AI e il futuro della sostenibilità: una conversazione alla Climate Week con gli esperti di IBM

Troppo spesso, le questioni di innovazione sono in qualche modo contrarie alla sostenibilità, come se si dovesse fare una scelta: proteggere il pianeta o proteggere i profitti. La verità è che i progressi tecnologici possono contribuire a guidare gli sforzi per migliorare le pratiche aziendali sostenibili. Ottimizzando le operazioni e riducendo le pratiche ad alta intensità di risorse, la tecnologia può non solo rendere un'organizzazione più efficiente dal punto di vista dei costi, ma anche far progredire il suo percorso di sostenibilità.

IBM ha lavorato duramente utilizzando innovazioni nell'intelligenza artificiale e nell'AI generativa per aiutare le organizzazioni a trovare soluzioni che accelerino gli sforzi di sostenibilità, incluse diverse che hanno debuttato a Climate Week NYC all'inizio di questa settimana.

Abbiamo incontrato tre esperti di sostenibilità di IBM per discutere il ruolo dell'AI nell'aiutare le organizzazioni a migliorare le operazioni, identificare dove c'è spazio per l'innovazione ed esplorare come i costi ambientali di questi nuovi sviluppi possono essere contabilizzati.

Oday Abbosh, IBM Consulting Global Sustainability Leader: LlAI non è solo uno strumento, ma un catalizzatore di cambiamento. Può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate per ridurre la propria impronta ambientale e costruire un futuro più sostenibile. In particolare, l'AI ha il potenziale di trasformare il modo in cui le aziende affrontano la loro strategia di sostenibilità. Secondo uno studio recente dell'IBM Institute for Business Value, la spesa per la rendicontazione sulla sostenibilità supera quella per l'innovazione sostenibile del 43%. L'AI aiuta a riequilibrare queste spese verso l'innovazione, semplificando la raccolta dei dati e consentendo alle organizzazioni di intraprendere azioni più mirate che permettano loro di guidare un reale progresso nella sostenibilità.

Kendra DeKeyrel, Vicepresidente ESG e Asset Management Product Leader presso IBM: l'AI è fondamentale per il futuro delle pratiche aziendali di sostenibilità, e i dirigenti lo sanno: secondo l'ultimo report State of Sustainability Readiness di IBM, nove leader aziendali su dieci intervistati concordano che l'AI aiuterà a raggiungere i loro obiettivi di sostenibilità. Eppure c'è ancora del lavoro da fare: IBM ha anche scoperto che il 56% delle organizzazioni non utilizza attivamente l'AI in questo modo.

Christina Shim, IBM Chief Sustainability Officer: per noi tutto inizia dai dati. I dati sono fondamentali per sapere quanta energia si sta consumando o cosa si sta sprecando. I dati creano una base che sostiene ogni obiettivo ed è la fonte da cui puoi determinare il tuo impatto attuale, monitorare i progressi e implementare aggiustamenti. Una volta che si dispone dei dati giusti, l'implementazione di tecnologie come l'AI può essere uno degli strumenti più potenti per una transizione verso la sostenibilità.

DeKeyrel: l'AI è uno strumento chiave per costruire resilienza climatica, e i leader aziendali hanno urgentemente bisogno di strumenti: solo la metà di coloro che sono stati intervistati nel recente report di IBM State of Sustainability Readiness si sente pienamente preparata ad affrontare una serie di rischi climatici. Per adattare i loro asset fisici, infrastrutture e risorse naturali agli eventi meteorologici estremi e ai rischi correlati, le organizzazioni devono comprendere vasti set di dati ambientali. Gli esseri umani potrebbero impiegare mesi per etichettare ed estrarre insight dai dati climatici e geospaziali rilevanti, ma l'AI accorcia notevolmente questo lasso di tempo. Ad esempio, IBM® Environmental Intelligence utilizza AI e API per integrare set di dati complessi e diversificati ed estrarre rapidamente insight per una maggiore resilienza. L'EI ha un'ampia gamma di applicazioni: dalla previsione dei rischi di tempeste e inondazioni dovuti al cambiamento del livello del mare al monitoraggio delle tendenze della biomassa e della deforestazione per gli sforzi di conservazione.

