Sürdürülebilirlik artık özel bir konu değil; bu bir iş zorunluluğudur.
Yapay Zeka (AI) aynı zamanda benzeri görülmemiş bir verimlilik ve sürdürülebilirlik uygulamalarını artırma ve dönüştürme potansiyeli vaat ediyor. Ancak sadece cıvatalama Yapay zeka araçları Mevcut süreçlere odaklanmak daha yeşil bir gelecek sunmayacaktır.
Büyümeden Sorumlu Başkan, Proje Yönetim Enstitüsü (PMI).
PMI raporu, yalnızca BT departmanlarıyla sınırlı değil, tüm kuruluş genelinde üretimde yapay zeka kullanan kuruluşların, yalnızca teknolojiyi araştıranlara (%8) kıyasla enerji verimliliği projelerinde (%31) önemli ölçüde daha yüksek bir başarı oranı bildirdiklerini ortaya koyuyor.
Bu keskin fark, denemelerin ötesine geçmenin ve yapay zekayı kuruluş genelinde sürdürülebilirlik stratejilerine tamamen yerleştirmenin gücünü vurguluyor.
Peki kuruluşlar, dünya çapında gerçek sürdürülebilirlik iyileştirmeleri sağlamak için yapay zekanın gücünden nasıl yararlanabilir? girişimsatın alma fonksiyonları dahil mi?
Cevap, bir modeli benimsemekte yatıyor proje yönetimi Üç temel öğeye öncelik veren bir çerçeve: veri hazırlığı, liderlik hazırlığı ve stratejik uyum.
Proje Temeli Olarak Veri Hazırlığı
Yapay zeka algoritmaları yalnızca tükettikleri veriler kadar iyidir. Sürdürülebilirliğin desteklenmesi performans Sağlam veri toplama, yönetim ve kullanım süreçleri oluşturmak anlamına gelir. Proje yöneticileri, verilerin doğru, tutarlı ve kolayca erişilebilir olmasını sağlayarak, verilerin hazır olmasını temel bir proje gereksinimi olarak desteklemelidir.
Bu, silolanmış veri kaynakları ve tutarsız veri formatları gibi yaygın veri kalitesi sorunlarının ele alınmasını içerir. Tedarikçi verileri etrafa dağılmış durumdayken tedarik zincirinizin karbon ayak izini değerlendirmeye çalıştığınızı hayal edin. elektronik tablolar, PDF’lerve eski sistemler.
Yapay zeka modellerinin çevresel etkiyi doğru bir şekilde ölçmesi ve izlemesi için güvenilir bir temel sağlayan sürdürülebilirlik verileri için “tek gerçek kaynak” çok önemlidir. Bu veriye dayalı yaklaşım, bilinçli karar almayı mümkün kılar ve şirketlerin yapay zekanın en büyük sürdürülebilirlik kazanımlarını sağlayabileceği alanları belirlemesine olanak tanır.
PMI raporu, önde gelen kuruluşların, geride kalanlara (%20) kıyasla önemli ölçüde daha yüksek düzeyde veri hazırlığı (%45) sergilediğini ve bunun da yapay zeka odaklı sürdürülebilirlik girişimlerini etkili bir şekilde uygulama becerilerini doğrudan etkilediğini ortaya koydu.
Bu temel olmadan yapay zeka, mevcut verimsizlikleri ve önyargıları artırarak yanlış değerlendirmelere ve yanlış yönlendirilmiş kararlara yol açma riski taşır.
Liderlik hazırlığı ve proje ekibi yetenekleri
Yapay zekanın sürdürülebilirlik projelerine entegre edilmesi, teknik uzmanlık, sürdürülebilirlik bilgisi ve değişime uyum sağlama becerisi sergileyen etkili, istekli ve kararlı liderler gerektirir.
Kuruluşların bu çeşitli becerilere sahip yüksek performanslı ekipler oluşturması gerekir. Bu, mevcut çalışanların becerilerinin artırılmasını veya uzmanlaşmış yapay zeka ve sürdürülebilirlik uzmanlığına sahip yeni yeteneklerin işe alınmasını içerebilir.
Liderlik hazırlığı teknik becerilerin ötesine uzanır. Kuruluşlar da teşvik etmeli işbirliği iş birimleri arasında, siloların parçalanması ve sürdürülebilirliğin sağlanması her proje kararında ön plandadır.
Proje yöneticileri, güçlü iletişim becerilerine, karmaşık organizasyon yapılarında gezinme becerisine ve değişimi yönlendirme kararlılığına sahip olmaları koşuluyla, bu tür bir ortamın kolaylaştırılmasında kritik bir rol oynarlar.
