ארגונים מתמודדים עם דרישות הולכות וגדלות עבור יעדי קיימות לצד שיטות סביבה, חברתיות וממשל (ESG). א סקר Gartner, Inc חשף כי 87 אחוז מהמנהיגים העסקיים מצפים להגדיל את ההשקעה של הארגון שלהם בקיימות במהלך השנים הבאות. פוסט זה משמש כנקודת התחלה לכל מנהל המבקש לנווט בצומת של בינה מלאכותית גנרטיבית (בינה מלאכותית גנרטיבית) ו קיימות. הוא מספק דוגמאות למקרי שימוש ושיטות עבודה מומלצות לשימוש בפוטנציאל של AI גנרטיבי להאצת יוזמות קיימות ו-ESG, כמו גם תובנות לגבי האתגרים התפעוליים העיקריים של AI גנרטיבי לקיימות. מדריך זה יכול לשמש כמפת דרכים לשילוב בינה מלאכותית גנרטיבית ביעילות בתוך אסטרטגיות קיימות תוך הבטחת התאמה ליעדים הארגוניים.
מפת דרכים ל-AI גנרטיבי לקיימות
בסעיפים הבאים, אנו מספקים מפת דרכים לשילוב בינה מלאכותית גנרטיבית ביוזמות קיימות
1. הבן את הפוטנציאל של AI גנרטיבי לקיימות
בינה מלאכותית גנרית יש את הכוח לשנות כל חלק בעסק עם מגוון רחב של יכולות. אלה כוללים את היכולת לנתח כמויות אדירות של נתונים, לזהות דפוסים, לסכם מסמכים, לבצע תרגומים, לתקן שגיאות או לענות על שאלות. ניתן להשתמש ביכולות אלו כדי להוסיף ערך לאורך כל שרשרת הערך של הארגון שלך. איור 1 ממחיש דוגמאות נבחרות למקרי שימוש של בינה מלאכותית גנרטיבית לקיימות לאורך שרשרת הערך.
איור 1: דוגמאות לבינה מלאכותית גנרטיבית למקרי שימוש בקיימות לאורך שרשרת הערך
לפי סקר ארגון ESG של KPMG לשנת 2024, השקעה ביכולות ESG היא עוד עדיפות עליונה עבור מנהלים, שכן ארגונים מתמודדים עם לחץ רגולטורי הולך וגובר לחשוף מידע על השפעות ESG, סיכונים והזדמנויות. בהקשר זה, אתה יכול להשתמש ב-AI גנרטיבי כדי לקדם את יעדי ה-ESG של הארגון שלך.
זרימת העבודה הטיפוסית של ESG מורכבת משלבים מרובים, שכל אחד מהם מציג נקודות כאב ייחודיות. AI Generative מציע פתרונות שיכולים לטפל בנקודות הכאב הללו לאורך התהליך ולתרום למאמצי הקיימות. איור 2 מספק דוגמאות הממחישות כיצד AI גנרטיבי יכול לתמוך בכל שלב של זרימת העבודה של ESG בתוך הארגון שלך. דוגמאות אלו כוללות זירוז ניתוח מגמות שוק, הבטחת ניהול סיכונים מדויקים ועמידה בדרישות, והקלה על איסוף נתונים או יצירת דוחות. שים לב שזרימות העבודה של ESG עשויות להשתנות בין ענפים שונים, בשלות ארגונית ומסגרות חקיקה שונות. גורמים כגון תקנות ספציפיות לתעשייה, גודל החברה ומדיניות אזורית יכולים להשפיע על שלבי זרימת העבודה של ESG. לכן, תעדוף מקרי שימוש על פי הצרכים וההקשר הספציפיים שלך והגדרת תוכנית ברורה למדידת הצלחה חיוניים ליעילות מיטבית.