Shim: il cambiamento climatico ha effetti sulle persone in molti modi. Sta provocando un aumento delle inondazioni, provocando colpi di calore e distruggendo fattorie e mezzi di sussistenza. Le assicurazioni stanno diventando inaccessibili. I ritardi nei lavori di costruzione dovuti a condizioni meteorologiche estreme stanno già costando miliardi in tutto il mondo. Ci interessa perché influenza la nostra vita quotidiana, indipendentemente da dove viviamo. Ma concentriamoci sulle soluzioni. L'AI può migliorare in modo significativo la resilienza di fronte al cambiamento climatico, analizzando i dati per prevedere eventi meteorologici estremi, disastri naturali e altri rischi legati al clima con maggiore precisione e tempestività.

Ad esempio, con la NASA, abbiamo rilasciato un modello che va oltre la previsione dell'AI per offrire nuove insight a scienziati, sviluppatori e aziende sia sulle condizioni meteorologiche e climatiche a breve che a lungo termine. Si tratta di uno dei modelli AI più avanzati per il clima e le condizioni meteorologiche, ed è ora disponibile sulla piattaforma open source Hugging Face, il che significa più occhi sul codice e più cervello sui problemi. I foundation model possono anche contribuire a informare gli sforzi per ridurre gli "effetti isola di calore". IBM e la Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence sono pionieri nell'applicazione dei foundation model per mappare le isole di calore urbane, cioè aree con temperature molto più alte rispetto alle località circostanti di Abu Dhabi. Finora, il modello ha contribuito a realizzare sforzi che hanno portato a una riduzione degli effetti delle isole di calore nella regione di oltre tre gradi Celsius.

DeKeyrel: vedo già i vantaggi che i nostri clienti ne traggono. Ad esempio, la Ford Motor Company voleva ridurre difetti e tempi di inattività e creare un processo produttivo più sostenibile. Ford ha distribuito IBM® Maximo Visual Inspection (MVI), che non solo ha migliorato la sostenibilità, ma anche la qualità dei veicoli. Di conseguenza, Ford ha esteso l'uso di MVI e delle sue funzionalità di AI ad altri impianti e ha conferito a IBM il prestigioso IT Innovation Award. In Svizzera e nei Paesi Bassi, DSM-firmenich Animal Nutrition & Health era desiderosa di utilizzare dati e AI per migliorare la sostenibilità della propria azienda e lo stato di salute degli animali. DSM-Firmenich ha utilizzato IBM® Environmental Intelligence Suite e i suoi potenti algoritmi per prevedere e prevenire la contaminazione dei cereali, facendo risparmiare ogni anno milioni di euro al settore agricolo europeo.

Shim: uno dei nostri clienti utilizza l'AI per orchestrare la manutenzione di oltre 100.000 asset in un quartiere certificato LEED Platinum, che conta 94 edifici, incluso il grattacielo più alto di Riyadh. Un produttore brasiliano di energia rinnovabile ha utilizzato Environmental Intelligence e modelli AI per migliorare le previsioni eoliche del 15% e quelle solari del 30%, permettendo di pianificare meglio e garantire una rete elettrica Resilient e affidabile. In IBM, utilizziamo Envizi, una soluzione basata sull'AI, per tracciare e analizzare i nostri dati energetici all'interno di un unico strumento in 600 sedi. Permette a IBM di monitorare e ridurre in modo efficiente le emissioni di gas serra, il consumo energetico e l'uso dell'acqua, ottimizzando al contempo la gestione delle strutture e le esperienze sul posto di lavoro.

DeKeyrel: Ikano Group è un conglomerato multinazionale con attività in diversi settori e in più continenti. Per questo motivo, organizzare la grande quantità di dati necessaria per rispettare i diversi standard di rendicontazione è fondamentale per il loro percorso di sostenibilità. Nel tentativo di prepararsi alla nuova Direttiva UE sulla Rendicontazione sulla Sostenibilità Aziendale, il gruppo Ikano ha fatto affidamento alla IBM® Envizi ESG Suite. Grazie alla piattaforma, ora possono catturare e tracciare facilmente oltre 15.000 tipi di dati diversi per il reporting CSRD, risparmiando migliaia di ore di lavoro.

Abbosh: vediamo anche grandi possibilità nell'AI per l'economia circolare. L'AI può aiutare a scoprire modi per utilizzare le risorse in modo più efficiente e creare risparmi sui costi delle materie prime, che spesso costituiscono una parte importante delle spese di produzione. Ad esempio, l'AI generativa può scoprire e raccomandare materiali per sostituire i PFAS (simili ai prodotti chimici sintetici) nei siti di produzione. Ciò ci aiuterà a esplorare i modi in cui le tecnologie contribuiscono alla circolarità, promuovendo la scoperta di materiali e trovando alternative alla plastica e ai PFAS.

