I QUARKS har vi en lidenskap for innovasjon og nytenkning. Et spennende område er bærekraftsrapportering, og hvordan AI kan bidra til å gjøre rapporteringen sikker og effektiv.
Først, la oss få et raskt overblikk over hva som bør ligge til grunn for å komme i gang med, eller videreutvikle eksisterende bærekraftsrapportering:
Klar definisjon av hva som skal måles og rapporteres, det stilles nå strengere lovpålagte krav til bærekraftsrapportering enn tidligere
God forståelse av bedriftens verdier og målsetninger. Det er viktig at arbeidet med bærekraft er forankret i ledelsen
Pålitelige systemer for datainnsamling. Det er lite verdi med rapportering hvis datagrunnlaget er feilaktig
Effektive miljøledelse og metoder for dataanalyse
Gode rutiner for rapportering og bruk av satte prosesser for oppfølging
Bevissthet til bærekraftsmål og hvordan rapportering kan bidra til å nå disse målene.
La oss ta det videre til neste steg og se nærmere på de ulike faktorene, og hvilke verktøy og rammeverk som finnes for å hjelpe bedrifter med å oppnå dette.
Faktorer, verktøy og rammeverk for bærekraftsrapportering
Klar definisjon av hva som skal måles og rapporteres
Dette kan gjøres ved å identifisere relevante kategorier som inkluderer miljømessige, sosiale og økonomiske faktorer. Det finnes flere standarder og rammeverk som kan hjelpe med å definere hva som skal måles. For eksempel kan Global Reporting Initiative (GRI) gi veiledning om rapporteringsstandarder, og Sustainability Accounting Standards Board (SASB) kan hjelpe med å identifisere relevante KPIer for en bestemt bransje.
God forståelse av bedriftens verdier og målsetninger
For å sikre at arbeidet med bærekraft er forankret i ledelsen, er det viktig å ha en god forståelse av bedriftens verdier og målsetninger. Dette kan oppnås ved å involvere ledelsen i utformingen av bærekraftsstrategien og sikre at den er integrert i virksomhetens overordnede strategi. Grønneokonomer er et initiativ startet av Skift, Deloitte og Econa som har utarbeidet bærekraftsprinsipper for økonomer. Prinsippene er en klar oppfordring til bedrifter om å forplikte seg til å prioritere dette viktige arbeidet i sin organisasjon. Det finnes også verktøy som kan hjelpe med å kartlegge og definere bedriftens verdier og målsetninger, for eksempel Corporate Social Responsibility (CSR) Scorecard.
Pålitelige systemer for datainnsamling
Pålitelige systemer for datainnsamling er avgjørende for å kunne rapportere på en nøyaktig og pålitelig måte. Det er viktig å ha på plass systemer som kan samle inn data fra forskjellige kilder på en effektiv og pålitelig måte. Det finnes flere verktøy som kan hjelpe med å automatisere datainnsamlingen, for eksempel EcoChain og Ecometrica, eller du kan etablere en analyseplattform. Dette vil også bidra til at organisasjonen får bedre forståelse og innsikt i egne data, samt at man kan benytte egne kpi'er, måltall og definisjoner.
Effektiv miljøledelse og metoder for dataanalyse
Effektive miljøledelsesmetoder og gode metoder for dataanalyse er viktig for å kunne identifisere trender og muligheter for forbedring. Det finnes flere miljøledelsessystemer som kan hjelpe bedrifter med å implementere miljøstyringssystemer og overvåke miljøprestasjoner, for eksempel ISO 14001 og EMAS. For analyse av miljødata finnes det også verktøy som kan hjelpe med å identifisere trender og avdekke muligheter for forbedring, eller som ved tidligere punkt, kan en analyse plattform også benyttes her.
Gode rutiner for rapportering og bruk av satte prosesser for oppfølging
Gode rutiner for rapportering og bruk av satte prosesser for oppfølging er avgjørende for at bærekraftsrapporteringen skal bli brukt til å forbedre bedriftens bærekraftsarbeid. Det er viktig å ha en klar ansvarsfordeling, eierskap og definerte prosesser for rapportering og oppfølging.
