Son güncelleme: 17 Ocak 2024
Yapay zeka, modern toplumun tüm yönlerine nüfuz etmektedir ve yaklaşmakta olan yapay zeka devrimi tartışmasız bir şekilde halihazırda buradadır [1]. Hem işletmeler hem de hükümetler, hem proaktif olarak fayda elde etmek için hem de diğerleri bunu yaparken geride kalma korkusuyla artık yapay zeka sistemlerini büyük ölçekte uygulamaktadır [2-4].
Aynı zamanda, iş dünyası, sivil toplum, politikacılar ve kanun yapıcılar, insan faaliyetlerinin sürdürülebilirliğine giderek daha fazla önem veriyorlar [5]. Artık, büyük şirketlerden çevresel ve sosyal etkilerini anlamaları, bu konudaki faaliyetlerini açıklamaları ve raporlamaları bekleniyor. Bu, ‘ESG’ (Environmental, Social, and Governance – Çevre, Sosyal ve Yönetişim) olarak bilinen ve giderek daha fazla kullanılan bir terimle, eski ‘CSR’ (Corporate Social Responsibility – Kurumsal Sosyal Sorumluluk) kavramının yerini alan çeşitli standartlar, çerçeveler ve ölçütler aracılığıyla gerçekleştiriliyor [6].
Yapay zeka ve büyük teknoloji dünyası da bu beklentilerden muaf değil. Mevcut ÇSY standartlarının, çerçevelerinin veya ölçütlerinin hiçbiri henüz yapay zekanın sürdürülebilirlikle ilgili etkilerinin doğasını yeterince yakalayamadı. Bu durum, şirketlerin bu tür etkileri doğru bir şekilde analiz etmeye ve değerlendirmeye teşvik edilmediği bir durum yaratmaktadır. Aynı zamanda, olumsuz etkilerin farkında olan şirketlerin de muhtemel olumlu etkilerin farkında olmamasına yol açmaktadır.
Uluslararası danışmanlık şirketi McKinsey’in 2023’te yaptığı bir araştırma, üretici yapay zekanın günümüzden itibaren 2030 yılına kadar neredeyse tüm mesleklerde iş faaliyetlerinin yüzde 70’ine kadarının otomasyonunu sağlayabileceğini ve küresel ekonomiye trilyonlarca dolar değer katabileceğini gösteriyor. [7]
Bu arada, teknoloji uzmanları bize yapay zekanın henüz gelişim ve kullanım aşamalarında olduğunu hatırlatmaya devam ediyor. Bu akıllı teknoloji ileride daha da akıllı hale gelecek ve şimdiden başlayarak onunla çalışmayı öğrenmeyenler maalesef geride kalacaklar. [8]
Gelişim sinyallerinin böylesine güçlü olduğu bir ortamda, kuruluşlar sadece “günü idare etmek”ten daha fazlasını nasıl yapabilir? İş dünyası liderlerinin, kurumlarını yapay zeka odaklı bir geleceğe hazırlamak için hangi stratejileri, yapıları ve yetenek yönetimi yaklaşımlarını benimsemeleri gerekmekte? [9]
Yapay Zeka, SKA ve Sürdürülebilirlik Raporlaması
Yapay zekanın sürdürülebilirlik uygulamalarına dahil edilmesi, Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları’na (SKA) ulaşılması için kritik öneme sahiptir. Sürdürülebilirlik raporlaması, işletmeler için çevre dostu stratejilerin teşvik edilmesinde hayati bir rol oynamakta ve sürdürülebilir bir dünya yaratmaya yönelik genel çabalara katkıda bulunmaktadır. Bugüne kadar aldığım eğitimler sonrası bu konuları en basit şekilde aktarabileceğim bazı temel çıkarımlarım var:
- Yapay zeka teknolojisi sürdürülebilirlik çabalarını geliştirebilir ve SKA’lara ulaşılmasına katkıda bulunabilir.
- Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları yoksulluk, eşitsizlik ve iklim değişikliği gibi küresel zorlukların ele alınması için çok önemlidir.
