W zakresie zrównoważonego rozwoju długo punktowano na intencję: certyfikat, raport roczny, stwierdzenie w przetargu o redukcji CO2. Dane leżące u podstaw — zużycie energii na proces, pochodzenie materiałów, kilometry transportu, przepływy odpadów — zbierane były z przerwami, zwykle raz w roku, często z wielomiesięcznym opóźnieniem. Kto pierwszy miał dobrą narrację, wygrywał porównanie, nawet jeśli ta narracja odbiegała nieco od rzeczywistości.
Ta asymetria między deklaracją a dowodem przesuwa się, gdy zbieranie i przypisywanie danych odbywa się w dużej mierze za pomocą AI. Dane pochodzące z systemów — licznikó energii, planowania logistycznego, zamówień zakupowych, harmonogramów produkcyjnych — mogą być łączone na bieżąco i porównywane z normami, bez konieczności sporządzania przez kogoś raportu kwartalnego. To, co pozostaje pracą ludzką, to interpretacja: czy dana redukcja jest wynikiem strukturalnej zmiany czy korzystnego miesiąca, i które wyjątki w liczbach wymagają wyjaśnienia, którego nikt automatycznie nie podaje.
Za deklaracją dotyczącą zrównoważonego rozwoju stoją trzy rodzaje pracy, i nie przesuwają się one w tym samym tempie.
Zbieranie i konsolidacja liczb z systemów pomiarowych, ERP i danych dostawców jest w dużej mierze czymś, co AI może przejąć: jest to praca powtarzalna, ustrukturyzowana i możliwa do skontrolowania wobec normy. Firmy, które już wcześniej połączyły swoje systemy, widzą, że ta część przesuwa się najszybciej.
Ważenie sprzecznych sygnałów — dostawca, który na papierze spełnia normę, ale w praktyce od niej odbiega, liczba redukcji, która nie odpowiada wzrostowi produkcji — to praca wymagająca ludzkiego nadzoru: AI sygnalizuje odchylenie, osoba ocenia, czy jest ono istotne i dlaczego. Ten nadzór nie jest dekoracyjny; decyduje o tym, czy raportowanie się zgadza w momencie, gdy audytor lub klient dopytuje.
Formułowanie strategii zrównoważonego rozwoju, wybór, który łańcuch dostaw uczynić bardziej zrównoważonym i w jakim tempie, oraz ważenie kosztów wobec reputacji pozostaje pracą ludzką. To decyzja zarządcza, nie zadanie rachunkowe.
Klient nie odczuwa różnicy w wyższym wskaźniku zrównoważonego rozwoju, ale w szybkości i szczegółowości odpowiedzi. Dostawca, który na bieżąco konsoliduje swoje dane, może na konkretne pytanie — o śladzie CO2 tej jednej dostawy, nie całego roku — natychmiast podać liczbę, ze śladem do źródła. Dostawca, który wciąż sumuje to ręcznie raz w roku, podaje szacunek lub odsyła do ostatniego raportu.
W procesie przetargowym ta różnica liczy się mocniej niż sam średni wskaźnik zrównoważonego rozwoju. Zamawiający, który musi wykazać, że jego własny łańcuch dostaw spełnia przepisy, woli dostawcę, który może udowodnić na podstawie danych z każdej przesyłki, co zostało wyemitowane, niż dostawcę z lepszą średnią roczną i bez danych źródłowych.
Przesunięcie zachodzi szybciej w firmach, gdzie systemy źródłowe są już ustrukturyzowane: połączone liczniki energii, zdigitalizowane łańcuchy dostawców, jednoznaczne kody produktów. W firmach, gdzie te dane wciąż znajdują się w arkuszach kalkulacyjnych i osobnych formularzach, AI nie może skonsolidować tego, co nie zostało dostarczone w ustrukturyzowanej formie — tam praca pozostaje w dużej mierze ręczna, z takim samym opóźnieniem jak wcześniej.
Oznacza to, że dwaj konkurenci o podobnych ambicjach w zakresie zrównoważonego rozwoju mogą jednak wykazać zupełnie inny poziom dowodów, nie dlatego że jeden jest mniej zrównoważony, ale dlatego że baza danych jednego jest, a drugiego nie jest odpowiednia do zautomatyzowanej konsolidacji. Dla kupującego, który porównuje na tym wymiarze, to rozróżnienie jest często ważniejsze niż sama raportowana liczba.
Zrównoważony rozwój rzadko stoi samodzielnie w przetargu. Jest ważony razem z certyfikacją, z pytaniem, czy dostawca przejmuje gwarancje i ryzyka poprzez przejęcie gwarancji i ryzyka, oraz z praktycznymi kwestiami, jak łatwość prowadzenia biznesu. Dostawca, który w zakresie zrównoważonego rozwoju przedstawia dowody, ale na tych innych wymiarach jedynie deklaracje, nie wygrywa automatycznie porównania — wynik liczy się tylko wtedy, gdy każdy wymiar odrębnie się utrzymuje.
Czy ten nadzór nad liczbami i wynikająca z niego interpretacja już tak funkcjonują w Państwa organizacji, czy wciąż odbywają się w dużej mierze ręcznie, to pytanie o to, jaką pracę w tej firmie można rzeczywiście przejąć przez AI — to właśnie ukazuje skan pracy FTE TO AI na poziomie poszczególnych zadań. Kto chce to połączyć z konkretnym porównaniem z konkurentami, znajdzie odpowiednie podejście w jak ocenić konkurenta bez przyjmowania założeń oraz w jak zbenchmarkować swoją firmę wobec konkurentów.
Pytanie, czy AI odgrywa rolę w decyzjach personalnych, wykracza poza zakres tego, na co tu odpowiadamy: obowiązują wtedy własne wymogi prawne, niezależne od tego benchmarku.
Co natomiast można tu ustalić: na czym Państwo sądzą, że wygrywają w zakresie zrównoważonego rozwoju, i czy ta deklaracja utrzymuje się w porównaniu z konkurentem. Bezpłatny test wymiarów pozwala wskazać, na czym Państwo sądzą, że wygrywają, i pokazuje, które z tych deklaracji można obronić dowodami. Pełny benchmark, z porównaniem na wszystkich wymiarach jednocześnie, jest w budowie.