Umetna inteligenca je lahko energetsko zelo potratna, ustvarja lahko ogromne količine neuporabne vsebine in postane orodje za zlorabe. V pravih rokah pa se lahko spremeni tudi v močno sredstvo za nekaj povsem nasprotnega. Med drugim lahko bistveno spremeni naše razumevanje podnebnih tveganj podjetij in njihovega vpliva na okolje. Takšne informacije so danes vse redkejše in zato tudi vse bolj dragocene, saj se nekateri politiki odmikajo od obveznega razkrivanja podatkov.
Ideja obveznega poročanja o trajnosti je bila še nedavno ena najbolj priljubljenih v podnebni politiki. Njeno izhodišče je bilo precej preprosto: vlagateljev ne zanima le finančni donos, temveč tudi to, koliko podjetje prispeva k podnebnim spremembam in kakšnim podnebnim ter okoljskim tveganjem se samo izpostavlja. Težava je bila, da takšni podatki pogosto niso bili lahko dostopni, zato je bilo težko presoditi, katera podjetja predstavljajo varnejšo naložbo in katera se zares premikajo v bolj trajnostno oziroma zeleno smer.
Zato so nekatera podjetja začela odgovarjati na zahteve vlagateljev z objavljanjem tako imenovanih trajnostnih poročil. Ker dolgo časa niso obstajali jasni standardi niti zavezujoča pravila, so se številna takšna poročila spremenila v sredstvo za t. i. greenwashing.
Evropska unija je leta 2022 kot ena prvih uvedla obveznost poročanja o trajnosti za podjetja, ki poslujejo na njenem trgu. Že leto pozneje je pravila dodatno razširila in uvedla podrobne standarde za poročanje o okoljskih vplivih, znane kot European Sustainability Reporting Standards (ESRS).
Danes je položaj precej drugačen. V okviru prizadevanj za poenostavitev pravil je EU bistveno zmanjšala obseg ESRS. Število obveznih podatkovnih postavk se je zmanjšalo za 61 odstotkov, hkrati pa je v večji meri dovoljeno uporabljati ocene. Nova pravila veljajo le za podjetja z več kot tisoč zaposlenimi in najmanj 450 milijoni evrov letnih neto prihodkov. Zaradi teh sprememb se je število organizacij, ki morajo poročati, zmanjšalo za približno 80 odstotkov.
V Združenih državah je ameriška Komisija za vrednostne papirje in borzo leta 2024 poskušala uvesti pravilo, po katerem bi morale javne družbe razkrivati pomembna podnebna tveganja. Odzivi so bili takojšnji. Republikanski državni tožilci, del podjetij in nekatere okoljske organizacije so proti SEC vložili tožbe. Več kot leto dni pozneje je pravilo še vedno ujeto v pravni negotovosti.
Upad obveznih pravil se je odrazil tudi pri prostovoljnih poročilih. V prvi polovici leta 2025 je trajnostno poročilo objavilo 432 podjetij iz indeksa Russell 3000. V enakem obdobju leto prej jih je bilo več kot 800.
Raziskava, ki so jo vodili znanstveniki s Harvard Business School in je bila objavljena v reviji Nature, je razkrila še dodatno težavo. Številna podjetja iz indeksa S&P 500 so dolga leta poročala prenizke podatke o emisijah. Med letoma 2010 in 2020 je tako ostalo neprijavljenih več kot 135 milijonov ton neposrednih emisij.
Število dokumentov, ki so jih objavile družbe iz indeksa Russell 3000, v katerih se omenjajo določene okoljske teme. Vir: Bloomberg
Del finančnega sektorja, med njimi tudi Evropska centralna banka (ECB), opozarja, da bi lahko rahljanje obveznega poročanja zmanjšalo preglednost na finančnih trgih.
V takšnem okolju se odpirajo priložnosti za nove pristope in nova podjetja, med njimi tudi startup Forward Analytics.
To analitično podjetje je oblikovalo profile za več kot 100.000 javnih in zasebnih podjetij v 13 gospodarskih sektorjih. Pri tem uporablja umetno inteligenco za povezovanje podatkov o emisijah, fizičnem premoženju, lastniški strukturi in načrtih kapitalskih naložb. Ustanovitelj in izvršni direktor Moritz Baer pojasnjuje, da tak pristop finančnim institucijam omogoča ocenjevanje podnebnih tranzicijskih načrtov na podlagi konkretnih podatkov, ne zgolj na podlagi pripovedi, ki jih predstavljajo sama podjetja.
