KI-Agenten für eine nachhaltigere Welt: Erkenntnisse aus der Datenwissenschaft

Da die politische Unterstützung für Nachhaltigkeit abnimmt, ist der Bedarf an langfristig nachhaltigen Praktiken größer denn je. KI-Agenten können in diesem Bereich eine entscheidende Rolle spielen.

Wie können wir durch leistungsstarke KI erweiterte Analysen nutzen, um Unternehmen bei ihrer grünen Transformation zu unterstützen?

Seit Jahren liegt der Schwerpunkt meines Blogs auf der Verwendung von Methoden und Tools der Lieferkettenanalyse zur Lösung spezifischer Probleme. Angesichts der wachsenden Bedeutung der Nachhaltigkeit konzentrieren wir uns nun auf die Integration dieser Tools, um Umweltziele zu erreichen.

في LogiGreen, das von mir gegründete Startup, setzt diese Analyselösungen ein, um Einzelhändlern, Herstellern und Logistikunternehmen dabei zu helfen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Wir nutzen Tools wie Vorhersagemodelle und Routenoptimierung, um die Emissionen zu reduzieren.

In diesem Artikel zeige ich, wie wir diese vorhandenen Lösungen mithilfe von KI-Agenten verbessern können. Wir werden untersuchen, wie KI unsere Analysefähigkeiten verbessern kann, um Nachhaltigkeitsziele schneller und effektiver zu erreichen.

Ziel ist es, die Umsetzung von Initiativen zu erleichtern und zu beschleunigen. Nachhaltigkeit Über die Lieferketten von Unternehmen hinweg. Durch die Integration von KI können wir Prozesse automatisieren und Verbesserungsmöglichkeiten proaktiv erkennen.

 

Hindernisse für die grüne Transformation von Unternehmen

Da der politische und finanzielle Druck immer mehr von der Nachhaltigkeit abweicht, ist es dringender denn je, den Übergang zur Ökologie zu erleichtern und zugänglicher zu machen.

Letzte Woche habe ich an einer Konferenz teilgenommen. Jetzt ändern Global, in meiner Heimatstadt Paris.

Diese Konferenz brachte Innovatoren, Unternehmer und Entscheidungsträger zusammen, die sich trotz der schwierigen Rahmenbedingungen für den Aufbau einer besseren Zukunft einsetzen.

Es war eine hervorragende Gelegenheit, einige meiner Leser zu treffen und mit Führungskräften in Kontakt zu treten, die den Wandel in verschiedenen Branchen vorantreiben.

Aus diesen Diskussionen ging eine klare Botschaft hervor.

Unternehmen stehen bei der Umsetzung einer nachhaltigen Transformation vor drei großen Hürden:

• Mangelnde Transparenz der Betriebsabläufe,
• Die Komplexität der Anforderungen an die Nachhaltigkeitsberichterstattung,
• Die Herausforderung, Initiativen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu entwerfen und umzusetzen.

In den folgenden Abschnitten werde ich untersuchen, wie wir Agentische KI Um zwei dieser großen Hindernisse zu überwinden:

• Verbessern Sie die Berichterstattung, um die Vorschriften einzuhalten
• Beschleunigte Entwicklung und Umsetzung nachhaltiger Initiativen

 

Lösen von Berichtsherausforderungen mit KI-Agenten

Der erste Schritt in jeder Nachhaltigkeits-Roadmap ist der Aufbau einer Berichtsgrundlage. Der Aufbau dieser Grundlage ist von entscheidender Bedeutung, um die Genauigkeit und Zugänglichkeit der Daten sicherzustellen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Unternehmen sollten ihren aktuellen ökologischen Fußabdruck messen und veröffentlichen, bevor sie Maßnahmen ergreifen.

Ein ESG-Bericht beschreibt beispielsweise die Umweltleistung eines Unternehmens. (E)und seine soziale Verantwortung (S)und die Stärke seiner Governance-Strukturen. (G). Der ESG-Bericht ist ein wichtiges Instrument zur Bewertung der Leistung von Unternehmen in den Bereichen Umwelt, Soziales und Unternehmensführung.

