Organisationen sehen sich mit immer höheren Anforderungen an Nachhaltigkeitsziele sowie Umwelt-, Sozial- und Governance-Praktiken (ESG) konfrontiert. A Umfrage von Gartner, Inc ergab, dass 87 Prozent der Unternehmensleiter damit rechnen, die Investitionen ihres Unternehmens in Nachhaltigkeit in den nächsten Jahren zu erhöhen. Dieser Beitrag dient als Ausgangspunkt für alle Führungskräfte, die sich an der Schnittstelle zwischen diesen Themen zurechtfinden möchten generative künstliche Intelligenz (generative KI) machen Nachhaltigkeit. Es bietet Beispiele für Anwendungsfälle und Best Practices für die Nutzung des Potenzials generativer KI zur Beschleunigung von Nachhaltigkeits- und ESG-Initiativen sowie Einblicke in die wichtigsten betrieblichen Herausforderungen generativer KI für Nachhaltigkeit. Dieser Leitfaden kann als Roadmap für die effektive Integration generativer KI in Nachhaltigkeitsstrategien verwendet werden und gleichzeitig die Übereinstimmung mit den Unternehmenszielen sicherstellen.
Eine Roadmap zur generativen KI für Nachhaltigkeit
In den folgenden Abschnitten stellen wir eine Roadmap für die Integration generativer KI in Nachhaltigkeitsinitiativen vor
1. Verstehen Sie das Potenzial generativer KI für Nachhaltigkeit
Generative KI hat die Macht, Veränderungen herbeizuführen jeden Teil eines Unternehmens mit seinem breiten Leistungsspektrum. Dazu gehört die Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen, Dokumente zusammenzufassen, Übersetzungen durchzuführen, Fehler zu korrigieren oder Fragen zu beantworten. Diese Fähigkeiten können genutzt werden, um entlang der gesamten Wertschöpfungskette Ihres Unternehmens einen Mehrwert zu schaffen. Abbildung 1 zeigt ausgewählte Beispiele für Anwendungsfälle generativer KI für Nachhaltigkeit entlang der Wertschöpfungskette.
Abbildung 1: Beispiele generativer KI für Nachhaltigkeitsanwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette
Laut KPMGs ESG-Organisationsumfrage 2024Investitionen in ESG-Fähigkeiten haben für Führungskräfte ebenfalls oberste Priorität, da Unternehmen einem zunehmenden regulatorischen Druck ausgesetzt sind, Informationen über ESG-Auswirkungen, -Risiken und -Chancen offenzulegen. In diesem Zusammenhang können Sie generative KI nutzen Verbessern Sie die ESG-Ziele Ihres Unternehmens.
Der typische ESG-Workflow besteht aus mehreren Phasen, von denen jede einzigartige Schwachstellen aufweist. Generative KI bietet Lösungen, die diese Schwachstellen im gesamten Prozess angehen und zu Nachhaltigkeitsbemühungen beitragen können. Abbildung 2 zeigt Beispiele, die veranschaulichen, wie generative KI jede Phase des ESG-Workflows in Ihrem Unternehmen unterstützen kann. Zu diesen Beispielen gehören die Beschleunigung der Markttrendanalyse, die Gewährleistung eines genauen Risikomanagements und der Compliance sowie die Erleichterung der Datenerfassung oder Berichterstellung. Beachten Sie, dass ESG-Workflows je nach Branche, organisatorischem Reifegrad und rechtlichem Rahmen variieren können. Faktoren wie branchenspezifische Vorschriften, Unternehmensgröße und regionale Richtlinien können die ESG-Workflow-Schritte beeinflussen. Daher ist es für eine optimale Wirksamkeit unerlässlich, Anwendungsfälle entsprechend Ihren spezifischen Bedürfnissen und Kontext zu priorisieren und einen klaren Plan zur Erfolgsmessung zu definieren.
