AI để bền vững là gì?

Các công ty hàng đầu đang áp dụng AI để giúp giảm thiểu tác động đến môi trường, đẩy nhanh thay đổi tích cực trong việc đáp ứng các mục tiêu khử cacbon hóa và xác định các cơ hội để đạt mức hiệu quả và tăng trưởng cao hơn.

Tại sao lại là AI để bền vững?

Cũng giống như CNTT là trụ cột của quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, các chuyên gia công nghệ cũng sẽ là những nhà lãnh đạo quan trọng không kém trong quá trình chuyển đổi bền vững.

Các tổ chức đang tìm kiếm các giải pháp nhân sự CNTT và trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp đạt được hai kết quả chính:

• Để đạt được tech zero hoặc giảm lượng khí thải carbon trong chức năng CNTT của tổ chức bằng cách tối ưu hóa các hoạt động để giảm chất thải và cải thiện hiệu quả trong các quy trình hiện có.
• Để trở nên tích cực về công nghệ, nghĩa là sử dụng công nghệ như một đòn bẩy cho toàn bộ tổ chức để đạt được mục tiêu tổng lượng phát thải ròng bằng 0, cũng như thúc đẩy giá trị mới và sự khác biệt để có tác động tích cực tổng thể.

Đo lường tiến độ tổ chức hướng tới sự bền vững

Dữ liệu về môi trường, xã hội và quản trị (ESG) có thể giúp các doanh nghiệp hoạt động có trách nhiệm và đóng góp vào tương lai bền vững hơn. Đội ngũ CNTT có thể giúp thu thập dữ liệu liên quan, cho phép các nhà đầu tư, các bên liên quan và cơ quan xếp hạng ESG đánh giá hiệu năng của tổ chức dựa vào các hoạt động bền vững có trách nhiệm và tạo ra giá trị lâu dài.

Sau đây là các yếu tố góp phần đo lường tác động bền vững của doanh nghiệp:

• Môi trường: Phát thải carbon, tiêu thụ năng lượng, sử dụng nước, quản lý chất thải và nỗ lực giảm tác động đến môi trường.
• Xã hội: Cam kết phát huy tính đa dạng, các thông lệ về lao động, tỷ lệ thay đổi nhân viên và tác động đến cộng đồng địa phương.
• Quản trị: Tính đa dạng của ban quản trị và lương thưởng của thành viên ban điều hành, hồ sơ rủi ro, khả năng tồn tại lâu dài, trách nhiệm giải trình đối với các hoạt động kinh doanh ESG và việc tuân thủ các quy định.

Một lợi ích hấp dẫn cho các tổ chức am hiểu ESG là, khi điểm ESG của công ty được cải thiện, chi phí vốn sẽ giảm, từ đó cải thiện mức định giá của công ty.

AI có trách nhiệm

Cũng như hầu hết các công nghệ mới nổi, việc triển khai và sử dụng AI cũng gặp nhiều thách thức. Các lãnh đạo cần nhận thức được rủi ro về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, nguồn lực và chi phí tính toán, cũng như các tác động về đạo đức và xã hội. Là nền tảng cho tất cả các hoạt động sử dụng AI để bền vững, cần phải có cam kết sử dụng AI có trách nhiệm để đảm bảo tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, tính hòa nhập và quản trị để hỗ trợ sự tin cậy của xã hội và đảm bảo rằng những tiến bộ và việc sử dụng AI liên tục phát triển cộng đồng.

Lợi ích của AI để bền vững

AI có thể được sử dụng để mang lại lợi ích cho môi trường, cộng đồng, lực lượng lao động và lợi nhuận của doanh nghiệp. Các giải pháp AI có thể giúp:

• Đo lường, dự đoán và tối ưu hóa các hệ thống phức tạp: AI có thể mở ra các cơ hội mới để đạt hiệu quả cao hơn trong doanh nghiệp bằng cách phân tích các tài nguyên, mô hình sử dụng và quy trình có sẵn, cũng như cung cấp các đề xuất để tối ưu hóa và cải tiến để tăng hiệu quả hoạt động và sử dụng tài nguyên. Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ sự minh bạch xung quanh các mục tiêu và tiến độ của ESG để giúp đáp ứng các yêu cầu về tiết lộ, hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và cải thiện tính toán về carbon trong chuỗi giá trị, từ đó có thể giúp xác định các cơ hội để cải thiện và khả năng thích ứng.
• Tăng tốc phát triển các giải pháp bền vững: Các doanh nghiệp có thể tận dụng AI để giúp thúc đẩy đổi mới và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới có ý thức về môi trường. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng và dự báo xu hướng trong tương lai, các tổ chức có thể sử dụng AI để cải thiện hiệu quả của quá trình phát triển sản phẩm. Bằng cách tăng tốc nghiên cứu và phát triển với các vật liệu mới, thân thiện với môi trường, các doanh nghiệp có thể đẩy nhanh quá trình phát triển các sản phẩm bền vững hơn.
• Phản hồi và điều chỉnh các tác động của khí hậu: AI mang lại cơ hội chưa từng có để đẩy nhanh quá trình đổi mới hướng tới tính bền vững hơn và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Ví dụ: AI để bền vững có thể giúp:

• • Tăng khả năng phục hồi khí hậu thông qua các hệ thống cảnh báo sớm cho các sự kiện thời tiết cực đoan.
  • Điều chỉnh hồ sơ năng lượng dựa trên các điều kiện địa phương để giải quyết tình trạng gián đoạn năng lượng tái tạo và giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch.
  • Xác định và giảm thiểu rủi ro do biến đổi khí hậu gây ra bằng cách phân tích dữ liệu và mô hình khí hậu phức tạp, thực hiện bước đầu tiên để kết hợp khoa học khí hậu vào các hoạt động kinh doanh.

AI cho các trường hợp sử dụng bền vững

Bất kể doanh nghiệp đang ở đâu trong hành trình áp dụng và phát triển AI, vẫn có rất nhiều cơ hội. AI cho các dự án bền vững có thể tương đối nhỏ, như bắt đầu áp dụng số hóa bước logic tiếp theo cho các luồng công việc hiện có để đẩy nhanh quá trình ra quyết định hoặc có thể là các dự án đột phá và đầy tham vọng sẽ cách mạng hóa quy trình trên một trường hợp sử dụng đã chọn. Với AI, các tổ chức có thể đáp ứng mục tiêu phát triển các hoạt động bền vững hơn bằng cách tối ưu hóa các quy trình và giảm tiêu thụ năng lượng.

Tối ưu hóa dành riêng cho ngành

Sự giám sát gần như thời gian thực của AI có thể hỗ trợ giảm lượng khí thải carbon theo vô số cách, bao gồm:

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Áp dụng dự đoán tự động và ra quyết định để tối ưu hóa hiệu quả thông qua dự báo nhu cầu, tránh lãng phí hàng tồn kho và việc vận chuyển hoặc lưu trữ không cần thiết, cũng như tối ưu hóa quy trình hậu cần container—bao gồm giao hàng chặng cuối—để tối ưu quá trình di chuyển hàng hóa với chi phí nhiên liệu tối thiểu.
• Phát triển sản phẩm và tối ưu hóa sản xuất: Sử dụng tự động hóa vật lý và ảo để tăng tốc các cải tiến quy trình liên tục trong tổ chức bằng cách sử dụng bản sao kỹ thuật số được AI hỗ trợ; kiểm tra, thử nghiệm và tối ưu hóa các biến số năng lượng, vật liệu và thiết kế; và hợp lý hóa sản xuất để giảm thiểu chất thải vật liệu và lãng phí tài nguyên.
• Tối ưu hóa vận tải và hậu cần: Cải thiện các luồng công việc liên quan đến vận tải bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường, thời gian và quy trình hậu cần trên đường với quy trình quản lý lưu lượng thông minh; hỗ trợ nhu cầu cung cấp nhiên liệu và sạc xe điện (EV) bằng AI dự đoán để nâng cao hiệu quả sử dụng nhiên liệu và giảm tác động đến môi trường.
• Tối ưu hóa nông nghiệp: Sử dụng AI dự báo môi trường để làm nông nghiệp chính xác, giám sát động vật để sử dụng hiệu quả nhất tài nguyên cho sức khỏe và an toàn và giám sát cây trồng thông minh—kết hợp dữ liệu từ hình ảnh vệ tinh, cảm biến và dữ liệu thời tiết—để hỗ trợ các quyết định sáng suốt trong nông nghiệp.
• Tối ưu hóa lưới năng lượng: AI trong năng lượng có thể giúp đối sánh tải và nguồn cung cấp hệ thống gần như theo thời gian thực để giúp lưới điện thông minh hơn, hiệu quả hơn và ổn định hơn; cải thiện khả năng phục hồi lưới điện bằng cách dự đoán sự cố mất điện và bố trí đội sửa chữa; và giám sát các mối nguy hiểm tiềm ẩn về môi trường và nhu cầu bảo trì dự đoán.
• Tối ưu hóa tòa nhà thông minh: Các hệ thống được AI hỗ trợ có thể giám sát việc sử dụng năng lượng trong văn phòng và kho hàng và điều chỉnh để đạt hiệu quả năng lượng tối ưu; tự động hóa tái chế; theo dõi chu kỳ hoạt động của thiết bị và dự đoán nhu cầu bảo trì để giảm chất thải; giám sát chất lượng không khí và các yếu tố môi trường khác và cảnh báo khi các mức độ vượt quá giới hạn; theo dõi các thay đổi và yêu cầu của quy định có thể ảnh hưởng đến hoạt động, thông báo cho các nhóm và phòng ban tương ứng và đề xuất các bước tiếp theo.

