AI mempercepat keputusan berbasis bukti, sehingga strategi ESG dan sustainability menjadi lebih adaptif dan terukur. Selain itu, keberlanjutan kini dipahami sebagai keterhubungan dimensi lingkungan, sosial, dan ekonomi.
Dalam pertanian yang presisi, AI dapat menganalisis sensor tanah, citra satelit, dan prakiraan cuaca untuk rekomendasi spesifik. Dampaknya terlihat pada penghematan air, pengurangan limpasan kimia, dan peningkatan hasil panen.
Di rantai pasok, AI memadukan citra satelit dan data pengiriman untuk verifikasi komoditas bebas deforestasi. Di pabrik, pemeliharaan prediktif menekan downtime, mengurangi limbah produksi, dan memperpanjang umur aset.
Pada fasilitas daur ulang, computer vision membantu memilah material lebih cepat dan lebih akurat. Namun, AI juga menambah konsumsi energi, emisi komputasi, dan kebutuhan pendinginan pusat data.
Baca juga: Arah Baru Industri Indonesia di Sidang PBB
Pelaporan beralih dari kewajiban administrasi menuju alat tata kelola dan pertumbuhan bisnis. Secara global, 98% perusahaan besar telah mengungkapkan sebagian informasi keberlanjutan. Sekitar 73% perusahaan di negara G20 memperoleh assurance eksternal atas laporan mereka.
Di Indonesia, POJK 51/2017 mendorong 94% emiten menerbitkan Sustainability Report untuk pelaporan 2023. Disisi lain, PSPK telah mengadopsi IFRS S1 dan S2 menjadi acuan nasional mulai 1 Januari 2027.
AI membantu materialitas memakai NLP, lalu menormalkan data ESG lintas unit menjadi metrik siap audit. Generative AI menyusun draf narasi dan struktur laporan, sehingga proses publikasi menjadi lebih cepat. Ke depan, implementasinya memerlukan tata kelola etis, kolaborasi, dan peningkatan literasi digital.
Pendekatan ini mendukung transisi menuju Net Zero.
Untuk informasi lebih lengkap terkait “AI dan Sustainability: Kecerdasan Buatan sebagai Akselerator Transformasi Keberlanjutan“, silahkan unduh Sustainability Insight Report (SIR) secara gratis, di sini report.olahkarsa.com