AI를 사용하여 더 지속 가능한 미래로 가는 길 이끌기
AI 솔루션을 사용하여 지속 가능성 진행을 가속화하는 방법을 알아봅니다. 또한 지속 가능한 개발을 위한 AI 솔루션의 실제 예제를 살펴보세요.
AI 및 지속 가능성: AI 솔루션으로 발전 촉진
조직이 AI 기반 기술을 사용하여 환경 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 알아보세요.
AI 역할
AI를 사용하여 지속 가능한 미래 구축
기후 변화의 영향을 계속 목격함에 따라 환경, 사회 및 거버넌스(ESG)의 발전과 지속 가능성은 전 세계의 최우선 과제가 되었습니다. 이러한 환경에서 지속 가능성 노력을 가속화하고, 환경에 미치는 영향을 줄이고, 미래 세대를 위해 지구 생태계를 보호하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
조직이 환경 지속 가능성을 높이고 소비자 이익 및 증가하는 규제 요구 사항에 부합하는 방법을 모색하는 동안 많은 조직이 환경에 미치는 영향을 정확하게 측정, 기록, 보고 및 줄이는 데 도움이 되도록 설계된 혁신적인 도구로 전환하고 있습니다. 점점 더 많은 기업이 지속 가능성 목표를 달성하고, 탄소 발자국을 줄이고, 보다 지속 가능한 세상을 구축하는 데 도움이 되는 AI 기반 솔루션의 잠재력을 탐색하고 있습니다.
AI의 가치
지속 가능성을 위한 AI가 업계를 변화할 수 있는 방법
AI는 다양한 비즈니스 부문에 상당한 환경적, 경제적 가치를 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
- 농업: AI 기반 인사이트를 사용하여 정밀 농업을 통해 자원 사용을 간소화하고 폐기물을 줄이며 수확량을 늘릴 수 있습니다. 또한 토양 상태를 분석하고, 날씨 패턴을 예측하고, 실시간 작물 상태 업데이트를 제공할 수 있습니다.
- 에너지: AI 기반 인사이트를 사용하여 전력 관리를 최적화하여 탄소 발자국을 줄이고 에너지 수요를 예측할 수 있습니다. 또한 재생 에너지 생산 및 관리를 최적화하여 보다 예측 가능하고 신뢰할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있습니다.
- 운송: AI 기반 인사이트는 연료 소비를 줄이면서 물류 및 안전을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 자율주행차와 스마트 교통 관리 시스템은 보다 효율적이고 친환경적인 교통망으로 이어질 수 있습니다.
- 수자원: AI 기반 인사이트는 물 수요를 예측하고, 누수를 감지하고, 분석 및 개선을 통해 수질을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 물 관리를 개선하고 낭비를 줄이며 이 중요한 자원의 지속적인 사용을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
진행 가속화
AI를 통한 환경 영향 감소 지원
AI 기반 솔루션을 사용하여 자원 고갈에서 기후 변화에 이르기까지 다양한 지속 가능성 문제를 해결할 수 있는 기회를 얻었습니다. AI의 도움으로 사물 인터넷(IoT) 및 기타 지능형 기술은 이미 에너지 효율성, 지속 가능한 농업 및 스마트 시티 방식으로 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 보여주고 있습니다.
AI 및 지속 가능성: 진행 속도를 높일 수 있는 5가지 기회
다음은 AI 솔루션이 보다 지속 가능한 세상을 만들기 위한 지속 가능성 노력을 가속화하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 몇 가지 예입니다.
1. 복잡한 지속 가능성 데이터 측정, 기록 및 보고: 오늘날 우리는 기후 변화, 탄소 배출 및 지속 가능성 노력과 관련된 데이터를 그 어느 때보다 더 많이 수집할 수 있는 능력을 가지고 있지만 방대한 양의 정보를 정확하게 측정, 기록 및 해석하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. AI를 사용하면 이 복잡하고 다각적인 데이터를 수집하여 명확하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트는 현재 영향을 이해하고, 지속 가능성 목표를 설정하고, 의미 있는 변화를 만드는 데 사용할 수 있습니다.
AI는 이미 조직에서 탄소 배출량, 에너지 및 물 사용량, IT 인프라, 제품 수명 주기, 운영 프로세스 및 공급망의 환경 발자국에 대한 데이터를 포함하여 다양하고 복잡한 데이터 세트를 집계하고 분석하는 데 사용되고 있습니다.
2. 에너지 효율성 향상: 재생 가능 에너지 옹호자들은 이러한 대체 에너지원이 보다 환경적으로 지속 가능한 미래를 건설하는 열쇠라고 말합니다. 재생 가능 에너지는 풍력 에너지, 태양 에너지, 수력 발전 및 지열 에너지와 같이 지속적으로 보충하거나 복제할 수 있는 자연 에너지원 또는 생산 공정을 말합니다.
