Parece difícil concretizar a Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável e atingir os ODS. Com o aumento das tensões geopolíticas, as desigualdades e as mudanças climáticas estão afetando as coisas em geral. É por isso que este relatório sobre o uso da Gen AI para objetivos globais fornece insights importantes sobre os desafios e soluções oferecidos.
“A Agenda 2030 — nosso projeto global para paz e prosperidade em um planeta saudável — está em apuros. A IA pode ajudar a reverter isso. Ela pode turbinar a ação climática e os esforços para atingir os 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável até 2030. Mas tudo isso depende de tecnologias de IA sendo aproveitadas de forma responsável e tornadas acessíveis a todos,” ditou António Guterres, Secretário-Geral das Nações Unidas.
Objetivo do Relatório – Ajudar a atingir os objetivos da ONU fornecendo insights e recomendações acionáveis.
O que é GEN AI?
É um sistema baseado em máquina que replica o pensamento humano e converte várias entradas em saídas. Essas saídas podem variar de recomendações ou previsões a conteúdo. [7] A IA generativa (GEN AI) é um tipo de inteligência artificial que gera novos conteúdos que vão além do que já foi exposto. [8]
Tudo isso é feito identificando e replicando os padrões já presentes em texto e imagens, juntamente com outros dados para criar novos dados realistas. Alguns produtos comuns de Gen AI incluem GPT-4/4o, Claude, Midjourney e Claude.
Atualmente, a atenção está em Large Language Models (LLMs) que podem imitar a linguagem humana, e os modelos também geram memes e estruturas de proteínas. Os modelos de base para propósitos gerais são treinados em conjuntos de dados extensivos derivados do núcleo do ecossistema Gen AI. A personalização com dados específicos para vários aplicativos é possível e os provedores de nuvem podem treinar o sistema.
Utilizar painéis de piso ResinDek em sua unidade de self-storage em vez de concreto oferece diversos benefícios: Gen AI para objetivos globais: o papel de liderança do setor privado no desenvolvimento sustentável
Representando mais de 60% do PIB global, o setor privado desempenha um papel importante na produção de bens e serviços. Assim, há uma oportunidade significativa de liderar em IA generativa para o desenvolvimento sustentável concentrando-se nos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS).
2 objetivos principais defendidos pela Pacto Global da ONU para a IA Gen as empresas são as seguintes:
- As empresas devem proceder com cautela ao adotar a Gen AI e garantir a supervisão humana para desenvolvê-la com segurança para uso.
- Juntamente com a implementação responsável da IA Gen, o setor privado deve preencher a lacuna entre ações e intenções em relação aos ODS.
Usando a Gen AI para promover os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Há três elementos principais para dar suporte ao sistema para uso bem-sucedido e responsável da Gen AI.
- As empresas devem ter certeza de que entendem claramente o problema que estão resolvendo. Elas também devem concordar que a Gen AI é uma solução ideal.
- As empresas devem treinar a força de trabalho para usar a Gen AI de forma responsável. Isso pode ser feito apoiando-as com dados apropriados, treinamento de alfabetização em IA e digital.
- As empresas devem criar as estruturas governamentais corretas e manter a segurança e a responsabilização.
IA Gen e Sustentabilidade
A Gen AI tem o potencial de dar suporte ao desenvolvimento sustentável ao atuar como um Data Miner, Knowledge Amplifier e Insight Navigator. Com isso, a Gen AI também pode aprimorar tecnologias e operações comerciais existentes, promovendo ainda mais a sustentabilidade em 4 áreas principais, conforme discutido adiante.
Eficiência Operacional
É importante que as empresas gerenciem eficientemente recursos limitados para atingir retornos sustentáveis. Com a Gen AI é possível aprimorar várias operações, conforme mencionado abaixo.
- Otimização de Recursos: A redução de custos e o impacto ambiental podem ser feitos minimizando as necessidades de recursos. Os funcionários podem otimizar recursos como logística e poder de computação aplicando Gen AI junto com as análises atuais. Como atualizar sistemas de análise preditiva em sistemas de manutenção prescritiva que oferecem recomendações acionáveis.