Abbildung 2: Zuordnung generativer KI-Vorteile im gesamten ESG-Workflow
2. Erkennen Sie die betrieblichen Herausforderungen der generativen KI für die Nachhaltigkeit
Für Organisationen, die ihr Potenzial nutzen möchten, um die Nachhaltigkeitsziele und ESG-Initiativen der Organisation zu erreichen, ist es von entscheidender Bedeutung, die Herausforderungen der Implementierung generativer KI zu verstehen und angemessen anzugehen. Zu diesen Herausforderungen gehören das Sammeln und Verwalten hochwertiger Daten, die Integration generativer KI in bestehende IT-Systeme, der Umgang mit ethischen Bedenken, das Schließen von Qualifikationslücken und die Ausrichtung der Organisation auf den Erfolg durch die Einbeziehung wichtiger Interessengruppen wie dem Chief Information Security Officer (CISO) oder dem Chief Sie werden frühzeitig zum Finanzvorstand (CFO) ernannt, damit Sie verantwortungsvoll aufbauen. Rechtliche Herausforderungen sind ein großes Hindernis für den Übergang vom Proof of Concept (POC) zur Produktion. Daher ist es wichtig, die Rechtsabteilungen frühzeitig in den Prozess einzubeziehen, um Compliance im Auge zu behalten. Abbildung 3 gibt einen Überblick über die wichtigsten betrieblichen Herausforderungen generativer KI für Nachhaltigkeit.
Abbildung 3: Operative Herausforderungen generativer KI für Nachhaltigkeit
3. Legen Sie die richtigen Datengrundlagen fest
Bedenken Sie das als CEO, der generative KI nutzen möchte, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen Daten sind Ihr Unterscheidungsmerkmal. Unternehmen, die keinen schnellen Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten haben, werden nicht in der Lage sein, generative KI-Modelle mit ihren eigenen Daten anzupassen, und verpassen so die Möglichkeit, das volle Skalierungspotenzial der generativen KI auszuschöpfen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Investieren Sie in den Erwerb vielfältig und hochwertig Datensätze zur Bereicherung und Beschleunigung Ihrer ESG-Initiativen. Sie können Ressourcen wie die verwenden Amazon-Initiative für Nachhaltigkeitsdaten oder im AWS-Datenaustausch um die Erfassung und Analyse umfassender Datensätze zu vereinfachen und zu beschleunigen. Priorisieren Sie neben der externen Datenerfassung auch das interne Datenmanagement, um das Potenzial der generativen KI zu maximieren und ihre Fähigkeiten bei der Analyse Ihrer Unternehmensdaten und der Gewinnung neuer Erkenntnisse zu nutzen.
Aus betrieblicher Sicht können Sie sich darauf einlassen Foundation Model Ops (FMOps) machen Große Sprachmodelloperationen (LLMOps) um sicherzustellen, dass Ihre Nachhaltigkeitsbemühungen datengesteuert und skalierbar sind. Dazu gehören die Dokumentation der Datenherkunft, die Datenversionierung, die Automatisierung der Datenverarbeitung und die Überwachung der Datenverwaltungskosten.
4. Identifizieren Sie wirkungsvolle Möglichkeiten
Sie können verwenden Amazons Working-Backward-Prinzip um Möglichkeiten innerhalb Ihrer Nachhaltigkeitsstrategie zu identifizieren, bei denen generative KI einen erheblichen Einfluss haben kann. Priorisieren Sie Projekte, die sofortige Verbesserungen in Schlüsselbereichen Ihres Unternehmens versprechen. Während ESG ein zentraler Aspekt der Nachhaltigkeit bleibt, ist die Nutzung branchenspezifischen Fachwissens in verschiedenen Sektoren wie z Energie, Supply Chain und Produktion, Transport oder Landwirtschaft können vielfältige generative KI für Nachhaltigkeitsanwendungsfälle entdecken, die auf die Anwendungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Darüber hinaus werden alternative Wege erforscht, wie z. B. der Einsatz generativer KI zur Verbesserung von Forschung und Entwicklung, zur Ermöglichung von Kundenselbstbedienung, zur Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden usw die Entwaldung verlangsamen, kann auch wirkungsvolle Möglichkeiten für nachhaltige Innovation bieten.
5. Verwenden Sie die richtigen Werkzeuge
Wenn die geeigneten Tools nicht verwendet werden, kann dies die Komplexität erhöhen, die Sicherheit gefährden und die Wirksamkeit des Einsatzes generativer KI für Nachhaltigkeit verringern. Das richtige Tool sollte Ihnen Auswahl und Flexibilität bieten und es Ihnen ermöglichen, Ihre Lösungen an spezifische Bedürfnisse und Anforderungen anzupassen.