איור 2: מיפוי יתרונות בינה מלאכותית גנרטיבית לאורך זרימת העבודה של ESG
2. הכר את האתגרים התפעוליים של AI גנרטיבי לקיימות
הבנה והתמודדות נאותה עם האתגרים של הטמעת AI גנרטיבי היא חיונית עבור ארגונים שמטרתם לנצל את הפוטנציאל שלו כדי להתמודד עם יעדי הקיימות של הארגון ויוזמות ESG. האתגרים הללו כוללים איסוף וניהול נתונים באיכות גבוהה, שילוב בינה מלאכותית גנרטיבית במערכות IT קיימות, ניווט בחששות אתיים, מילוי פערי מיומנויות והקמת הארגון להצלחה על ידי הבאת בעלי עניין מרכזיים כגון קצין אבטחת המידע הראשי (CISO) או ראשי קצין כספים (CFO) מוקדם כדי לבנות בצורה אחראית. אתגרים משפטיים הם חוסם עצום למעבר מהוכחת קונספט (POC) לייצור. לכן, חיוני לערב צוותים משפטיים בשלב מוקדם של התהליך כדי לבנות תוך מחשבה על ציות. איור 3 מספק סקירה כללית של האתגרים התפעוליים העיקריים של AI גנרטיבי לקיימות.
איור 3: אתגרים תפעוליים של AI גנרטיבי לקיימות
3. הגדר את יסודות הנתונים הנכונים
כמנכ"ל שמטרתו להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי להשיג יעדי קיימות, זכור זאת הנתונים הם המבדיל שלך. חברות שאין להן גישה מוכנה לנתונים באיכות גבוהה לא יוכלו להתאים אישית מודלים של בינה מלאכותית עם הנתונים שלהן, ובכך להחמיץ את מימוש פוטנציאל ההרחבה של בינה מלאכותית גנרטיבית וליצור יתרון תחרותי. השקיעו ברכישה מגוון ואיכותי מערכי נתונים כדי להעשיר ולהאיץ את יוזמות ה-ESG שלך. אתה יכול להשתמש במשאבים כגון יוזמת נתוני קיימות של אמזון או חילופי נתונים AWS כדי לפשט ולזרז את הרכישה והניתוח של מערכי נתונים מקיפים. לצד רכישת נתונים חיצונית, תעדוף ניהול נתונים פנימי כדי למקסם את הפוטנציאל של AI יצירתי והשתמש ביכולותיו בניתוח הנתונים הארגוניים שלך וחשיפת תובנות חדשות.
מנקודת מבט מבצעית, אתה יכול לחבק אופציות של מודל בסיס (FMOps) ו אופציות של מודל שפה גדול (LLMOps) כדי לוודא שמאמצי הקיימות שלך מונחי נתונים וניתנים להרחבה. זה כרוך בתיעוד שושלת נתונים, ניהול גרסאות נתונים, אוטומציה של עיבוד נתונים וניטור עלויות ניהול נתונים.
4. זיהוי הזדמנויות בעלות השפעה גבוהה
אתה יכול להשתמש עקרון העבודה לאחור של אמזון כדי לאתר הזדמנויות באסטרטגיית הקיימות שלך שבהן AI גנרטיבי יכול להשפיע משמעותית. תעדוף פרויקטים המבטיחים שיפורים מיידיים בתחומים מרכזיים בארגון שלך. בעוד ESG נותר היבט מרכזי של קיימות, ניצול מומחיות ספציפית לתעשייה על פני מגזרים כגון אנרגיה, שרשרת אספקה, ו ייצור, תחבורה או חקלאות יכול לחשוף בינה מלאכותית גנרטיבית למקרי שימוש בקיימות המותאמים ליישומים של העסק שלך. יתרה מכך, בחינת דרכים חלופיות, כגון שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית לשיפור מחקר ופיתוח, מתן שירות עצמי ללקוח, אופטימיזציה של שימוש באנרגיה בבניינים או האטת כריתת היערות, יכול גם לספק הזדמנויות משפיעות לחדשנות בת קיימא.
5. השתמש בכלים הנכונים
אי שימוש בכלים המתאימים יכול להוסיף מורכבות, לפגוע באבטחה ולהפחית את האפקטיביות בשימוש ב-AI גנרטיבי לקיימות. הכלי הנכון אמור להציע לך בחירה וגמישות ולאפשר לך להתאים את הפתרונות שלך לצרכים ולדרישות ספציפיות.
