По-устойчиви по замисъл: как стартъпите могат да използват AI, за да намалят отпадъците, потреблението на енергия и разходите
За компания в начален етап устойчивостта може да изглежда като задача за бъдещето — нещо, на което да се обърне внимание след постигането на съответствие между продукта и пазара, осигуряването на финансиране и растежа. В действителност първите оперативни решения често се оказват най-трудни за промяна. Начинът, по който един стартъп закупува материали, прогнозира търсенето, организира доставките, избира облачни услуги и измерва резултатите, може за дълго да предопредели както разходите, така и въздействието върху околната среда.
AI може да подпомогне вземането на по-добри решения във всички тези области, но „базирано на AI“ не означава автоматично устойчиво. AI системите зависят от центрове за данни, електроенергия, вода, хардуер и вериги за доставки. Затова един отговорен стартъп задава едновременно два въпроса: Може ли това приложение да намали съществено въздействие върху околната среда? По-голяма ли е ползата от ресурсите и рисковете, които решението въвежда?
Започнете от съществения проблем, а не от инструмента
Изберете един ресурсен поток, който е важен за бизнеса и може да бъде измерен: непродадени запаси, потребление на електроенергия, изминати километри при доставки, отхвърлени продукти, опаковки, вода или престой на оборудването. Определете изходна стойност, преди да въведете AI. Без такава стойност стартъпът може да отчете дейност, например внедряването на нова система, но не може да докаже подобрение.
Област на бизнеса | Възможно приложение с подкрепа от AI | Показател за проследяване |
Търсене и запаси | Прогнозиране на търсенето и откриване на бавнооборотни запаси | Бракувани единици, изчерпване на наличности, дни на запас, грешка в прогнозата |
Енергия | Засичане на отклонения и оптимизиране на графици | kWh на единица, върхово натоварване, избегнато потребление |
Логистика | Сравняване на маршрути, товари и времеви прозорци за доставка | Километри, коефициент на натоварване, неуспешни доставки, потребление на гориво или електроенергия |
Качество и поддръжка | Откриване на дефекти или ранни признаци за повреда на оборудването | Процент на брак, преработка, престой, експлоатационен живот на компонентите |
Продукти и материали | Сравняване на варианти за дизайн или материали | Материалоемкост, дял на рециклираните материали, ремонтопригодност, експлоатационен живот на продукта |
Експеримент за устойчивост в шест стъпки
Определете целевия резултат. Формулирайте измерима цел, например намаляване на седмичните хранителни отпадъци на поръчка или понижаване на потреблението на енергия на произведена единица.
Определете изходната стойност. Записвайте текущия резултат достатъчно дълго, за да разберете обичайните колебания, сезонността и пропуските в данните.
Изберете най-лекия подходящ метод. Правило в електронна таблица, табло за наблюдение или статистическа прогноза може да реши проблема без голям AI модел.
Проведете пилотен тест в ограничен процес. Тествайте в една локация, продуктова категория, маршрут или работен процес, преди да разширите приложението.
Измерете нетния ефект. Сравнете оперативната полза с усилията за внедряване, използването на облачни услуги, новия хардуер, ефектите на отскока и евентуалното прехвърляне на въздействието другаде.
Вземете решение и го документирайте. Мащабирайте, адаптирайте или прекратете. Запишете допусканията, качеството на данните, ограниченията и лицето, което отговаря за решението.
Избягвайте четири често срещани форми на „зелено изпиране“
Твърдение, че оптимизацията автоматично е устойчива, без да се измерва резултатът от гледна точка на използваните ресурси.
Отчитане на процентно намаление без обяснение на изходната стойност, периода, обхвата или абсолютното количество.
Пренебрегване на прехвърленото въздействие, например намаляване на отпадъците на местно ниво при едновременно увеличаване на върнатите продукти, опаковките или изчислителните ресурси на друго място.
Използване в публичните комуникации на формулировки за устойчивост, генерирани от AI, преди твърдението, на което се основават, да бъде проверено.
Маркетингът трябва да следва измерването, а не да го изпреварва. Поддържайте кратко досие с доказателства за всяко публично твърдение: какво е измерено, как е изчислено, какво е изключено и кой е одобрил твърдението.
Нека и самото използване на AI бъде съразмерно
Не всяка задача изисква най-големия или най-ресурсоемкия модел. Намалете ненужните повторни заявки, обединявайте подходящите задачи, използвайте повторно проверени резултати, ограничавайте събирането на данни до необходимото и преценявайте дали по-малък модел или метод без AI се справя достатъчно добре. Когато избирате доставчик, попитайте каква информация е налична за енергийната ефективност, хостинга, съхранението на данни, експлоатационния живот на хардуера и отчитането на емисиите.
Европейската комисия работи по измерването на енергийното потребление и емисиите през целия жизнен цикъл на AI. Това е полезен сигнал за стартъпите: екологичните показатели трябва да станат част от избора на технологии и проектирането на продукти, а не да бъдат добавяни впоследствие.
Използвайте AI там, където ползите за околната среда и бизнеса се срещат
Най-силните приложения в областта на устойчивостта често имат ясна бизнес обосновка. По-малко отпадъци може да означава по-ниски разходи за закупуване и обезвреждане. По-добрите прогнози за търсенето могат да намалят необходимия оборотен капитал. Оптимизирането на енергията може да намали сметките и излагането на ценови колебания. Превантивната поддръжка може да удължи експлоатационния живот на активите и да защити надеждността на услугите.
Продължете да учите с EYE4AI
За повече информация и практически примери по темата разгледайте следните ресурси на EYE4AI:
Модул 5 на EYE4AI: Интернационализация, устойчивост и изграждане на екип
Европейска комисия: Измерване на енергийното потребление и емисиите на AI модели и системи
Програма на ООН за околната среда: Въздействието върху околната среда през целия жизнен цикъл на AI
Европейска комисия: Стратегия за прилагане на AI