- Sürdürülebilirlik raporlaması, bir şirketin çevresel, sosyal ve yönetişim performansının ölçülmesini ve iletilmesini sağlar.
- Yapay zekanın sürdürülebilirlik raporlama süreçlerine entegre edilmesi, sürdürülebilirlik verilerinin toplanmasını, analiz edilmesini ve raporlanmasını kolaylaştırır.
- Yapay zeka teknolojilerinden yararlanmak, işletmeler için çevre dostu stratejilerin geliştirilmesine ve daha sürdürülebilir operasyonlara yol açar.
Yapay Zekanın İşlevselliği
Yapay zeka, belirli görevleri öğrenmek ve gerçekleştirmek üzere programlanmış makinelerde insan zekasının simülasyonunu ifade eder. Yapay zekanın sağlık, finans ve ulaşım dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde oyunun kurallarını değiştirdiğine şahit oluyoruz. Sürdürülebilirlik faaliyetlerindeki yapay zeka uygulamaları da hızla ivme kazanmakta, daha çevre dostu ve sosyal açıdan sorumlu iş operasyonlarının önünü açmaktadır.
Tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi algoritmaları gibi yapay zeka teknolojileri, SKA’ların takibinde tahmin ve karar vermeyi iyileştirmek için büyük veri kümelerindeki kalıpları ve içgörüleri tanımlamaya yardımcı olabilir.
Microsoft direktörlerinden Mauro Ricardo Pontes bir makalesinde şöyle demektedir; ‘’Üretken yapay zeka, insan benzeri çıktılar üretme kabiliyeti ile ÇSY ve sürdürülebilirlik raporlamasında devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Büyük miktarda veri ve sofistike algoritmalardan yararlanan üretken yapay zeka, kapsamlı sürdürülebilirlik raporlarının oluşturulmasını otomatikleştirerek raporlama sürecini kolaylaştırabilir ve doğruluğu sağlayabilir’’. [10]
İşletmeler, sürdürülebilir kalkınma çabalarında ve sürdürülebilirlik raporlamasında yapay zekayı benimseyerek operasyonel verimliliklerini artırabilir, maliyetleri azaltabilir ve ekonomik, çevresel ve sosyal sorumluluklarını ilerletebilirler. Dijital dönüşümdeki bu eğilimler şimdiden oldukça net şekilde büyük şirket politikalarını şekillendirmektedir.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları’nın Önemi
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları (SKA’lar) 2015 yılında Birleşmiş Milletler Genel Kurulu tarafından belirlenen 17 küresel amaç ve 169 alt hedeften oluşmaktadır. Yoksulluk, eşitsizlik ve iklim değişikliği de dahil olmak üzere bir dizi zorluğu ele almayı amaçlayan SKA’lar, sürdürülebilir kalkınmanın ve gelecek nesiller de dahil olmak üzere herkes için daha iyi bir geleceğin sağlanması için elzemdir. SKA’lar BM İnsan Hakları Evrensel Bildirgesi kadar önemlidir. SKA’lar toplum, devlet ve iş dünyası arasında etkin bir iş birliğinin tesis edilmesi için elimizdeki yegâne çerçevedir.
İşletmeler, hedeflerle uyumlu sürdürülebilir uygulamaları hayata geçirme gücüne ve sorumluluğuna sahip oldukları için SKA’lara ulaşılmasında çok önemli bir rol oynamaktadır. İşletmeler, uygulamalarını SKA’lara uyumlu hale getirerek daha sürdürülebilir, eşitlikçi ve müreffeh bir dünya yaratmaya yönelik küresel çabalara katkıda bulunabilirler. Bu katkı, şirketlerin tüketici ve çalışanlarının gözündeki itibarlarını da yükseltecektir. Şirket salt maddi değer üreten ve kar optimizasyonuna odaklı bir yapı olmaktan çıkıp, içinde bulunduğu toplum ve dünya için artı değerler üreten bir eko-sisteme dönüşmeye başlayacaktır.
