كيف يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على تحقيق أهداف الاستدامة

تستحوذ أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT على عناوين الأخبار، ولكن هناك تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى وأدواته المصممة خصوصًا للشركات تساعد الشركات بهدوء على تحقيق أهدافها المتعلقة بالاستدامة. ويتم استخدام الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي بالفعل على نطاق واسع اليوم في حالات الاستخدام، ويتطور الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة لمعالجة فئات جديدة من حالات الاستخدام.

لقد قمت سابقًا بقيادة فرق تقنية ساعدت العملاء على تنفيذ الذكاء الاصطناعي الخاص بهم. عندما بدأت العمل كقائد للاستدامة في Expert Labs، وهي مجموعة خدمات التقنيات الاحترافية، رأيت الإمكانات التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي للمساعدة على زيادة كفاءة الطاقة وإزالة الكربون والحد من النفايات. وقد اكتشفتُ حالات الاستخدام الحالية والناشئة للذكاء الاصطناعي في مجالات إدارة النفايات وتحسين الأداء وخفض الطاقة وإعداد تقارير الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات.

• إدارة الأصول: سواء كان الأمر يتعلق بالبنية التحتية للمرافق أو آلات أرضية المصنع، يمكن أن يؤدي التدخل في الوقت المناسب إلى إطالة عمر الأصل؛ ما يقلل من حجم النفايات المرسلة إلى مكب النفايات والأثر البيئي لإنشاء بديل. وتعمل حلول الذكاء الاصطناعي من خلال جمع بيانات أداء الأصول وإدخالها في نماذج التعلم الآلي، والتي يمكنها التنبؤ بسلامة الأصول وخطر التعطل.
• إدارة المخزون: يستخدم النقل الطاقة؛ بالإضافة إلى ذلك، قد تحتاج البضائع القابلة للتلف إلى التبريد في أثناء النقل والتخزين. ويُعد تحسين المخزون أمرًا مهمًا لضمان وجود مخزون كافٍ مع تلبية طلب العملاء أيضًا. وفي الوقت نفسه، تريد تقليل البصمة الكربونية المرتبطة بنقل المخزون وتخزينه. يساعد الذكاء الاصطناعي على معالجة هذه المشكلة من خلال الجمع بين جوانب مثل التنبؤ بالطلب، والتسليم في الميل–الأخير، وتحسين التوجيه.
• تحسين الجدول الزمني: حالة الاستخدام هذه تشبه إدارة المخزون ولكنها تعالج التحدي المتمثل في ضمان أن يكون لديك المواءمة المناسبة للمواهب. إذا فكرنا في صيانة الأصول، على سبيل المثال، فإن الأسئلة المطروحة هي من هم التقنيون المتاحون وأين هم وكيف ينبغي تحديد أولويات عملهم. لا يتعلق الأمر بتقليل السفر. بدلاً من ذلك، من الأفضل إعطاء الأولوية لأصل أبعد للإصلاح لأن هذا الأصل له تكلفة أعلى أو قد يفشل في وقت أقرب. ويمكن للذكاء الاصطناعي معالجة مشكلات مثل صيانة الأصول بكفاءة.
• كشف الشذوذ: بعض الشركات المصنعة لديها أهداف خالية من العيوب. إذا كان هناك جزء معيبًا أو تم تجميعه بشكل غير صحيح، فقد لا يكون من الممكن إنقاذه أو إعادة تدويره. ويمكن لأنظمة التعرف على الصور والفيديو استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة كل مرحلة من مراحل التصنيع، والتقاط أي تناقضات في أقرب وقت ممكن. بالإضافة إلى المواد المهدرة، يتم استهلاك طاقة إضافية عندما يتعين إعادة صياغة الأجزاء أو إعادة تصنيعها. وتوضح حالة الاستخدام هذه كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة من خلال معالجة بيانات الصور والفيديو غير المنظمة بالإضافة إلى البيانات المنظمة في الأمثلة السابقة.
• تحسين الحوسبة: تستهلك مراكز البيانات كمية هائلة من الكهرباء. ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الطلب على الحوسبة بمرور الوقت، يصبح من الممكن تحسين استخدام موارد الحوسبة والتبريد. وتساعد مطابقة الموارد للطلب بشكل وثيق على توفير الطاقة.