Abbildung 4 veranschaulicht dies Generativer AWS-KI-Stack ab 2023, das eine Reihe von Funktionen bietet, die Auswahl, Breite und Tiefe über alle Ebenen hinweg umfassen. Darüber hinaus basiert es auf einem Data-First-Ansatz, der sicherstellt, dass jeder Aspekt seiner Angebote unter Berücksichtigung von Sicherheit und Datenschutz konzipiert ist.
Beispiele für Tools, mit denen Sie Nachhaltigkeitsinitiativen vorantreiben können, sind:
Amazonas Grundgestein – ein vollständig verwalteter Service, der über eine einzige API Zugriff auf leistungsstarke FMs führender KI-Unternehmen bietet und es Ihnen ermöglicht, das richtige Modell für Ihre Nachhaltigkeitsanwendungsfälle auszuwählen.
AWS Trainium2 – Trainium2 wurde speziell für das Hochleistungstraining von FMs und LLMs entwickelt und bietet eine bis zu doppelt so hohe Energieeffizienz (Leistung/Watt) im Vergleich zu Trainium-Chips der ersten Generation.
Inferentia2-basiert Amazon EC2 Inf2-Instanzen – Diese Instanzen bieten bis zu 50 Prozent mehr Leistung/Watt als vergleichbare Instanzen Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Instanzen. Inf2-Instanzen wurden speziell für die Verarbeitung von Deep-Learning-Modellen in großem Maßstab entwickelt und sind unverzichtbar für die Bereitstellung extrem großer Modelle bei gleichzeitiger Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen durch verbesserte Energieeffizienz.
Abbildung 4: Generativer KI-Stack von AWS
6. Verwenden Sie den richtigen Ansatz
Generative KI ist keine Einheitslösung. Die Anpassung Ihres Ansatzes durch die Auswahl der richtigen Modalität und Optimierungsstrategie ist entscheidend für die Maximierung seiner Wirkung auf Nachhaltigkeitsinitiativen. Abbildung 5 bietet einen Überblick über generative KI-Modalitäten und Optimierungsstrategien, einschließlich schnelles Engineering, Augmented Generation abrufen und Feinabstimmung oder fortgesetztes Vortraining.
Abbildung 5: Generative KI-Modalitäten
Darüber hinaus werden in Abbildung 6 die wichtigsten generativen KI-Optimierungsstrategien dargestellt, darunter schnelles Engineering, Augmented Generation abrufen und Feinabstimmung oder fortgesetztes Vortraining.
Abbildung 6: Generative KI-Optimierungsstrategien
7. Vereinfachen Sie die Entwicklung Ihrer Anwendungen durch den Einsatz generativer KI-Agenten
Generative KI-Agenten bieten eine einzigartige Gelegenheit, Nachhaltigkeitsinitiativen mit ihren fortschrittlichen Fähigkeiten voranzutreiben Automatisierung einer Vielzahl routinemäßiger und sich wiederholender AufgabenB. Dateneingabe, Kundensupportanfragen und Inhaltserstellung. Darüber hinaus können sie komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe orchestrieren, indem sie Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte aufteilen, verschiedene Aktionen koordinieren und sicherstellen effiziente Ausführung von Prozessen in Ihrer Organisation. Sie können zum Beispiel Agenten für Amazon Bedrock um einen Agenten zu konfigurieren, der die Energienutzungsmuster in Ihren Betrieben überwacht und analysiert und Möglichkeiten für Energieeinsparungen identifiziert. Alternativ können Sie einen spezialisierten Agenten erstellen, der die Einhaltung der Nachhaltigkeitsvorschriften in Echtzeit überwacht.