- Eficácia do Trabalhador: Pode ser melhorado com treinamento e ferramentas adequadas. Com a Gen AI, o treinamento de cada funcionário pode ser personalizado considerando sua função, regulamentações locais e idioma. Além disso, também pode criar programas de treinamento alinhados com as metas da empresa, aprimorando ainda mais a tomada de decisão e a produtividade dos funcionários.
- Código Eficiente: Para gerenciar o impacto ambiental do software, a codificação eficaz é importante. Com a Gen AI, as tarefas de codificação podem ser automatizadas e o código existente pode ser otimizado, juntamente com a melhoria do pinpoint. Isso tornará a equipe mais eficiente. A codificação eficaz é vital para gerenciar o impacto ambiental do software. A Gen AI pode automatizar tarefas de codificação, otimizar o código existente e identificar melhorias, ajudando as equipes a se tornarem mais eficientes.
Em suma, ao otimizar os processos de desenvolvimento, as empresas podem reduzir o uso de recursos e diminuir suas emissões.
Estudos de Caso
Super-Raça Humana – Com o objetivo de melhorar a saúde materna nos estados mais pobres da Índia, eles desenvolveram um aplicativo. Ele fornece recomendações médicas personalizadas. Este aplicativo usa Gen AI e modelagem de máquina para analisar dados de saúde materna. Em seguida, ele cria questionários personalizados com base no estágio da gravidez e nos fatores de risco da paciente.
Siemens – Eles implementaram o Industrial Copilot (solução Gen AI da Microsoft) em uma linha de fabricação da Schaeffler para aumentar a eficiência industrial. A ferramenta ajuda engenheiros de automação a criar código para controladores lógicos programáveis (PLCs). Isso controla ainda mais as máquinas de fábrica, que são 1/3 em execução em dispositivos Siemens. Com linguagem de codificação natural, reduz tempo, esforço e erros. Assim, permitindo que os engenheiros se concentrem mais em tarefas importantes. Com isso, funcionários menos experientes também podem assumir funções de engenharia.
Cadeia de Valor Sustentável
Para uma transição eficaz, é importante envolver toda a cadeia de suprimentos no desenvolvimento sustentável. A Gen AI pode agilizar um longo processo de coleta de dados analisando dados não estruturados. Ela também permite Avaliações de Ciclo de Vida (LCAs) eficientes, melhor engajamento de fornecedores e fornecimento responsável. As LCAs são importantes para dados claros de sustentabilidade, mas criá-las exige muitos recursos. A Gen AI aumenta a eficiência da manutenção de LCAs precisas.
De acordo com os ODS de 2030, o fornecimento responsável é importante, pois afeta as pegadas sociais e ambientais. Outro elemento importante é o engajamento do fornecedor, pois nem todos os riscos podem ser mitigados apenas por meio do fornecimento. A Gen AI pode ajudar a identificar riscos e as oportunidades certas para melhorá-los. Tudo isso junto com a oferta de treinamento personalizado para fornecedores e, assim, promover transparência e práticas sustentáveis.
Estudos de Caso
Accenture – Seu N-Tier Supply Chain Navigator usa Gen AI para aprimorar as operações da cadeia de suprimentos. Isso é feito com insights em tempo real fornecidos pelo Gen AI para gerentes de sustentabilidade e compras. Ele identifica riscos de direitos humanos e sustentabilidade analisando dados da cadeia de suprimentos em relação a indicadores-chave. Recentemente, a Accenture descobriu que os fornecedores de Nível 2 e 3 são responsáveis por 50%-60% dos pontos críticos de CO2. Essas informações foram derivadas após avaliar mais de 122,000 fornecedores. Destacando, portanto, a capacidade da ferramenta de informar decisões de compras sustentáveis.
Unilever – Em parceria com o Google Earth's Engine desde 2020, a Unilever desenvolveu análises geoespaciais para monitorar o desmatamento e gerenciar riscos de commodities florestais. Para fazer referência cruzada de dados geoespaciais e da cadeia de suprimentos, eles integraram o Gen AI. Assim, ele ajuda a tomar melhores decisões comerciais ao incorporar insights geoespaciais na compra e no gerenciamento de fornecedores.
