「Tôi thực sự cần AI để hỗ trợ doanh nghiệp đạt được mục tiêu giảm khí thải carbon ròng không?」 Đây là câu hỏi của rất nhiều nhà quyết định trong lĩnh vực phát triển bền vững và môi trường khi họ đối mặt với công nghệ mới nhất. Nhất là trong bối cảnh áp lực biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng, công nghệ AI dường như là công cụ hiệu quả để giải quyết những bài toán phức tạp về khí thải carbon, nhưng thực tế thì khi nào là thời điểm thích hợp để đầu tư vào AI, vai trò nào hay tình huống nào là phù hợp nhất để ứng dụng AI, và có phải mọi hành động hướng tới mục tiêu không phát thải đều phù hợp để áp dụng AI hay không? Bài viết này sẽ khám phá từ góc độ tình huống, giúp bạn tìm hiểu liệu công nghệ AI có phù hợp trong việc thúc đẩy “mục tiêu giảm khí thải carbon ròng” hay không, và giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn từ nhu cầu của vai trò của chính mình.
Q1: Trong trường hợp nào, tổ chức sẽ chủ động xem xét việc sử dụng AI để hỗ trợ kế hoạch giảm khí thải carbon ròng?
Nhiều tổ chức bắt đầu xem xét việc sử dụng AI vì phải đối mặt với áp lực về việc giám sát và báo cáo dữ liệu khí thải carbon khổng lồ. Khi dữ liệu khí thải carbon đến từ nhiều nguồn, với khối lượng lớn và phức tạp, việc giám sát thủ công có hiệu suất thấp và dễ mắc lỗi, thì AI có thể thông qua học máy và phân tích tự động nâng cao độ chính xác và hiệu quả thời gian của dữ liệu.
Tôi từng thấy trong một dự án tại một công ty tư vấn bảo vệ môi trường, khách hàng phải đối mặt với việc hoạt động xuyên quốc gia, dẫn đến khối lượng dữ liệu khí thải lớn và định dạng không đồng nhất, khó nắm bắt được tình hình tổng thể kịp thời. Khi áp dụng công cụ AI, doanh nghiệp có thể nhanh chóng xác định các phòng ban có khí thải carbon cao và các không gian cần cải thiện, từ đó điều chỉnh chiến lược, và điều này khiến tôi tin tưởng rõ rệt vào giá trị của AI trong những môi trường phức tạp như vậy.
Q2: Là người đứng đầu bộ phận bền vững trong doanh nghiệp, tôi có thực sự cần đầu tư vào AI không? Tôi nên làm thế nào để đánh giá?
Là người đứng đầu bộ phận bền vững, trọng tâm của bạn thường là nâng cao hiệu quả quản lý khí thải carbon và chất lượng quyết định. Nếu tổ chức của bạn hiện phụ thuộc vào việc theo dõi khí thải carbon bằng phương pháp thủ công hoặc hệ thống IT truyền thống, sẽ khó đạt được yêu cầu kịp thời và chính xác, và nếu có dự kiến áp lực về quy định liên quan đến khí thải carbon sẽ gia tăng trong tương lai, thì đầu tư vào AI là điều đáng để xem xét.
Tuy nhiên, nếu bạn đã sở hữu một nền tảng dữ liệu khí thải carbon hoàn hảo, và đội ngũ của bạn đã khá quen thuộc với công cụ hiện tại, thì chi phí và rủi ro chuyển đổi khi áp dụng AI sẽ cao hơn, lúc này việc xác định nhu cầu mở rộng chức năng AI trong hệ thống hiện tại sẽ hợp lý hơn. Quá trình suy nghĩ này, tôi cũng đã trải qua khi áp dụng công nghệ mới, sự lựa chọn thường phụ thuộc vào hai yếu tố “nỗi đau hiện tại có đủ lớn không” và “lợi ích dự kiến có rõ ràng không”.
Q3: AI có thể mang lại những trợ giúp cụ thể nào trong quản lý giảm khí thải carbon ròng?
AI có thể tự động hóa việc thu thập và tích hợp dữ liệu khí thải carbon từ nhiều nguồn, như sử dụng năng lượng, tình trạng chuỗi cung ứng và quy trình hoạt động, giúp tiết kiệm nhân lực đáng kể. Quan trọng hơn, AI thường có khả năng nhận diện mô hình mạnh mẽ, có thể phát hiện các bất thường tiềm ẩn, xu hướng khí thải, thậm chí dự đoán tình hình khí thải trong tương lai, giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược kịp thời.
Trong một lần tham gia trình diễn, tôi đã thấy hệ thống AI ngay lập tức phát hiện sự bất thường trong hoạt động của thiết bị nhà máy dẫn đến lãng phí năng lượng, thông báo cho quản lý để xử lý nhanh, tránh tình trạng phát thải kéo dài. Việc giám sát và cảnh báo kịp thời này là lợi thế cốt lõi của AI.
Q4: Có phải mọi vai trò liên quan đến giảm khí thải carbon đều thích hợp sử dụng các công cụ AI không?
Không nhất thiết. Các nhà quyết định chiến lược cấp cao hoặc quản lý dự án, nếu quen với việc theo dõi hiệu suất thông qua các bảng điều khiển và báo cáo của đội ngũ, những hiểu biết tự động từ AI có thể hỗ trợ rất nhiều; nhưng đối với nhân viên vận hành tại chỗ hoặc những đơn vị quy mô nhỏ hơn, nếu không quen thuộc với hệ thống AI, việc ép buộc áp dụng có thể làm tăng gánh nặng công việc.
Tôi biết một quản lý nhà máy, trước đây cảm thấy áp lực với các hệ thống mới, nhưng sau khi trải qua giáo dục dần dần và giảm bớt giao diện, hệ thống quản lý năng lượng hỗ trợ bởi AI cuối cùng mới phát huy hiệu quả thực sự. Cho thấy, việc áp dụng AI không chỉ cần xem xét công nghệ mà còn phải đánh giá khả năng thích ứng của người sử dụng và kế hoạch đào tạo.
Q5: Trong những trường hợp nào, doanh nghiệp không phù hợp để ngay lập tức áp dụng AI hỗ trợ giảm khí thải carbon?
Nếu doanh nghiệp có quy mô nhỏ, các điểm giám sát khí thải đơn giản, hoặc vẫn đang ở giai đoạn đầu trong việc hướng tới mục tiêu không phát thải, việc đầu tư vào AI quá sớm có thể gây lãng phí tài nguyên. Ngoài ra, nếu trong nội bộ doanh nghiệp thiếu nền tảng dữ liệu hoặc chất lượng dữ liệu không tốt, mà chưa hoàn thiện quá trình chuyển đổi số, AI cũng sẽ khó có thể phát huy hiệu quả.
Hơn nữa, nếu ban lãnh đạo chưa đủ hiểu biết về công nghệ AI, thiếu hỗ trợ và đầu tư, cũng dễ dẫn đến thất bại trong việc triển khai, làm chậm lại lộ trình cải thiện tình hình khí thải carbon. Lời khuyên của tôi là bắt đầu bằng việc quản lý dữ liệu và chuẩn hóa quy trình khí thải, từng bước xây dựng nền tảng để áp dụng AI, đảm bảo công nghệ và tổ chức có thể phát triển song song.
You may also like: Khám Phá Thị Trường Tiền Điện Tử Hôm Nay: Những Diễn Biến Quan Trọng Bạn Cần Biết