8. Bauen Sie robuste Feedback-Mechanismen für die Bewertung auf
Nutzen Sie Feedback-Einblicke für strategische Verbesserungen, sei es die Anpassung generativer KI-Modelle oder die Neudefinition von Zielen, um Agilität und Ausrichtung auf Nachhaltigkeitsherausforderungen sicherzustellen. Beachten Sie die folgenden Richtlinien:
Implementieren Sie Echtzeitüberwachung – Richten Sie Überwachungssysteme ein, um die Leistung generativer KI anhand von Nachhaltigkeitsmaßstäben zu verfolgen, wobei der Schwerpunkt auf Effizienz und Umweltauswirkungen liegt. Richten Sie eine Metrik-Pipeline ein um Einblicke in die Nachhaltigkeitsbeiträge Ihrer generativen KI-Initiativen zu geben.
Beteiligen Sie Stakeholder an der Human-in-the-Loop-Bewertung – Verlassen Sie sich auf Human-in-the-Loop-Auditing und sammeln Sie regelmäßig Feedback von internen Teams, Kunden und Partnern, um die Auswirkungen generativer KI-gesteuerter Prozesse auf die Nachhaltigkeitsmaßstäbe der Organisation zu messen. Dies erhöht die Transparenz und fördert das Vertrauen in Ihr Nachhaltigkeitsengagement.
Nutzen Sie automatisierte Tests zur kontinuierlichen Verbesserung – Mit Werkzeugen wie z RAGAS machen LangSmithMithilfe der LLM-basierten Auswertung können Sie Ungenauigkeiten oder Halluzinationen erkennen und korrigieren und so eine schnelle Optimierung generativer KI-Modelle im Einklang mit Nachhaltigkeitszielen ermöglichen.
9. Messen Sie die Wirkung und maximieren Sie den ROI der generativen KI für Nachhaltigkeit
Legen Sie klare Key Performance Indicators (KPIs) fest, die die Umweltauswirkungen, wie z. B. die Reduzierung des CO2-Fußabdrucks, neben wirtschaftlichen Vorteilen, wie z. B., erfassen Kosteneinsparungen oder verbesserte Geschäftsflexibilität. Dieser doppelte Fokus stellt sicher, dass Ihre Investitionen nicht nur zu Programmen beitragen, die sich auf ökologische Nachhaltigkeit konzentrieren, sondern auch das Geschäftsmodell der Nachhaltigkeit stärken und Sie gleichzeitig in die Lage versetzen, Innovationen und Wettbewerbsvorteile bei nachhaltigen Praktiken voranzutreiben. Teilen Sie Erfolgsgeschichten intern und extern, um andere zu inspirieren und das Engagement Ihres Unternehmens für eine Führungsrolle im Bereich Nachhaltigkeit zu demonstrieren.
10. Minimieren Sie den Ressourcenverbrauch während des gesamten generativen KI-Lebenszyklus
In manchen Fällen kann generative KI selbst hohe Energiekosten verursachen. Um eine maximale Wirkung zu erzielen, sollten Sie den Kompromiss zwischen den Vorteilen des Einsatzes generativer KI für Nachhaltigkeitsinitiativen und der Energieeffizienz der Technologie selbst berücksichtigen. Stellen Sie sicher, dass Sie ein tiefes Verständnis des iterativen generativen KI-Lebenszyklus erlangen Optimieren Sie jede Phase im Hinblick auf ökologische Nachhaltigkeit. Typischerweise beginnt der Weg in die generative KI mit der Identifizierung spezifischer Anwendungsanforderungen. Von dort aus haben Sie die Möglichkeit, Ihr Modell entweder von Grund auf zu trainieren oder ein vorhandenes zu verwenden. In den meisten Fällen wird es bevorzugt, sich für ein bestehendes Modell zu entscheiden und es individuell anzupassen. Vor der Bereitstellung ist es wichtig, diesen Schritt zu befolgen und Ihr System gründlich zu bewerten. Schließlich ermöglicht die kontinuierliche Überwachung eine kontinuierliche Verfeinerung und Anpassung. Während dieses gesamten Lebenszyklus erfolgt die Implementierung AWS Well-Architated-Framework Best Practices werden empfohlen. Einen Überblick über den generativen KI-Lebenszyklus finden Sie in Abbildung 7.
