Sekilas:
Artikel sebelumnya membahas bagaimana organisasi dapat mengadopsi praktik data berbasis AI untuk menyempurnakan aspek keberlanjutan dari strategi bisnis mereka.
Artikel ini mengalihkan fokus dari AI dalam strategi ke AI dalam tindakan, menyoroti bagaimana berbagai pelaku industri menanamkan AI ke dalam upaya keberlanjutan mereka dan apa yang membedakan pelaku dengan kinerja tinggi.
Antara tahun 2022 dan 2023, pasar AI dalam ESG dan keberlanjutan, di sektor energi dan utilitas, tumbuh dari $38.22 miliar menjadi $45.46 miliar , yang menggarisbawahi peningkatan investasi dalam solusi digital untuk kinerja lingkungan dan sosial. Di sektor-sektor ini, AI mendorong efisiensi melalui pemantauan waktu nyata, analitik prediktif, dan pelaporan otomatis, mendukung tujuan seperti pengurangan jejak karbon dan optimalisasi energi melalui integrasi jaringan cerdas dan infrastruktur pengukuran canggih (AMI).
Dalam rantai pasok dan manufaktur, AI dalam ESG memainkan peran penting dalam mengurangi emisi, meningkatkan efisiensi energi, dan mendukung praktik ekonomi sirkular. AI memungkinkan pengurangan limbah dengan mendeteksi inefisiensi, mendukung penggunaan kembali material melalui pelacakan siklus hidup produk, dan menyederhanakan logistik untuk mengurangi penggunaan energi yang tidak perlu.
Artikel ini membahas dampak transformatif AI pada ESG dan keberlanjutan, menyoroti penerapan praktisnya di berbagai industri.
Namun, bagaimana tepatnya organisasi-organisasi terkemuka menerapkan AI untuk memenuhi tujuan ESG dalam tatanan dunia nyata?
Bagaimana AI Mendorong Keberlanjutan di Berbagai Sektor
Sektor teknologi: Mempercepat Peramalan Iklim dengan AI
Tim AI untuk Sains dari Microsoft Research mengembangkan Aurora, sebuah model dasar yang dirancang untuk memprediksi pola cuaca global dan proses atmosfer, termasuk polusi udara, dengan kecepatan dan akurasi yang tak tertandingi. Dilatih dengan lebih dari 1 juta jam simulasi iklim dan didukung oleh 1.3 miliar parameter, Aurora dapat beroperasi hingga 5,000 kali lebih cepat daripada sistem peramalan yang saat ini digunakan oleh layanan meteorologi. Yang terpenting, Aurora berkinerja baik bahkan di wilayah yang minim data dan selama peristiwa cuaca ekstrem. Inovasi ini menunjukkan bagaimana AI dapat meningkatkan ketahanan iklim, meningkatkan peramalan kualitas udara, dan mendukung bisnis serta pemerintah dalam manajemen risiko lingkungan.
Sektor Manajemen Lingkungan: Pemantauan Real-Time dengan AI
Perusahaan-perusahaan yang tidak terikat sektor tertentu menggunakan sensor dan analitik berbasis AI untuk memantau kualitas udara, penggunaan air, dan emisi karbon secara real-time. Berdasarkan studi oleh Nature ini , sistem-sistem ini memungkinkan deteksi risiko lingkungan yang lebih cepat dan memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan korektif sebelum masalah memburuk. Dengan memanfaatkan pembelajaran mesin dan analisis big data, AI meningkatkan pemodelan prediktif, membantu perusahaan mengidentifikasi tren polusi, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan memperkuat kepatuhan terhadap standar lingkungan. Pergeseran menuju manajemen lingkungan yang cerdas ini membuat strategi ESG menjadi lebih responsif, terukur, dan berorientasi pada hasil.
Layanan Keuangan: Kecerdasan Risiko ESG Berbasis AI di United Overseas Bank (UOB)
United Overseas Bank (UOB) memanfaatkan teknologi AI canggih untuk memperkuat cara mereka menilai dan mengelola risiko ESG di seluruh aset yang dibiayai. AI mengotomatiskan evaluasi indikator ESG utama seperti emisi Cakupan 1, 2, dan 3 , risiko iklim dan keanekaragaman hayati, serta persyaratan kepatuhan—meningkatkan cakupan dan konsistensi. Dengan mengkonsolidasikan aliran data ESG yang kompleks, sistem ini mengurangi pemrosesan manual, mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat, dan meningkatkan kualitas wawasan yang digunakan dalam transaksi keuangan berkelanjutan.
