Duurzaamheidsteams gebruiken kunstmatige intelligentie steeds vaker, maar zetten de technologie nog vooral in voor rapportage en dataverwerking.

Regelgeving en milieu impact sturen het duurzaamheidsbeleid. 77 procent noemt naleving van huidige of aankomende regels als belangrijkste drijfveer, 74 procent wijst op het verkleinen van de milieu impact. In de praktijk gaat echter het grootste deel van de tijd naar meten en rapporteren. Teams besteden gemiddeld meer dan acht maanden per jaar aan dataverzameling, analyse en verslaglegging. Duurzaamheidsexpert Eric Nevalsky van Watershed zegt hierover dat teams dit werk niet doen om te rapporteren, maar om emissies te verlagen. “Meten is belangrijk, maar het is niet het einddoel. Het moet actie mogelijk maken.”
data-ingestie, kwaliteitscontrole en automatisering
Momenteel gebruikt 29 procent AI voor data ingestie en kwaliteitscontroles en 24 procent voor rapportage automatisering. Voor toepassingen met directe impact op emissiereductie, zoals leveranciersbetrokkenheid of decarbonisatieplanning, blijft het gebruik onder de 15 procent.
Het vertrouwen in AI vormt de grootste belemmering. Van de teams die nog geen AI inzetten, noemt 52 procent zorgen over nauwkeurigheid en betrouwbaarheid als belangrijkste obstakel. Ook data en privacy zorgen en een gebrek aan vaardigheden spelen mee. Yubing Zhang, Head of AI Products bij Watershed, stelt dat teams “meer nodig hebben dan alleen een tool en wat hype.” Zij benadrukt dat organisaties zekerheid willen dat AI standhoudt bij kritische toetsing, vooral bij technische en strategische toepassingen.
Tegelijkertijd wijst het rapport op de milieu impact van AI zelf, vooral door het hoge elektriciteitsverbruik van datacenters tijdens het gebruik van modellen. Slechts 6 procent van de teams rapporteert momenteel AI gerelateerde emissies, maar bijna een derde wil dat gaan doen. Klimaatwetenschapper Shaena Ulissi van Watershed stelt dat organisaties niet alleen AI moeten gebruiken, maar ook moeten sturen op verantwoord gebruik “zonder duurzaamheidsdoelen te ondermijnen.”
Volgens medeoprichter Taylor Francis van Watershed moet AI uiteindelijk meer opleveren dan efficiëntere rapportage. “Als AI alleen rapportage efficiënter maakt, rechtvaardigt dat geen grootschalige datacenters. De inzet moet gaan over sneller decarboniseren en het aanpakken van de grote klimaatuitdagingen.”