Beginnen wir mit der Behandlung des Problems der Datenaufbereitung.

 

Problem 1: Datenerfassung und -verarbeitung

Viele Unternehmen stehen von Anfang an vor großen Herausforderungen, angefangen mit: Datensammlung, was eine grundlegende Herausforderung bei Projekten zur Produktlebenszyklusanalyse darstellt.

In einem früheren Artikel habe ich das Konzept der  Ökobilanz oder (LCA) – eine Methode zur Bewertung der Umweltauswirkungen eines Produkts von der Rohstoffgewinnung bis zu seiner Entsorgung.

Dies erfordert eine komplexe Datenpipeline, um eine Verbindung zu mehreren Systemen herzustellen, Rohdaten zu extrahieren, zu verarbeiten und in einem Data Warehouse zu speichern. Dazu gehört die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine genaue Analyse zu gewährleisten.

Diese Pipelines werden verwendet, um Berichte zu erstellen und Analyse- und Geschäftsteams konsistente Datenquellen bereitzustellen, wodurch fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer Erkenntnisse ermöglicht werden.

 

Wie können wir nicht-technischen Teams helfen, sich in dieser komplexen Umgebung zurechtzufinden?

في LogiGreenWir untersuchen die Verwendung eines KI-Agenten für Text-to-SQL-Anwendungen, der als Text-to-SQL-KI-Agent bezeichnet wird.

Der große Mehrwert besteht darin, dass Betriebs- und Geschäftsteams bei der Erstellung maßgeschneiderter Lösungen nicht mehr auf Analyseexperten angewiesen sind. Dies reduziert die Abhängigkeit von Datenanalysten und verbessert die Effizienz.

Als Supply-Chain-Ingenieur verstehe ich die Frustration von Betriebsleitern, die Support-Tickets erstellen müssen, nur um Daten zu extrahieren oder eine neue Kennzahl zu berechnen.

Mithilfe dieses KI-Agenten bieten wir allen Benutzern ein Analytics-as-a-Service-Erlebnis und ermöglichen ihnen, ihre Anfragen in einfachem Englisch zu formulieren. Dies ermöglicht einen schnelleren und einfacheren Zugriff auf Dateneinblicke.

Beispielsweise helfen wir Berichtsteams dabei, spezifische Eingabeaufforderungen zu erstellen, um Daten aus mehreren Tabellen zu sammeln und in einen Bericht einzuspeisen. Dies beschleunigt den Berichtsprozess und reduziert den manuellen Aufwand.

 

„Erstellen Sie bitte eine Tabelle, die den gesamten Kohlendioxidausstoß (CO₂) pro Tag für alle Lieferungen aus Lager XXX zeigt.“

 

Problem 2: Berichtsformatierung

Auch nach der Datenerfassung stehen Unternehmen vor einer weiteren Herausforderung: Erstellen Sie den Bericht in den erforderlichen Formaten.

In Europa bietet es Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung von Unternehmen (CSRD) Ein neuer Rahmen für Unternehmen zur Offenlegung ihrer Auswirkungen auf Umwelt, Gesellschaft und Unternehmensführung.

Gemäß der CSRD-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung müssen Unternehmen strukturierte Berichte in einem Format vorlegen XHTML.

Dieses Dokument, unterstützt durch Ratings, erfordert Nachhaltigkeit Im Detail kann der Prozess sehr technisch und fehleranfällig sein, insbesondere für Unternehmen mit geringer Datenreife.

Daher haben wir mit der Verwendung eines KI-Agenten experimentiert, der den Bericht automatisch überprüft und eine Zusammenfassung für nicht-technische Benutzer bereitstellt.

 

Wie es funktioniert?

Benutzer übermitteln ihre Berichte per E-Mail.

Endpoint lädt die angehängte Datei automatisch herunter und überprüft Inhalt und Formatierung auf Fehler oder fehlende Werte. Dieser Prozess gewährleistet eine sorgfältige Prüfung der Daten.

Die Ergebnisse werden dann an einen KI-Agenten gesendet, der eine klare Auditzusammenfassung auf Englisch erstellt. Der Agent verwendet fortschrittliche Algorithmen, um Daten effizient zu analysieren und zusammenzufassen.

