Risiko iklim semakin penting bagi strategi perusahaan dan kebijakan pemerintah. Seiring dengan laju perubahan iklim yang semakin cepat, data dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) muncul sebagai alat yang sangat diperlukan, dan menjadi peluang untuk mengubah cara organisasi menilai dan mengelola dampak iklim.
Konvergensi data dan AI membentuk kembali cara kita mendekati ketahanan dan keberlanjutan iklim, menyiapkan panggung untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan lebih proaktif. Dengan menganalisis sejumlah besar data lingkungan yang sekarang dapat kita akses, alat yang semakin canggih ini tidak hanya mengukur risiko saat ini dengan presisi yang lebih tinggi, tetapi juga mengantisipasi tantangan di masa depan dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, fokusnya harus tetap pada memahami data yang sangat banyak ini, berbagi praktik terbaik, dan memprioritaskan data berkualitas untuk mengkatalisasi perubahan nyata dalam memerangi risiko iklim.
Peran data yang semakin meluas dalam pengelolaan iklim
Ketersediaan data lingkungan berskala besar telah secara signifikan meningkatkan pemahaman kita tentang perubahan iklim. Saat ini, satelit, sensor, dan sistem pemantauan jarak jauh mengumpulkan data waktu nyata tentang fluktuasi suhu, kenaikan permukaan air laut, pencairan es, dan degradasi hutan, untuk menyebutkan beberapa indikator. Data yang komprehensif ini memungkinkan kita untuk mengamati perubahan lingkungan secara langsung sekaligus melacak tren jangka panjang, sehingga memberikan gambaran yang lebih jelas tentang dinamika iklim global dan regional.
Salah satu perkembangan paling transformatif dalam beberapa tahun terakhir adalah integrasi AI dengan data tersebut. Alat-alat AI, seperti model pembelajaran mesin, dapat memproses dan menganalisis kumpulan data yang sangat besar dengan jauh lebih efisien daripada metode tradisional, menghasilkan wawasan yang menginformasikan model iklim dan penilaian risiko. Alat-alat bertenaga AI ini dapat mendeteksi pola-pola halus dalam perubahan lingkungan, seperti yang terjadi di ekosistem seperti lautan atau hutan, sehingga dapat memberikan prediksi yang sebelumnya tidak terjangkau. Sebagai salah satu contoh, prediksi es di Kutub Utara telah meningkat secara signifikan melalui penggunaan model AI seperti IceNet. Meskipun banyak dari alat ini masih dalam tahap awal, masih dalam tahap pengembangan dan pengujian, namun indikasi menunjukkan bahwa alat ini mengungguli metode tradisional dalam hal akurasi dan kecepatan.
Mengubah cara bisnis dan pemerintah menilai risiko iklim
The abundance of data has also transformed how businesses and governments approach climate risk. Corporations are now able to assess the potential impacts of climate change on their operations and supply chains with a level of precision that was previously unimaginable. This data-driven approach has shifted the focus from general commitments to highly specific targets. For example, the Science Based Targets initiative (SBTi) relies on data to help companies align their carbon reduction efforts with global net zero targets, making corporate sustainability efforts much more accountable and measurable.
Demikian pula, pemerintah dapat menggunakan kumpulan data yang besar untuk meramalkan risiko di masa depan secara lebih akurat dan mengembangkan kebijakan yang ditargetkan secara regional dan lebih efektif. Sebagai contoh, data tekanan air atau peta deforestasi, seperti yang dihasilkan oleh Global Forest Watch, membantu pemerintah untuk menentukan kerentanan, memprioritaskan upaya mitigasi, dan memandu keputusan regulasi. Bahkan keberadaan peta-peta tersebut menunjukkan langkah yang telah dibuat dalam membuat data dapat diakses dan interaktif. Oleh karena itu, akses terhadap data tidak lagi menjadi masalah, sekarang yang menjadi masalah adalah “lalu bagaimana?”.
Janji dan tantangan AI dalam memprediksi risiko iklim
AI tidak hanya meningkatkan kemampuan kita untuk memahami kondisi lingkungan saat ini, tetapi juga memainkan peran penting dalam memprediksi risiko iklim di masa depan. Model iklim tradisional, meskipun akurat, sering kali membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan dan terbatas dalam kemampuannya untuk memprediksi proses yang kompleks dan kacau. Di sisi lain, model AI dapat mempercepat prediksi dan menawarkan wawasan yang mungkin terlewatkan oleh analisis yang dilakukan oleh manusia.
