生成AI在实现脱碳中的作用

　　6月生效的公司可持续性报告指令（CSRD）要求欧盟（EU）及以后的50,000个组织报告其供应和价值链的碳足迹，以及其他义务 。违规将不是一个选择。 　　但是 ，CSRD只是越来越严格的法规之一，这些法规要求企业衡量和报告其环境影响
。至关重要的是
，误解的影响范围超过了罚款＆ndash＆ndash;也可能会发生声誉损害，这可能会对底线表现产生持久影响。 　　人工智能（AI）和生成性AI是帮助公司跟踪减少排放的最强大工具之一 。这些工具使利益相关者能够通过在其数字化计划中注入先进的数据分析来增强整体环境绩效
。 　　你可能喜欢 　　卫星 ，AI和区块链：可持续性创新的无名英雄 　　可持续发展周：AI作为气候行动的力量 　　可持续性周：AI如何在削减二氧化碳排放时提高数字广告性能 　　这些类型的模型的潜力在于
，它们经过大量原始数据的培训，以了解语言的模式和结构 ，然后对特定任务或域进行微调以使其生成的输出适应更特定的上下文或目标。基础模型功能强大
，多才多艺，可用于快速执行最少或没有培训或监督的任务 。 　　那么 ，企业可以使用AI和AI代实现脱碳目标的方式有哪些？ 　　市场领导者可持续发展服务EMEA和DACH 　　Elisabeth Goos是IBM市场领导者EMEA和DACH的市场领导者
。 　　在ESG报告空间中解决混乱 　　准确
，及时的排放陈述是监管要求，但是与该过程相关的安装复杂性使其使用传统的报告实践使其棘手。碳排放数据的手动计算不仅容易出错 ，而且笨拙
，昂贵，并且可能导致不可靠的审计跟踪 。 　　公司需要自动化 ，可扩展且最重要的值得信赖的报告机制
。一切都很好地做出了自我保证的环境，社会和公司治理承诺
，但是如果您可以证明您要满足您的目标，那可能会有麻烦。结果 ，公司越来越多地探索如何利用生成AI和大型语言模型的成功来简化报告
，提高准确性并提高其作为绿色未来的可持续组织的地位 。 　　组织拥有专门的系统，用于一系列活动 ，例如人力资源管理和财务会计＆ndash;环境报告应该没有什么不同
。实施专业的软件平台＆ndash;由ai＆ndash支持捕获和计算排放数据
，监视可持续性计划并仔细检查供应链反馈，使过程变得更加容易 ，更可靠和透明。 　　AI利用AI
，AI，Analytics和自动化可以帮助企业确定当今风险和机遇 ，AI承诺可以处理大量数据
，以自然语言方式与其进行交互，并提取与用户需求相关的相关见解 。例如 ，它可用于识别和删除流程中不必要的步骤，节省时间和金钱
，并有助于减少排放。 　　例如，碳捕获和存储（CCS）项目需要对地球地下和地质过程有深入的了解
。数十年的石油和天然气勘探和生产创造了一个庞大的地下知识库 ，其中包含数十万个文件。传统上
，这种有价值的信息语料库简直是AI和先进的分析无法访问的 。如今，但是一些石油和天然气公司已经建立了一个基于AI的知识提取工具 ，该工具允许用户询问提供的地下知识库（表和文本）的特定问题
，以评估是否可以在盈利能力和安全方面将某些领域用于CCS项目
。 　　扩展原型可以节省搜索和分析时间的30％至40％，从而产生更快 ，更准确的地下评估过程
，从而提高CCS项目的质量和安全性。此外，AI一代能力与地质学家和科学家的深入领域专业知识的融合可以解锁新的解决方案和更好的工作方式 。 　　此外 ，AI驱动的分析可用于监视公司的能源消耗
，发现改进领域，并创建一个可行的框架来帮助组织减少其碳足迹
。这是非常有利的 ，因为更环境可持续的运营的势头继续存在，并且越来越多的公司的可持续性证书对于其经济成功至关重要。 　　发现风险
，最大化机会 　　联合国最近的一份报告强调了挑战的规模，表明目前的业务目标只能在2030年将排放量减少5-10％ 。为了到2050年获得净净值 ，这需要下降45％
。因此
，可以在不太遥远的未来期望更紧密的环境标准是合理的。 　　显然，当前的报告过程不适合目的 。鉴于衡量和报告其可持续性目标所涉及的规模和复杂性 ，企业应该已经考虑使用AI处理不同的数据
，评估场景和模型决策以改进绩效
。现在未能采取行动将使一家企业在后脚会带来潜在的损害结果。 　　为未来做准备 　　保持对环境绩效的关注无疑是困难的 。但是，对于负责任的企业而言 ，这不是可选的。此外
，业务报告的世界将变得更加复杂
。例如，CSRD不仅会创建新的 ，详细的可持续性报告要求。强制性披露将不仅仅是记录环境信息
，包括社会和治理措施，例如尊重人权 ，反腐败和贿赂，公司治理和多样性
，公平与包容性（DEI） 。 　　生成AI可以是该过程中的关键工具
。它使组织能够确保监管合规性，增强ESG报告 ，提高效率和简化业务流程。此外
，这将通过标准化框架来管理，该框架可确保可信赖 ，可审计的报告跟踪 。显而易见的是
，最好的公司将是那些拥抱AI来适应变化并在过渡到可持续经济中的机会的公司
。长期价值创建的路线。 　　为了确保使用适用的AI模型和基础模型，对于企业与具有可靠的开发和实施交付系统的良好记录的技术合作伙伴合作至关重要 。同样重要的是要确保所选择的公司有能力适应不断变化的市场需求＆ndash；实施数字服务是旅程的开始 ，而不是目的地
。 　　我们已经提供了最好的绿色网络托管。