خلال العام المقبل أو نحو ذلك، أتوقع أن أرى الشركات تنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تساعد من خلال فئة جديدة من حالات الاستخدام لتحقيق أهداف الاستدامة. وتعمل بعض الشركات عليها بالفعل.

أولها هو استخدام فهم المستندات الذكي لمعالجة معلومات الاستدامة. وتستخدم الشركات العديد من إطار العمل المختلفة للإبلاغ عن تأثيرها البيئي بطريقة موحدة. ويُعد جمع المعلومات ذات الصلة وإنتاج تقارير الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات عملية تستغرق وقتًا طويلاً. ويقوم برنامج الذكاء الاصطناعي التوليدي باسترداد المعلومات النصية وتلخيصها من أنظمة الأعمال المختلفة، بما في ذلك أنظمة الموردين، وتعيينها إلى إطار العمل، مع خيار التقييمات البشرية.

على الجانب الآخر، يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط معالجة المعلومات التي تم تجميعها بالفعل في تقارير الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات (ESG). ويمكن للشركة أن تجمع معلومات طلب الشراء مع تقرير الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات الخاص بالمورد. على سبيل المثال، إذا كنت تعلم أنك مسؤول عن نصف حجم مبيعات أحد الموردين، فيمكنك استخدام تقارير الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات لتقدير مسؤوليتك عن انبعاثات النطاق 3.

بالنسبة إلى المستثمرين المهتمين بالتمويل الأخضر، يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة تقارير الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات بشكل جماعي لإنشاء قائمة مختصرة موصى بها للشركات ذات الموقف البيئي الأقوى. وفي حالة الاستخدام المتقدمة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المضبوطة بدقة مع سياسات الاستدامة الخاصة بالشركة أن تدعم تطبيقًا استشاريًا لأنشطة مثل اختيار الموردين.

من المرجح أن تؤدي نماذج اللغة الكبيرة الأساسية (LLMs)، التي تم ضبطها باستخدام بيانات محددة للمجال، دورًا مهمًا في تطبيقات معالجة النصوص الذكية مثل هذه.

ومن المرجح أيضًا أن تترك نماذج الأساس التي تستخدم البيانات الجغرافية المكانية بصماتها في العام المقبل أو نحو ذلك. وستكون هذه النماذج مفيدة في التنبؤ بمناطق الفيضانات وحرائق الغابات ومخاطر المناخ الأخرى. كما ستتمكن الشركات في قطاعات تشمل الزراعة والبيع بالتجزئة ومرافق الخدمات والخدمات المالية من استخدام هذه النماذج لتقييم المخاطر والتخفيف من حدتها.

مع اعتماد الشركات للذكاء الاصطناعي التوليدي في حالات الاستخدام الجديدة هذه، فإنها تحتاج أيضًا إلى الانتباه إلى مجموعة جديدة من المخاطر التي بدأت تظهر، بدءًا من المخاوف المحتملة المتعلقة بالخصوصية إلى الافتقار إلى الواقعية. هناك حاجة إلى نهج الذكاء الاصطناعي المسؤول وإطار عمل حوكمة الذكاء الاصطناعي لضمان وجود حواجز أمام الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي الكلاسيكي والتوليدي.

إن أهداف الاستدامة وأهداف العمل الأخرى تسير جنبًا إلى جنب. بالنسبة إلى العديد من حالات الاستخدام هذه، هناك علاقة وثيقة بين الاستدامة والتكلفة. إن الحد من استخدام الطاقة وتجنب الهدر وتحسين الموارد لها فوائد مالية بالإضافة إلى الفوائد البيئية. وباستخدام تطبيقات الاستدامة الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ستجد الشركات سهولة أكبر في اتخاذ القرارات التي تتماشى مع أهداف الاستدامة الخاصة بها.