כיצד AI יכול להפוך לכלי אסטרטגי לצמצום פליטות בארגונים
שאלת הפרדוקס הסביבתי של בינה מלאכותית - שהיא גם גורם צריכת אנרגיה וגם כלי לצמצומה - עומדת במרכז דיון ניהולי רחב. מחקר חדש מראה כי שני שלישים ממנהלי הטכנולוגיה מאמינים ש-AI יכול לצמצם פליטות בין 6% ל-30%, אך ללא ממשל מובנה ברמת הארגון, הפוטנציאל הזה לא יתממש.
הפרדוקס שמנהלי הטכנולוגיה לא יכולים להתעלם ממנו
אימוץ ה-AI בארגונים מאיץ, ובמקביל, הלחץ לעמוד ביעדי אקלים הולך וגובר - מצד רגולטורים, משקיעים ולקוחות. שתי המגמות הללו מתנגשות ביצירת אחד האתגרים המורכבים ביותר עבור מנהלי CIO ו-CTO כיום: כיצד מרחיבים שימוש ב-AI מבלי שזה יחבל ביעדי הסביבה?
רוצה להישאר מעודכן ב-AI?
הירשם לדיוור השבועי שלנו וקבל עדכונים, המלצות על כלים, חדשות ודוחות מיוחדים
התשובה אינה חד-משמעית. מרכזי נתונים, תשתיות ענן והביקוש הגובר לכוח מחשוב מגדילים את טביעת הרגל הסביבתית של מערכות דיגיטליות. ובה בעת, אותן טכנולוגיות הן גם חלק מהכלים הרבי-עוצמה ביותר להפחתת פליטות - מייעול תהליכים, דרך צמצום בזבוז, ועד לשיפור יעילות משאבים בקנה מידה נרחב.
מה אומרים הנתונים
כפי שעולה ממחקר שפורסם ב-World Economic Forum על ידי מתיאס רוזר ורמי סרז'אן מ-BearingPoint, שני שלישים ממנהלי הטכנולוגיה מאמינים ש-AI ויוזמות דיגיטליות יכולות לצמצם פליטות עסקיות בין 6% ל-30%. עוד עולה מהמחקר כי יותר ממחצית הארגונים מתכננים לפרוס AI לשיפור יעילות תפעולית ואופטימיזציה של משאבים עד 2028, כאשר שרשרת אספקה מופחתת פחמן ואופטימיזציה של מחזור חיי מוצרים צוברים תאוצה.
אך הנתונים גם מצביעים על פער ביצועי קריטי: רוב הארגונים עדיין ניגשים ליוזמות ה-AI הסביבתיות שלהם כפרויקטים נפרדים ולא כאסטרטגיה כוללת ברמת הארגון.
דוגמה מהשטח: יוניליוור בהודו
דוגמה מעשית לפוטנציאל הזה ניתן לראות במפעל יוניליוור לביוטי ורווחה בטינסוקיה שבהודו. המפעל יישם למעלה מ-50 יוזמות AI לאורך שרשרת האספקה שלו. תכנון מבוסס machine learning צמצם את תקופות ה"קפאת תכנון" מ-14 יום ליום אחד בלבד, ומערכות ראייה ממוחשבת הפחיתו את זמני החלפת ייצור ב-85%. בנוסף, שימוש ב-digital twin המאפשר סימולציה של אריזות בנות-קיימא תרם לצמצום של 21% בשימוש בפלסטיק גולמי באריזות המפעל.
מדובר בדוגמה שמציגה מה קורה כאשר AI מוטמע בליבת התפעול, ולא רק מתנסה בפיילוט שולי.
מה נדרש מהנהגת הטכנולוגיה
כדי לנצל את הפוטנציאל הזה, על ארגונים לעבור ממתודולוגיה של יוזמות בודדות למתודולוגיה של תיק השקעות מנוהל, כזה שנמדד לפי תרומתו הסביבתית הנטו. הכוונה היא להשוות בין הפליטות שיוזמות ה-AI מייצרות לבין הפליטות שהן מסייעות להימנע מהן.
אל זה מתווסף צורך בנתונים אמינים וגרעיניים על ההשפעה הסביבתית של פעילות דיגיטלית, במיוחד לאורך שרשרות אספקה מורכבות. ללא שקיפות כזו, קשה למדוד התקדמות או לקבל החלטות מושכלות.
תפקיד ה-CIO וה-CTO עובר שינוי מהותי: הם אינם אחראים עוד רק לביצועי מערכות, אלא צפויים לפעול כמנהלי קיימות - לחבר נתונים, מערכות ותהליכים עסקיים לכלל הארגון. עיקרון ה-green by design עולה כאן כגישה מרכזית, לפיה שיקולים סביבתיים מוטמעים בתכנון מערכות, בבחירת ספקים ובקביעת סדרי עדיפויות בהשקעות.
עבור חברות ישראליות, ובמיוחד אלו הפועלות מול לקוחות אירופאים הכפופים לרגולציות ESG הולכות ומחמירות כמו CSRD, הטמעת ממשל AI סביבתי אינה עוד יתרון תחרותי - היא הופכת לתנאי כניסה לשוק.