Diventare un’azienda davvero sostenibile è ancora un cammino complesso. Misurazione, monitoraggio e adozione di soluzioni per abbattere le emissioni d
Diventare un’azienda davvero sostenibile è ancora un cammino complesso. Misurazione, monitoraggio e adozione di soluzioni per abbattere le emissioni di anidride carbonica sono operazioni che l’intelligenza artificiale può ottimizzare in tutti i processi produttivi. In modo da comprendere quanta CO2 un’impresa emette e ridurre mediamente le sue emissioni di quasi il 40% rispetto a quanto avviene attualmente.
Sono i risultati di un’indagine della società di consulenza Boston Consulting Group (Bcg), che ha intervistato i sustainability manager di 1.290 organizzazioni di nove settori economici in tutto il mondo. Dalle compagnie elettriche all’automotive, dalle fabbriche industriali alle istituzioni finanziarie, dalle aziende tecnologiche all’health care e alle assicurazioni.
Le aziende non conoscono le loro emissioni
L’impegno c’è, ma i risultati sono ancora scarsi. Secondo il report l’85% delle aziende intervistate si preoccupa di ridurre i propri gas serra, ma solo il 9% tra queste è in grado di quantificare le proprie emissioni totali in modo esaustivo. Il risultato? Poco più di 1 azienda su 10 ha ridotto la CO2 prodotta secondo i target che si era data cinque anni prima. Il problema risiede innanzitutto nella quantificazione della anidride carbonica che emette. Otto aziende su dieci non includono nei report di sostenibilità alcuni tipi di emissioni interne, mentre la stragrande maggioranza non riporta nessuna emissione esterna. Sono quelle legate a quanto avviene lungo la filiera di supporto, la supply chain aziendale. Basti pensare che impatto hanno ditte del delivery o dell’agroalimentare. In generale, le emissioni esterne rappresentano mediamente il 90% di quelle complessive di una qualsiasi azienda.
Dallo studio emerge che l’87% degli intervistati intende effettivamente aumentare la portata delle proprie misurazioni, ma al momento il 76% non sa quantificare l’impronta ecologica del prodotto che realizza o del servizio che fornisce. Per concludere, le aziende intervistate ammettono un tasso di errore nelle loro misurazioni di emissioni di CO2 che oscilla tra il 30 e il 40%. Se non riescono a misurarle, difficile che stabiliscano piani efficaci per poterle abbattere.
Non tutti i settori economici sono chiaramente allo stesso livello: Bcg ne identifica 4 diversi, a seconda della maturazione e della consapevolezza sul tema delle emissioni. Lo “Stage 1”, il più basso, si riferisce ai comparti dove mediamente ci sono misurazioni poco accurate e complete, non si stabiliscono target e quindi le riduzioni di emissioni sono quasi zero. Lo “Stage 4”, all’opposto, identifica settori aziendali dove le misurazioni sono efficaci, gli obiettivi sono dinamici e precisi e il taglio di CO2 è significativo.
Report BCG 2021 – Use AI to Measure Emissions-Exhaustively, Accurately, and Frequently
L’intelligenza artificiale al servizio della sostenibilità ambientale
I tools dell’Ai si muovono su tre analisi: descrittiva, predittiva e prescrittiva. Dal rapporto emergono tre direzioni specifiche. Come descrive Charlotte Degot, partner di Bcg e coautrice dell’indagine, si tratta dell’ “identificazione di iniziative efficaci per abbattere le emissioni di CO2, il monitoraggio dei risultati e la conseguente ottimizzazione operativa”. Tre attività che seguono il miglioramento sensibile dell’individuazione delle emissioni interne ed esterne di un’azienda e la corretta misurazione dell’impronta ecologica di un servizio o di un prodotto.
Tutto questo, secondo la Degot “potrebbe portare a una riduzione media delle emissioni prodotte da un’azienda di circa il 40%“ rispetto ad oggi. L’intelligenza artificiale aumenta la velocità e l’affidabilità dei processi. In generale, le fotografie del mondo corporate sulle proprie emissioni sono statiche e obsolete. Basti pensare che l’86% delle aziende intervistate nel report di Bcg registrano le loro emissioni manualmente, usando fogli di calcolo.
Come si usa quindi l’Ai per monitorare meglio e ridurre le emissioni aziendali? Dipende dall’obiettivo. Ad esempio: per misurare meglio i dati, automatizzandone il recupero, la pulizia e la corrispondenza e quindi estrapolando quelli mancanti. Per fissare obiettivi di riduzione e identificare le migliori contromisure, creando simulazioni e roadmap di verifica. E ancora l’intelligenza artificiale aiuta nel gestire programmi su larga scala, tracciare e segnalare in tempo reale le variazioni rispetto agli standard di partenza, eseguire l’ottimizzazione diretta e in tempo reale sui processi che consumano molta energia.
Anche l’intelligenza artificiale è fonte di CO2
La panacea di tutti i mali per l’ambiente non risiede nel mondo digitale. Le emissioni di CO2, come ha mostrato il lockdown, nascono anche dai device tecnologici: è la questione della digital sustainability. Per questo i benefici dell’intelligenza artificiale possono avere un costo elevato per l’ambiente. “L’Ai genera emissioni di CO2, che oggi si stimano intorno al 2-3% delle totali – spiega Sylvain Duranton, global leader di Bcg Gamma, la divisione che ha curato la ricerca – si può dibattere su quanto siano ma non sul fatto che siano enormi e in crescita esponenziale, come la crescita dell’uso dell’intelligenza artificiale. Quindi prima di proporre soluzioni ambientali tramite l’Ai, bisogna accertarsi che queste per prime siano misurabili come impatto di CO2”. A tal proposito, Bcg Gamma ha creato con Yoshua Bengio del Mila uno strumento open source chiamato Code Carbon. È un tool che registra la quantità di energia utilizzata dall’infrastruttura sottostante dei principali fornitori di cloud e dai data center e stima la quantità di emissioni di CO2 prodotta. Come, per esempio, i chilometri percorsi in automobile, le ore di tv guardate e l’energia giornaliera consumata da una famiglia media.
Un tracker che potrà essere usato anche per registrare l’equivalente stimato di CO2 prodotto dalle applicazioni di Ai usate a livello aziendale. Un sistema di tracciamento che comunque deve essere perfezionato grazie all’apporto dei programmatori e all’esperienza d’utilizzo: il tema della sostenibilità digitale e dell’impatto dell’Ai è ancora una terra vergine. Siamo solo all’alba delle applicazioni e quindi delle evidenze degli impatti dell’intelligenza artificiale nella nostra società.
Fonte: Wired.it