지속 가능성을 위한 AI를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?
IT가 디지털 혁신의 핵심이었던 것처럼 공학자도 지속 가능한 혁신 분야에서 똑같이 중요한 리더가 될 것입니다.
조직은 다음 두 가지 주요 성과를 달성하는 데 도움이 되는 IT 인력 및 AI(인공 지능) 솔루션을 찾고 있습니다.
- 기존 프로세스에서 낭비와 비효율성을 줄여 운영을 최적화함으로써 테크 제로 또는 조직의 IT 기능에 대한 탄소 발자국 감소를 달성 합니다.
- 테크 포지티브를 달성 합니다. 즉, 전체 조직이 탄소 중립 목표를 달성하고 새로운 가치와 차별화를 촉진하여 전반적으로 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 기술을 지렛대로 사용합니다.
지속 가능성을 향한 조직의 진척도 측정
ESG(환경, 사회 및 거버넌스) 데이터는 기업이 책임감 있게 사업을 영위하고 더 지속 가능한 미래에 기여하는 데 도움이 될 수 있습니다. IT 팀은 관련 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 투자자, 이해관계자, ESG 평가 기관은 책임감 있는 지속 가능성 관행과 장기적인 가치 창출과 관련하여 조직의 성과를 평가할 수 있습니다.
다음은 기업의 지속 가능성 영향을 측정하는 데 기여하는 요소입니다.
- 환경: 탄소 배출량, 에너지 소비, 물 사용, 폐기물 관리, 환경 발자국 감소 노력.
- 사회: 다양성에 대한 노력, 노동 관행, 직원 이직률, 지역 사회에 미치는 영향.
- 거버넌스: 이사회 다양성 및 임원 보상, 위험 프로파일, 장기 생존, ESG 비즈니스 관행에 대한 책임 소재, 규정 준수.
ESG에 익숙한 조직에 한 가지 매력적인 이점은 회사의 ESG 점수가 향상되면 자본 비용이 절감되어 결과적으로 회사의 가치 평가가 향상된다는 것입니다.
책임 있는 AI
대부분의 신기술과 마찬가지로 AI를 구현하고 사용하는 데에는 어려움이 있습니다. 의사 결정권자는 데이터 보안 및 개인 정보 위험, 컴퓨팅 리소스 및 비용, 윤리적 및 사회적 영향을 인식하고 있어야 합니다. 지속 가능성을 위한 AI의 모든 용도의 토대로써, 투명성, 책임성, 포괄성, 거버넌스에 책임 있는 AI를 사용하여 사회적 신뢰를 지원하고 AI의 발전과 사용이 커뮤니티를 지속적으로 발전시키도록 보장해야 합니다.
지속 가능성을 위한 AI의 이점
AI를 사용하여 환경, 커뮤니티, 인력, 비즈니스의 순익에 도움이 될 수 있습니다. AI 솔루션은 다음과 같은 점들을 지원할 수 있습니다.
- 복잡한 시스템의 측정, 예측 및 최적화: AI는 사용 가능한 리소스, 사용 패턴, 프로세스를 분석하고 최적화 및 개선 방안을 제시하여 운영 및 리소스 효율성을 증대하도록 함으로써 기업 전반에서 효율성을 높이기 위한 새로운 기회를 열어줄 수 있습니다. 또한 AI는 ESG 목표와 진척도에 대한 투명성을 지원하여 공개 요구 사항을 충족하고, 데이터 기반 의사 결정을 늘리며, 가치 사슬 전반에서 탄소 계산을 개선할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 결과적으로, 이를 통해 개선 및 적응성의 기회 식별을 도울 수 있습니다.
- 지속 가능성 솔루션 개발 가속화: 기업은 AI를 활용하여 혁신을 추진하고 새로운 환경을 고려한 제품 및 서비스를 개발하도록 지원할 수 있습니다. 조직은 고객 행동에 대한 데이터를 수집 및 분석하고 미래 동향을 예측함으로써 AI를 사용하여 제품 개발 프로세스의 효율성을 개선할 수 있습니다. 기업은 환경 친화적인 새로운 소재로 연구 및 개발을 가속화함으로써 더 지속 가능한 제품 개발을 촉진할 수 있습니다.
