Tekoälyn häiritsevä ja transformatiivinen rooli kiertotalouden siirtymisessä.

Kiertotalouden häiriöt - Miten tekoäly voi haitata kiertotalouden siirtymää?

Tekoälyn nopeaan kehitykseen ja käyttöönottoon liittyy tahattomia seurauksia, jotka voivat haitata siirtymistä kestävämpään talousmalliin. Yksi merkittävä huolenaihe on tekoälyn edellyttämä resurssien tehostaminen.

Tahaton resurssien lisääntyminen

Laajamittaiset koneoppimismallit ja syväoppimisjärjestelmät vaativat valtavia laskentaresursseja, mikä lisää sähkönkulutusta ja riippuvuutta harvinaisista maametalleista, kuten litiumista ja piistä. Tekoälyn kasvava energiantarve voi kumota kiertotalouden tehokkuushyödyt, ja kehittyneiden laskentalaitteiden kasvava tarve voi pahentaa elektroniikkaromun ongelmaa.

Energiankulutuksen lisäksi tekoälymallien kouluttamisen hiilijalanjälki on edelleen haaste. Yritykset työskentelevät vihreämpien tekoälyratkaisujen parissa, kuten käyttämällä uusiutuvalla energialla toimivia datakeskuksia, vesipohjaista jäähdytystä ja hukkalämmön uudelleenkäyttöä ja integrointia kaukolämpöjärjestelmiin. Edistys on kuitenkin hidasta, ja tekoälyn kestävyys on edelleen monimutkainen kysymys.

Lineaaristen talousmallien suosiminen

Toinen haaste on tekoälyn taipumus lineaarisiin talousmalleihin. Monet nykyiset tekoälyyn perustuvat optimointityökalut on suunniteltu perinteisiä lineaarisia talouksia varten, joissa kustannusten vähentäminen ja tehokkuus ovat etusijalla kiertotalouden sijaan. Toimitusketjun tekoälyratkaisut painottavat yleensä just-in-time-valmistusta ja läpimenon maksimointia - ottamatta huomioon kiertotalousstrategioita. Esimerkiksi varastonhallinta ja tuotannon suunnittelu suosivat usein lyhyen aikavälin tehokkuutta materiaalien pitkän aikavälin kierrätyksen sijaan, kun taas tekoälypohjaiset hankintajärjestelmät saattavat edelleen priorisoida neitseellisiä materiaaleja kierrätysvaihtoehtojen sijaan kustannusten ja saatavuuden vuoksi.

Lisäksi tekoälyn tukeutuminen historiatietoihin tarkoittaa, että se usein vahvistaa olemassa olevia taloudellisia malleja sen sijaan, että se ottaisi käyttöön mullistavia ratkaisuja. Jos tekoälyjärjestelmät koulutetaan vuosikymmeniä kestäneen lineaarisen tuotannon ja kulutuksen tietokokonaisuuksiin, ne eivät välttämättä tunnista kiertotalouden liiketoimintamallien etuja. Tämän haasteen voittaminen edellyttää harkittua ohjelmointia ja kiertotalouden mittareiden sisällyttämistä tekoälyn koulutus- ja päätöksentekoprosesseihin.

Vihreän pesun ja väärän tiedon riskit

Tekoäly aiheuttaa riskin myös ympäristöystävällisen pesun ja vääränlaisen tiedon muodossa. Tekoälyn kyky tuottaa kestävyysraportteja, markkinointisisältöä ja ESG-tiedotteita luo mahdollisuuksia harhaanjohtaviin ympäristöväitteisiin. Tekoälykäyttöiset työkalut voivat tuottaa yksityiskohtaisia raportteja ja kestävyysarviointeja, jotka vaikuttavat uskottavilta, mutta joista puuttuu todennettavissa oleva vaikutusten mittaaminen. Tämä voi johtaa siihen, että yritykset luovat liian optimistisia kestävän kehityksen kertomuksia, jotka eivät vastaa todellista edistystä. Lisäksi tekoälykäyttöisiä raportointityökaluja saatetaan käyttää säädösten noudattamiseen ilman, että kestävyyshaasteisiin todella puututaan, mikä johtaa harhaan sekä sijoittajia että kuluttajia.

