ترکیب برنده هوش مصنوعی و پایداری

در هسته اصلی سهم هوش مصنوعی در پایداری، توانایی آن در پردازش و تجزیه و تحلیل کارآمد، حجم زیادی داده‌ نهفته است.

 این قابلیت، به‌ویژه در زمینه داده‌های‌ مرتبط با حوزه‌های زیست‌محیطی و اجتماعی که می‌توانند پیچیده و بدون ساختار باشند، ارزشمند است. 

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بینش‌های معناداری از این داده‌ها استخراج کنند و سازمان‌ها را قادر سازند تا روندها، الگوها و زمینه‌های بهبود را شناسایی کرده و بر اساس آنها پروژه‌های بهبود در راستای پایداری اقتصادی اجرا کنند.

کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در پایداری، عبارتند از:

۱- بهینه‌سازی مصرف انرژی: هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای مصرف انرژی را تجزیه و تحلیل کند و فرصت‌هایی را برای بهبود بهره‌وری انرژی شناسایی کند. 

با بهینه‌سازی مصرف انرژی، سازمان‌ها می‌توانند ردپای کربن خود را کاهش داده و هزینه‌ها را کاهش دهند. 

این مهم با توجه به ناترازی‌های موجود - به‌خصوص در کشور ما - بسیار حائز اهمیت است. مدیریت مصرف انرژی اگرچه به بهبود پایداری زیست‌محیطی کمک می‌‌کند ولی در نهایت می‌تواند پایداری اقتصادی را تقویت کند.

۲- مدیریت منابع: هوش مصنوعی می‌تواند با پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین و کاهش ضایعات، به مدیریت پایدارتر منابع کمک کند. به عنوان مثال، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مدیریت موجودی را بهینه کنند، به طوری که از انبارداری بیش از حد جلوگیری کرده و نیاز به حمل‌ونقل غیرضروری را کاهش دهند.

 ۳- مدل‌سازی تغییرات اقلیمی: براساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد، طی ۱۰ سال آینده، از ۱۰ چالش جهانی موجود، ۶ مورد به محیط زیست و تغییرات اقلیمی مرتبط است. این تغییرات می‌توانند تاثیرات بسیار زیادی در تداوم و حتی بقای کسب و کارها داشته باشند. 

هوش مصنوعی می‌تواند برای توسعه مدل‌های پیچیده اقلیمی مورد استفاده قرار گیرد که به کسب‌وکارها در درک و کاهش خطرات مرتبط با اقلیم کمک می‌کند. 

هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و پیش‌بینی روندهای آینده به تصمیم‌گیری و مدیریت ریسک کمک کند. 

۴- طراحی پایدار محصول: هوش مصنوعی می‌تواند برای طراحی محصولاتی که پایدارتر و سازگارتر با محیط زیست هستند، به کار گرفته شود. 

این تکنولوژی با تجزیه و تحلیل چرخه عمر محصول و شناسایی زمینه‌های بهبود، می‌تواند به کسب‌وکارها در ایجاد محصولاتی با ردپای کربن کمتر کمک کند که هم باعث پایداری زیست‌محیطی شده و هم پایداری اقتصادی کسب و کار را بهبود می‌بخشد.

۵- بهینه‌سازی زنجیره تامین: هوش مصنوعی می‌تواند زنجیره‌های تامین را برای به حداقل رساندن تاثیرات زیست‌محیطی و بهبود کارآیی بهینه کند. 

هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل مسیرهای حمل‌ونقل، شناسایی تنگناها و بهینه‌سازی لجستیک، علاوه بر کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای، به مدیریت و کاهش هزینه‌های کسب و کار کمک کند.

۶- نظارت بر محیط زیست: حسگرها و پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند برای نظارت بر شرایط محیطی، تشخیص آلودگی و ردیابی تنوع زیستی استفاده شوند. این داده‌ها می‌توانند برای اطلاع‌رسانی در تصمیم‌گیری و انجام اقدامات اصلاحی مورد استفاده قرار گیرند.

  مزایای هوش مصنوعی برای پایداری

ادغام هوش مصنوعی در طرح‌های پایداری مزایای بیشماری را برای کسب‌وکارها ارائه می‌دهد؛ از جمله:

   بهبود کارآیی: هوش مصنوعی می‌تواند وظایف را خودکار و هوشمند کند، فرآیندها را بهینه کند و ضایعات را کاهش دهد که منجر به افزایش کارآیی و صرفه‌جویی در هزینه می‌شود.

   تصمیم‌گیری پیشرفته: بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ای بگیرند که از اهداف پایداری پشتیبانی می‌کنند.

   کاهش ریسک: با تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده، هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها در شناسایی و کاهش خطرات مرتبط با تغییرات اقلیمی و سایر عوامل محیطی کمک کند.

   مزیت رقابتی: کسب‌وکارهایی که از هوش مصنوعی و پایداری  بهره می‌برند، می‌توانند خود را از رقبا متمایز کرده و مشتریان و سرمایه‌گذاران آگاه به محیط زیست را جذب کنند.

   انطباق با مقررات: هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا با مقررات و استانداردهای زیست‌محیطی در حال تحول مطابقت داشته باشند.

   چالش‌ها و ملاحظات

در حالی‌ که هوش مصنوعی پتانسیل قابل‌توجهی برای پایداری ارائه می‌دهد، پرداختن به چالش‌ها و ملاحظات مرتبط با اجرای آن بسیار مهم است:

   کیفیت داده‌ها: اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان داده‌های مورد استفاده برای مدل‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است.

   ملاحظات اخلاقی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی باید به صورت اخلاقی توسعه داده شده و مورد استفاده قرار گیرند تا از عواقب و سوگیری‌های ناخواسته جلوگیری شود.

   تخصص فنی: پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی نیاز به دانش و مهارت‌های تخصصی دارد.

   هزینه و زیرساخت: سرمایه‌گذاری اولیه در فناوری و زیرساخت هوش مصنوعی می‌تواند قابل‌توجه باشد.

 در نهایت، با پیشرفت مداوم هوش مصنوعی، پتانسیل آن برای پرداختن به چالش‌های پایداری افزایش می‌یابد. کسب‌وکارها با ادغام هوش مصنوعی در استراتژی‌های خود، می‌توانند نوآوری را هدایت کنند، کارآیی را بهبود بخشند و به آینده‌ای پایدارتر کمک کنند.

* دانش‌آموخته پسا‌دکتری پایداری دیجیتال دانشگاه تهران