AI oblikuje zelene tehnologije u profitabilna i brzo isplativa poslovna rešenja

U Evropi i mnogim drugim delovima sveta, ekološka regulativa sve više dobija na značaju. Inicijative, usmerene na smanjenje emisija, racionalno korišćenje vode i energije, smanjenje nivoa otpada i prelazak na obnovljive izvore, odavno su prestale da budu predmet javnih rasprava i pretvorile su se u konkretne zahteve za biznis. Evropski cilj postizanja karbonske neutralnosti do 2050. godine jasno pokazuje koliko strogo regulatorna tela prate ispunjavanje novih normi. Međutim, uprkos pooštravanju kontrole, mnoge kompanije i dalje sa oprezom pristupaju velikim ulaganjima u zelene tehnologije, jer značajan deo ekoloških projekata ima dugi rok otplate – do 5-10 godina. Kao rezultat toga, preduzeća su posebno zainteresovana za pronalaženje rešenja koja ne samo da zadovoljavaju ekološku agendu, već i donose opipljivu ekonomsku korist u kratkim rokovima.

Takva drastična promena poslovnih prioriteta pod uticajem ekološke agende zahteva od kompanija nove pristupe organizaciji aktivnosti. Mnoga preduzeća se oslanjaju na kombinaciju inženjerskih i digitalnih tehnologija koje omogućavaju značajnu optimizaciju operativnih procesa i istovremeno smanjenje štetnog uticaja na životnu sredinu. Ova dvostruka korist postaje posebno privlačna u kapitalno intenzivnim sektorima kao što su transport i logistika, proizvodni pogoni, rudarstvo, energetski sistemi, telekomunikacije i data centri. U ovim oblastima, svaka optimizacija u upravljanju resursima, infrastrukturom i osobljem skalira se na velike obime, što omogućava postizanje efekta do 30% uštede troškova i do 25% smanjenja emisija CO₂. Međutim, i u manje kapitalno intenzivnim segmentima, orijentisanim na pružanje usluga, digitalna rešenja mogu biti temelj za povećanje efikasnosti. Platforme kao servisi, online trgovina i finansijske kompanije već dugo koriste alate poput big data i mašinskog učenja za personalizaciju ponuda, upravljanje rizicima i smanjenje neproduktivnih operacija. Danas, ovim poslovnim zadacima se dodaju ekološki aspekti, prisiljavajući firme da grade odgovornije lance snabdevanja, uvode sisteme kontrole emisija i smanjuju ukupnu potrošnju energije, što može dovesti do smanjenja operativnih troškova za 15-20% i smanjenja ekološkog otiska za 10-15%.

Teme za vas

Kombinacija inženjerskih i digitalnih pristupa stvara čitav sloj "hibridnih" rešenja koja istovremeno poboljšavaju ekonomske pokazatelje i smanjuju ekološki otisak. Na primer, napredni sistemi za optimizaciju logističke mreže omogućavaju kompanijama da preispitaju raspored skladišnih objekata, transportne rute i rasporede otpreme tako da se ukupni troškovi logistike smanje za 20%, a ukupna kilometraža teretnog transporta za 15%. U ovakvim situacijama pobednici su i finansije i životna sredina: kompanija troši manje sredstava na održavanje i gorivo, a štetne emisije u atmosferu značajno opadaju. Slično tome, na taktičkom i operativnom nivou, sistemi za planiranje transporta zasnovani na algoritmima veštačke inteligencije omogućavaju konsolidaciju tereta, izbegavanje "praznih" vožnji i uzimanje u obzir faktora kao što su doba dana, saobraćajne gužve i vremenski uslovi, što može dovesti do smanjenja emisija CO₂ za 10-20% i smanjenja troškova transporta za 15-25%. Kao rezultat toga, tačnost isporuka raste, klijenti dobijaju porudžbine brže, a ukupni broj vozila na putevima se smanjuje.

Drugi primer su HVAC sistemi, kombinovani sa inteligentnim modulima kontrole, koji u realnom vremenu regulišu temperaturu, vlažnost i ventilaciju na proizvodnim objektima ili u kancelarijama. Kada senzori detektuju smanjenje potrebe za grejanjem, klimatizacijom ili dovodom svežeg vazduha, softver automatski smanjuje odgovarajuće parametre. To dovodi do značajnog smanjenja potrošnje električne energije za 20-30% i, posledično, smanjenja troškova. Ekološka korist je očigledna: što manje energije se troši nepotrebno, to su emisije gasova staklene bašte niže, posebno ako se potrošnja delimično kompenzuje obnovljivim izvorima. Dodatno, ovakvi sistemi mogu smanjiti potrošnju energije u zgradama sa kancelarijskim opterećenjem za 15-25%, što značajno utiče na ukupni karbonski otisak kompanije.

Slična rešenja mogu uključivati ne samo lokalne modernizacije, kao što su instalacija novih merača ili senzora, već i sistemske promene koristeći multi-agent arhitekturu veštačke inteligencije. Multi-agent pristup podrazumeva da kompanija poseduje čitav "roj" autonomnih softverskih agenata, specijalizovanih za različite zadatke: neki prate logistiku i snabdevanje, drugi upravljaju proizvodnim linijama, treći računaju karbonski otisak, a četvrti analiziraju energetsko tržište i predviđaju vršne opterećenja. Svaki od agenata može imati svoj skup algoritama, izvore podataka i ciljeve, ali svi su povezani zajedničkom platformom za razmenu informacija, donošenje koordinisanih odluka i usklađivanje resursa. To omogućava preduzeću da reaguje na promene uslova gotovo u realnom vremenu i fleksibilnije podešava procese, što može dovesti do povećanja ukupne operativne efikasnosti za 20-30% i smanjenja ekološkog uticaja za 15-25%.