איור 4 ממחיש את מחסנית AI מחוללת של AWS החל משנת 2023, שמציעה סט של יכולות המקיפות בחירה, רוחב ועומק על פני כל השכבות. יתרה מכך, הוא בנוי על גישה של נתונים-ראשון, המבטיחה שכל היבט של ההיצע שלו מתוכנן מתוך מחשבה על אבטחה ופרטיות.
דוגמאות לכלים שבהם תוכל להשתמש כדי לקדם יוזמות קיימות הן:
סלע אמזון - שירות מנוהל במלואו המספק גישה ל-FM בעלי ביצועים גבוהים מחברות בינה מלאכותית מובילות באמצעות API אחד, המאפשר לך לבחור את המודל המתאים למקרי השימוש שלך בקיימות.
AWS Trainium2 – נבנה ייעודי לאימון ביצועים גבוהים של FM ו-LLMs, Trainium2 מספק עד פי 2 יעילות אנרגטית טובה יותר (ביצועים/וואט) בהשוואה לשבבי Trainium מהדור הראשון.
מבוסס על Inferentia2 מקרים של אמזון EC2 Inf2 - מקרים אלו מציעים עד 50 אחוז ביצועים/וואט טובים יותר בהשוואה ענן מחשוב אלסטי של אמזון (אמזון EC2) מקרים. מופעי Inf2, שנבנו ייעודיים לטיפול במודלים של למידה עמוקה בקנה מידה, הם הכרחיים לפריסת מודלים גדולים במיוחד תוך עמידה ביעדי קיימות באמצעות יעילות אנרגטית משופרת.
איור 4: מחסנית AI מחוללת של AWS
6. השתמש בגישה הנכונה
בינה מלאכותית גנרטיבית אינה פתרון אחד שמתאים לכולם. התאמת הגישה שלך על ידי בחירה באסטרטגיית האופטימיזציה והאופטימיזציה הנכונה היא חיונית למיצוי השפעתה על יוזמות קיימות. איור 5 מציע סקירה כללית על אופני בינה מלאכותית ואסטרטגיות אופטימיזציה, כולל הנדסה מהירה, אחזור דור מוגבר, ו כוונון עדין או המשך אימון מקדים.
איור 5: שיטות AI גנרטיביות
בנוסף, איור 6 מתאר את אסטרטגיות האופטימיזציה העיקריות של AI, כולל הנדסה מהירה, אחזור דור מוגבר, ו כוונון עדין או המשך אימון מקדים.
איור 6: אסטרטגיות אופטימיזציה של AI גנרטיבי
7. פשט את הפיתוח של היישומים שלך באמצעות סוכני AI גנרטיביים
סוכני AI גנרטיביים מציעים הזדמנות ייחודית להניע יוזמות קיימות קדימה עם היכולות המתקדמות שלהן של אוטומציה של מגוון רחב של משימות שגרתיות וחוזרות על עצמן, כגון הזנת נתונים, פניות לתמיכת לקוחות ויצירת תוכן. יתר על כן, הם יכולים לתזמר זרימות עבודה מורכבות מרובות שלבים על ידי פירוק משימות לשלבים קטנים יותר ניתנים לניהול, תיאום פעולות שונות והבטחת ביצוע יעיל של תהליכים בתוך הארגון שלך. לדוגמה, אתה יכול להשתמש סוכנים עבור Amazon Bedrock כדי להגדיר סוכן שמנטר ומנתח את דפוסי השימוש באנרגיה בכל הפעילות שלך ומזהה הזדמנויות לחיסכון באנרגיה. לחלופין, אתה יכול ליצור סוכן מיוחד המפקח על עמידה בתקנות הקיימות בזמן אמת.