Der Agent sendet einen Bericht an den Absender zurück..

Wir haben einen vollautomatischen Service zur Prüfung von Berichten entwickelt, die von Nachhaltigkeitsberatern erstellt werden. (Unser Kunde ist ein Beratungsunternehmen) Die jeder ohne technische Kenntnisse nutzen kann. Dieser Service spart Zeit und Aufwand und gewährleistet genaue Berichte.

 

Sind Sie an der Implementierung einer ähnlichen Lösung interessiert?

Ich habe dieses Projekt mit der n8n-Plattform ohne Code erstellt.

Die veröffentlichungsfertige Vorlage finden Sie unter Mein Content-Creator-Profil auf n8n.

Nachdem wir uns nun mit Berichtslösungen befasst haben, können wir uns dem Kern der grünen Transformation zuwenden: Entwerfen und implementieren Sie nachhaltige Initiativen.

Effektive KI für Supply Chain Analytics-Produkte

Analytikprodukte für Nachhaltigkeit

In den letzten zwei Jahren habe ich mich auf die Entwicklung von Analyseprodukten konzentriert, darunter Webanwendungen, APIs und automatisierte Workflows. Zu meinen Erfahrungen gehört die Entwicklung fortschrittlicher Analyselösungen zur Unterstützung von Unternehmensinitiativen zur ökologischen und sozialen Nachhaltigkeit, wobei der Schwerpunkt auf der Messung der Umweltauswirkungen und der Verbesserung der Ressourceneffizienz liegt.

 

Was ist die Nachhaltigkeits-Roadmap?

Meiner Erfahrung nach beginnt dieser Prozess oft mit einem Anstoß durch die obere Führungsebene.

Beispielsweise könnte die Geschäftsleitung die Lieferkettenabteilung bitten, die Kohlendioxid-Emissionen (CO₂) des Unternehmens für das Basisjahr 2021 zu messen.

Ich war verantwortlich für die Schätzung Scope-3-Emissionen Für die Vertriebskette.

Aus diesem Grund habe ich die im oben verlinkten Artikel vorgestellte Methodik angewendet.

Sobald die Basislinie bestimmt ist, Reduktionsziel Mit einer klaren Frist.

Beispielsweise könnte sich Ihr Management dazu verpflichten, bis 30 eine Reduzierung um 2030 % zu erreichen.

Die Rolle der Lieferkettenabteilung besteht dann darin, Initiativen zur Reduzierung der Kohlendioxidemissionen zu entwerfen und umzusetzen.

Im obigen Beispiel erreicht das Unternehmen durch Initiativen in den Bereichen Fertigung, Logistik, Einzelhandel und CO30-Kompensation bis zum Jahr N eine Reduzierung um XNUMX %.

Um diesen Weg zu unterstützen, entwickeln wir analytische Produkte, die die Auswirkungen verschiedener Initiativen simulieren und Teams dabei helfen, optimale Nachhaltigkeitsstrategien zu entwickeln.

Bisher lagen die Produkte in Form von Webanwendungen mit einer Benutzeroberfläche und einem Backend vor, die mit ihren eigenen Datenquellen verbunden waren.

Jedes Modul bietet wichtige Erkenntnisse zur Unterstützung operativer Entscheidungen.

 

„Aufgrund der Ergebnisse können wir durch die Verlagerung unserer Fabrik von Brasilien in die USA eine Reduzierung der Kohlendioxid-Emissionen (CO₂) um 32 % erreichen.“

Für ein Publikum, das mit Datenanalyse nicht vertraut ist, kann die Interaktion mit diesen Anwendungen jedoch etwas verwirrend sein. Um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien der Datenanalyse erforderlich, was für Laien eine Herausforderung darstellen kann.

 

Wie können wir KI-Agenten nutzen, um diese Benutzer besser zu unterstützen? Wie können KI-Agenten dazu beitragen, das Benutzererlebnis zu verbessern und innovative Lösungen bereitzustellen?