Abbildung 7: Der generative KI-Lebenszyklus
11. Risiken managen und verantwortungsvoll umsetzen
Die generative KI ist zwar vielversprechend für die Verwirklichung der Nachhaltigkeitsziele Ihres Unternehmens, aber sie ist auch eine echte Herausforderung Herausforderungen wie Toxizität und Halluzinationen. Das richtige Gleichgewicht zwischen Innovation und dem verantwortungsvollen Einsatz generativer KI zu finden, ist von grundlegender Bedeutung, um Risiken zu mindern und verantwortungsvolle KI-Innovationen zu ermöglichen. Dieser Saldo muss die Rechnung tragen Einschätzung des Risikos in Bezug auf verschiedene Faktoren wie Qualität, Offenlegung oder Berichterstattung. Um dies zu erreichen, müssen bestimmte Maßnahmen ergriffen werden Werkzeuge und Fähigkeiten und arbeiten Sie mit den Experten Ihres Sicherheitsteams an der Einführung Best Practices für die Sicherheit ist notwendig. Die sichere Skalierung generativer KI erfordert Anbringen von Leitplanken die auf Ihre Anwendungsfälle zugeschnitten und auf verantwortungsvolle KI-Richtlinien abgestimmt sind.
12. Investieren Sie in die Ausbildung und Schulung Ihrer Teams
Bilden Sie Ihr Team kontinuierlich weiter und vermitteln Sie ihm die richtigen Fähigkeiten, um innovativ zu sein und aktiv zur Erreichung der Nachhaltigkeitsziele Ihres Unternehmens beizutragen. Identifizieren Sie relevante Ressourcen für Nachhaltigkeit machen generative KI um sicherzustellen, dass Ihre Teams über die in beiden Bereichen erforderlichen wesentlichen Fähigkeiten auf dem Laufenden bleiben.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag haben wir Führungskräften einen Leitfaden zur Integration generativer KI in ihre Nachhaltigkeitsstrategien bereitgestellt, wobei wir uns sowohl auf Nachhaltigkeits- als auch auf ESG-Ziele konzentrieren. Bei der Einführung generativer KI in Nachhaltigkeitsbemühungen geht es nicht nur um technologische Innovation. Es geht darum, eine Kultur der Verantwortung, Innovation und kontinuierlichen Verbesserung zu fördern. Durch die Priorisierung hochwertiger Daten, die Identifizierung wirkungsvoller Chancen und die Förderung des Engagements der Interessengruppen können Unternehmen die transformative Kraft generativer KI nutzen, um ihre Nachhaltigkeitsziele nicht nur zu erreichen, sondern zu übertreffen.
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Über die Autoren
Dr. Wafae Bakkali ist Datenwissenschaftler bei AWS. Als Experte für generative KI verfolgt Wafae die Mission, Kunden bei der Lösung ihrer geschäftlichen Herausforderungen durch den Einsatz generativer KI-Techniken zu unterstützen und dabei sicherzustellen, dass sie dies mit maximaler Effizienz und Nachhaltigkeit tun.
Dr. Mehdi Noori ist leitender Wissenschaftler am AWS Generative AI Innovation Center. Mit einer Leidenschaft für die Verbindung von Technologie und Innovation im Bereich Nachhaltigkeit unterstützt er AWS-Kunden dabei, das Potenzial der generativen KI auszuschöpfen und potenzielle Herausforderungen in Möglichkeiten für schnelle Experimente und Innovationen umzuwandeln. Indem er sich auf den skalierbaren, messbaren und wirkungsvollen Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien konzentriert und den Weg zur Produktion rationalisiert, hilft er Kunden, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
Rahul Sareen ist GM für Nachhaltigkeitslösungen und GTM bei AWS. Rahul verfügt über ein Team leistungsstarker Personen, bestehend aus Nachhaltigkeitsstrategen, GTM-Spezialisten und Technologiearchitekten, um großartige Geschäftsergebnisse für die Nachhaltigkeitsziele der Kunden zu erzielen (alles von der Verfolgung von CO2-Emissionen über nachhaltige Verpackungen und Abläufe, Kreislaufwirtschaft bis hin zu erneuerbaren Energien). Rahuls Team stellt technisches Fachwissen (ML, GenAI, IoT) zur Lösung von Nachhaltigkeitsanwendungsfällen bereit
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/the-executives-guide-to-generative-ai-for-sustainability/
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