Selain itu, penelitian Universitas Strathclyde mengungkapkan bagaimana AI Generatif dapat menyederhanakan pelaporan ESG yang kompleks untuk lembaga keuangan. Dengan mengotomatiskan peringkasan data, visualisasi, dan kepatuhan terhadap peraturan, hal ini mengurangi hambatan dalam pengungkapan ESG dan meningkatkan transparansi.
Transisi Energi: Optimalisasi Energi Angin Berbasis AI dari Ørsted
Mengelola lebih dari 1,500 turbin angin lepas pantai di seluruh dunia, Ørsted menghadapi kompleksitas logistik dan operasional yang signifikan. Untuk mengurangi waktu henti dan meningkatkan kinerja aset, perusahaan telah menyematkan AI dan analitik canggih ke dalam strategi digitalnya. Dengan menggunakan platform seperti Azure, Ørsted memproses volume data turbin yang sangat besar secara real-time, memungkinkan pemeliharaan prediktif dan alokasi sumber daya yang cerdas. Pendekatan ini mengubah data operasional mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, membantu meminimalkan gangguan yang tidak direncanakan dan meningkatkan efisiensi di berbagai lokasi yang tersebar. Sejak memulai transisinya pada tahun 2006, Ørsted telah mengurangi emisi CO₂-nya lebih dari 80%.
Tahukah Anda?
Menurut laporan resmi Forum Ekonomi Dunia tahun 2025, sektor keuangan telah mengalami pertumbuhan dan investasi yang substansial dalam Kecerdasan Buatan (AI), dengan perusahaan-perusahaan menghabiskan $35 miliar untuk AI pada tahun 2023, dan proyeksi investasi diperkirakan mencapai $97 miliar pada tahun 2027 di sektor perbankan, asuransi, pasar modal, dan pembayaran.
Risiko Integrasi ESG Berbasis AI
Integrasi Kecerdasan Buatan (AI) ke dalam praktik ESG, meskipun menawarkan potensi transformatif, juga menghadirkan beberapa risiko dan tantangan signifikan yang harus dikelola dengan cermat oleh organisasi.
Tantangan-tantangan ini menyoroti bahwa AI bukanlah solusi yang "cocok untuk semua" dan penerapannya harus didasarkan pada pemahaman yang jelas tentang kebutuhan spesifik suatu organisasi dan kemampuannya untuk menerapkan AI secara bertanggung jawab, dengan pengawasan manusia yang signifikan dan pertimbangan etika.
Beberapa risikonya meliputi:
- Peningkatan konektivitas digital meningkatkan risiko serangan siber, yang dapat membahayakan data operasional, lingkungan, atau karyawan yang sensitif.
- Silo data, tempat informasi disimpan dalam sistem yang terisolasi (misalnya, SDM, operasi, keuangan, pengadaan), menghalangi sistem AI dalam mengakses dan menganalisis kumpulan data yang komprehensif, sehingga membatasi efektivitasnya.
- Model AI dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat, menyesatkan, atau bias jika dilatih pada data yang cacat atau bias.
- Kesenjangan keterampilan dalam tenaga kerja kumpulan bakat untuk mengembangkan, mengelola, dan memanfaatkan sistem AI.
Saran RenoirESG untuk Keberlanjutan Berbasis AI
Renoir ESG membantu organisasi dan CSO mengintegrasikan AI ke dalam strategi ESG mereka dengan konsultasi menyeluruh. Dengan memanfaatkan keahlian mendalam dalam analisis kesenjangan, manajemen data, dan keterlibatan pemangku kepentingan, Renoir ESG mendukung perusahaan dalam menilai kesiapan ESG-AI , mengintegrasikan data yang terisolasi di berbagai fungsi, dan mengidentifikasi risiko seperti bias, ancaman siber, atau kualitas data yang buruk. Kami juga fokus pada pengembangan kemampuan dan manajemen perubahan untuk mendorong adopsi.
Mari kita membangun masa depan ESG yang lebih cerdas.