 

Effektive KI für Analyseprodukte

Wir entwickeln diese Lösungen jetzt weiter, indem wir autonome KI-Agenten einbeziehen, die über API-Endpunkte direkt mit Analysemodellen und -tools interagieren.

Diese Agenten sind konzipiert Anleitung für nicht-technische Benutzer Beginnen Sie während der gesamten Reise mit einer einfachen Frage:

„Wie kann ich den Kohlendioxidausstoß (CO₂) meines Transportnetzes reduzieren?“

Der KI-Agent übernimmt dann die Verantwortung für:

• Richtige Abfragen formulieren,
• Kontaktverbesserungsmodelle,
• Interpretation der Ergebnisse,
• Und geben Sie umsetzbare Empfehlungen.

Der Benutzer muss nicht verstehen, wie das Backend funktioniert.
Sie erhalten direkte, geschäftsorientierte Ergebnisse wie:

„Setzen Sie die Lösung XXX mit einem Investitionsbudget von YYY Euro um, um eine CO2-Emissionsreduzierung von ZZZ Tonnen CO2-Äquivalent zu erreichen.“

Durch die Kombination von Optimierungsmodellen, APIs und KI-gestützter Anleitung bieten wir ein umfassendes Analytics-as-a-Service-Erlebnis.

Unser Ziel ist es, Nachhaltigkeitsanalysen allen Teams zugänglich zu machen, nicht nur technischen Experten.

Fazit und abschließende Schlussfolgerungen

 

Verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz

Zum Schluss noch ein Wort zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks der von uns entwickelten Lösungen.

Wir sind uns der Umweltauswirkungen der Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) voll bewusst.

Der Kern unserer Produkte basiert weiterhin auf deterministische Optimierungsmodelle، sorgfältig von uns entworfen. Diese Modelle gewährleisten eine hohe Energie- und Ressourceneffizienz.

Große Sprachmodelle (LLMS) werden nur dann eingesetzt, wenn sie einen echten Mehrwert bieten, vor allem um die Benutzerinteraktion zu vereinfachen oder nicht kritische Aufgaben zu automatisieren. Dies steht im Einklang mit den Best Practices für Nachhaltigkeit in der KI.

Dies ermöglicht uns:

• Sorgen Sie für Langlebigkeit und ZuverlässigkeitBei gleichen Eingaben erhalten Benutzer durchgängig die gleichen Ausgaben, wodurch das für reine KI-Modelle typische Zufallsverhalten vermieden wird.
• Reduzieren Sie den Energieverbrauch: Indem wir die Anzahl der in unseren API-Aufrufen verwendeten Token reduzieren und jeden Aufruf optimieren, um so effizient wie möglich zu sein.

Kurz gesagt: Wir engagieren uns für die Entwicklung von Lösungen, die von Natur aus nachhaltig sind. Unser Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit der KI mit der Verantwortung für die Umwelt in Einklang zu bringen.

 

KI-Agenten verändern die Spielregeln in der Lieferkettenanalyse.

Für mich sind KI-Agenten zu mächtigen Verbündeten geworden, die unseren Kunden dabei helfen, ihre Nachhaltigkeits-Roadmaps zu beschleunigen. Der Einsatz von KI-Agenten in der Supply-Chain-Analyse stellt einen echten Paradigmenwechsel dar.

Da ich mit einer nicht-technischen Zielgruppe interagiere, stellt dies einen Wettbewerbsvorteil dar und ermöglicht es mir, Analytics-as-a-Service-Lösungen bereitzustellen, die operative Teams unterstützen. Diese KI-gestützten Lösungen liefern auf vereinfachte Weise wertvolle Erkenntnisse.

Dies vereinfacht eine der größten Hürden, vor denen Unternehmen beim Beginn ihrer grünen Transformation stehen, da das Verständnis komplexer Daten mit diesen Tools viel einfacher wird.

Über Visionen in einfacher Sprache kommunizieren Und Führen Sie Benutzer durch ihre Reise, KI-Agenten helfen Überbrückung der Lücke zwischen datengesteuerten Lösungen und operativer Umsetzung. Dies gewährleistet eine breitere Akzeptanz nachhaltiger Lösungen.