8. בניית מנגנוני משוב חזקים להערכה
נצל את היתרונות של תובנות משוב לשיפורים אסטרטגיים, בין אם התאמת מודלים של בינה מלאכותית או הגדרה מחדש של יעדים כדי להבטיח זריזות והתאמה עם אתגרי הקיימות. שקול את ההנחיות הבאות:
הטמעת ניטור בזמן אמת - הגדר מערכות ניטור למעקב אחר ביצועי בינה מלאכותית מול מדדי קיימות, תוך התמקדות ביעילות והשפעה סביבתית. צור צינור מדדים לספק תובנות לגבי תרומות הקיימות של יוזמות הבינה המלאכותית שלך.
מעורבים בעלי עניין להערכת אנושיים - לסמוך על אודיטינג אנושי בלולאה ולאסוף באופן קבוע משוב מצוותים פנימיים, לקוחות ושותפים כדי לאמוד את ההשפעה של תהליכים מונעי בינה מלאכותית על מדדי הקיימות של הארגון. זה משפר את השקיפות ומקדם אמון במחויבות שלך לקיימות.
השתמש בבדיקות אוטומטיות לשיפור מתמיד - עם כלים כגון RAGAS ו LangSmith, אתה יכול להשתמש בהערכה מבוססת LLM כדי לזהות ולתקן אי דיוקים או הזיות, ולאפשר אופטימיזציה מהירה של מודלים של AI מחוללים בהתאם ליעדי הקיימות.
9. למדוד השפעה ולמקסם את החזר ה-ROI מ-AI גנרטיבי לקיימות
קבע מדדי ביצועי מפתח ברורים (KPI) אשר לוכדים את ההשפעה הסביבתית, כגון הפחתת טביעת רגל פחמנית, לצד יתרונות כלכליים, כגון חיסכון בעלויות או גמישות עסקית משופרת. מיקוד כפול זה מבטיח שההשקעות שלך לא רק תורמות לתוכניות המתמקדות בקיימות סביבתית, אלא גם מחזקת את התפיסה העסקית לקיימות תוך שהיא מעצימה אותך להניע חדשנות ויתרון תחרותי בפרקטיקות ברות קיימא. שתף סיפורי הצלחה פנימית וחיצונית כדי לעורר השראה באחרים ולהפגין את המחויבות של הארגון שלך למנהיגות קיימות.
10. צמצם למינימום את השימוש במשאבים לאורך מחזור החיים של AI הגנרטיבי
במקרים מסוימים, AI גנרטיבי עצמו עשוי להיות בעל עלות אנרגיה גבוהה. כדי להשיג השפעה מקסימלית, שקול את ההחלפה בין היתרונות של שימוש בבינה מלאכותית ליוזמות קיימות לבין היעילות האנרגטית של הטכנולוגיה עצמה. הקפד להשיג הבנה מעמיקה של מחזור החיים של AI הגנרטיבי האיטרטיבי ו לייעל כל שלב לקיימות סביבתית. בדרך כלל, המסע אל AI גנרטיבי מתחיל בזיהוי דרישות יישום ספציפיות. משם, יש לך אפשרות לאמן את הדגם שלך מאפס או להשתמש בדגם קיים. ברוב המקרים עדיפה בחירה בדגם קיים והתאמה אישית שלו. ביצוע שלב זה והערכה יסודית של המערכת שלך חיוני לפני הפריסה. לבסוף, ניטור רציף מאפשר חידוד והתאמות מתמשכים. לאורך מחזור החיים הזה, יישום מסגרת ארכיטקטורה של AWS שיטות עבודה מומלצות מומלצות. עיין באיור 7 לסקירה כללית של מחזור החיים של AI הגנרטיבי.
איור 7: מחזור החיים של AI הגנרטיבי
11. ניהול סיכונים ויישום באחריות
בעוד שבינה מלאכותית גנרטיבית טומנת בחובה הבטחה משמעותית לעבודה לקראת יעדי הקיימות של הארגון שלך, היא גם מהווה האתגרים כגון רעילות והזיות. יצירת האיזון הנכון בין חדשנות ושימוש אחראי בבינה מלאכותית מחוללת היא בסיסית להפחתת סיכונים ולאפשר חדשנות בינה מלאכותית אחראית. יתרה זו חייבת לקחת בחשבון את הערכת סיכון במונחים של מספר גורמים כגון איכות, גילויים או דיווח. כדי להשיג זאת, אימוץ ספציפי כלים ויכולות ועבודה עם מומחי צוות האבטחה שלך כדי לאמץ שיטות עבודה מומלצות לביטחון זה הכרחי. קנה מידה של AI גנרטיבי בצורה בטוחה ומאובטחת דורש הצבת מעקות בטיחות המותאמים אישית למקרי השימוש שלך ומתואמים למדיניות AI אחראית.
