Artificiële intelligentie (AI) zorgt voor een revolutie in de manier waarop we werken en biedt opmerkelijke efficiëntiewinsten op het gebied van onderzoek, data-analyse en communicatie. Maar deze transformatie heeft een prijs.  Milieuadviseurs  krijgen steeds meer te maken met een opvallende paradox: het bespaart tijd, maar draagt tegelijkertijd bij aan de milieulast die we juist proberen te verminderen. Nu AI steeds meer in ons werk wordt geïntegreerd, is het tijd om een kritische vraag te stellen: wat is de rol van AI in milieurapportages?

De enorme vraag naar energie van AI

Laten we direct beginnen met de olifant in de kamer, iets wat ons als duurzaamheidsadviseurs dagelijks bezighoudt. De voetafdruk van AI. Achter elke vraag aan een chatbot schuilt een enorm netwerk van datacenters, die vaak worden aangedreven door niet-hernieuwbare energie en gekoeld met grote hoeveelheden (drink)water. Sinds 2017 is het energieverbruik van datacenters enorm gestegen, grotendeels door de werkdruk van AI. Alleen al in de VS zijn datacenters nu al goed voor 4,4% van het totale energieverbruik. Tegen 2028 zou AI de helft van dat aandeel kunnen verbruiken, wat gelijkstaat aan het elektriciteitsverbruik van 22% van de Amerikaanse huishoudens.De milieu-impact van onze nieuwe digitale collega is aanzienlijk. Hoewel het berekenen van de exacte koolstofvoetafdruk van een enkele ChatGPT-vraag complex is en afhangt van de complexiteit van de prompt en de energiemix van het datacenter, is de algemene trend duidelijk: AI vraagt een enorme hoeveelheid energie, en we staan nog maar aan het begin van dit alles.In dit artikel verkennen we deze paradox. We behandelen:

• Hoe AI momenteel milieurapportages ondersteunt
• Uitdagingen en risico's, van problemen met datakwaliteit tot het potentieel voor greenwashing
• De toekomst van AI in duurzaamheidsrapportage en de rol van de menselijke adviseur

Hoe AI de milieurapportage praktisch ondersteunt

Of het nu gaat om een volledige carbon footprint of een gedetailleerde levenscyclusanalyse (LCA), je zult altijd moeten ploeteren door complexe software en enorme hoeveelheden data. We hebben ontdekt dat, hoewel het idee van een volledig geautomatiseerd proces nog ver weg is, wij AI kunnen gebruiken als een  hulpmiddel om tijd te besparen en om knelpunten aan te pakken die vaak voor vertragingen zorgen.

Bij Hedgehog hebben we de kernregel om AI slechts te gebruiken als een co-pilot, in plaats van een autopilot. Daarnaast is AI nuttig voor kleinere taken zoals deskresearch, data-analyse en communicatie en als een assistent op twee belangrijke gebieden:

1. Het verbeteren van het eindrapport: Ruwe data en standaard software-outputs zijn zelden voldoende. Een rapport moet een verhaal vertellen, duidelijke inzichten bieden en afgestemd zijn op het publiek, of dat nu een raad van bestuur, uw klanten of een regelgevende instantie is. We gebruiken AI om complexe datasets te vertalen naar duidelijke dashboards, overtuigende visualisaties en bruikbare verhalen. Het helpt ons een rapport op te bouwen dat niet alleen accuraat is, maar ook betekenisvol voor uw specifieke bedrijfsdoelen.
2. Het stroomlijnen van de data-export uit software: Milieurapportage is afhankelijk van gespecialiseerde software die complexe datasets creëert. Een van de meest voorkomende frustraties die we zien, is het verkrijgen van de data uit deze systemen in een bruikbaar formaat. In sommige gevallen kunnen we AI-gestuurde tools gebruiken om dit proces te vergemakkelijken. Dit zorgt ervoor dat alle benodigde data consistent wordt geformatteerd en klaar is voor rapportage, wat kostbare tijd bespaart en handmatige fouten voorkomt.

AI helpt het technische werk te stroomlijnen, waardoor de adviseur zich kan concentreren op de strategische analyse en het advies dat de klant nodig heeft.

Een kritische blik op AI in duurzaamheidsrapportage

Ondanks de voordelen is het goed om AI-tools met een kritische blik te benaderen. De belofte van AI kan verleidelijk zijn, maar er zijn aanzienlijke uitdagingen.