Bevissthet til bærekraftsmål og hvordan rapportering kan bidra til å nå disse målene
Bevissthet til bærekraftsmål og hvordan rapportering kan bidra til å nå disse målene er viktig for å sikre at bærekraftsrapporteringen blir brukt til å nå bedriftens bærekraftsmål. Det er viktig å ha en klar forståelse av hvilke bærekraftsmål bedriften har og hvordan rapporteringen kan bidra til å nå disse målene. Det finnes flere verktøy som kan hjelpe med å identifisere relevante bærekraftsmål og KPIer, for eksempel The Natural Step Framework og Miljøfyrtårn.
Rollen til kunstig intelligens (AI) og maskinlæring i å forbedre bærekraftsrapporteringen
Som nevnt tidligere, vil kunstig intelligens (AI) og maskinlæring spille en stadig viktigere rolle i bærekraftsrapportering i årene som kommer. La oss nå ta en nærmere titt på hvordan disse verktøyene kan bidra til å forbedre bærekraftsrapporteringen på ulike områder.
Tradisjonelt er bærekraftsrapportering en tidkrevende prosess der bedrifter samler inn data om sin egen virksomhet og rapporterer til eksterne interessenter. Mye av dette arbeidet er ofte manuelt og inkluderer bruk av regneark og skjønnsmessige vurderinger. Ved at datagrunnlaget innhentes automatisk rett fra kildesystemet vil datakvaliteten øke og maskinlærings- algoritmene vil ha et bedre grunnlag for rapportering. Hele prosessen blir i større grad enklere og mer effektiv. Maskinlæring kan bidra til å identifisere mønstre og se sammenhenger i historiske data som bedriften samler inn. Dette gjør det mulig å identifisere områder forbedring og forutsi fremtidige bærekraftige resultater som energiforbruk, avfallsgenerering eller karbonutslipp. På denne måten kan bedrifter ta mer informerte og proaktive beslutninger og implementere tiltak for å bedre bærekraftsrapportering og redusere risiko.
Det er spesielt tre områder hvor AI og maskinlæring kan bidra til å forbedre bærekraftsrapporteringen:
Datainnsamling og analyse: AI kan automatisere og effektivisere innsamlingen av data uavhengig av kildesystemer, offentlige databaser og indeksering av filer. Dette gjør at bedrifter kan innhente og analysere mye større datasett mer nøyaktig og raskere enn tidligere. Noe som gir bedrifter muligheten til å danne et mer detaljert bilde av sin egen virksomhet deres miljøpåvirkning, ressursforbruk og samfunnsansvar
Prediktive analyser: Maskinlæring bidra til å identifisere mønstre og se sammenhenger i historiske data som bedriften samler inn. Dette gjør det mulig å identifisere områder forbedring forbedringer og forutsi fremtidige bærekraftige resultater som; energiforbruk, avfallsgenerering eller karbonutslipp. På denne måten kan bedrifter ta mer informerte og proaktive beslutninger og implementere tiltak for å bedre bærekraftsrapportering og redusere risiko
Automatisering av ESG-rapportering: AI bidra til å gjøre rapporter om miljø, samfunnsansvar og selskapsstyring (ESG) mer transparent og pålitelig. Ved å bruke AI til å samle inn relevant data, beregne sentrale ytelsesindikatorer (KPIer) og produsere omfattende rapporter, sikrer bedrifter rapporterer på en nøyaktig og pålitelig måte. Dette kan igjen bidra til å bygge tillit og troverdighet hos eksterne interessenter
Konklusjonen er at bærekraftsrapportering har blitt en stadig viktigere del for bedrifter som ønsker å demonstrere sitt engasjement for ansvarlige praksiser og åpenhet. Ved å forstå de grunnleggende prinsippene for bærekraftsrapportering og utnytte AI sitt potensiale, kan bedrifter etablere et solid grunnlag for sin bærekraftige reise. Automatisering forenkler datainnsamling, prediktiv analyse identifiserer trender, og ESG-rapportering sikrer åpenhet.
Når vi ser fremover, vil integrasjonen av AI fortsette å spille en avgjørende rolle i å forme en grønnere og mer ansvarlig fremtid. Ved hjelp av innovasjon og teknologi til å drive bærekraftige initiativer, kan bedrifter gjøre en positiv innvirkning på miljøet og samfunnet samtidig som de lykkes i sine bestrebelser. Sammen kan vi bygge en bærekraftig verden for kommende generasjoner.
Ta kontakt med Nina Risung - nina.risung@quarks.no om du ønsker å sparre rundt AI og bærekraftsrapportering, eller lurer på hvordan du kan komme i gang med bærekraftsrapportering i egen bedrift.