- 기후 영향에 대한 대응 및 조정: AI는 더 나은 지속 가능성을 향한 혁신을 가속화하고 기후 변화의 영향을 완화할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 지속 가능성을 위한 AI는 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다.
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- 극한의 기상 이벤트에 대한 조기 경보 시스템을 통해 기후 복원력을 높입니다.
- 지역 조건에 따라 에너지 프로필을 맞춤화하여 재생 에너지 간헐성을 더 잘 해결하고 화석 연료에 대한 의존도를 줄입니다.
- 복잡한 기후 데이터와 패턴을 분석하여 기후 변화로 인해 초래되는 위험을 정밀하게 파악하고 완화하여 기후 과학을 비즈니스 운영에 통합하는 첫 번째 조치를 취합니다.
지속 가능성을 위한 AI의 사용 사례
기업이 AI 도입 및 성숙도 여정의 어느 곳에 있든 관계없이 기회는 많습니다. 지속 가능성을 위한 AI 프로젝트는 가장 적절한 다음 조치인 기존 업무 과정의 디지털화를 하여 의사 결정 속도를 높이는 것처럼 작은 규모로 시작할 수도 있고, 선택한 사용 사례에서 완전히 새로운 방식으로 실행하는 획기적이고 야심찬 프로젝트가 될 수도 있습니다. 조직은 AI를 통해 프로세스를 최적화하고 에너지 소비를 줄이는 것을 목표로 설정하여 보다 지속 가능한 운영에 대한 목표를 달성할 수 있습니다.
산업별 최적화
AI에 의한 실시간에 가까운 모니터링은 다음과 같은 수많은 방법으로 탄소 발자국을 줄이도록 지원할 수 있습니다.
- 공급망 최적화: 자동 예측 및 의사 결정을 적용하여 수요 예측을 통해 효율성을 최적화하고, 재고 낭비 및 불필요한 운송 또는 보관을 방지하며, 최종 단계 배송을 포함한 컨테이너 물류 업무를 최적화하여 연료 비용을 최소화하면서 운송되는 상품을 극대화합니다.
- 제품 개발 및 생산 최적화: 물리적 및 가상 자동화를 활용하면 AI 지원 디지털 트윈을 사용하여 조직 전반에서 지속적인 프로세스 개선을 가속화하고, 에너지, 자재, 설계 변수를 평가, 테스트, 최적화하며, 자재 및 리소스 낭비 최소화를 위해 제조 과정을 간소화할 수 있습니다.
- 운송 및 물류 최적화: 스마트 교통 관리로 경로, 타이밍, 물류 과정를 최적화하여 운송 관련 워크스트림을 개선하고, 예측 AI를 사용하여 연료 공급 및 EV(전기 자동차) 충전 요구 사항을 지원하여 연료 효율성을 강화하고 환경에 미치는 영향을 줄입니다.
- 농업 최적화: 환경 예측을 위한 AI를 사용하여 정밀 농업, 건강 및 안전을 위한 리소스를 가장 효과적으로 사용하는 동물 모니터링, 위성 이미지, 센서 데이터와 기상 데이터를 결합하는 지능형 작물 모니터링을 구현하여 농업 분야에서의 정보에 입각한 결정을 지원합니다.
- 에너지 그리드 최적화: 에너지 분야에서의 AI는 시스템 부하와 공급을 거의 실시간으로 일치시켜 전력망을 더 스마트하고, 더 효율적이며, 더 안정적으로 만들고, 정전을 예측하고 수리 인력을 파견하여 그리드 복원력을 향상시키며, 잠재적 환경 위험 및 예측 유지 보수 요구 사항을 모니터링하도록 지원할 수 있습니다.
