Debata o udržitelnosti se dlouhodobě soustředí na výrobu, logistiku nebo energetiku. Digitální svět často zůstává stranou – přestože jeho význam dramaticky roste. Jak ale ukázala prezentace Radima Petratura v rámci březnového B&U Meetupu, tato představa rychle zastarává.
Digitální svět roste, ale rozhodně není „bezemisní“
Datová centra, která pohánějí cloudové služby i nástroje umělé inteligence, dnes tvoří přibližně 2,5 až 4,5 % světové spotřeby energie. A jejich spotřeba dál roste – rychleji než v mnoha jiných odvětvích, jak demonstroval Petratur. Nejde přitom jen o elektřinu. S provozem datacenter je spojená i spotřeba vody a celková uhlíková stopa, která závisí na tom, z jakých zdrojů energie pochází. „Digitální svět není bezemisní,“ konstatoval Petratur i v rozhovoru pro Byznys & udržitelnost. A právě tato věta se na meetupu vrátila jako klíčový moment.
Zajímavé je, že některé dopady jsou méně intuitivní, než by se mohlo zdát. Například voda se často nevyužívá primárně v samotném datacentru, ale hlavně při výrobě elektřiny, která ho napájí. Spotřeba vody při běžném denním využití AI je podle Petratura zhruba srovnatelná s denním pitným režimem dospělého člověka. Jde o ilustraci, že individuální dopad není dramatický – problém je v masovém měřítku využití AI.
Jak vlastně měřit digitální stopu?
Jedním z hlavních témat bylo, že firmy zatím nemají úplně jasný rámec, jak dopady digitálních technologií sledovat.
Problém ale je, že tyto ukazatele zatím zůstávají spíše doménou technologických firem než běžných podniků. Jak se tedy měří uhlíková stopa digitálních dat? „Například Microsoft na to nástroje má. Počítá se ale využití datacentra jako takového, nezáleží pak na tom, jestli je dotaz, který položíte AI složitý a nebo ne, spíš jde o provoz datacenter samotných,“ vysvětluje Petratur.
Z pohledu ESG reportingu se přitom digitální stopa začíná dostávat do hry – zejména pokud firmy řeší nepřímé emise v tzv. scope 3. „Pokud využíváte externí cloud nebo AI služby, emise tam jsou vždy – jen nejsou na první pohled vidět,“ zaznělo mimo jiné na meetupu.
U datacenter se používají metriky jako:
- PUE (Power Usage Effectiveness) – efektivita využití energie
- CUE (Carbon Usage Effectiveness) – uhlíková intenzita
- WUE (Water Usage Effectiveness) – spotřeba vody
AI jako užitečný nástroj, ale i nová zátěž
Velká část diskuse se logicky stočila k umělé inteligenci. Ta je dnes vnímána hlavně jako nástroj pro efektivitu, automatizaci a inovace. Její dopady jsou však dvojsečné, jak upozorňuje Petratur. Na jedné straně AI pomáhá generovat textové části ESG zpráv, analyzovat například emise, zjednodušovat komunikaci i sběr dat. Na straně druhé ale znamená další zátěž pro digitální infrastrukturu, která už teď roste velmi rychle.
ESG manažer budoucnosti: méně čísel, více změnového managementu
Možná nejzajímavější část celé přednášky se týkala toho, jak AI promění práci lidí ve firmách – a to konkrétně roli ESG manažerů. „Méně psaní, více práce s kontextem a zadáním pro AI,“ zaznělo mimo jiné během prezentace. Klíčová změna spočívá v tom, že ubývá manuální práce s daty, avšak roste důraz na interpretaci a rozhodování. Role ESG manažerů a lidí, kteří ve firmách řídí udržitelnost, se tak posouvá spíše ke změnovému managementu. Jinými slovy: AI umí data zpracovat, ale neumí za firmu rozhodnout, co z nich vyplývá, ani přesvědčit kolegy, aby na změně spolupracovali.
S tím souvisí i potřeba budovat si vlastní „digitální mozek“ – tedy strukturované znalosti, které AI dokáže využít. Bez kvalitního kontextu totiž nástroje nefungují dobře. „AI ví, jak to udělat, ale musíme jí říct, co přesně chceme,“ shrnul Petratur jednu z hlavních myšlenek.
Firemní AI agenti: nový standard?
Velmi konkrétní součástí semináře byla ukázka věnovaná praktickému využití AI ve firmách. Jedním z příkladů bylo vytvoření interního chatbota pro udržitelnost v rámci systému Microsoft Teams, který dokáže zaměstnancům odpovědět na otázky o ESG datech firmy. Takový nástroj může zpřístupnit všem zaměstnancům nejen ESG report, ale pomůže například také zrychlit orientaci v datech či zlepšit interní komunikaci. Podobný nástroj, který v podstatě odpovídá za jeho tvůrce na základě vložených informací se dá využít například jako FAQ nástroj při plánování firemních akcí.
Princip je relativně jednoduchý: firma „nakrmí“ AI vlastními daty a vytvoří asistenta, který odpovídá pouze na jejich základě. To ale otevírá další otázky – například ověřitelnost výstupů nebo kompatibilitu s auditem, pokud by firma chtěla takové výstupy používat i v oficiálních dokumentech. AI by tak měla sloužit primárně jako nástroj podpory práce, nikoli jako zdroj finálních rozhodnutí.