PMI’ın araştırması, sürdürülebilirlik ve yapay zeka uygulamasında önde gelen kuruluşlar arasında %64’ünün, liderliklerinin gerekli beceri ve yeterliliklere tam olarak hazır olduğunu düşündüğünü, buna karşılık geride kalanların yalnızca %15’inin olduğunu ortaya çıkardı.
Bu hazırlıklı olma, bir kuruluşun tutarlı bir sürdürülebilirlik ve yapay zeka stratejisinin gerekli unsurlarını anlama, geliştirme ve uygulamaya koyma becerisi anlamına gelir.
Stratejik önceliklendirme ve proje uyumu
Yapay zeka odaklı sürdürülebilirlik girişimleri, daha geniş kurumsal hedeflerle uyumlu hale getirilmeli ve bu kuruluşlardaki liderler, başarılı olmak için bunlara öncelik vermelidir.
PMI raporu, önde gelen kuruluşların %51’inin yapay zeka odaklı sürdürülebilirliği birinci öncelik haline getirdiğini, buna karşılık düşük performans gösterenlerin yalnızca %16’sının olduğunu gösteriyor.
Bu taahhüt, kaynak tahsisini teşvik eden, yeniliği teşvik eden ve uzun vadeli sürdürülebilirlik etkisi sağlayan somut eyleme dönüşmektedir.
Proje yöneticileri, sürdürülebilirliğin her projeye dahil edilmesini ve projenin her aşamasının çevresel etkisi açısından değerlendirilmesini sağlayarak üzerlerine düşeni yapabilirler.
Bu, özellikle tedarik zincirlerini değerlendirirken geçerlidir ve üst yönetimin desteğini almayı ve sürdürülebilirlik performansını ölçmek için net ölçümler oluşturmayı gerektirir.
Daha sürdürülebilir ambalaj tedarik etmeyi amaçlayan bir proje düşünün. Stratejik uyum olmadan proje yalnızca maliyet düşürmeye odaklanabilir ve potansiyel olarak farklı malzemelerin veya taşıma yöntemlerinin çevresel etkileri gözden kaçırılabilir.
Proje yöneticileri, açık sürdürülebilirlik hedeflerini tanımlamak, ölçülebilir ölçümler oluşturmak ve bunların projenin genel hedeflerine entegre edilmesini sağlamak için paydaşlarla birlikte çalışmalıdır.
Ayrıca kuruluşlar, yapay zekanın yönlendirdiği sürdürülebilirlik kazanımlarını gelecekteki girişimlere yeniden yatırmak için çerçeveler geliştirmelidir. Bu, başlangıçtaki başarıların daha fazla yatırımı ve yeniliği körüklediği verimli bir sürekli iyileştirme döngüsü yaratır.
Otomasyonun ötesinde: sürdürülebilir tedarike bütünsel bir yaklaşım
Yapay zeka, çeşitli işlevler dahilinde görevlerin otomatikleştirilmesi ve süreçlerin optimize edilmesi için muazzam bir potansiyel sunuyor ancak sürdürülebilirliğin verimlilikten daha fazlası olduğunu unutmamak çok önemli. Ekipler, operasyonlarının çevresel, sosyal ve ekonomik etkilerini dikkate alan ve kurumsal stratejiyle uyumlu bütünsel bir yaklaşım benimsemelidir.
Proje yöneticileri yapay zekanın şeffaflık, hesap verebilirlik ve adalete odaklanarak sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamada hayati bir rol oynamaktadır. Buna yapay zeka algoritmalarındaki olası önyargıların ele alınması ve veri gizliliğinin korunması da dahildir.
Örneğin yapay zeka destekli tedarikçi seçim araçlarının, daha küçük veya teknolojik açıdan daha az gelişmiş tedarikçilere karşı ayrımcılık yapmamalarını sağlamak için dikkatle değerlendirilmesi gerekiyor.
Yapılandırılmış, proje tabanlı bir yaklaşımı benimseyen satın alma ekipleri, gerçek ve kalıcı sürdürülebilirlik iyileştirmeleri sağlamak için yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir. Proje yönetimi sadece destekleyici bir fonksiyon değildir; Yapay zeka odaklı sürdürülebilirlik çağında başarının temel taşıdır.
Doğru temelleri oluşturmak, doğru ekipleri donatmak ve projeleri doğru stratejik hedeflerle hizalamakla ilgilidir. Ancak o zaman sürdürülebilirliği geliştirmek ve herkes için daha sürdürülebilir bir gelecek yaratmak için yapay zekanın gücünden gerçek anlamda yararlanabiliriz.