Zahvaljujući napretku velikih jezičkih modela (LLM) kao što su GPT ili PaLM, slični multi-agent sistemi stiču novi nivo "inteligencije". Sada agenti mogu mnogo bolje da razumeju dokumente na prirodnom jeziku, analiziraju regulative, pišu razumljive izveštaje za vrh menadžmenta i čak učestvuju u pregovorima. Na primer, ako fabrika prelazi na čistiju proizvodnu tehnologiju, jedan agent može u realnom vremenu čitati podatke sa senzora i predviđati promene emisija CO₂, drugi može proveravati interne politike kompanije i zakonske zahteve za maksimalne količine emisija, dok treći može pripremati upravljačke izveštaje za odbor direktora i, po potrebi, automatski formirati zahteve za kupovinu emisijskih kvota. Pri tome svi oni mogu brzo razmenjivati informacije i optimizovati ukupni rezultat, što može dovesti do smanjenja rizika od neusklađenosti sa ekološkim normama i poboljšanja kontrole nad finansijskim troškovima za modernizaciju i kupovinu kvota.

Ovakva rešenja postaju sve pristupačnija zahvaljujući razvoju Cloud-a i modelima plaćanja "po potrošnji", što olakšava pristup potrebnim računarskim kapacitetima. Otvorene platforme veštačke inteligencije omogućavaju kompanijama da brže kreiraju prototipove rešenja, smanjujući rokove otplate na 2-3 godine. To čini uvođenje multi-agent sistema sa LLM još privlačnijim, jer kompanije mogu istovremeno rešavati ekonomske i ekološke zadatke. Brza otplata i značajan ekonomski efekat uveravaju top menadžere i akcionare u opravdanost ulaganja, omogućavajući kompanijama da dobiju stratešku prednost na tržištu. Kao rezultat, preduzeća koja prva počnu da implementiraju slična rešenja mogu očekivati povećanje marže za 10-15% i smanjenje ekološkog uticaja za 20-30%, što jača njihove pozicije u uslovima pooštrenog regulisanja i povećane konkurencije.

Međutim, uprkos svim prednostima multi-agent i hibridnih tehnologija, njihova masovna implementacija nosi sa sobom niz izazova. Prvo, potreban je sveobuhvatan program transformacije koji uključuje preraspodelu kadrova, restrukturiranje internih procesa i modernizaciju opreme. Tehnički rizici su značajni: integracija različitih IT sistema, obezbeđivanje sajber bezbednosti i upravljanje velikim količinama podataka zahtevaju stručne kadrove i koordinisani timski rad. Drugo, finansijski aspekt zahteva početna kapitalna ulaganja, a čak i uz zelene finansijske opcije, neophodno je pažljivo planirati pokazatelje povraćaja investicije kako bi se uverilo rukovodstvo i investitori u opravdanost projekata. Treće, zakonodavstvo se brzo menja i stvara dodatnu neizvesnost, jer trenutne ekološke norme mogu ubrzo postati rigoroznije, što obavezuje kompanije da rezervišu dodatne resurse za buduće modernizacije.

Da bi se smanjili ovakvi rizici, potrebna je realistična i fazna mapa puta koja podrazumeva pokretanje pilot projekata u najproblematičnijim tačkama gde se mogu brzo postići merljivi benefiti. Uspešan pilot projekat može da pruži pozitivan signal celoj organizaciji i demonstrira top menadžmentu da koristi nadmašuju troškove. Nakon toga, sledi skaliranje najboljih rešenja na druge odeljenja, optimizacija troškova, unifikacija pristupa i kreiranje jedinstvenog standarda operacija. Paralelno sa tim, kompanija treba da razvija kulturu kontinuiranih unapređenja i inovacija, gde se eko-orijentisanost ne vidi kao dodatno opterećenje, već kao prirodan deo poslovne strategije. Rukovodstvo, zauzvrat, dobija transparentniju sliku poslovanja i može donositi odluke zasnovane na ekonomskim i ekološkim koristima.

Finalno, pooštravanje ekološke regulative i težnja ka karbonskoj neutralnosti otvaraju biznisu nove mogućnosti za integraciju tehnologija koje istovremeno povećavaju efikasnost i smanjuju uticaj na životnu sredinu. Multi-agent sistemi zasnovani na velikim jezičkim modelima pokazuju svoju sposobnost ne samo za optimizaciju poslovnih procesa, već i za podsticanje održivog razvoja, čineći ekološke inicijative ne samo neophodnim, već i izvorom ekonomske koristi i konkurentske prednosti. Kompanije koje brzo prilagode i počnu da implementiraju ovakve inovacije moći će sigurno da zauzmu vodeće pozicije u budućnosti, gde održivost i tehnološka naprednost postaju neodvojivi aspekti uspešnog poslovanja.

(Ivan Pakhomov, senior menadžer, Egzakta Group)