Hubungan investasi ESG dengan teknologi AI menghadirkan peluang yang menarik.
ESG Indonesia – Investasi Environment, Social, Governance (ESG) dengan cepat muncul sebagai kerangka kerja penting untuk mengevaluasi praktik berkelanjutan dan tanggung jawab etika dunia usaha.
Investasi ini mempertimbangkan dampak perusahaan terhadap lingkungan, hubungannya dengan masyarakat, dan efektivitas tata kelola perusahaannya.
Didorong oleh meningkatnya minat terhadap investasi yang bertanggung jawab, ESG telah menjadi faktor penting dalam mengevaluasi prospek jangka panjang perusahaan di seluruh dunia, dikutip dari laman accesswire.
Meningkatnya minat terhadap kemampuan teknologi artificial intelligence (AI) untuk meningkatkan proses bisnis tercermin dalam potensinya untuk membentuk kembali praktik-praktik ESG.
Kemampuan teknologi AI yang berbasis data berpotensi merevolusi cara perusahaan melakukan pendekatan terhadap keberlanjutan dan investasi yang bertanggung jawab.
Praktik ESG Didukung oleh AI
Ketika dunia bisnis terus menyadari potensi ESG (Lingkungan, Sosial, dan Tata Kelola) untuk mendorong perubahan positif, integrasi teknologi AI siap untuk memperkuat upaya-upaya ini.
Pengumpulan data
Salah satu kekuatan terbesar AI terletak pada kemampuannya untuk mengotomatisasi dan menyederhanakan pengumpulan data ESG. Metode tradisional dalam mengumpulkan data ini memakan banyak tenaga dan waktu.
Namun, dengan AI, perusahaan dapat dengan cepat mengumpulkan dan memproses informasi dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Agregasi data yang dipercepat ini tidak hanya menghemat waktu namun juga memastikan wawasan yang lebih akurat dan lengkap.
Kepatuhan terhadap peraturan
Melalui pemantauan real-time, AI dapat terus memberikan informasi terkini kepada bisnis mengenai perubahan peraturan, sehingga meminimalkan risiko ketidakpatuhan. Kemampuan prediktif AI membantu perusahaan secara proaktif beradaptasi terhadap perubahan peraturan di masa depan.
AI juga dapat membantu memastikan keakuratan dan validitas data ESG – yang merupakan aspek penting dalam pelaporan kepatuhan. Dengan mengidentifikasi inkonsistensi atau anomali, AI meminimalkan risiko penyampaian informasi yang tidak akurat kepada regulator.
Pemantauan reputasi
Manfaat AI lebih dari sekadar kecepatan dan presisi. Kemampuan AI dalam menganalisis teks memungkinkannya memperoleh wawasan tentang persepsi publik terhadap reputasi perusahaan. Wawasan ini menawarkan pandangan berbeda yang dapat memengaruhi keputusan strategis.
Misalnya, AI dapat melacak berita dan penyebutan media sosial secara real-time terkait dampak lingkungan, praktik ketenagakerjaan, dan masalah tata kelola suatu organisasi. Badan ini dapat memproses informasi ini untuk mengidentifikasi tren atau kekhawatiran yang muncul, sehingga memungkinkan tindakan proaktif terhadap permasalahan LST.
Identifikasi tren
Melalui teknik pembelajaran mesin yang canggih, algoritme AI dapat mendeteksi pola dan korelasi yang rumit di berbagai variabel terkait LST yang mungkin tidak langsung terlihat oleh manusia. Pola-pola ini memberikan wawasan tentang bagaimana berbagai faktor LST berinteraksi dan mempengaruhi satu sama lain, sehingga memungkinkan dunia usaha untuk lebih memahami jaringan kompleks permasalahan keberlanjutan.
Salah satu aspek di mana identifikasi tren berbasis teknologi AI memberikan dampak signifikan adalah dalam pemantauan rantai pasokan. AI dapat menyaring banyak sumber, seperti laporan kinerja pemasok, data kepatuhan terhadap peraturan, dan artikel berita, untuk mengidentifikasi potensi risiko dan pelanggaran dalam rantai pasokan.
Memberdayakan investasi berkelanjutan
Ketepatan waktu data sangat penting bagi investor. Mereka mengandalkan informasi terkini untuk mengambil keputusan yang tepat, sehingga memungkinkan mereka memanfaatkan peluang yang muncul dan menavigasi perubahan pasar dengan percaya diri.
Kecepatan AI memproses dan menganalisis data merupakan keuntungan signifikan dalam dunia investasi. Dengan memanfaatkan analisis yang didukung AI, investor dapat menerima informasi real-time mengenai kinerja, risiko, dan peluang ESG suatu perusahaan.
Tantangan Penggunaan AI untuk ESG
Meskipun teknologi AI menawarkan manfaat besar dalam membentuk kembali praktik-praktik ESG, ada beberapa hal yang harus dilakukan beberapa tantangan signifikan itu harus dipertimbangkan.
Privasi data
Masalah privasi data muncul karena banyaknya informasi sensitif yang dapat diakses oleh algoritma teknologi AI. Data ESG sering kali mencakup informasi pribadi dan rahasia tentang karyawan, pemangku kepentingan, dan komunitas. Memastikan bahwa pengumpulan dan pemanfaatan data mematuhi peraturan privasi yang ketat diperlukan untuk mencegah pelanggaran yang dapat membahayakan hak-hak individu dan mengikis kepercayaan.
Tantangan lingkungan
Meskipun teknologi AI menjanjikan untuk mengoptimalkan proses yang tak terhitung jumlahnya, pertumbuhan pesatnya telah menimbulkan kekhawatiran mengenai dampak negatifnya terhadap lingkungan. Salah satu kekhawatiran utama adalah konsumsi energi yang besar terkait dengan pelatihan dan menjalankan model AI yang kompleks. Komputasi yang diperlukan untuk algoritme pembelajaran mendalam memerlukan daya dalam jumlah besar, sehingga berkontribusi terhadap peningkatan emisi karbon dan memperburuk tantangan lingkungan yang ditimbulkan oleh konsumsi energi.
Penggunaan air yang berlebihan merupakan masalah lingkungan signifikan lainnya yang terkait dengan pertumbuhan teknologi AI. Persyaratan komputasi yang sangat besar pada sistem teknologi AI, khususnya model pembelajaran mendalam, memerlukan mekanisme pendinginan ekstensif untuk mencegah perangkat keras menjadi terlalu panas.
Mendinginkan pusat data dan fasilitas komputasi berkinerja tinggi memerlukan air dalam jumlah besar, yang sering kali menyebabkan peningkatan konsumsi air di wilayah di mana fasilitas tersebut terkonsentrasi.
Menyeimbangkan Risiko dan Imbalan dengan AI dan ESG
Transparansi dan praktik AI yang etis merupakan bagian integral dalam memitigasi risiko apa pun yang ditimbulkan oleh AI. Algoritme AI yang transparan memungkinkan pemangku kepentingan memahami bagaimana keputusan dibuat dan memastikan akuntabilitas. Penerapan praktik AI yang etis tidak hanya melibatkan privasi data dan pencegahan bias, namun juga komunikasi yang jelas mengenai tujuan dan dampak wawasan ESG yang digerakkan oleh AI.
Ketika mengintegrasikan AI ke dalam praktik-praktik ESG, menjaga keseimbangan antara memanfaatkan potensi AI untuk meningkatkan keberlanjutan dan mengatasi permasalahan yang berkaitan dengan isu-isu lingkungan, sosial, dan tata kelola yang dilacak oleh ESG sangat penting untuk memaksimalkan manfaatnya.