BDO W MEDIACH W ostatnim okresie najbardziej gorącymi tematami są kwestie dotyczące zrównoważonego rozwoju i sztucznej inteligencji. Tematy te dyskutowane są również wspólnie – komentuje w Rzeczpospolitej, Edyta Kalińska, biegła rewidentka, Partnerka Zarządzająca Działem Rewizji Finansowej, Członkini Zarządu BDO
Na konferencji Światowego Forum Ekonomicznego w Davos w ubiegłym roku Prezes C3.ai Thomas Siebel powiedział: „Bez AI nie osiągniemy celów ESG i nie zaadresujemy odpowiednio kwestii zmian klimatycznych”. Trudno nie przyznać mu racji, biorąc pod uwagę rozległość tematyki zrównoważonego rozwoju, jak również rygorystyczne i ambitne terminy w odniesieniu do transformacji działalności na zrównoważoną.
Głównymi wyzwaniami przy wdrożeniu celów zrównoważonego rozwoju są bardzo napięte ramy czasowe, złożoność raportowania i brak osób z odpowiednimi kompetencjami. Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala na niezwykle sprawne zbieranie, analizowanie i monitorowanie danych oraz optymalizację procesów biznesowych i procesu raportowania, co czyni ją idealnym narzędziem wspierającym wymaganą regulacjami transformację i raportowanie zrównoważonego rozwoju.
Krajobraz regulacyjny
Ostatnie lata obfitowały w nowe regulacje dotyczące zrównoważonego rozwoju. Dotyczą one nie tylko kwestii klimatycznych, które pozostają priorytetem - pomimo innych ważnych problemów politycznych i gospodarczych - ale również pozostałych obszarów, czyli aspektu społecznego i ładu korporacyjnego. Dodatkowo, począwszy od tego roku, sprawozdawczość dotycząca zrównoważonego rozwoju zaczyna być obowiązkowa. Sprawozdania obowiązkowe będą podlegać obligatoryjnej atestacji. Konieczność ujawniania poziomu zrównoważenia działalności przyspieszyła zmiany w przedsiębiorstwach i całej gospodarce.
Kluczowe regulacje, z którymi muszą się zmierzyć przedsiębiorstwa i inne instytucje w Unii Europejskiej to:
Na konferencji Światowego Forum Ekonomicznego w Davos w ubiegłym roku Prezes C3.ai Thomas Siebel powiedział: „Bez AI nie osiągniemy celów ESG i nie zaadresujemy odpowiednio kwestii zmian klimatycznych”. Trudno nie przyznać mu racji, biorąc pod uwagę rozległość tematyki zrównoważonego rozwoju, jak również rygorystyczne i ambitne terminy w odniesieniu do transformacji działalności na zrównoważoną.
Głównymi wyzwaniami przy wdrożeniu celów zrównoważonego rozwoju są bardzo napięte ramy czasowe, złożoność raportowania i brak osób z odpowiednimi kompetencjami. Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala na niezwykle sprawne zbieranie, analizowanie i monitorowanie danych oraz optymalizację procesów biznesowych i procesu raportowania, co czyni ją idealnym narzędziem wspierającym wymaganą regulacjami transformację i raportowanie zrównoważonego rozwoju.
Krajobraz regulacyjny
Ostatnie lata obfitowały w nowe regulacje dotyczące zrównoważonego rozwoju. Dotyczą one nie tylko kwestii klimatycznych, które pozostają priorytetem - pomimo innych ważnych problemów politycznych i gospodarczych - ale również pozostałych obszarów, czyli aspektu społecznego i ładu korporacyjnego. Dodatkowo, począwszy od tego roku, sprawozdawczość dotycząca zrównoważonego rozwoju zaczyna być obowiązkowa. Sprawozdania obowiązkowe będą podlegać obligatoryjnej atestacji. Konieczność ujawniania poziomu zrównoważenia działalności przyspieszyła zmiany w przedsiębiorstwach i całej gospodarce.
Kluczowe regulacje, z którymi muszą się zmierzyć przedsiębiorstwa i inne instytucje w Unii Europejskiej to:
- Europejski Zielony Ład, czyli strategia mająca na celu przekształcenie Unii Europejskiej w gospodarkę neutralną dla klimatu do 2050 roku.
- Cele Zrównoważonego Rozwoju. Unia Europejska zobowiązała się do realizacji 17 celów zrównoważonego rozwoju ONZ.
- Strategia na rzecz bioróżnorodności 2030: Plan mający na celu ochronę i odbudowę ekosystemów oraz różnorodności biologicznej w UE. Zakłada m.in. zwiększenie obszarów chronionych i odbudowę zdegradowanych ekosystemów
- Dyrektywa w sprawie sprawozdawczości przedsiębiorstw w zakresie zrównoważonego rozwoju (CSRD), która zobowiązuje firmy do sporządzania szczegółowych raportów zrównoważonego rozwoju w celu zapewnienia przejrzystości ich wkładu w zrównoważony rozwój.
- Rozporządzenia dotyczące Taksonomii UE, która klasyfikuje działania biznesowe w celu określenia i promowania ich zrównoważenia.
- Dyrektywa w sprawie należytej staranności przedsiębiorstw w zakresie zrównoważonego rozwoju (CS3D). Wzywa ona firmy do monitorowania swoich łańcuchów dostaw i praktyk w celu ochrony środowiska i praw człowieka.
- Europejskie Standardy Sprawozdawczości Zrównoważonego Rozwoju (ESRS), które stanowią ramy sprawozdawczości dotyczącej zrównoważonego rozwoju.
