Yapay zekanın hızlı evrimi, endüstrilerin işleyişini yeniden tanımlıyor ve sürdürülebilirlik üzerindeki etkisi de bir istisna değil. PwC’nin 2025 Yapay Zeka İş Tahminlerine göre, yapay zeka bir değer oyunu ve sürdürülebilirliğin önemli bir sağlayıcısı olacak.
YZ, işletmelerin karbon emisyonlarını azaltma, esnek tedarik zincirleri oluşturma ve yenilenebilir enerjinin benimsenmesini ilerletme gibi en önemli yatırımcı önceliklerini ele almasına yardımcı olabilir – tüm bunlar bir büyüme stratejisini dengelemeye, düzenleyici talepleri karşılamaya ve iklim risklerini azaltmaya yardımcı olurken.
YZ’nin değerinden yararlanmak için şirketler, YZ girişimlerini sürdürülebilirlik öncelikleriyle uyumlu hale getirebilir, anlamlı içgörüler için veri toplamayı iyileştirebilir ve YZ’nin çevresel ayak izini aktif olarak yönetebilir. Bu tür yatırımların getirisi, sürdürülebilirliği büyüme ve kârlılıkla dengeleyen sürdürülebilir iş sonuçlarını, mevzuata uyumu kolaylaştıran daha akıllı kararları ve düşük karbonlu bir ekonomiye doğru daha hızlı ilerlemeyi içerebilir.
Yatırımcı duyarlılığı, bu işi doğru yapmanın aciliyetinin altını çiziyor. PwC’nin 2024 Küresel Yatırımcı Anketi, yatırımcıların %64’ünün karbon emisyonlarını azaltmak için daha fazla harcama yapılmasını desteklediğini ve neredeyse dörtte üçünün ürünlerde yenilik yapmak (%77), tedarik zincirlerini güçlendirmek (%80) ve yenilenebilir enerjiyi ölçeklendirmek (%72) gibi somut iklim eylemleri gerçekleştiren işletmelere öncelik vereceğini ortaya koymuştur. Bu çabaların yapay zeka ile eşleştirilmesi, işletmelerin verimliliği artırmasına, fırsatları ortaya çıkarmasına ve ölçülebilir sonuçlar sunmasına yardımcı olabilir.
Yapay zeka, enerji sistemlerinde devrim yaratma ve enerjinin üretilme, dağıtılma ve tüketilme şeklini dönüştürme gücüne sahiptir. Şirketler, yenilenebilir enerji entegrasyonunu optimize etmek, şebeke performansını iyileştirmek ve israfı azaltmak için yapay zeka odaklı içgörülerden yararlanabilir.
Örneğin, enerji sağlayıcıları rüzgar çiftliği operasyonlarına ince ayar yapmak için yapay zekayı kullanırken, tarımsal işletmeler sulama ve depolama süreçlerinde enerji verimliliğini artırmak için yapay zekadan yararlanıyor. Bu uygulamalar, tahmine dayalı analitiğin nasıl daha doğru enerji talebi tahminleri sunabileceğini ve endüstrilerin rüzgar ve güneş gibi yenilenebilir kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis etmesini sağlayabileceğini vurgulamaktadır.
Yapay zeka destekli sistemler aracılığıyla gerçek zamanlı enerji optimizasyonu, karbonsuzlaştırma hedeflerini ilerletmenin ötesinde, işletme maliyetlerini düşürebilir, değişken enerji piyasalarıyla ilişkili riskleri azaltabilir ve şirketlere yenilenebilir enerjilere geçişte rekabet avantajı sağlayabilir. Enerji yönetiminde yapay zekayı stratejik olarak kullanan işletmeler verimliliği artırabilir ve pazardaki konumlarını güçlendirebilir.
Örneğin imalat firmaları, eritme ve montaj hatları gibi enerji yoğun operasyonları iyileştirmek için yapay zekadan yararlanarak hem daha yüksek verimliliği hem de daha az emisyonu destekliyor. Benzer şekilde, konaklama sektörü de enerji kullanımını azaltmak için yapay zeka destekli akıllı bina teknolojilerini benimsiyor ve sürdürülebilir uygulamaları teşvik etmede yapay zekanın çok yönlülüğünün altını çiziyor. Yapay zeka, daha temiz enerji çözümlerinin benimsenmesini hızlandırarak, çeşitli sektörlerdeki işletmeleri maliyetleri ve operasyonları optimize ederken sürdürülebilirliği sağlamak için araçlarla donatıyor.
Sürdürülebilirlik düzenlemeleri geliştikçe – Avrupa Birliği’nin Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi gibi çerçeveler tarafından yönlendirilen – yapay zeka kritik bir uyum aracı olarak ortaya çıkmaktadır. Yapay zeka, insan gözetimi ve insan liderliğindeki bir yaklaşımla uyumlu olarak, niteliksel açıklamaların hazırlanmasına yardımcı olmak ve riski yönetmek için kontroller önermek gibi içerikler oluşturabilir.
Ayrıca, YZ veri toplamayı otomatikleştirebilir, çeşitli kaynakları entegre edebilir ve denetime hazır sürdürülebilirlik raporlarının üretilmesine yardımcı olabilir, bu da uyumluluk süresini ve maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. Raporlamanın ötesinde, YZ sürdürülebilirlik stratejilerini bilgilendirmek için büyük veri kümelerinden içgörüleri ortaya çıkarabilir. Örneğin, doğrudan 1. Kademe tedarikçilerin ötesindeki verileri analiz ederek değer zincirindeki fırsatları ortaya çıkarabilir ve birden fazla kademedeki emisyon noktaları gibi eğilimleri belirleyebilir. Kaynak: esgdive