Namun, ada beberapa tantangan dalam penggunaan AI dalam prediksi iklim. Sifat 'kotak hitam' dari banyak model AI dapat menyulitkan untuk menjelaskan bagaimana prediksi tertentu dibuat. Bagi para pembuat kebijakan dan pemimpin perusahaan, kurangnya transparansi ini dapat menimbulkan masalah, terutama ketika keputusan penting bergantung pada keluaran model. Selain itu, kualitas model AI secara langsung terkait dengan data yang digunakan untuk melatihnya. Jika datanya bias, tidak lengkap, atau berkualitas rendah, prediksi model dapat menyesatkan.
Pertimbangan ESG
Meskipun AI menawarkan potensi yang luar biasa, AI juga memunculkan pertimbangan Lingkungan, Sosial, dan Tata Kelola (LST) yang penting yang menjadi bahan dialog global yang sering diliput oleh pers dunia. Ada kekhawatiran tentang bias dalam model AI, terutama jika data secara tidak sengaja memiringkan penilaian risiko iklim terhadap populasi atau wilayah tertentu. Demikian pula, intensitas sumber daya AI itu sendiri - daya komputasi yang dibutuhkan - dapat secara paradoks berkontribusi terhadap kerusakan lingkungan jika tidak dikelola secara berkelanjutan. Namun, kami melihat upaya dari para pemimpin AI untuk mengimbangi emisi dari pusat data yang mendukungnya.
Dalam perlombaan untuk memanfaatkan teknologi baru ini, terdapat tanda-tanda bahwa industri mulai memahami perubahan iklim sebagai masalah bersama. Oleh karena itu, solusinya membutuhkan tingkat kolaborasi yang melampaui sektor, pemerintah, dan wilayah. Penerapan AI harus mendorong kerja sama yang lebih besar daripada upaya yang terisolasi, di mana masing-masing organisasi mencoba untuk menciptakan solusi yang dipesan lebih dahulu. Alat bantu bersama, data terbuka, dan praktik terbaik sangat penting untuk mengatasi risiko iklim secara efektif dan adil.
Masa depan aksi iklim berbasis data
Ke depannya, pendekatan berbasis data akan semakin penting seiring dengan meningkatnya ancaman perubahan iklim. Adopsi teknologi seperti kembaran digital - simulasi virtual dari sistem fisik - akan memungkinkan bisnis dan pemerintah untuk mengoptimalkan penggunaan energi, mengurangi risiko lingkungan, dan mengembangkan kerangka kerja regulasi yang lebih tepat. Demikian pula, integrasi AI dengan Internet of Things (IoT) akan memungkinkan respons waktu nyata terhadap risiko terkait iklim, seperti peristiwa cuaca ekstrem atau gangguan dalam rantai pasokan makanan.
Kita juga akan melihat penilaian dampak iklim yang lebih canggih dan dipersonalisasi, yang akan memungkinkan organisasi untuk mengambil tindakan yang disesuaikan berdasarkan eksposur spesifik mereka terhadap risiko iklim. Seiring dengan meningkatnya persyaratan pelaporan dan transparansi, yang didorong oleh badan pengatur dan permintaan konsumen, data dan AI akan terus mendukung akuntabilitas dalam upaya keberlanjutan.
Di era di mana data berlimpah, berkat IoT, sensor dan transformasi digital, kita memiliki akses yang belum pernah ada sebelumnya ke sejumlah besar informasi. Meskipun transparansi ini menawarkan potensi yang sangat besar, namun juga menghadirkan tantangan: volume data yang sangat besar dapat membuat kita kewalahan dan bukannya mencerahkan. Tidaklah cukup hanya dengan mengumpulkan lebih banyak informasi - kita harus melihat apa yang benar-benar penting dan bagaimana informasi tersebut dapat mendorong tindakan yang bermakna dan terfokus. Kuncinya terletak pada identifikasi ancaman spesifik yang perlu kita tangani, seperti hutan yang harus dilindungi atau bahan kimia yang harus dihilangkan, dan fokus pada solusi yang mendorong kolaborasi - ini bukan saatnya untuk bersaing. Pada akhirnya, ini bukan hanya tentang mengumpulkan data, tetapi juga tentang memahaminya, berbagi praktik terbaik, dan menggunakannya untuk mengkatalisasi perubahan nyata dalam memerangi risiko iklim.
Ketahui bagaimana LRQA dapat membantu mengatasi dampak tantangan ESG pada bisnis Anda.