Kot primer navaja ArcelorMittal, multinacionalnega proizvajalca jekla, ki namerava do leta 2030 globalne emisije zmanjšati za 25 odstotkov glede na raven iz leta 2018. Analiza podjetja Forward Analytics kaže, da trenutni investicijski načrti za zdaj zagotavljajo približno polovico potrebnega zmanjšanja za dosego tega cilja. Iz ArcelorMittala sporočajo, da jih takšna ugotovitev ne preseneča. V lanskem trajnostnem poročilu so namreč že zapisali, da je malo verjetno, da bodo cilj zmanjšanja emisij do leta 2030 dosegli.
Po drugi strani analiza kaže, da načrti kapitalskih naložb energetskega podjetja Engie skoraj v celoti sledijo zastavljenemu cilju. Po oceni startupa je Engie že približno na 97,5 odstotka poti do lastnega cilja zmanjšanja emisij do leta 2030. K temu največ prispevata hitro širjenje obnovljivih virov energije in postopno zapiranje obratov, ki uporabljajo fosilna goriva.
Predvidena intenzivnost emisij (emisije na enoto proizvodnje, specifične za posamezno podjetje) v primerjavi z notranjimi cilji. Vir: Bloomberg
Forward Analytics lahko tudi modelira, kako bi različni podnebni scenariji vplivali na finančne rezultate podjetij. Na primer, preučuje, koliko bi podjetje lahko izgubilo ali pridobilo, če bi se prehod na čisto energijo pospešil, in kako se takšen izid primerja s konkurenco v istem sektorju.
Startup pri tem uporablja podatke o emisijah, ki jih zbira Climate TRACE, neprofitna koalicija, ki je ustvarila globalni inventar toplogrednih plinov s skoraj 745 milijoni virov emisij – od elektrarn do riževih polj. Rezultat je brezplačna interaktivna svetovna karta, kjer lahko uporabniki raziskujejo emisije, spremljajo premikanje onesnaženja nad določenimi območji in analizirajo učinke različnih strategij za zmanjšanje emisij.
Climate TRACE je ta orodja razvil z algoritmi strojnega učenja, usposobljenimi za prepoznavanje različnih virov emisij na satelitskih posnetkih, na primer živinoreje ali odlagališč odpadkov. Poleg tega uporablja velike jezikovne modele, ki iz javnih podatkovnih baz in letnih poročil pridobivajo dodatne informacije, kot so lastništvo kmetij ali odlagališč.
Možnost prepoznavanja virov emisij iz vesolja je takoj prinesla dragocene podatke, ki so prej bili neznani javnosti, pravi Lekha Sridhar, vodja raziskav in posebnih projektov v organizaciji WattTime, eni od soustanoviteljic Climate TRACE. Raziskovalce so na primer presenetile večje farme goveda, kot so pričakovali, v državah, kot sta Indija in Pakistan. Tudi v Združenih državah ranči niso zavezani poročanju emisij po programu Agencije za zaščito okolja (EPA), kar je do zdaj ustvarjalo velike vrzeli v podatkih.
Forward Analytics in Climate TRACE nista edina, ki eksperimentirata z umetno inteligenco in podnebnimi podatki. Startup RiskThinking.ai se osredotoča na fizična tveganja, povezana s podnebnimi spremembami. Podjetje, v katerega je investiral Bloomberg, uporablja umetno inteligenco za kartiranje premoženja javno kotiranih podjetij in ocenjevanje njihove izpostavljenosti različnim podnebnim nevarnostim, kot so požari, orkani ali poplave. Glede na potencial tehnologije in vse bolj očitne posledice podnebnih sprememb je pričakovati, da bo na tem področju vstopalo vse več podjetij.
Seveda ostaja glavno vprašanje pri uporabi umetne inteligence točnost podatkov. Veliki jezikovni modeli včasih ustvarijo netočne ali izmišljene informacije. Organizacije, s katerimi sem govorila, se tega zavedajo in imajo vzpostavljene postopke za zmanjšanje tega tveganja, vključno s človeško kontrolo podatkov. Ta problem bo še naprej treba skrbno nadzorovati.
Umetna inteligenca je še zdaleč nepopolna tehnologija. Kljub temu omogoča združevanje ogromnih in raznolikih nizov podatkov na enem mestu, njihovo standardizacijo in pretvorbo v analize, ki bi bile brez takih orodij skoraj nemogoče. Zato, tudi ko politika zaostaja, proces večje podnebne preglednosti vseeno napreduje. Podjetja ne morejo več tako enostavno skrivati slabih okoljskih rezultatov, saj so podatki zdaj dostopni tudi od zunaj.
.webp){kind=icon}