SAP – As Gestão da pegada de sustentabilidade da SAP usa sua Business AI para reduzir a pegada de carbono mapeando fatores relacionados à emissão para fatores de compra. Os modelos de incorporação OpenAI são empregados na ferramenta para encontrar produtos correspondentes e validá-los. Isso é feito analisando bancos de dados LCA e ERP. Cerca de 10 mapeamentos de fatores de emissão próximos são identificados e campos de dados são fornecidos, que são nome do produto, descrição e pontuação de similaridade. A empresa então avalia a qualidade da correspondência e aprimora a visibilidade e a documentação dos dados de emissões para auditorias.
Innovation
Com tempo limitado para atingir os ODS, há uma necessidade urgente de soluções inovadoras para cobrir a lacuna entre intenções e resultados. A Gen AI pode gerar ideias para o seguinte.
- Finanças verdes: A Gen AI pode ajudar pequenas e médias empresas que lutam com desenvolvimento financeiro sustentável, auxiliando-as a garantir recursos. As instituições financeiras podem criar soluções apropriadas ao contexto, como empréstimos e títulos verdes com a Gen AI.
- Design de produtos e serviços sustentáveis: A Gen AI pode ajudar a integrar conceitos de sustentabilidade em todo o processo de design. Dessa forma, ela pode incorporar requisitos de sustentabilidade nos estágios iniciais de design e desenvolvimento. Os designers podem gerenciar a concorrência em todo o processo e satisfazer requisitos funcionais sem negligenciar fatores sustentáveis.
- Pesquisa inovadora: A sustentabilidade pode ser acelerada com a Gen AI, pois ajuda a identificar tendências, correlações e soluções de sustentabilidade emergentes. Ela não só pode analisar rapidamente grandes quantidades de dados, mas também pode criar conjuntos de dados sintéticos para abordar a sub-representação em dados. Ela pode aprimorar a pesquisa e a tecnologia, ajudando ainda mais o setor privado a atingir os ODS de 2030.
Estudos de Caso
Yamaha e Objetivo Final – O Concept 451 da Yamaha e Final Aim é um EV compacto para agricultura nas montanhas japonesas que aborda mudanças demográficas. Com a Gen AI, eles aceleram o design pesquisando desafios do setor. Isso os ajuda a gerar 2,000 variantes de design, levando à comunicação durante a modelagem 3D. Isso mostra que é possível para as empresas lidar com questões sociais com ciclos de P&D mais rápidos.
Lápis – Para aprimorar a pesquisa, a empresa co-desenvolveu um chatbot com tecnologia LLM para uma empresa internacional de energia. Ele torna as pesquisas e resumos mais fáceis para várias fontes. A pesquisa de mercado foi aprimorada com o chatthe bot e forneceu 15% mais respostas relevantes. Isso ajudou em melhores decisões estratégicas e operacionais, juntamente com as interações com o cliente.
Comunicação e Relatórios
Com o aumento do escrutínio de investidores, reguladores e consumidores, a sustentabilidade corporativa enfrenta várias políticas e estruturas. A Gen AI está ajudando nos relatórios de ESG e no marketing de sustentabilidade, ao mesmo tempo em que promove colaborações dentro das empresas.
- Relatório de Sustentabilidade: Os relatórios ESG são importantes para mostrar resultados, responsabilidade e conformidade. A Gen AI analisa dados para identificar métricas, destacar iniciativas e fazer relatórios, aumentando assim a eficiência dos relatórios.
- Sustentabilidade de Marketing: Para obter apoio do consumidor e do investidor, é importante enviar mensagens honestas sobre o desenvolvimento sustentável. As equipes de marketing podem usar a Gen AI para criar conteúdo personalizado, garantindo assim o alinhamento com a estratégia da marca. As ferramentas da Gen AI também são úteis para prevenir greenwashing esclarecendo conceitos complexos de sustentabilidade para profissionais de marketing.
- Impulsionando a colaboração: A Gen AI também orienta as empresas a integrar a sustentabilidade ao aprimorar a colaboração e a comunicação entre as equipes. Ela pode simplificar facilmente o jargão e fornecer uma melhor base de conhecimento para os tomadores de decisão.
Estudos de Caso
Salesforce – Eles integraram o Einstein (sistema de IA) ao Net Zero Cloud, melhorando assim sua gestão ESG. Ao usar dados históricos de ESG e outros documentos, ele preenche as respostas do relatório. Isso permite que as empresas se concentrem em iniciativas de sustentabilidade em vez de relatórios.