Yksi keskeinen ongelma on se, että tekoälymallit ovat vain niin hyviä kuin tiedot, joihin ne on koulutettu. Jos kestävän kehityksen raportointi perustuu puolueellisiin, epätäydellisiin tai vanhentuneisiin tietoihin, tekoälyn tuottamat havainnot voivat olla virheellisiä. Tekoälyn tuottamien kestävyysmittareiden läpinäkyvyyden ja vastuullisuuden varmistaminen on ratkaisevan tärkeää luottamuksen rakentamiseksi ja todellisen muutoksen aikaansaamiseksi.

Liiallinen riippuvuus digitaalisista ratkaisuista

Toinen mahdollinen häiriötekijä on liiallinen riippuvuus digitaalisista ratkaisuista. Tekoälyllä toimivien digitaalisten kaksosten, ennakoivan analytiikan ja tekoälyä ja muita teknologioita yhdistävien alustojen kaltaiset työkalut tarjoavat arvokkaita näkemyksiä, mutta ne eivät saisi korvata kiertotalouden edellyttämiä perustavanlaatuisia järjestelmämuutoksia. Yritykset saattavat keskittyä tekoälyyn perustuviin tehokkuusparannuksiin sen sijaan, että ne uudistaisivat liiketoimintamallejaan kiertotalouden näkökulmasta. Paikalliset kiertotaloudet, kuten yhteisöpohjaiset jakelumallit ja korjausverkostot, voivat joutua taistelemaan tekoälyllä optimoituja globalisoituneita toimitusketjuja vastaan. Lisäksi tekoälyn monimutkaisuus voi tehdä kiertotalousratkaisuista vaikeammin lähestyttäviä pienille yrityksille tai kehittyville talouksille, mikä rajoittaa niiden laajempaa käyttöönottoa.

Kiertokulku kiihtyy - Miten tekoäly voi nopeuttaa kiertotalouden siirtymistä?

Edellä esitetyistä haasteista huolimatta tekoälyllä on valtavat mahdollisuudet edistää kiertotalouden innovaatioita. Yksi lupaavimmista aloista on resurssitehokkuuden optimointi ja jätteiden vähentäminen.

Resurssitehokkuuden optimointi ja jätteiden vähentäminen

Tekoäly voi tehostaa ennakoivaa kunnossapitoa, varmistaa teollisuuslaitteiden tehokkaan toiminnan ja vähentää ennenaikaista hävittämistä. Kehittyneet tietokonenäköjärjestelmät voivat parantaa jätteiden lajittelua ja tehostaa kierrätysprosesseja. Tekoälykäyttöinen toimitusketjuanalytiikka, jossa yhdistetään oppimismalleja muihin tekoälysovelluksiin, kuten luonnollisen kielen käsittelyyn, voi auttaa yrityksiä ennakoimaan kysyntää tarkemmin, mikä vähentää ylituotantoa ja jätettä.

