Spør oss om AI: Kunstig intelligens og fremtidens bærekraftsutfordringer

Bærekraft handler ikke bare om vilje, men også om data. Hvor godt er beslutningsgrunnlaget? Hvilke modeller kan man lage? Hvor mye informasjon kan man analysere for å kartlegge eget avtrykk og peke ut tiltak for positiv endring? 

Virksomhetene vi jobber med blir bedre og bedre til å samle opp, systematisere og heve kvaliteten på data. Men den virkelig store revolusjonen i å utnytte disse kommer sammen med AI-teknologi. Teknologien er ikke ny, vi har levert kundeprosjekter som bruker kunstig intelligens og maskinlæring for å analysere data, gjøre prediksjoner og foreslå tiltak lenge, men prosessene går fortere og blir mer tilgjengelige. Det åpner mange muligheter for dem som ønsker å ta en frontposisjon innen ESG.  

Fokus på teknologi og bærekraft er ikke lenger noe virksomheter velger – det er i økende grad en forutsetning for konkurransekraft. Forkortelsene ESG (Environment, Social og Governance) og AI (Artificial Intelligence) er to akronymer alle bedriftsledere bør få inn i ordforrådet snarest. I KPMG mener vi fokuset på AI og ESG hver for seg er avgjørende, men det er når vi kombinerer de at vi kan skape resultater som skiller oss ut. Vi vil nå utforske AI kombinert med hver av de tre bokstavene E, S og G, før vi ser det hele kan og bør henge sammen.

Ved å studere store sosioøkonomiske datasett kan AI bidra til å spore virksomheters samfunnspåvirkning. Vi kan bruke det til å undersøke mangfold og integrering i en gruppe ansatte, og vi kan lage en algoritme som forutser virksomheters positive samfunnseffekter. Med nye rapporteringskrav rundt bærekraft kommer også et økt fokus på menneskerettigheter i verdikjedene. 

AI kan bidra til at vi får oversikten vi trenger over verdikjedene ved å gi innblikk i lokale medieoppslag, gjennomsnittslønn, rapporterte faktiske forhold og tilbakemeldinger på etterlevelse av lover og regler. Blant annet brukes AI i stadig større grad i helsesektoren og ansettelsesprosesser. I digitale jobbintervjuer brukes AI til å redusere risikoen for at personene som ansetter underbevisst favoriserer likhetstrekk med seg selv.

Verktøy innen generativ AI kan også skape et mer mangfoldig arbeidsliv ved å senke hindre og la flere utforske flere roller og yrker i en virksomhet. For eksempel kan man se for seg at kravene til personers språkkunnskaper eller tekniske ferdigheter senkes, ved at AI-verktøy tar over mange av prosessene. Slik kan mennesket bruke tid på andre oppgaver, og ta i bruk annen erfaring og slik utforske flere muligheter.  

Uansett hvordan AI brukes knyttet til det sosiale aspektet, handler det sentrale spørsmålet om tillit. Stoler folk nok på teknologien til at de vil la AI styre kreftbehandlingen deres, forvalte pensjonen sin eller avgjøre straffeskyld i rettssaker? Vi tror ikke dette er noen enten-eller-spørsmål, men at vi snarere må anta en gradvis utvikling der tilliten til AI øker i takt med våre positive erfaringer og opplevelser rundt fornuftig regulering.

At regulering rundt bruken av AI er viktig, er det enighet om – og dette er myndighetenes oppgave, både lokalt, nasjonalt og internasjonalt. Regelverk må etableres for å beskytte mennesker (persondata), forretningsinteresser (IP og annen forretningskritisk data) og samfunnsinteresser (blant annet seleksjonsbias). I tillegg til et overordnet regelverk må virksomheter utarbeide egne, klare retningslinjer og prosedyrer rundt bruken av AI. Dette omfatter blant annet hvem som bestemmer og overvåker, og hvem som er ansvarlig for innsikt og tilsyn.

Finansbransjen er kjennetegnet av mange reguleringer og er gjerne et siktemerke for nye krav, og vi ser at ESG og AI er sentrale kriterier når investorer nå vurderer selskaper. Å se til ESG-ratinger er et hyppig virkemiddel, og det finnes en lang rekke ratingselskaper som bruker enten mekanisk utregning basert på offentlig tilgjengelig informasjon, mer subjektive vurderinger eller en kombinasjon av de to. En studie: Kan selskapers ESG-score anvendes til å lage investeringsstrategier som gir meravkastning? (F), viser imidlertid at korrelasjonen mellom de ulike ratingbyråene av enkeltselskaper er overraskende lav.

EUs nye direktiv for bærekraftsrapportering, CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) vil trolig lovfestes i Norge fra 2024. CSRD vil innebære et større behov for store datamengder, og det vil stille strengere krav til kvalitet og kontroll. Virksomheter har enorme datasett både internt og eksternt på tvers av verdikjeden. Mye data er imidlertid vanskelig å få tak i – de kan være gjemt, glemt, ustrukturerte, manuelle, lagret i en gammel Excel-fil, i eksterne datasiloer eller interne applikasjoner. Alle disse alternativene kan gjøre rapportering krevende.

Utfordringer knyttet til de kommende CSRD-kravene setter for alvor virksomheter på prøve når det gjelder å koble ESG og AI. Derfor haster det å integrere AI som en del av dette arbeidet, kartlegge risikoer, bygge grunnmuren og begynne å utforske verktøy i praksis. Uten å utnytte datadrevet innovasjon og teknologi mener vi det vil bli krevende å tilfredsstille fremtidige rapporteringskrav, samt kartlegge og identifisere forbedringsområder. 

KPMGs ESG-eksperter jobber skulder-til-skulder med AI-spesialistene våre for å løse bærekraftsutfordringer ved bruk av teknologi og AI. Vi hjelper deg til å forstå fremtidige krav og reguleringer og viser deg hvordan teknologiplattformer og AI kan være effektive verktøy for å lykkes med å integrere bærekraft i din virksomhet. Å lykkes med dette innebærer å samtidig bevare eksisterende verdier og skape nye for å styrke konkurransekraften.