Agenti di intelligenza artificiale per un mondo più sostenibile: approfondimenti sulla scienza dei dati

Con il calo del sostegno politico alla sostenibilità, la necessità di pratiche sostenibili a lungo termine è più grande che mai. Gli agenti di intelligenza artificiale possono svolgere un ruolo cruciale in questo ambito.

Come possiamo utilizzare l'analisi, potenziata da una potente intelligenza artificiale, per supportare le aziende nella loro trasformazione green?

Per anni, il mio blog si è concentrato sull'utilizzo di metodologie e strumenti di analisi della supply chain per risolvere problemi specifici. Ora, con la crescente importanza della sostenibilità, ci stiamo concentrando sull'integrazione di questi strumenti per raggiungere obiettivi ambientali.

In LogiGReenNella startup che ho fondato, utilizziamo queste soluzioni di analisi per aiutare rivenditori, produttori e aziende di logistica a raggiungere i loro obiettivi di sostenibilità. Utilizziamo strumenti come modelli predittivi e ottimizzazione dei percorsi per ridurre le emissioni.

In questo articolo, illustrerò come possiamo potenziare queste soluzioni esistenti utilizzando agenti di intelligenza artificiale. Esploreremo come l'intelligenza artificiale può migliorare le nostre capacità analitiche per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità in modo più rapido ed efficace.

L'obiettivo è facilitare e accelerare l'attuazione delle iniziative. Sostenibilità In tutte le supply chain aziendali. Integrando l'intelligenza artificiale, possiamo automatizzare i processi e identificare proattivamente opportunità di miglioramento.

 

Gli ostacoli alla trasformazione verde per le aziende

Mentre le pressioni politiche e finanziarie si allontanano dalla sostenibilità, agevolare e rendere la transizione verde più accessibile è diventato più urgente che mai.

La settimana scorsa ho partecipato a una conferenza. ChangeNOW Globale, tenutosi nella mia città natale, Parigi.

Questa conferenza ha riunito innovatori, imprenditori e decisori impegnati a costruire un futuro migliore, nonostante il contesto difficile.

È stata un'eccellente opportunità per incontrare alcuni dei miei lettori e per entrare in contatto con leader che stanno guidando il cambiamento in vari settori.

Da queste discussioni è emerso un messaggio chiaro.

Le aziende si trovano ad affrontare tre grandi ostacoli quando guidano una trasformazione sostenibile:

• Mancanza di visibilità nei processi operativi,
• La complessità dei requisiti di rendicontazione della sostenibilità,
• La sfida di progettare e implementare iniziative lungo tutta la catena del valore.

Nelle sezioni seguenti, esplorerò come possiamo sfruttare IA agentica Per superare due di questi grandi ostacoli:

• Migliorare la rendicontazione per conformarsi alle normative
• Accelerare la progettazione e l'implementazione di iniziative sostenibili

 

Risolvere le sfide di reporting con gli agenti di intelligenza artificiale

Il primo passo di qualsiasi roadmap per la sostenibilità è la creazione di una base di reporting. Costruire questa base è fondamentale per garantire l'accuratezza e l'accessibilità dei dati, consentendo un processo decisionale informato.

Le aziende dovrebbero misurare e pubblicare il loro attuale impatto ambientale prima di intraprendere qualsiasi azione.

Ad esempio, un report ESG descrive le prestazioni ambientali di un'azienda. (E)e la sua responsabilità sociale (S)e la solidità delle sue strutture di governance. (G)Il report ESG è uno strumento fondamentale per valutare le performance delle aziende in termini di sostenibilità ambientale, sociale e di governance.

Cominciamo affrontando la questione della preparazione dei dati.

 

Problema 1: Raccolta ed elaborazione dei dati

Molte aziende si trovano ad affrontare sfide significative fin dall'inizio, a partire da: Raccolta dati, che rappresenta una sfida fondamentale nei progetti di analisi del ciclo di vita del prodotto.

In un articolo precedente ho introdotto il concetto di Valutazione del ciclo di vita o (LCA) – un metodo per valutare gli impatti ambientali di un prodotto dall’estrazione delle materie prime fino al suo smaltimento.

Ciò richiede una complessa pipeline di dati per connettersi a più sistemi, estrarre dati grezzi, elaborarli e archiviarli in un data warehouse. Ciò include l'integrazione di dati provenienti da diverse fonti per garantire un'analisi accurata.

Queste pipeline vengono utilizzate per generare report e fornire fonti di dati coerenti ai team di analisi e aziendali, facilitando decisioni informate basate su informazioni accurate.

 

Come possiamo aiutare i team non tecnici a orientarsi in questo ambiente complesso?

In LogiGreenEsploriamo l'uso di un agente di intelligenza artificiale per applicazioni di conversione da testo a SQL, noto come agente di intelligenza artificiale di conversione da testo a SQL.

