L’AI riduce le emissioni, le osservazioni nel Report BCG

Utilizzando correttamente l’intelligenza artificiale, le aziende possono ridurre dal 5% al ​​10% il totale di emissioni di gas serra entro il 2030, che corrispondono tra 2,6 e 5,3 gigatonnellate di anidride carbonica equivalente, contribuendo in modo significativo al raggiungimento degli obiettivi dell’Accordo di Parigi. Integrando l’AI nell’approccio di corporate sustainability, le aziende possono ottenere un impatto complessivo tra 1,3 a 2,6 mila miliardi di dollari di valore, attraverso ricavi aggiuntivi e risparmi sui costi.

Lo stima Boston Consulting Group (BCG) nel report Reduce carbon and costs with the power of AI. Questo studio analizza la capacità dell’AI di accelerare la trasformazione sostenibile delle imprese, riducendo l’impatto ambientale, tagliando rapidamente i costi e generando un ritorno positivo sugli investimenti, spesso nell’arco di un solo anno dalla sua applicazione. Grazie a questa grande capacità di produrre un impatto positivo nella riduzione delle emissioni di CO2 e gas serra, l’intelligenza artificiale assume oggi un ruolo fondamentale nella ripresa dalla crisi post Covid-19, oltre che nella transizione verso un futuro sostenibile.

Roberto Ventura, Managing Director e Partner di BCG Gamma
La grande forza dell’AI risiede nella capacità di imparare dall’esperienza, sfruttando massicce quantità di dati raccolti da diverse fonti, e di riuscire a sintetizzare per l’uomo delle relazioni, a volte estremamente difficili da intuire, con l’obiettivo di supportare i processi di decision making.

L’intelligenza artificiale è in grado di prevedere le emissioni future dell’intera value chain aziendale, in relazione ai livelli di produzione attesi, agli sforzi di efficientamento attuali e alle nuove tecnologie disponibili. Di conseguenza, è possibile utilizzarla per studiare, definire e raggiungere obiettivi di riduzione delle emissioni in modo consistente. Inoltre, l’AI può fornire spunti per migliorare l’efficienza dei vari processi aziendali, riducendo le emissioni e tagliando i costi.

L’AI riduce le emissioni – Monitorare, predire, ridurre

Le aziende possono utilizzare l’intelligenza artificiale per monitorare automaticamente le emissioni, raccogliendo dati dalle loro attività e da ogni parte della catena del valore. Poi, l’AI è in grado di prevedere le emissioni future, in relazione agli sforzi di riduzione attuali, alle nuove metodologie di riduzione del carbonio e alle richieste. Di conseguenza, è possibile impostare, regolare e raggiungere obiettivi di riduzione in modo accurato.

Roberto Ventura
La gestione ed ottimizzazione delle emissioni è un problema complesso per molte realtà – dice  – e l’AI potrà giocare un ruolo fondamentale nel supportare le aziende nella lotta ai cambiamenti climatici, in particolare nei comparti relativi ai trasporti, beni industriali e farmaceutici, il settore energetico. Le aziende possono perciò utilizzare l’intelligenza artificiale per minimizzare le emissioni e il carbon footprint delle proprie attività ma anche dell’intera value chain, compresi fornitori, trasportatori e i clienti finali.

Massimizzare i vantaggi – L’AI riduce le emissioni

Punta in alto, inizia in piccolo e scala velocemente: questi i suggerimenti di BCG per ottenere benefici concreti dall’applicazione dell’AI.

Le aziende devono dare priorità a quei processi con elevati consumi energetici e costi significativi, per poter portare da subito impatto ed iniziare ad avviare un processo di cambiamento. Analizzando le emissioni e i consumi lungo tutta la value chain è possibile determinare in modo preciso dove applicare la tecnologia per ridurre l’impatto ambientale, iniziando dalle maggiori fonti di emissioni e consumo energetico.

Roberto Ventura
Quando si sviluppa un piano trasformativo che coinvolge l’utilizzo dell’AI è consigliabile iniziare da prototipi e progetti pilota, in modo da testare velocemente le ipotesi e portare evidenze del potenziale di questa tecnologia. Parallelamente, è utile investire nello sviluppo di competenze e piattaforme tecnologiche che consentano di scalare velocemente queste soluzioni, definendo nuove modalità di lavoro e implementando modelli di organizzazione e governance necessari per allineare l’intelligenza artificiale alla strategia generale.