Wprowadzenie nowych przepisów i wymogów tworzy złożone środowisko, w którym rozbudowane regulacje spotykają się ze złożonymi wymogami sprawozdawczymi i realiami operacyjnymi.
W jakich wyzwaniach może pomóc sztuczna inteligencja
Niewątpliwym wyzwaniem jest dynamika zmian. Wiele regulacji wymaga natychmiastowego wdrożenia, a transformacja nie może być pozorna. Firmy i instytucje muszą się zmienić naprawdę, niezwykle szybko i w sposób trwały.
Informacje, które muszą być zbierane i monitorowane, aby sprostać nowym regulacjom, są zawarte w wielu dokumentach zewnętrznych i wewnętrznych. Ich pozyskanie oraz identyfikacja powiązań między nimi może być czasochłonne. Do zarządzania wieloma zadaniami i informacjami wymagana jest specjalistyczna wiedza techniczna i wystarczające zasoby. Ze względu na to, że tematyka jest nowa i złożona na rynku jest niewielu specjalistów posiadających odpowiednie kompetencje. Wdrożenie strategii zrównoważonego rozwoju i sprawozdawczości ESG wymaga gromadzenia, przetworzenia, łączenia i raportowania dużej ilości danych ilościowych i jakościowych. Dodatkowym utrudnieniem jest brak szczegółowych wytycznych i wypracowanych dobrych praktyk.
Sztuczna inteligencja potrafi w szybki sposób wyszukać i przenalizować duże ilości danych, co może przyczynić się do optymalizacji raportowania ESG. Technologie oparte na AI odfiltrowują w istotne informacje z nieustrukturyzowanych źródeł danych, zwiększając w ten sposób dokładność i wydajność oraz znacznie usprawniając procesy raportowania. Sztuczna inteligencja może sprawnie pozyskiwać dane z różnych źródeł i konsolidować informacje. W ten sposób możliwe jest szybkie pozyskanie specjalistycznej wiedzy, identyfikacja powiązań między danymi i porównanie wymagań z istniejącymi uwarunkowaniami.
Nowe regulacje mogą być niejasne i z tego względu stanowić przedmiot interpretacji. Sztuczna inteligencja może pomóc w analizie przepisów i identyfikacji niejasności lub nie do końca precyzyjnych wymogów. Następnie może być pomocna w wyszukaniu możliwych rozwiązań i zaimplementowaniu ich w organizacji.
Monitorowanie łańcucha wartości może być bardzo trudne, szczególnie w organizacjach, w których istnieje wiele powiązań. AI może być wykorzystywana do monitorowania i analizowania złożonych łańcuchów dostaw, zapewniając firmom głębsze zrozumienie praktyk zrównoważonego rozwoju i zagrożeń w całym łańcuchu wartości.
Cały artykuł można przeczytać w dodatku Rzeczpospolitej: ESG w praktyce z 28 listopada 2024 r.W jakich wyzwaniach może pomóc sztuczna inteligencja
Niewątpliwym wyzwaniem jest dynamika zmian. Wiele regulacji wymaga natychmiastowego wdrożenia, a transformacja nie może być pozorna. Firmy i instytucje muszą się zmienić naprawdę, niezwykle szybko i w sposób trwały.
Informacje, które muszą być zbierane i monitorowane, aby sprostać nowym regulacjom, są zawarte w wielu dokumentach zewnętrznych i wewnętrznych. Ich pozyskanie oraz identyfikacja powiązań między nimi może być czasochłonne. Do zarządzania wieloma zadaniami i informacjami wymagana jest specjalistyczna wiedza techniczna i wystarczające zasoby. Ze względu na to, że tematyka jest nowa i złożona na rynku jest niewielu specjalistów posiadających odpowiednie kompetencje. Wdrożenie strategii zrównoważonego rozwoju i sprawozdawczości ESG wymaga gromadzenia, przetworzenia, łączenia i raportowania dużej ilości danych ilościowych i jakościowych. Dodatkowym utrudnieniem jest brak szczegółowych wytycznych i wypracowanych dobrych praktyk.
Sztuczna inteligencja potrafi w szybki sposób wyszukać i przenalizować duże ilości danych, co może przyczynić się do optymalizacji raportowania ESG. Technologie oparte na AI odfiltrowują w istotne informacje z nieustrukturyzowanych źródeł danych, zwiększając w ten sposób dokładność i wydajność oraz znacznie usprawniając procesy raportowania. Sztuczna inteligencja może sprawnie pozyskiwać dane z różnych źródeł i konsolidować informacje. W ten sposób możliwe jest szybkie pozyskanie specjalistycznej wiedzy, identyfikacja powiązań między danymi i porównanie wymagań z istniejącymi uwarunkowaniami.
Nowe regulacje mogą być niejasne i z tego względu stanowić przedmiot interpretacji. Sztuczna inteligencja może pomóc w analizie przepisów i identyfikacji niejasności lub nie do końca precyzyjnych wymogów. Następnie może być pomocna w wyszukaniu możliwych rozwiązań i zaimplementowaniu ich w organizacji.
Monitorowanie łańcucha wartości może być bardzo trudne, szczególnie w organizacjach, w których istnieje wiele powiązań. AI może być wykorzystywana do monitorowania i analizowania złożonych łańcuchów dostaw, zapewniając firmom głębsze zrozumienie praktyk zrównoważonego rozwoju i zagrożeń w całym łańcuchu wartości.