Tuotteiden ja materiaalien parempi kiertokulku

Tekoälyllä on ratkaiseva rooli myös tuotteiden ja materiaalien kiertokulun parantamisessa. Se auttaa suunnittelemaan tuotteita, joissa on parempi materiaalivalinta, modulaarisuus ja elinkaaren seuranta. Generatiiviset suunnittelualgoritmit auttavat insinöörejä kehittämään tuotteita, joita on helpompi korjata, kierrättää ja käyttää uudelleen. Tekoälykäyttöiset materiaalipassit eli digitaaliset kaksoset seuraavat materiaaleja koko tuotteen elinkaaren ajan ja mahdollistavat paremman talteenoton ja uudelleenkäytön. Lisäksi tekoälyllä voidaan optimoida käänteislogistiikkaa, jolloin yritysten on helpompi kerätä ja kunnostaa käytettyjä tuotteita tehokkaasti. Esimerkiksi koneoppimismalleja voidaan käyttää arvioimaan historiallisia palautustietoja, jotta voidaan ennustaa tulevia määriä ja parantaa varastonhallintaa. Lisäksi tietokonenäköjärjestelmiä voidaan käyttää palautettujen tuotteiden kunnon arviointiin, mikä nopeuttaa keräysprosesseja ja minimoi inhimilliset virheet.

Tekoälyyn perustuvat kestävät liiketoimintamallit

Toinen alue, jolla tekoäly edistää muutosta, on kestävien liiketoimintamallien kehittäminen. Tekoälyn avulla voidaan laajentaa PaaS-malleja (Product-as-a-Service), joissa tuotteita vuokrataan myynnin sijaan, jolloin ne pysyvät liikkeessä pidempään. Se voi tehdä tämän tukemalla näitä malleja ennakoivalla analytiikalla sopivista huoltosykleistä, joilla voidaan pidentää tuotteiden käyttöikää. Lisäksi malleja voidaan soveltaa käyttäjien tarpeiden ja tuotteiden käytön parempaan ennustamiseen sekä tuotteiden kierrätyksen parantamiseen PaaS-verkossa. Toinen sovellus tällaisille malleille on uudelleenkäyttöön perustuvan kaupankäynnin tukeminen parantamalla jälleenmyynti- ja kunnostusalustoja. Lisäksi tekoälyyn perustuvat kysynnän ennustemallit voivat auttaa valmistajia mukauttamaan tuotantoa kuluttajien todellisiin tarpeisiin, mikä vähentää ylituotantoa ja hukkaa.

Parempi avoimuus ja kiertävät toimitusketjut

Tekoäly parantaa myös avoimuutta ja vastuullisuutta kiertotalouden toimitusketjuissa. Tekoälyllä toimivat lohkoketjuratkaisut voivat auttaa varmistamaan, että materiaalit ja komponentit ovat jäljitettävissä tuotannosta uudelleenkäyttöön. Satelliittikuvilla ja tekoälyyn perustuvilla seurantajärjestelmillä voidaan havaita kestämättömät käytännöt, kuten laiton jätteiden hävittäminen tai metsien hävittäminen, ja puuttua niihin reaaliaikaisesti. Tekoälypohjainen automatisoitu kestävyysraportointi tukee CSRD:n ja siihen liittyvän ESRS E5 Resource Use & Circular Economy -standardin kaltaisten säädösten noudattamista, jolloin yritysten on helpompi osoittaa sitoutumisensa kiertotalouteen.

Kuluttajien sitoutuminen ja käyttäytymisen muutos

Kuluttajien sitoutuminen on toinen alue, jolla tekoäly vaikuttaa. Tekoälypohjaiset suositusjärjestelmät kannustavat kuluttajia valitsemaan kestäviä vaihtoehtoja ehdottamalla käytettyjä tai kunnostettuja tuotteita. Pelilliset kestävyyssovellukset kannustavat kiertokäyttäytymiseen palkitsemalla käyttäjiä vastuullisista kulutusvalinnoista. Tekoälyn avulla toimivat henkilökohtaiset avustajat voivat myös auttaa ihmisiä tekemään tietoon perustuvia ostopäätöksiä tarjoamalla kestävään kehitykseen liittyviä tietoja, jotka perustuvat heidän mieltymyksiinsä ja aiempaan käyttäytymiseensä.

Kaksiteräinen miekka?