DeKeyrel: la gen AI può potenziare tutti questi processi "colmando le lacune" e modellando i dati che l'AI tradizionale non può fare. Ciò consente alle aziende di fare un passo avanti e di affrontare nuovi casi d'uso, in particolare per la gestione del ciclo di vita degli asset, come la generazione di raccomandazioni sui codici di guasto degli asset.

Abbosh: tre dirigenti su quattro affermano che i dati elaborati manualmente ostacolano la rendicontazione sulla sostenibilità, ostacolando sia i risultati aziendali che quelli della sostenibilità. L'AI può aiutare a far emergere questi insight. La maggior parte dei clienti, a prescindere dalle dimensioni dell'azienda, ha team di sostenibilità che soverchiati dal carico di lavoro, che cercano di rincorrere manualmente i dati invece di concentrarsi su ciò che i dati dicono. L'AI generativa può sbloccare il potenziale di produttività. Ad esempio, invece di raccogliere e rivedere manualmente le ricevute di carburante cartacee, la tecnologia può aiutare i team di sostenibilità a tradurre le immagini delle ricevute negli elementi dati necessari per le metriche relative al carburante. Questo consente a questi team di dedicare più tempo a ottimizzare l'uso del carburante per la decarbonizzazione, dedicando più tempo agli insight invece di inseguire i dati.

Abbosh: l'AI generativa non è una soluzione miracolosa, ma se usata in modo strategico può aiutare a promuovere iniziative e obiettivi di sostenibilità su larga scala. Per ottenere il massimo dalle loro iniziative di sostenibilità, le aziende hanno bisogno di dati. Senza dati, la sostenibilità non è fruibile e non è operativa. Sempre più leader aziendali stanno iniziando a vedere come l'AI possa aiutarli a raggiungere i loro obiettivi di sostenibilità. Il 64% dei dirigenti intervistati concorda che l'AI generativa sarà importante per i loro sforzi di sostenibilità. L'AI generativa aiuta ad accelerare il processo decisionale basato sui dati, permettendo alle aziende di promuovere la sostenibilità in modi significativi, tra cui l'ottimizzazione dei livelli di produzione, la riduzione al minimo degli sprechi, la promozione di un consumo energetico efficiente e il rispetto dei requisiti normativi e di rendicontazione volontaria.

Shim: la gen AI ha il potere di combinare dati operativi e ambientali per prevedere e mitigare le interruzioni nelle operazioni aziendali e oltre. Ad esempio, possiamo utilizzare i dati delle reti energetiche, i modelli meteorologici e le tendenze di utilizzo per prevedere e regolare la distribuzione di energia in tempo reale. Ciò aiuta le organizzazioni a limitare la propria impronta di carbonio, incrementando al contempo i profitti grazie al risparmio sui costi. Questo vale per qualsiasi organizzazione, dalle grandi alle piccole aziende, fino alle organizzazioni non profit e, naturalmente, ai governi. Ad esempio, IBM e il Programma per lo Sviluppo delle Nazioni Unite hanno appena lanciato un modello interattivo che utilizza l'AI per prevedere l'accesso all'energia fino al 2030. Il modello è disponibile per 102 paesi in Africa, America Latina, Asia Pacifico e Medio Oriente, e aiuterà i governi a prendere decisioni basate sui dati e a permettere agli utenti di analizzare questioni energetiche complesse.

Abbosh: sebbene l'AI e l'AI generativa siano tecnologie impressionanti che possono certamente portare benefici sia al business che alla sostenibilità, è essenziale riconoscere che nessuna strada da seguire è priva di sfide. Ci sono molti modi per progettare una soluzione end-to-end abilitata dall'AI che riduca al minimo il consumo energetico e quindi l'impatto ambientale. 

Shim: le aziende devono essere intelligenti nel loro approccio all'AI. Uno dei nostri studi recenti ha mostrato che il 63% delle organizzazioni applicherà l'AI generativa nelle proprie iniziative IT entro la fine del 2024, ma solo il 23% di esse integrano le valutazioni della sostenibilità quando progettano per la prima volta i propri progetti IT. E questo è un problema. Se ci concentriamo sulla sostenibilità dell'AI fin dall'inizio, non solo riduciamo la nostra impronta ambientale, ma creiamo anche soluzioni più efficienti e convenienti. Esistono diversi modi per sfruttare i vantaggi dell'AI minimizzandone l'impatto ambientale.