Il significativo valore aggiunto è che i team operativi e aziendali non devono più affidarsi a esperti di analisi per creare soluzioni personalizzate. Questo riduce la dipendenza dagli analisti di dati e migliora l'efficienza.

In qualità di ingegnere della supply chain, comprendo la frustrazione dei responsabili delle operazioni che devono creare ticket di supporto solo per estrarre dati o calcolare una nuova metrica.

Grazie a questo agente di intelligenza artificiale, offriamo un'esperienza di Analytics-as-a-Service a tutti gli utenti, consentendo loro di formulare le proprie richieste in un linguaggio semplice. Ciò consente un accesso più rapido e semplice alle informazioni sui dati.

Ad esempio, aiutiamo i team di reporting a creare prompt specifici per raccogliere dati da più tabelle e inserirli in un report. Questo velocizza il processo di reporting e riduce il lavoro manuale.

 

"Si prega di creare una tabella che mostri le emissioni totali di anidride carbonica (CO₂) al giorno per tutte le consegne dal magazzino XXX."

 

Problema 2: Formattazione del report

Anche dopo aver raccolto i dati, le aziende si trovano ad affrontare un'altra sfida: Creare il report nei formati richiesti.

In Europa fornisce Direttiva sulla rendicontazione della sostenibilità aziendale (CSRD) Un nuovo quadro normativo che consente alle aziende di comunicare il proprio impatto ambientale, sociale e di governance.

Ai sensi della direttiva CSRD sulla rendicontazione della sostenibilità aziendale, le aziende devono presentare relazioni strutturate in un formato XHTML.

Questo documento, supportato da valutazioni, richiede ESG Nel dettaglio, il processo può essere altamente tecnico e soggetto a errori, soprattutto per le aziende con una scarsa maturità dei dati.

Abbiamo quindi sperimentato l'utilizzo di un agente AI per rivedere automaticamente il report e fornire un riepilogo agli utenti non tecnici.

 

Come funziona?

Gli utenti inviano i loro report via e-mail.

L'endpoint scarica automaticamente il file allegato e ne controlla il contenuto e la formattazione per individuare eventuali errori o valori mancanti. Questo processo garantisce una verifica accurata dei dati.

I risultati vengono quindi inviati a un agente di intelligenza artificiale, che genera un riepilogo di audit chiaro in inglese. L'agente utilizza algoritmi avanzati per analizzare e riassumere in modo efficiente i dati.

L'agente invia un rapporto al mittente..

Abbiamo sviluppato un servizio completamente automatizzato per la verifica dei report generati dai consulenti in materia di sostenibilità. (Il nostro cliente è una società di consulenza) Chiunque può utilizzarlo, senza alcuna competenza tecnica. Questo servizio consente di risparmiare tempo e fatica e garantisce report accurati.

 

Sei interessato a implementare una soluzione simile?

Ho realizzato questo progetto utilizzando la piattaforma n8n senza scrivere alcun codice.

Puoi trovare il modello pronto per la pubblicazione su Il mio profilo di creatore di contenuti su n8n.

Ora che abbiamo esplorato le soluzioni di reporting, possiamo passare al cuore delle trasformazioni green: Progettare e attuare iniziative sostenibili.

Intelligenza artificiale efficace per prodotti di analisi della supply chain

Prodotti di analisi per la sostenibilità

Negli ultimi due anni, mi sono concentrato sullo sviluppo di prodotti di analisi, tra cui applicazioni web, API e flussi di lavoro automatizzati. La mia esperienza include lo sviluppo di soluzioni di analisi avanzate a supporto di iniziative aziendali di sostenibilità ambientale e sociale, con particolare attenzione alla misurazione dell'impatto ambientale e al miglioramento dell'efficienza delle risorse.

 

Qual è la tabella di marcia per la sostenibilità?

Nella mia esperienza, questo processo spesso inizia con una spinta da parte dei dirigenti.

Ad esempio, la dirigenza potrebbe chiedere al reparto della supply chain di misurare le emissioni di anidride carbonica (CO₂) dell'azienda per l'anno di base 2021.

Ero responsabile della stima Emissioni di Scopo 3 Per la catena di distribuzione.

Ecco perché ho applicato la metodologia presentata nell'articolo linkato sopra.

Una volta determinata la linea di base, il obiettivo di riduzione Con una scadenza chiara.

Ad esempio, la tua dirigenza potrebbe impegnarsi a raggiungere una riduzione del 30% entro il 2030.

Il ruolo del reparto supply chain è quindi quello di progettare e implementare iniziative per ridurre le emissioni di anidride carbonica.

Nell'esempio sopra, l'azienda ottiene una riduzione del 30% entro l'anno N attraverso iniziative nei settori della produzione, della logistica, della vendita al dettaglio e della compensazione delle emissioni di carbonio.