Tối ưu hóa trung tâm dữ liệu

Các trung tâm dữ liệu tiêu thụ năng lượng gấp 10 đến 50 lần không gian trên mỗi sàn của một tòa nhà văn phòng thương mại điển hình, điều này có nghĩa là các trung tâm dữ liệu chiếm khoảng 2% tổng số lượng điện sử dụng của Hoa Kỳ.¹

AI có thể giúp các trung tâm dữ liệu tăng hiệu quả năng lượng và cải thiện quản lý chất thải bằng cách áp dụng các phương pháp hiệu quả nhất như làm mát bằng chất lỏng, sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo, tái sử dụng nhiệt thải và giám sát phần cứng để bảo trì vòng đời.

Để tối đa hóa tác động của các tài nguyên dành cho các sáng kiến AI của trung tâm dữ liệu và giảm lượng khí thải carbon của cơ sở hạ tầng điện toán, cách tiếp cận chủ động để thiết kế dự án và quản lý CNTT là rất quan trọng.

Tối ưu hóa AI

Khi không được kiểm soát, việc đào tạo và suy luận AI có thể phát thải cực kỳ nhiều carbon, đòi hỏi nhiều năng lượng, nước, nhiên liệu hóa thạch và các tài nguyên khác. Phát triển và triển khai các mô hình AI bền vững hơn có nghĩa là các doanh nghiệp có thể giảm tác động đến môi trường bằng cách tập trung vào các hành động cốt lõi như:

• Tối ưu hóa mô hình: tối ưu hóa các mô hình bằng cách sử dụng các thuật toán hiệu quả hơn và làm cho chúng nhẹ hơn và nhanh hơn để giảm sức mạnh tính toán cần thiết, giảm thời gian đào tạo và kéo dài tuổi thọ của mô hình, cùng nhau giảm năng lượng và tài nguyên cần thiết để chạy chúng.
• Tối ưu hóa phần mềm: Phần mềm AI có thể được sử dụng để cải thiện mô hình AI và hiệu năng hệ thống, giúp giảm nhu cầu năng lượng điện toán và tiêu thụ năng lượng tổng thể.
• Phần mềm giảm phát thải carbon: Phần mềm cho phép khối lượng công việc chạy vào thời điểm và ở các khu vực có cường độ carbon thấp hơn hoặc ngoài giờ để có thể giảm đáng kể lượng khí thải carbon.

Các chiến lược này là cốt lõi để giảm tiêu thụ năng lượng với cường độ carbon thấp hơn cho khối lượng công việc AI, vừa tiết kiệm đáng kể tài chính cho các doanh nghiệp vừa góp phần vào các cam kết mục tiêu bền vững.

Tính bền vững của thiết bị kinh doanh

Có một loạt các chiến lược CNTT chung để cải thiện tính bền vững trong toàn bộ vòng đời máy tính cá nhân từ quá trình mua sắm cho đến khi kết thúc vòng đời thiết bị.

Máy tính cá nhân AI mới, có khả năng chạy khối lượng công việc AI cục bộ, tính đến tính bền vững bằng cách thiết kế, xây dựng các quy trình tối ưu hóa hiệu quả năng lượng tại các lớp hệ thống và ứng dụng. Điều này mang lại cho đội ngũ CNTT và các doanh nghiệp một công cụ khác để tăng tốc đổi mới, đồng thời giảm tác động đến môi trường.

Tương lai của AI để bền vững

Khả năng áp dụng AI bền vững là theo cấp số nhân. Trên thực tế, PricewaterhouseCoopers ước tính rằng việc sử dụng AI có thể giảm 4 phần trăm phát thải khí nhà kính (GHG) trên toàn thế giới vào năm 2030.²

• AI đã được sử dụng để cải thiện hơn nữa tất cả 17 Mục tiêu phát triển bền vững của Liên Hợp Quốc (SDG), bao gồm mục tiêu thiết lập các thành phố và cộng đồng bền vững.³
• Giám đốc công nghệ (CTO) đang đóng vai trò ngày càng lớn hơn trong việc giúp các tổ chức của họ đáp ứng nhu cầu năng lượng điện toán ngày càng tăng, đồng thời hỗ trợ các mục tiêu phát thải ròng bằng không.
• Phân tích dự đoán do AI hỗ trợ có thể hiển thị các mô hình và xu hướng hiệu quả hơn phân tích truyền thống, điều đó có nghĩa là báo cáo ESG có thể trở nên chính xác hơn theo thời gian. Dữ liệu này có thể giúp tăng tốc các doanh nghiệp trong việc lập kế hoạch đầu tư CNTT trong tương lai phù hợp với các cam kết trách nhiệm về môi trường của họ, cũng như tạo ra giá trị kinh doanh mới.

Khi AI đáp ứng tính bền vững là cơ hội để tận dụng công nghệ để giảm chất thải, tối ưu hóa tài nguyên, tăng hiệu quả và cải thiện hiệu quả ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu gần như theo thời gian thực.