Tekoälyn vaikutus kiertotalouden siirtymävaiheeseen on sekä häiritsevä että mullistava. Vaikka se voi vahvistaa lineaarisia malleja, lisätä resurssien kulutusta ja mahdollistaa viherpesun, se tarjoaa myös merkittäviä mahdollisuuksia optimoida resurssitehokkuutta, lisätä avoimuutta ja luoda uusia kiertotalouden liiketoimintamalleja.

Yritysten ja poliittisten päättäjien on sovitettava tekoälyn kehittäminen yhteen kiertotalouden periaatteiden kanssa, jotta voidaan varmistaa, että teknologinen kehitys edistää kestävää tulevaisuutta.

Kun yritykset päättävät ottaa käyttöön tekoälyteknologiaa kiertotalouteen siirtymisen mahdollistamiseksi, on tasapainotettava näiden välineiden avulla saavutettavien hyötyjen, kuten materiaalivalintojen parantaminen ja materiaalihävikin vähentäminen toimitusketjun hallinnan avulla, ja teknologian käytön aiheuttamien vaikutusten, esimerkiksi pilvipalvelun tai datan varastoinnin hankinnan ja niihin liittyvien päästöjen, välillä. Tässä yhteydessä yritysten on myös tärkeää arvioida, tarvitaanko tavoiteltujen hyötyjen saavuttamiseksi täysimittaisia tekoälymalleja vai voidaanko haasteet ratkaista yksinkertaisemmilla koneoppimis- ja ennustemalleilla.

Poliittisen päätöksentekijän näkökulmasta lisääntyneen energiankäytön vaikutukset, työvoiman siirtymisen riskit ja muut oikeudenmukaiseen siirtymiseen liittyvät tekijät on otettava huomioon poliittisessa lähestymistavassa.

Eteneminen

Yritysten on otettava tekoäly strategisesti käyttöön nopeuttaakseen siirtymistä kiertotalouteen. Tekoälyn huomiotta jättäminen ei ainoastaan aseta yrityksiä kaupallisesti epäedulliseen asemaan, vaan se myös vaikeuttaa yrityksen kunnianhimoisia tavoitteita kiertotalouteen siirtymisessä.

Kiertotalouden monimutkaisuus ja nopea kehitys edellyttävät nyt tietoon perustuvia näkemyksiä ja vankkaa analytiikkaa, joita vain kehittyneet tekoälyjärjestelmät voivat tarjota. Integroimalla tekoälyn kiertotalouden periaatteisiin yritykset voivat siirtyä lisäparannuksista kohti transformatiivisia ratkaisuja, jotka muokkaavat kokonaisia arvoketjuja. Mahdolliset hyödyt, kuten edellä on esitetty, ovat selvät, mutta tie ei ole yhtä selvä.

Jotta yritykset pääsisivät eteenpäin, niiden olisi aluksi määriteltävä selkeästi kiertotalouden tavoitteensa ja tunnistettava, missä tekoälyllä voidaan saavuttaa suurin vaikutus.

On tärkeää investoida kattavien datastrategioiden kehittämiseen, joilla varmistetaan, että tekoälymallit koulutetaan tarkkojen, merkityksellisten ja puolueettomien tietokokonaisuuksien pohjalta, jotka heijastavat pikemminkin kiertotalouden periaatteita kuin lineaarisia malleja. Innovaatiota ja tehokasta tekoälyn integrointia edistää sellaisten monialaisten tiimien perustaminen, joissa yhdistyvät kestävän kehityksen, teknologian ja toiminnan asiantuntemus. Lisäksi yritysten olisi asetettava etusijalle läpinäkyvyys ja vastuullisuus ja torjuttava aktiivisesti viherpesun riskejä tiedottamalla avoimesti tekoälyyn perustuvista kestävän kehityksen tuloksista ja sitouttamalla sidosryhmät todennettujen vaikutustenarviointien avulla.

Näillä tietoisesti toteutetuilla toimilla yrityksillä on paremmat edellytykset paitsi selviytyä, myös menestyä nopeasti kehittyvässä kiertotalousympäristössä.