Per supportare questo percorso, sviluppiamo prodotti analitici che simulano l'impatto di diverse iniziative, aiutando i team a progettare strategie di sostenibilità ottimali.

Finora i prodotti si presentavano sotto forma di applicazioni web con un'interfaccia utente e un backend collegati alle proprie fonti di dati.

Ogni modulo fornisce spunti essenziali per supportare il processo decisionale operativo.

 

“In base ai risultati, potremo ottenere una riduzione del 32% delle emissioni di anidride carbonica (CO₂) spostando la nostra fabbrica dal Brasile agli Stati Uniti.”

Tuttavia, per chi non ha familiarità con l'analisi dei dati, interagire con queste applicazioni può risultare un po' confuso. Per estrarre informazioni preziose è necessaria una conoscenza di base dei principi dell'analisi dei dati, il che può risultare impegnativo per i non esperti.

 

Come possiamo utilizzare gli agenti di intelligenza artificiale per supportare al meglio questi utenti? E in che modo gli agenti di intelligenza artificiale possono contribuire a migliorare l'esperienza utente e fornire soluzioni innovative?

 

Intelligenza artificiale efficace per i prodotti di analisi

Stiamo ora sviluppando queste soluzioni includendo agenti di intelligenza artificiale autonomi che interagiscono direttamente con modelli e strumenti di analisi tramite endpoint API.

Questi agenti sono progettati Per guidare gli utenti non tecnici Durante tutto il viaggio, partendo da una semplice domanda:

“Come posso ridurre le emissioni di anidride carbonica (CO₂) della mia rete di trasporto?”

L'agente AI si assume quindi la responsabilità di:

• Formulare query corrette,
• Modelli di miglioramento dei contatti,
• Interpretazione dei risultati,
• E fornire raccomandazioni concrete.

L'utente non ha bisogno di capire come funziona il backend.
Ricevono risultati diretti e orientati al business, quali:

“Implementare la soluzione XXX con un budget di investimento di YYY euro per ottenere una riduzione delle emissioni di CO2 pari a ZZZ tonnellate di CO2 equivalente.”

Combinando modelli di ottimizzazione, API e guida basata sull'intelligenza artificiale, offriamo un'esperienza completa di Analytics-as-a-Service.

Il nostro obiettivo è rendere l'analisi della sostenibilità accessibile a tutti i team, non solo agli esperti tecnici.

Conclusione e conclusioni finali

 

Uso responsabile dell'intelligenza artificiale

Prima di concludere, una parola sulla riduzione dell'impatto ambientale delle soluzioni che sviluppiamo.

Siamo pienamente consapevoli dell'impatto ambientale derivante dall'utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Pertanto, il nucleo dei nostri prodotti rimane costruito su modelli di ottimizzazione deterministica، progettato con cura da noiQuesti modelli garantiscono un'elevata efficienza nell'uso dell'energia e delle risorse.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) vengono utilizzati solo quando forniscono un reale valore aggiunto, principalmente per semplificare le interazioni con gli utenti o automatizzare attività non critiche. Questo è in linea con le migliori pratiche di sostenibilità nell'intelligenza artificiale.

Questo ci consente di:

• Garantire durata e affidabilitàPer gli stessi input, gli utenti ricevono costantemente gli stessi output, evitando i comportamenti casuali tipici dei modelli di intelligenza artificiale pura.
• Ridurre il consumo di energia: Riducendo il numero di token utilizzati nelle nostre chiamate API e ottimizzando ogni chiamata per renderla il più efficiente possibile.

In breve, ci impegniamo a sviluppare soluzioni sostenibili fin dalla loro progettazione. Puntiamo a bilanciare la potenza dell'intelligenza artificiale con la responsabilità ambientale.

 

Gli agenti di intelligenza artificiale stanno cambiando le regole del gioco nell'analisi della supply chain.

Per me, gli agenti di intelligenza artificiale sono diventati potenti alleati nell'aiutare i nostri clienti ad accelerare i loro percorsi di sostenibilità. L'uso di agenti di intelligenza artificiale nell'analisi della supply chain rappresenta un vero e proprio cambio di paradigma.

Per un pubblico non tecnico, questo rappresenta un vantaggio competitivo, consentendomi di offrire soluzioni di Analytics-as-a-Service (AAS) che potenziano i team operativi. Queste soluzioni basate sull'intelligenza artificiale forniscono informazioni preziose in modo semplificato.

Ciò semplifica uno degli ostacoli più grandi che le aziende devono affrontare quando avviano la loro trasformazione green: con questi strumenti, comprendere dati complessi diventa molto più semplice.

attraverso Comunicare le visioni in un linguaggio semplice e Guida gli utenti nel loro percorso, gli agenti AI aiutano Colmando il divario tra soluzioni basate sui dati e implementazione operativa, si garantisce una più ampia adozione di soluzioni sostenibili.