• De milieu-impact van AI zelf: Zoals aan het begin van het artikel al is aangehaald, is de milieuvoetafdruk van AI onmiskenbaar. Het is cruciaal om AI verstandig te gebruiken. Volgens het principe van de circulaire economie: weiger het gebruik van AI als het niet noodzakelijk of bevorderlijk is voor het proces, om onnodig energieverbruik te voorkomen.
• "Garbage in, garbage out": Dit is de belangrijkste regel als het om data gaat. Een AI-model is slechts zo goed als de data waarmee het is getraind. Het invoeren van onvolledige of inconsistente data in een AI zou prachtig gepresenteerde, maar fundamenteel misleidende resultaten opleveren. De expertise van de adviseur is essentieel om de kwaliteit van uw data te valideren voordat deze ooit door een AI wordt gebruikt.
• Het "black box"-probleem: Sommige AI-systemen kunnen ondoorzichtig zijn, waardoor het moeilijk te begrijpen is hoe ze tot een resultaat zijn gekomen. Dit is een groot risico. Bij de rapportage van data moet je de berekeningen en cijfers kunnen verklaren. Daarom gebruiken we alleen tools die transparantie bieden en ons in staat stellen de berekeningen te controleren.
• Het risico op greenwashing: AI kan overtuigende rapporten genereren die data kunnen verbergen of verkeerd kunnen presenteren. Als ethische adviseurs geloven wij dat onze rol is om AI te gebruiken om de waarheid te onthullen, niet om deze te verdoezelen. We gebruiken technologie om echte, datagedreven inzichten te bieden die leiden tot daadwerkelijke milieuverbeteringen.

De toekomst van AI in duurzaamheidsrapportage

De integratie van AI in milieurapportages staat nog maar in de kinderschoenen, en het toekomstige potentieel is veelbelovend. Vandaag fungeert AI als een assistent, maar morgen kan het een proactievere partner worden. Dit is echter nog speculatie; we volgen de ontwikkelingen op verschillende gebieden op de voet:

• Voorspellende analyses (Predictive analytics): AI zou in de toekomst CO2-footprint van een nieuwe productlijn nauwkeurig kunnen simuleren, nog voordat die op de markt komt. Het kan de impact van verschillende materiaalkeuzes of productieprocessen modelleren, waardoor duurzaamheidsrapportage een strategisch instrument wordt.
• Voorschrijvende optimalisatie (Prescriptive optimisation): De volgende stap na voorspellen is aanbevelen. Toekomstige AI zal niet alleen problemen identificeren; het zou de beste oplossingen kunnen voorstellen. Een AI zou bijvoorbeeld een volledige toeleveringsketen kunnen analyseren en niet alleen de transportroutes met de hoogste uitstoot signaleren, maar ook alternatieve, koolstofarmere logistieke partners of verzendmethoden aanbevelen die een balans vinden tussen kosten, snelheid en milieu-impact.
• Realtime, geautomatiseerde naleving (compliance): Milieuregelgeving evolueert voortdurend. In de toekomst zal AI de activiteiten van uw bedrijf in realtime kunnen monitoren en deze automatisch toetsen aan de nieuwste eisen van regelgeving zoals de CSRD. Dit zal compliance transformeren van een stressvolle, periodieke gebeurtenis naar een continu, geautomatiseerd proces, waarbij potentiële problemen worden gesignaleerd lang voordat ze problematisch worden.

De menselijke factor in een door AI ondersteunde wereld is nog steeds onvervangbaar

Dus, wat is de rol van AI in duurzaamheidsrapportages? Kort gezegd is het een krachtig hulpmiddel dat tijdrovende processen versnelt, vereenvoudigt en stroomlijnt. AI belooft radicale veranderingen, maar is nog niet zo geavanceerd dat het de kwaliteit van een menselijke adviseur kan vervangen. Een AI kan data verwerken, maar kan uw unieke bedrijfscontext met betrekking tot LCA- en/of carbon footprint niet begrijpen of genuanceerde strategische beslissingen nemen.

Bovendien neigen AI's tot 'hallucineren' bij het oplossen van complexe problemen die zich af en toe voordoen bij het uitvoeren van LCA's of carbon footprint berekeningen. Dat is waar de kwaliteit van menselijke (en Hedgehog's) expertise onvervangbaar blijft. Als adviseurs brengen wij de kritische kennis in om gedurende het hele proces de juiste keuzes te maken. We hebben de flexibiliteit om ons aan te passen en aanpassingen te doen, en zorgen ervoor dat de eindresultaten perfect zijn afgestemd op wat u nodig heeft. AI is een fantastisch instrument als co-piloot, maar (nog) niet klaar om de autopiloot te zijn voor uw milieurapportage.

Conclusie

AI is een goede hulp. Het helpt ons sneller te werken, beter te communiceren en ons te richten op strategische inzichten. Maar het brengt ook aanzienlijke milieukosten met zich mee. De uitdaging, en verantwoordelijkheid, voor adviseurs is om de juiste balans te vinden: AI gebruiken waar het waarde toevoegt, en het vermijden waar dat niet het geval is.

‍

‍

‍

‍