에너지 기업은 이미 AI 솔루션과 데이터를 사용하여 재생 에너지원의 수요와 공급을 지능적으로 일치시키고 있습니다. 또한 AI 및 디지털 트윈과 같은 고급 기술을 통해 기업은 로드 밸런싱을 개선하고, 분산된 에너지 리소스를 통합하고, 장치를 제어하고, 운영을 자동화하여 에너지 사용을 최적화할 수 있습니다.
3. 운영 및 비용 효율성 향상: 자동화를 사용하는 솔루션은 기업이 환경에 미치는 영향을 기록, 보고 및 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 AI에서 생성된 인사이트는 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데도 도움이 됩니다. 오늘날 AI는 고급 분석을 수행하고 세부적이고 실행 가능한 인사이트를 생성하는 데 사용되고 있습니다. 이 귀중한 데이터를 활용하면 발전을 가속화하고, 탄소 발자국을 줄이고, AI를 통해 지속 가능한 미래를 위한 기반을 구축할 수 있습니다.
또한 이상 탐지 기능을 사용할 수 있게 되었습니다. 이러한 기능은 통합된 대화형 AI 모델을 사용하여 고객이 활동 데이터와 계산된 배출량 간의 추세와 상관 관계를 정확히 파악할 수 있도록 지원합니다.
4. 건물, 캠퍼스 및 도시 최적화: 보다 지속 가능한 건물과 스마트 공간을 수용하는 것은 환경에 미치는 영향을 줄이는 효과적인 솔루션입니다. 데이터 기반 기술을 사용하여 상점, 경기장, 사무실 단지와 같은 건물의 탄소, 물 및 폐기물을 모니터링하고 관리하면 비즈니스의 효율성, 운영 비용 절감 및 환경 영향 감소를 높일 수 있습니다.
리더와 개발자는 AI와 결합된 사물 인터넷(IoT)을 사용하여 건물, 캠퍼스 및 도시가 리소스를 소비하는 방식을 최적화하고 효율성을 개선하여 조직, 소비자 및 지구를 지원할 수 있습니다.
5. ESG 진행률 강화: ESG는 조직이 보다 지속 가능한 기업이 되기 위해 노력할 때 따르는 일련의 표준입니다. 이것은 투자자들이 회사에 투자할지 여부를 결정할 때 평가하는 기준이 되고 있습니다. 오늘날 조직이 ESG에 접근하는 방식은 그 어느 때보다 중요합니다. 이는 환경 및 사회적 책임이 규제 기관뿐만 아니라 지역 사회, 고객, 주주 및 공급업체를 포함한 광범위한 이해 관계자의 주요 초점이 되었기 때문입니다.
책임 있는 AI 솔루션을 활용하면 세 가지 ESG 문제를 모두 해결할 수 있습니다. AI 기반 솔루션은 환경에 미치는 영향을 측정하고 줄이는 데 사용될 뿐만 아니라 포용성, 공정성, 건강 및 웰빙을 증진하는 데에도 사용되고 있습니다. AI 지원 채용 도구는 후보자를 객관적으로 선별하고 보다 다양하고 포용적인 인력을 보장하는 데 사용되고 있습니다. 헬스케어 기업은 AI를 사용하여 도움이 필요한 커뮤니티의 의료 서비스에 대한 접근성을 개선하고 있습니다. 또한 AI 도구는 작업을 자동화하고 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하여 투명성, 규정 준수 및 기업 거버넌스를 개선하는 데 사용되고 있습니다.
지속 가능한 개발
지속 가능한 개발을 위해 AI 솔루션 사용
기후 변화의 위협이 커지고 자원이 감소함에 따라 지속 가능한 개발은 전 세계적으로 최우선 과제가 되고 있습니다. 지속가능한 발전은 자연 자원을 고갈시키거나 미래 세대의 건강과 복지를 해치지 않고 오늘을 위해 발전하는 방식입니다.
2015년, 모든 UN 회원국은 지속가능한 발전을 위한 UN의 2030 안건에 포함된 17가지 SDG(지속가능발전목표)를 채택했습니다. 이 의제에서는 이러한 17개 목표를 달성하기 위한 15년 계획을 제시했습니다. 지속 가능한 개발을 위한 이러한 글로벌 목표는 불평등, 빈곤, 환경 문제, 평화 및 정의를 포함한 다양한 문제를 해결합니다.
오늘날 AI 혁신은 특히 저렴하고 깨끗한 에너지를 보장하고, 기아를 퇴치하기 위해 농업을 개선하고, 인프라 관리를 현대화하는 것과 관련하여 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되고 있습니다.
책임 있는 AI
지속 가능성을 위한 책임 있는 AI의 중요성
AI 기반 솔루션은 환경 및 경제적 발전을 위한 유망한 길을 제공하지만, 윤리적, 사회적 문제도 야기합니다. AI의 영향력이 유익하고 신뢰를 구축하도록 하기 위해 이러한 과제를 책임감 있게 탐색하는 것이 중요합니다.
