Il rischio climatico è sempre più importante sia per le strategie aziendali che per le politiche governative. Con l'accelerazione dei cambiamenti climatici, i dati e l'intelligenza artificiale (AI) stanno emergendo come strumenti indispensabili e come opportunità per trasformare il modo in cui le aziende valutano e gestiscono il loro impatto sul clima.
La convergenza dei dati e dell'Intelligenza Artificiale sta ridisegnando il nostro approccio alla resilienza e alla sostenibilità climatica, ponendo le basi per un processo decisionale più intelligente e proattivo. Analizzando le enormi quantità di dati ambientali a cui abbiamo accesso, questi strumenti sempre più sofisticati non solo misurano i rischi attuali con maggiore precisione, ma anticipano anche le sfide future con un'accuratezza senza precedenti. L'attenzione, tuttavia, deve rimanere rivolta a dare un senso a questi dati immensi, a condividere le migliori pratiche e a dare priorità ai dati di qualità per catalizzare un cambiamento reale nella lotta contro i rischi climatici.
Il ruolo crescente dei dati nella gestione del clima
La disponibilità di dati ambientali su larga scala ha migliorato notevolmente la nostra comprensione dei cambiamenti climatici. Oggi, satelliti, sensori e sistemi di monitoraggio remoto raccolgono dati in tempo reale sulle fluttuazioni della temperatura, sull'innalzamento del livello del mare, sullo scioglimento dei ghiacci e sul degrado delle foreste, per citare solo alcuni indicatori. Questi dati completi ci permettono di osservare i cambiamenti ambientali immediati e di seguire le tendenze a lungo termine, offrendo un quadro più chiaro delle dinamiche climatiche globali e regionali.
Uno degli sviluppi più innovativi degli ultimi anni è stata l'integrazione dell'intelligenza artificiale con questi dati. Gli strumenti di intelligenza artificiale, come i modelli di apprendimento automatico, possono elaborare e analizzare immensi insiemi di dati in modo molto più efficiente rispetto ai metodi tradizionali, generando intuizioni che informano i modelli climatici e le valutazioni dei rischi. Questi strumenti alimentati dall'intelligenza artificiale possono rilevare modelli sottili nei cambiamenti ambientali, come quelli che si verificano negli ecosistemi come gli oceani o le foreste, offrendo previsioni che in precedenza erano fuori portata. Per fare un esempio, le previsioni sui ghiacci artici sono state notevolmente migliorate grazie all'uso di modelli di intelligenza artificiale come IceNet. Sebbene molti di questi strumenti siano ancora all'avanguardia, in fase di sviluppo e sperimentazione, le indicazioni dimostrano che superano i metodi tradizionali in termini di precisione e velocità.
Il modo in cui le aziende e i governi valutano il rischio climatico
L'abbondanza di dati ha trasformato anche il modo in cui le aziende e i governi affrontano il rischio climatico. Le aziende sono ora in grado di valutare i potenziali impatti dei cambiamenti climatici sulle loro attività e catene di fornitura con un livello di precisione prima inimmaginabile. Questo approccio basato sui dati ha spostato l'attenzione da impegni generici a obiettivi altamente specifici. Ad esempio, l'iniziativa Science Based Targets (SBTi) si basa sui dati per aiutare le aziende ad allineare i loro sforzi di riduzione delle emissioni di carbonio con gli obiettivi globali di zero emissioni, rendendo gli sforzi di sostenibilità aziendale molto più responsabili e misurabili.
Allo stesso modo, i governi possono utilizzare grandi insiemi di dati per prevedere con maggiore precisione i rischi futuri e sviluppare politiche più efficaci e mirate a livello regionale. Ad esempio, i dati sullo stress idrico o le mappe della deforestazione, come quelle prodotte dal Global Forest Watch, aiutano i governi a individuare le vulnerabilità, a dare priorità agli sforzi di mitigazione e a guidare le decisioni normative. Anche solo l'esistenza di queste mappe dimostra i progressi compiuti nel rendere i dati accessibili e interattivi. Il problema non è più l'accesso ai dati, ma il “e allora?”.
