle energie rinnovabili nella rete dipende dalla capacità dell’AI di ottimizzare lo stoccaggio dell’energia e di facilitare le transizioni energetiche, garantendo una decarbonizzazione più rapida.
Inoltre, l’AI sta ottimizzando sempre più il proprio consumo energetico. I progressi nell’efficienza energetica dei data center e nell’ottimizzazione dei servizi cloud stanno contribuendo a ridurre l’impronta di carbonio dell’AI.
Poiché le aziende si affidano sempre più all’AI per elaborare grandi insiemi di dati e automatizzare le decisioni, migliorare l’efficienza di questi sistemi sarà fondamentale per bilanciare l’equazione.
Come le aziende diventano green con l’Intelligenza Artificiale
I clienti SAP generano circa l’87% del commercio globale totale. Ecco due casi di studio tra questi, che dimostrano come implementare l’AI per accelerare l’impatto sulla sostenibilità e garantire che i benefici siano superiori ai costi.
Ambipar: analisi dei dati di impatto ambientale
Ambipar, leader mondiale nelle soluzioni ambientali che opera in 40 Paesi, sta definendo un nuovo standard per la gestione ambientale ed end-to-end delle emissioni di carbonio. L’azienda utilizza soluzioni di sostenibilità incentrate sull’ERP e alimentate dall’intelligenza artificiale per monitorare e stabilire una base comune di dati in tutte le sue attività globali, preparandosi al contempo a future opportunità di crescita. L’integrazione dei dati finanziari e di sostenibilità attraverso soluzioni cloud avanzate offre una visione olistica di come le iniziative ambientali possano comportare rischi o aggiungere valore all’azienda. L’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nell’organizzazione e nell’analisi dei dati sull’impatto ambientale di Ambipar, consentendo iniziative di sostenibilità più mirate ed efficaci. Addestrando i modelli di intelligenza artificiale con i dati raccolti e incrociandoli con altre metriche ambientali, Ambipar prevede risultati sostenibili che avranno risonanza in diversi settori, stabilendo un punto di riferimento per gli altri operatori del settore.
msg global: strutturare il perseguimento della sostenibilità
msg global ha implementato la tecnologia di gestione della sostenibilità per passare da un approccio alla sostenibilità ad hoc a un approccio strutturato che include una chiara rendicontazione e la definizione di obiettivi. Grazie a una migliore visibilità dei dati affidabili incorporati nei processi aziendali principali, l’azienda può monitorare i progressi della sua strategia di sostenibilità e prendere decisioni informate in base al ruolo, con insight in tempo reale. La trasparenza dei dati e gli insight attivabili aiutano msg global a orientarsi in modo olistico verso i propri obiettivi di sostenibilità, rafforzando al contempo la fiducia degli stakeholder.
Sforzi collettivi per un futuro sostenibile e abilitato dall’AI
L’AI non risolverà da sola la crisi climatica, ma offre un potente strumento per scalare e accelerare gli sforzi di sostenibilità, come nel caso di Ambipar, msg global e molti altri. Dalla gestione di catene di approvvigionamento complesse all’ottimizzazione delle reti energetiche, l’AI consente alle aziende di misurare, prevedere e ottimizzare l’impatto ambientale in modi che i metodi tradizionali non possono eguagliare.
Tuttavia, per massimizzare il potenziale dell’AI e limitarne gli svantaggi è necessaria una collaborazione tra governi, industrie e società civile. Abbiamo bisogno di investimenti nella ricerca sull’AI e nella condivisione dei dati per alimentare l’innovazione nella sostenibilità e produrre un impatto reale. Allo stesso tempo, dobbiamo affrontare i problemi di consumo energetico che l’AI comporta. Concentrandoci sull’ottimizzazione dei centri dati e sul miglioramento dell’efficienza dell’AI, possiamo garantire che i benefici dell’AI in termini di sostenibilità siano superiori alla sua impronta.
L’AI offre i mezzi per accelerare i progressi verso il dimezzamento delle emissioni globali entro il 2030. Il compito è arduo ma realizzabile; con l’AI come catalizzatore di un cambiamento scalabile e significativo, le aziende possono allineare la crescita economica con la gestione dell’ambiente.
È il momento di agire, sfruttando il potere dell’AI per creare un futuro in cui sostenibilità e redditività vadano di pari passo.
di Sophia Mendelsohn, Chief Sustainability and Commercial Officer, SAP