책임 있는 AI 사용에 대한 몇 가지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 윤리적 환경 탐색: 지속 가능성에 대한 AI의 역할은 다양한 관점을 인정하고 지속적인 학습을 촉진하는 인도적인 접근 방식에 따라 안내되어야 합니다. 여기에는 AI 배포에서 발생할 수 있는 바이어스 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 것이 포함됩니다.
- 작업 시장 변화에 맞게 조정: AI의 도입은 필연적으로 고용 시장을 재편할 것입니다. 예를 들어, AI 통합이 일자리를 대체하는 것이 아니라 생산성을 높이고 개인의 역량을 강화하는 것을 목표로 하도록 함으로써 이러한 변화에 대비하는 것이 중요합니다.
- 긍정적인 레거시 만들기: AI를 사용하는 한 가지 목표는 현재와 미래의 사회 전반에 지속적이고 긍정적인 영향을 미치는 것일 수 있습니다. 여기에는 AI를 사용하여 모두에게 이익이 되는 방식으로 지속 가능성을 촉진하는 것이 포함됩니다.
AI의 가능성
지속 가능성을 위한 AI의 잠재력을 살펴보세요.
최근 수십 년 동안 지구 기온 상승과 극심한 가뭄에서부터 맹렬한 열대성 폭풍, 파괴적인 산불, 대홍수에 이르기까지 기후 변화의 결과가 점점 더 분명해지고 있습니다. 이러한 환경에서 직원, 고객, 투자자 및 기타 이해 관계자는 조직이 비즈니스의 모든 측면에서 지속 가능성을 우선시하기를 기대하게 되었습니다.
환경 지속 가능성은 지구뿐만 아니라 비즈니스에도 좋습니다. 지속 가능성에 중점을 둠으로써 산업 전반의 조직은 브랜드 신뢰를 구축하고 고객 충성도를 높이며 직원 만족도를 높일 수 있습니다.
이제 조직의 지속 가능성 진행을 가속화하는 혁신적인 방법을 찾아야 합니다.
다른 지속 가능성 주제 살펴보기
지속 가능성 보고 표준
지속가능성 보고 표준이 조직이 보다 지속가능한 미래의 개발에 기여하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
ESG 데이터 관리
지속 가능성 및 ESG 보고를 위한 온실가스 탄소 회계 및 ESG 데이터 관리의 중요성을 알아보세요.
기업 지속 가능성 보고 지침
CSRD(기업 지속 가능성 보고 지침)가 무엇인지, 왜 중요한지, 보고 요구 사항이 적용되는 대상은 누구인지 알아보세요.
지속 가능성의 AI에 대한 질문과 대답
- 조직은 AI 기반 솔루션을 사용하여 환경에 미치는 영향을 측정, 기록, 보고 및 줄이고 지속 가능성 목표를 더 빠르게 달성할 수 있습니다. 많은 정부와 조직은 AI 기반 솔루션을 사용하여 탄소 배출량, 에너지 및 물 사용량, IT 인프라, 제품 수명 주기, 운영 프로세스 및 공급망의 환경 발자국에 대한 데이터를 포함하여 다양하고 복잡한 데이터 세트를 집계하고 분석하기 시작했습니다. 또한 기업은 AI 기능을 사용하여 에너지 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 더 스마트한 건물과 공간을 구축하고, ESG 노력을 강화합니다.
- 많은 정부와 조직은 지속 가능한 개발 목표를 달성하기 위해 AI 혁신을 사용하고 있으며, 특히 저렴하고 깨끗한 에너지를 보장하고, 기아를 퇴치하기 위해 농업을 개선하고, 인프라 관리를 현대화하는 것과 관련하여 노력하고 있습니다.
- AI 솔루션은 조직이 기후 변화에 대처하기 위한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있지만 기술 자체에는 상당한 에너지가 필요합니다. 그러나 전문가와 연구자들은 이미 AI가 환경에 미치는 영향을 줄여 이 기술이 지구에 전반적으로 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, 모든 주요 클라우드 공급자는 2030년까지 100% 무탄소 에너지로 클라우드 데이터 센터를 운영할 계획을 가지고 있으며, Microsoft는 2025년까지 이 목표를 달성하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
- 지속 가능한 AI 솔루션은 환경에 순 긍정적인 영향을 주는 솔루션입니다. 예를 들어, AI 기반 솔루션을 통해 조직은 자산과 관련된 기후 위험 및 기회를 분석하고 조치를 취할 수 있습니다.
- AI 솔루션은 환경을 저장하는 데 도움이 되는 여러 가지 방법으로 사용할 수 있습니다. AI 기능은 조직이 탄소 발자국을 추적 및 줄이고, 에너지 효율성을 개선하고, 물 사용량을 줄이고, 운영이 환경에 미치는 영향을 줄이고, 건물과 공간을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 의미 있는 변화는 보다 지속 가능한 세계와 미래 세대의 건강과 웰빙에 기여합니다.
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