Le promesse e le sfide dell'IA nella previsione dei rischi climatici
L'AI non solo sta migliorando la nostra capacità di comprendere lo stato attuale dell'ambiente, ma sta anche svolgendo un ruolo cruciale nella previsione dei rischi climatici futuri. I modelli climatici tradizionali, pur essendo accurati, spesso richiedono notevoli risorse computazionali e sono limitati nella loro capacità di prevedere processi complessi e caotici. I modelli di intelligenza artificiale, invece, possono accelerare le previsioni e offrire spunti che l'analisi condotta dall'uomo potrebbe non cogliere.
Tuttavia, l'uso dell'IA nelle previsioni climatiche presenta delle sfide. La natura di “scatola nera” di molti modelli di AI può rendere difficile spiegare come vengono fatte certe previsioni. Per i responsabili politici e aziendali, questa mancanza di trasparenza può rappresentare un problema, soprattutto quando dai risultati del modello dipendono decisioni critiche. Inoltre, la qualità dei modelli di intelligenza artificiale è direttamente legata ai dati su cui sono stati addestrati. Se i dati sono distorti, incompleti o di bassa qualità, le previsioni dei modelli possono essere fuorvianti.
Considerazioni ESG
Se da un lato l'IA offre un notevole potenziale, dall'altro solleva importanti considerazioni di carattere ambientale, sociale e di governance (ESG) che alimentano un dialogo globale spesso trattato dalla stampa mondiale. Ci sono preoccupazioni riguardo alle distorsioni nei modelli di IA, in particolare se i dati inavvertitamente distorcono le valutazioni dei rischi climatici per alcune popolazioni o regioni. Allo stesso modo, l'intensità delle risorse dell'IA stessa - la potenza di calcolo richiesta - potrebbe paradossalmente contribuire al danno ambientale se non gestita in modo sostenibile. Tuttavia, stiamo assistendo a sforzi da parte dei leader dell'AI per compensare le emissioni dei centri dati che la alimentano.
Nella corsa allo sfruttamento di queste nuove tecnologie, ci sono segnali che indicano che l'industria sta iniziando a comprendere il cambiamento climatico come un problema collettivo. Le soluzioni richiedono quindi un livello di collaborazione che trascende i settori, i governi e le regioni. La diffusione dell'IA dovrebbe incoraggiare una maggiore cooperazione piuttosto che sforzi isolati, in cui le singole organizzazioni cercano di creare le proprie soluzioni su misura. Strumenti condivisi, dati aperti e buone pratiche sono essenziali per affrontare i rischi climatici in modo efficace ed equo.
Il futuro dell'azione climatica guidata dai dati
In prospettiva, l'importanza degli approcci basati sui dati non potrà che aumentare di fronte alle crescenti minacce del cambiamento climatico. L'adozione di tecnologie come i gemelli digitali - simulazioni virtuali di sistemi fisici - consentirà alle imprese e ai governi di ottimizzare l'uso dell'energia, mitigare i rischi ambientali e sviluppare quadri normativi più precisi. Allo stesso modo, l'integrazione dell'IA con l'Internet of Things (IoT) consentirà di rispondere in tempo reale ai rischi legati al clima, come gli eventi meteorologici estremi o le interruzioni delle catene di approvvigionamento alimentare.
Probabilmente assisteremo anche a valutazioni dell'impatto climatico più avanzate e personalizzate, che consentiranno alle organizzazioni di intraprendere azioni personalizzate in base alla loro specifica esposizione ai rischi climatici. Con l'aumento dei requisiti di rendicontazione e di trasparenza, indotto sia dagli enti normativi sia dalla domanda dei consumatori, i dati e l'IA continueranno a sostenere la responsabilità negli sforzi di sostenibilità.
In un'epoca in cui i dati sono abbondanti, grazie all'IoT, ai sensori e alla trasformazione digitale, abbiamo un accesso senza precedenti a grandi quantità di informazioni. Se da un lato questa trasparenza offre un immenso potenziale, dall'altro rappresenta una sfida: la mole di dati può sopraffare anziché illuminare. Non è sufficiente raccogliere più informazioni, ma dobbiamo discernere ciò che conta davvero e come può guidare un'azione significativa e mirata. La chiave sta nell'identificare le minacce specifiche che dobbiamo affrontare, come le foreste da proteggere o le sostanze chimiche da eliminare, e nel concentrarsi su soluzioni che favoriscano la collaborazione: non è il momento di essere competitivi. In definitiva, non si tratta solo di accumulare dati ma di dar loro un senso, di condividere le migliori pratiche e di utilizzarli per catalizzare un cambiamento reale nella lotta contro i rischi climatici.
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