ESG-investeringer (Environmental, Social, Governance) har vokst til rekordhøyder ettersom mye av næringslivet fortsetter skiftet mot et interessentsentrisk syn, og legger større vekt på å utnytte organisasjonen deres som en kraft for det gode.
Blant enestående regulatoriske endringer og utviklende forbrukeratferd, står teknologiindustrien overfor press (som vanlig) for å innovere i en ny retning, katalysert av ESGs økende popularitet.

Enda større Big Data
Big data har gått inn i sin gigantiske fase. Verden lager anslagsvis 3,5 kvintillioner byte med data hver dag, og det tallet ser ut til å øke betydelig de neste årene.
Teknologiske selskaper har utnyttet data for å forbedre sin ESG-innsats, finne forbedringsområder og spore fremgang en stund, noe som har resultert i fremveksten av digital teknologi som en nøkkelkomponent i en effektiv, modernisert ESG-strategi.
I sin tur kan et omfattende ESG-rammeverk informere hvordan bedrifter distribuerer, anvender og skalerer sin digitale teknologi, slik at de kan maksimere sin ESG-agenda, og maskinlæring vil ha en stor rolle å spille i de kommende årene.

Maskinlæring og DeepTech

Fremskritt innen DeepTech er klar til å kaste lys over bransjer over hele verden. Teknologi som blokkjede vil gi større åpenhet i forsyningskjeden (forutsatt at den er vevd inn i organisasjonsstrukturen), og NLP vil gjøre det lettere å trekke fra et stort omfang av ESG-innsikt, og gjøre ustrukturerte data til en gullgruve for ESG-fokuserte virksomheter.

ESG-æraen er ikke lenger valgfri – det er en realitet for moderne virksomhet, og de som ikke klarer å vedta en autentisk, effektiv agenda vil lide. Investorer og aksjonærer blir stadig mer betatt av selskaper som legger ut på en reise med ESG-inspirert vekst, og teknologi representerer en mulighet til å overlade denne veksten.

AI som løsning og muligheter

Bedrifter på tvers av bransjer bruker i dag bedrifts-AI for å takle de mest presserende ESG-utfordringene: å oversette forpliktelser til planer, etablere enhetlig datavisibilitet for rapportering og beslutningstaking, og proaktivt engasjere viktige interessenter for å håndtere risikoer og gripe verdifulle muligheter.
Prediktiv analyse lar seg nå nøyaktig anslå klimagassutslipp fra operasjoner og verdikjeden de lar også bærekrafts-team prognosere utslippsbaner.
Maskinlæringsalgoritmer bruker store mengder både interne og eksterne data for å generere tusenvis eller til og med millioner av scenarier som hjelper ledere og direktører med å utforme avkarboniseringsveier.
Videre kan AI brukes til å optimalisere planer med spesifikke tidsplaner for utslippsreduksjonsprosjekter for å oppnå delmål samtidig som man respekterer budsjetter, ressursallokering og risikobegrensninger.
AI for datatilføying og automatisert rapportering Mens mange selskaper fremdeles bruker arbeidskrevende og feilutsatte Excel-ark for å håndtere ESG-data, kan AI-løsninger nå automatisk forene, validere og organisere disse dataene i nær sanntid. Fordelene for organisasjoner som bruker AI for å styrke sine ESG-datagrunnlag er betydelige.
AI og maskinlæring kan forenkle eksisterende prosesser for håndtering av data og standardkartlegging, samt fremtidssikre mot nye standarder og rammeverk som dukker opp over tid.
På samme måte kan AI automatisere datavalidering og varsle team om nye risikoer – for eksempel hvis selskapets ytelse henger etter. Nå vil generative AI-teknologier for bedrifter til og med hjelpe bærekrafts-fagfolk med å skrive første utkast til rapporter og akselerere tid til innsikt. Kanskje mest spennende for team som blir overveldet av spesifikke forespørsler om dataavsløring, kan AI automatisere hele prosessen med å tolke en forespørsel, kartlegge den til eksisterende nøkkelindikatorer og produsere passende resultater.
AI for responsivitet overfor interessentprioriteringer
Fremgang innen naturlig språkbehandling (NLP) og store språkmodeller (LLM) kan erstatte den eksisterende manuelle materialitetsvurderingsprosessen og gi kontinuerlige innsikter. AI lar team omdanne disse sporadiske, begrensede og tilbakeskuende studiene til nær sanntidsløsninger som betydelig utvider hva team kan få ut av økende mengder informasjon – potensielt analysere oppdaterte publikasjoner fra hver eneste ideell organisasjon, kunde, investor og konkurrent. En slik generativ AI-system kan gi kontinuerlig og håndterbar tilbakemelding for å redusere potensielle ESG-risikoer, forbedre interessentengasjement og gripe nye muligheter.

Endelig-Mandag er et eksklusivt, kandidat-styrt Tech og IT rekrutteringsselskap.
Våre teknologiske løsninger er vi alene om i markedet. Selv med dette konkurransefortrinnet har vi fokus på den viktigste verdien: mennesket. Vår prisvinnende teknologi gir våre kunder en fordel. Vi vet hvem som matcher inn faglig til deres selskap.