Sürdürülebilirlik Raporlamasına Giriş
Sürdürülebilirlik raporlaması, bir şirketin ESG performansını ölçme ve açıklama uygulamasıdır. İşletmeler arasında şeffaflığı ve hesap verebilirliği teşvik etmede çok önemli bir rol oynar ve onları, çevreyi ve toplumu olumlu yönde etkileyen çevre dostu uygulamaları benimsemeye teşvik eder.
Şeffaflık; müşteriler, yatırımcılar ve çalışanlar gibi paydaşlar nezdinde güven ve güvenilirlik oluşturmaya yardımcı olduğu için sürdürülebilirlik raporlamasının önemli bir yönünü teşkil eder. Hesap verebilirlik de sürdürülebilirlik raporlamasının hayati bir bileşenidir çünkü işletmeleri çevre ve toplum üzerindeki etkilerinden sorumlu tutar. Şirketler ölçülebilir hedefler belirleyerek ve bu hedeflere ulaşma yolunda kaydettikleri ilerlemeyi açıklayarak Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları’na bağlılıklarını gösterebilir ve daha sürdürülebilir bir gelecek inşa etmeye yönelik küresel çabaya katkıda bulunabilirler.
Sürdürülebilirlik Raporlamasına Yapay Zekanın Entegrasyonu
Görsel: freepik
İşletmeler sürdürülebilir uygulamaları teşvik etmeyi amaçladıkça, yapay zeka sürdürülebilirlik raporlamasını kolaylaştırmak için çok değerli bir araç olarak kullanılmaya başlandı. Şirketler yapay zeka destekli veri analitiği, otomasyon ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak sürdürülebilirlik verilerinin toplanması, analizi ve raporlanmasını optimize ederek hem daha karlı hem daha çevre dostu organizasyonlara dönüşmektedirler.
Yapay zekayı sürdürülebilirlik raporlamasına entegre etmenin en önemli faydalarından biri, büyük miktarda veriyi kolaylıkla işleme yeteneğidir. Yapay zeka destekli veri analitiği araçları, büyük veri kümelerini gerçek zamanlı olarak işleyip analiz ederek bir şirketin çevresel etkisine ilişkin değerli bilgiler sağlayabilir.
Sürdürülebilirlik raporlamasında yapay zeka kullanmanın bir diğer avantajı da tekrarlayan görevlerin otomasyonu ve insan hatasından kaynaklanabilecek zararların elenmesini sağlamasıdır. Böylece insan öngörüsünün daha karmaşık analizler için kullanılması sağlanmış olur. Makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki kalıpları ve anormallikleri tespit etmek için eğitilebilir ve böylece daha doğru raporlama ve tahminler yapılabilir. Şirketler, yapay zekayı sürdürülebilirlik raporlamasına entegre ederek sürdürülebilirlik verilerini eyleme yatkın içgörülere dönüştürebilir, çevre dostu stratejiler geliştirebilir ve böylece şeffaflık ile hesap verebilirlik konularında ihtiyaçları olan güvenilirliği en baştan elde etmiş olurlar.
Çevre Dostu Stratejiler için Yapay Zekadan Yararlanma
Yapay zeka, sürdürülebilirliğe öncelik veren işletmeler için çevre dostu stratejilerin geliştirilmesini sağlama potansiyeline sahiptir. Şirketler enerji yönetimi, atık azaltma ve kaynak optimizasyonu alanlarında yapay zeka destekli çözümlerden yararlanarak operasyonlarını daha sürdürülebilir ve verimli hale getirebilirler. Literatür taramada, belli başlı olarak, yapay zekanın şirketler tarafından kullanımının, ÇSY süreçlerine doğrudan katkı verebileceğini görüyorum.