12. השקיעו בחינוך והכשרת הצוותים שלכם
עדכן את הצוות שלך באופן מתמיד והעצים אותם עם הכישורים הנכונים לחדש ולתרום באופן פעיל להשגת יעדי הקיימות של הארגון שלך. זיהוי משאבים רלוונטיים עבור קיימות ו AI ייצור כדי להבטיח שהצוותים שלך יישארו מעודכנים במיומנויות החיוניות הנדרשות בשני התחומים.
סיכום
בפוסט זה, סיפקנו מדריך למנהלים לשלב בינה מלאכותית גנרטיבית באסטרטגיות הקיימות שלהם, תוך התמקדות הן ביעדי הקיימות והן ביעדי ESG. אימוץ הבינה המלאכותית הגנרטיבית במאמצי קיימות אינה קשורה רק לחדשנות טכנולוגית. מדובר בטיפוח תרבות של אחריות, חדשנות ושיפור מתמיד. על ידי תעדוף נתונים באיכות גבוהה, זיהוי הזדמנויות משפיעות וטיפוח מעורבות של בעלי עניין, חברות יכולות לרתום את הכוח הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית מחוללת כדי לא רק להשיג אלא לעלות על יעדי הקיימות שלהן.
איך AWS יכולה לעזור?
לחקור את ספריית פתרונות AWS לגלות דרכים לבנות פתרונות קיימות ב-AWS.
השמיים AWS Generative AI Innovation Center יכול לסייע לך בתהליך עם הדרכה מקצועית בנושא רעיונות, זיהוי מקרה שימוש אסטרטגי, ביצוע והרחבה לייצור.
למידע נוסף על האופן שבו אמזון משתמשת בבינה מלאכותית כדי להגיע אלינו משכון אקלים מחויבות של נטו אפס פחמן עד 2040, חקור את 7 דרכים שבהן AI עוזרת לאמזון לבנות עתיד ועסק בר קיימא יותר.
על הכותבים
ד"ר וואפה בקאלי הוא מדען נתונים ב-AWS. כמומחה בינה מלאכותית, Wafae מונעת מהמשימה להעצים לקוחות בפתרון האתגרים העסקיים שלהם באמצעות שימוש בטכניקות בינה מלאכותית, מה שמבטיח שהם עושים זאת ביעילות ובקיימות מקסימלית.
ד"ר מהדי נורי הוא מדען בכיר ב-AWS Generative AI Innovation Center. עם תשוקה לגשר בין טכנולוגיה וחדשנות בתחום הקיימות, הוא מסייע ללקוחות AWS לנצל את הפוטנציאל של AI Generative, להפוך אתגרים פוטנציאליים להזדמנויות לניסויים מהירים וחדשנות. על ידי התמקדות בשימושים מדורגים, מדידים ובעלי השפעה של טכנולוגיות AI מתקדמות וייעול הדרך לייצור, הוא עוזר ללקוחות להשיג את יעדי הקיימות שלהם.
רהול סרין הוא ה-GM לפתרונות קיימות ו-GTM ב-AWS. ל-Rahul צוות של אנשים בעלי ביצועים גבוהים המורכב מאסטרטגי קיימות, מומחי GTM ואדריכלי טכנולוגיה כדי ליצור תוצאות עסקיות נהדרות עבור יעדי הקיימות של הלקוח (הכל ממעקב אחר פליטת פחמן, אריזה ותפעול בר קיימא, כלכלה מעגלית ועד אנרגיה מתחדשת). הצוות של Rahul מספק מומחיות טכנית (ML, GenAI, IoT) כדי לפתור מקרי שימוש בקיימות
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/the-executives-guide-to-generative-ai-for-sustainability/