Microsoft – O modelo Copilot ajuda as empresas a obter e compartilhar dados de sustentabilidade. Ao usar o Gen AI, ele analisa dados para dar suporte aos funcionários, permitindo assim que os resultados sejam compartilhados como documentos e relatórios. As empresas comparam seu progresso de sustentabilidade com outras, o que aumenta a precisão e a confiança. Esta ferramenta promove conhecimento sustentável, reduz erros e melhora a tomada de decisões.
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Riscos do usuário do setor privado usando IA de geração para objetivos globais
- Os processos de IA de geração são frequentemente opacos – As empresas dependem de um sistema de terceiros para infraestrutura, modelos e dados, o que cria uma lacuna de responsabilidade. Dados externos podem ser rotulados incorretamente ou violar direitos autorais, o que os desenvolvedores não conseguem entender ao tirar conclusões. Também é possível que os usuários deturpem sua validação de saídas de Gen AI, o que aumenta os riscos.
- A IA Gen pode produzir resultados incertos e problemáticos – Os humanos são modelos para a Gen AI e podem refletir preconceitos e incertezas que podem introduzir preconceitos de gênero, socioeconômicos e raciais. Esse problema pode aumentar com design de modelo defeituoso, preconceitos de usuários existentes e dados de treinamento incompletos. Também há a possibilidade de apresentação de conteúdo falso e geração de resultados tóxicos. No entanto, com transparência e governança adequadas, esses erros, toxicidade e preconceitos podem ser prevenidos.
- A IA Gen pode violar a privacidade e a segurança dos dados – Os aplicativos Gen AI podem, às vezes, expor involuntariamente informações corporativas ou pessoais confidenciais. Isso leva a violações de protocolos de segurança de dados como o GDPR. Se grandes conjuntos de dados forem auditados indevidamente, mesmo com triagem, há um risco de revelar dados confidenciais com a capacidade do Gen AI de indexar informações públicas e fazer associações.
- O poder da IA Gen pode ser mal utilizado – Pessoas e o planeta são impactados pela interação dos usuários com a Gen AI. Sem salvaguardas, ela pode minar os ODS ao espalhar informações falsas por meio de deepfakes. Dessa forma, ela oferece orientação para armas ou apoia a fraude. Há uma possibilidade de usuários manipularem a Gen AI para produzir resultados tóxicos ou violar a privacidade de dados, aumentando assim esses riscos.
Referência cruzada: A automação influencia a tomada de decisões?
Riscos externos do uso de IA Gen do setor privado
- A IA Gen tem requisitos de recursos significativos – A Gen AI requer data centers intensivos em recursos e maior consumo de eletricidade até 2026, que já compreende mais de 1.5% da energia global. Também afeta a segurança hídrica por meio de necessidades de resfriamento e a produção de hardware tem impacto ambiental.
- A IA Gen irá redefinir e poderá substituir empregos – Com novas oportunidades, a Gen AI também oferece ameaças significativas de automação aos trabalhadores. As empresas devem se qualificar para reduzir demissões e colaborar com os governos para uma transição centrada nas pessoas na força de trabalho em evolução.
- A IA Gen irá perturbar a sociedade, o que pode aumentar as divisões existentes – As sociedades e as economias irão transformar com Gen AI. No entanto, isso exigirá alfabetização digital, dados de treinamento de qualidade e poder computacional. Desigualdades na distribuição de internet e eletricidade só atrapalharão o progresso, piorando as divisões e gerando problemas de direitos humanos para grupos vulneráveis.
Concluindo, a Gen AI não é uma solução universal para os desafios do setor privado. Mas ela tem grande potencial para revolucionar os negócios e o desenvolvimento sustentável. O relatório mostra como as primeiras aplicações da Gen AI ajudaram a abordar questões globais de pobreza e desigualdade de gênero. O setor privado deve alinhar suas decisões com os Dez Princípios do Pacto Global da ONU. Há esperança de que a Gen AI possa ser útil para atingir as metas de 2030.
fonte: Guia do setor privado para acelerar o desenvolvimento sustentável com tecnologia