Enerji Yönetimi
Yapay zeka, karbon ayak izini ve maliyetleri azaltmak amacıyla enerji kullanımını optimize etmek için kullanılabilir. Yapay zeka destekli yazılımlar enerji verilerini analiz ederek verimsizlikleri tespit edebilir ve enerji verimliliğini artırmak için çözümler önerebilir. Örneğin, IBM’in Watson Energy Insights’I, binalardan gelen enerji verilerini analiz etmek ve maliyet ve emisyonları azaltmak için enerji tasarruflu eylemler önermek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. [11]
Atık Azaltma
Yapay zeka, atık ayrıştırma ve geri dönüşümün doğruluğunu artırarak atıkların azaltılmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka destekli robotlar, atıkları tanımlamak ve ayırmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak geri dönüştürülebilir malzemelerin çöplüklere atılmamasını sağlayabilir. Örneğin, AMP Robotics’in yapay zeka sistemi atık akışlarını analiz eder ve geri dönüştürülebilir malzemeleri daha verimli bir şekilde ayırarak geri dönüşüm sürecini daha hızlı ve daha doğru hale getirir. [12]
Kaynak Optimizasyonu
Yapay zeka, talep ve arz modellerini tahmin ederek kaynak kullanımını optimize edebilir, işletmelerin israfı azaltmasını ve verimliliği artırmasını sağlayabilir. Yapay zeka destekli sistemler, kullanım verilerini analiz ederek ve gelecekteki ihtiyaçları tahmin ederek kaynak tahsisini optimize edebilir ve aşırı tüketimi azaltabilir. Örneğin Siemens, Advanta platformuyla müşterilerinin sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmasını, sağlıklı bir ÇSY sürecinin şirket içinde işlenmesinin sağlamasını, üretim süreçlerinin planlamasını ve yönlendirmesini optimize etmek için büyük veri ve yapay zekayı kullanmaktadır.
Bu alanlarda yapay zekadan yararlanarak işletmeler, maliyetleri azaltırken ve verimliliği artırırken olumlu bir çevresel etki yaratan çevre dostu stratejiler elde etmektedirler.
Yapay Zekayı Benimsemenin Faydaları ve Zorlukları
Yapay zeka destekli veri analitiği ve otomasyon, sürdürülebilirlik verilerinin toplanması, analizi ve raporlanmasını kolaylaştırmaya yardımcı olarak daha doğru ve verimli raporlama yapılmasını sağlayabilir.
Hepimiz biliyoruz ki, raporlama süreçlerinde AB dışındaki ülkelerde sürdürülebilirlik raporlaması daha çok oyunda kalabilmek için zorunlu hale getirilecek ve hatta gerekirse çeşitli hilelere başvurmaktan çekinilmeyecek bir süreç.
Ayrıca, enerji yönetimi, atık azaltma ve kaynak optimizasyonunda yapay zeka destekli çözümler, işletmeler için çevre dostu stratejilerin geliştirilmesini sağlayarak sürdürülebilir operasyonları teşvik edebilir. Devletlerin kendi iş çevrelerini denetlemelerinde adil bir hakem rolünü oynamalarını kolaylaştırabilir.
Bununla birlikte, sürdürülebilirlik uygulamalarında yapay zeka kullanımıyla ortaya çıkan potansiyel zorluklar ve etik hususlar da vardır. Endişelerden biri, sosyal ve çevresel konulara duyarlılıkla programlanmadığı takdirde yapay zekanın mevcut ön yargıları ve eşitsizlikleri sürdürme potansiyelidir. Sonuçta yapay zeka insan girdileri ile öğrenen bir algoritmadır. Diğer bir zorluk ise, bazı yapay zeka algoritmalarıyla ilişkili şeffaflık ve hesap verebilirlik eksikliğidir, bu da çıktılarının doğruluğunu ve adilliğini doğrulamayı zorlaştırmaktadır. Ülkelerin ve uluslararası kurumların ivedilikle bu standartlar hususunda da bir ortak çerçeve belirlenmesi zorunludur.
Bu zorlukların ele alınması, yapay zeka teknolojilerinin sorumlu bir şekilde ve Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları’yla uyumlu olarak kullanılmasını sağlamak için çalışan işletmeler, politika yapıcılar ve yapay zeka geliştiricileri arasında işbirliğine dayalı bir çaba gerektirecektir.