Abbosh: le aziende possono anche contribuire a ridurre il consumo energetico scegliendo un approccio hybrid cloud. Un quarto di loro sta già utilizzando soluzioni di hybrid cloud per aumentare significativamente la sostenibilità e l'efficienza energetica delle proprie operazioni. Quasi la metà segnala un sostanziale impatto positivo sulla propria sostenibilità IT complessiva.

Shim: un altro aspetto da considerare è la dimensione dei modelli. I modelli di grandi dimensioni comportano maggiori costi di elaborazione e di data storage e richiedono aggiornamenti più frequenti, il che significa che più grande non è sempre sinonimo di migliore. Le aziende devono utilizzare un foundation model delle dimensioni giuste per realizzare ciò di cui hanno bisogno, il che contribuisce alla sostenibilità, limita i costi e supporta la velocità. Ad esempio, i modelli IBM® Granite, addestrati su dati specifici e rilevanti, hanno prestazioni pari a quelle dei modelli più grandi. Un altro aspetto da considerare è la posizione di elaborazione. Come ha detto Oday, adottare un approccio "hybrid cloud" può darti la flessibilità di localizzare l'elaborazione vicino a fonti di energia pulita. Co-localizzare i dati accanto all'elaborazione può anche portare a reali risparmi energetici nel tempo.

I nostri studi mostrano anche che le organizzazioni con pratiche di sostenibilità IT profondamente integrate non solo ottengono risultati ambientali migliori, ma vedono anche significativi benefici nell'efficienza operativa. Ad esempio, abbiamo sviluppato chip AI 14 volte più efficienti dal punto di vista energetico rispetto ai modelli precedenti. Questo riduce drasticamente la potenza necessaria per eseguire workload di AI, permettendoci di espandere le nostre funzionalità di AI minimizzando al contempo il consumo energetico.

Abbosh: nonostante la crescente enfasi sulle iniziative di sostenibilità, c'è un mito da sfatare: che sostenibilità e redditività siano incompatibili.

Shim: sappiamo che ciò che è buono per il pianeta può essere buono per gli affari. I nostri studi hanno dimostrato che le organizzazioni che incorporano la sostenibilità in tutte le loro operazioni vedono risultati finanziari e sostenibili migliori, hanno maggiori probabilità di avere prestazioni migliori rispetto ai loro colleghi in termini di redditività e hanno tassi di crescita dei ricavi più elevati. Inoltre, le organizzazioni che adottano un approccio a livello aziendale all'IT sostenibile riferiscono di aver riscontrato benefici nell'efficienza operativa.

Abbosh: la realtà è che i risultati finanziari e sostenibili non solo possono coesistere, ma si rafforzano a vicenda. Il 52% delle organizzazioni che incorporano la sostenibilità ha maggiori probabilità di superare le proprie concorrenti in termini di redditività, crescita delle vendite e fidelizzazione dei talenti

Shim: nel 2023, IBM ha implementato progetti di conservazione dell'energia in oltre 130 sedi a livello globale. Attraverso questi progetti, abbiamo evitato un consumo energetico stimato di 95.000 MWh e 33.000 emissioni di mtCO2e, risparmiando circa 11 milioni di USD. Ci sono anche altri ambiti che vanno oltre la riduzione dei costi. Per esempio, le organizzazioni che incorporano la sostenibilità hanno il 56% di probabilità in più di ottenere risultati migliori nell'attrazione dei talenti.

Abbosh: abbiamo visto in prima persona il potere della sostenibilità. Downer si è rivolto a IBM Consulting e ha utilizzato Maximo e Watson AIOps per mettere all'opera dati quasi in tempo reale da 200+ treni in tutta l'Australia. L'analytics supporta la manutenzione predittiva, riduce i malfunzionamenti e aumentano l'affidabilità di treni del 51%. Allo stesso modo, Hera Spa ha chiesto a IBM Consulting di utilizzare la visione tramite telecamere AI per ridurre gli sprechi nelle discariche e migliorare l'efficienza in 89 strutture, indirizzando sempre più materiali verso il riutilizzo.

Shim: la sostenibilità è una strategia a lungo termine. Le organizzazioni non dovrebbero considerare la sostenibilità come un caso particolare. Quando le organizzazioni incorporano davvero la sostenibilità nelle operazioni piuttosto che considerarla come un complemento, i vantaggi possono arrivare fino a diventare il "cliente zero" delle soluzioni di sostenibilità, riportare gli apprendimenti ai clienti e aiutarli a implementare e operativizzare la sostenibilità.