Sonuç
Sonuç olarak, yapay zeka sürdürülebilir kalkınmayı teşvik etme ve sürdürülebilirlik raporlamasını geliştirme potansiyeline sahiptir. İşletmeler, yapay zeka teknolojilerinden yararlanarak sürdürülebilirlik süreçlerini kolaylaştırabilir, çevresel etkiyi azaltabilir ve Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları’na ulaşılmasına katkıda bulunabilir.
Potansiyel zorluklara ve etik hususlara rağmen, yapay zeka destekli çözümler çeşitli sektörlerde başarı göstermiş, daha çevre dostu stratejilere ve sürdürülebilir iş uygulamalarına yol açmıştır. Sürdürülebilirlik raporlamasında yapay zeka teknolojilerinin benimsenmesi, çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) performansının şeffaflığının, hesap verebilirliğinin ve ölçümünün artmasına neden olmuştur. Bu nedenle, işletmelerin yapay zekayı olumlu değişim ve sürdürülebilir büyüme için bir katalizör olarak benimsemeleri çok önemlidir. Kuruluşlar, uygulamalarını SKA’larla uyumlu hale getirerek ve yapay zeka destekli çözümleri entegre ederek yalnızca sosyal ve çevresel etkilerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda iş performanslarını ve karlılıklarını da iyileştirebilirler. Umut ediyorum ki, ülkemizde de bu konular kısa zamanda bütüncül bir şekilde iş çevrelerince ele alınarak Türkiye’nin iklim değişikliği ile mücadelesinde etkin araçlar olarak kullanılmaya başlar.
Referanslar
1. Makridakis, S. Yaklaşan Yapay Zeka (AI) Devrimi: Toplum ve Firmalar Üzerindeki Etkisi. Futures 2017, 90, 46-60. [CrossRef]
2. De Sousa, W.G.; de Melo, E.R.P.; Bermejo, P.H.D.S.; Farias, R.A.S.; Gomes, A.O. Kamu Sektöründe Yapay Zeka Nasıl ve Nereye Gidiyor? Bir Literatür Taraması ve Araştırma Gündemi. Gov. Inf. Q. 2019, 36, 101392. [CrossRef]
3. Di Vaio, A.; Palladino, R.; Hassan, R.; Escobar, O. Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları’nda Yapay Zeka ve İş Modelleri Perspektifi: Sistematik Bir Literatür Taraması. J. Bus. Res. 2020, 121, 283-314. [CrossRef]
4. Brynjolfsson, E.; Mcafee, A. The Business of Artificial Intelligence. Harv. Bus. Rev. 2017, 7, 3-11.
5. Walker, J.; Pekmezovic, A.; Walker, G. Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri: Harnessing Business to Achieve the SDGs through Finance, Technology and Law Reform; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2019.
6. Verbin, I. Dijital Çağda Kurumsal Sorumluluk: Dijital Çağda Kurumsal Sorumluluk için Bir Uygulayıcının Yol Haritası; Routledge: Londra, Birleşik Krallık, 2020. (1’den 6’ya kadar alınan referanslar, Yapay Zekanın SKA’lar ile ÇSY İlişkili Etkilerinin Değerlendirilmesi ve Açıklanmasına Yönelik Bir Çerçeve/Henrik Skaug Sætra makalesinden alıntılanmıştır.)
7. “The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier,” McKinsey, June 14, 2023.
8. Paolo Confino ve Amber Burton, “Yapay Zeka Sizin Yerinizi Almayabilir, Ancak Yapay Zekayı Kullanan Biri Sizin Yerinizi Alabilir” Fortune, 25 Nisan 2023.
9. 7, 8 ve 9 aşağıdaki makaleden alınmıştır. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-of-the-future-enabled-by-gen-ai-driven-by-people
10. https://www.linkedin.com/pulse/using-generative-ai-esg-sustainability-reporting-data-pontes/
11. https://www.ibm.com/docs/en/iffe/2.0?topic=insights-foundation-energy-product-overview
12. https://www.amprobotics.com
Konu ile ilgili ayrıntılı bilgi için lütfen aşağıdaki formu doldurunuz