- 스마트 빌딩 최적화: AI 지원 시스템은 사무실과 창고의 에너지 사용을 모니터링하고 최적의 에너지 효율성을 위해 조정하며, 재활용을 자동화하고, 장비 수명 주기를 추적하며, 폐기물을 줄이기 위한 유지 보수 필요성을 예측하고, 대기질 및 기타 환경 요소를 모니터링하며, 한도를 초과하는 수준에 대해 경고하고, 운영에 영향을 미칠 수 있는 규제 변경 및 요구 사항을 추적하며, 각 팀 및 부서에 통보하며, 다음 권장 단계를 제공할 수 있습니다.
데이터 센터 최적화
데이터 센터는 일반적인 상업용 사무실 건물의 바닥 면적당 10~50배 에너지를 소비하며, 이는 데이터 센터가 미국 총 전력 사용량의 약 2%를 차지한다는 것을 의미합니다.1
AI는 액체 냉각, 재생 가능 에너지원 사용, 폐열 재사용, 수명 주기 유지 관리를 위한 하드웨어 모니터링과 같은 모범 사례를 채택하여 데이터 센터가 에너지 효율성을 높이고 폐기물 관리를 개선하도록 지원할 수 있습니다.
데이터 센터 AI 이니셔티브에 사용되는 리소스의 영향을 극대화하고 컴퓨팅 인프라의 탄소 발자국을 줄이려면 프로젝트 설계 및 IT 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다.
AI 최적화
미확인, AI 훈련 및 추론은 매우 탄소 집약적일 수 있으므로 대량의 전력, 물, 화석 연료 및 다른 자원이 필요합니다. AI 모델을 더 지속 가능하게 개발하고 배포하면 기업은 다음과 같은 핵심 조치에 집중하여 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
- 모델 최적화: 더 효율적인 알고리즘을 사용하고, 더 가볍고 빠르게 만들어 필요한 컴퓨팅 전력을 줄임으로써 모델을 최적화하면 훈련 시간을 단축하며, 모델의 수명을 연장합니다. 이를 통해 모델을 실행하는 데 필요한 에너지와 리소스를 총체적으로 줄일 수 있습니다.
- 소프트웨어 최적화: AI 소프트웨어를 사용하여 AI 모델 및 시스템 성능을 향상시키고, 전반적인 컴퓨팅 전력 요구 사항과 에너지 소비를 줄이도록 지원할 수 있습니다.
- 탄소 인식 소프트웨어: 워크로드를 탄소 집약도가 낮은 지역과 시간대에 실행하거나 근무 외 시간에 실행하도록 지원하는 소프트웨어는 탄소 배출량을 크게 줄일 수 있습니다.
이러한 전략은 AI 워크로드를 위한 탄소 집약도를 낮춘 상태에서 에너지 소비를 줄이는 데 핵심적인 역할을 합니다. 두 가지 모두 기업에 상당한 재정적 절감 효과를 제공하고 지속 가능성 목표 달성 약속에 기여합니다.
비즈니스 장치 지속 가능성
조달에서 장치의 수명이 만료되는 시점까지의 전체 PC 수명 주기 동안 지속 가능성을 개선하기 위한 일반적인 IT 전략이 상당히 많습니다.
AI 워크로드를 로컬로 실행할 수 있는 새로운 AI PC는 설계별로 지속 가능성을 고려하며, 시스템 및 응용 프로그램 계층에서 에너지 효율성 최적화를 구축합니다. 이는 IT와 비즈니스에 혁신을 가속하는 동시에 환경에 미치는 영향을 줄이는 또 다른 도구를 제공합니다.
지속 가능성을 위한 AI의 미래
지속 가능한 AI 채택 가능성의 환경이 기하급수적으로 증가합니다. 실제로 PricewaterhouseCoopers는 AI를 사용할 경우 2030년까지 GHG(전 세계 온실가스) 배출량을 4% 줄일 수 있다고 추정합니다.2
- 지속 가능한 도시 및 커뮤니티를 수립한다는 목표를 포함하여 17개의 유엔 SDG(지속 가능한 개발 목표)를 모두 추진하는 데 AI가 이미 사용되고 있습니다.3
- 조직이 증가하는 컴퓨팅 전력 수요를 충족하도록 지원하는 동시에 탄소 중립 목표를 지원하는 과정에서 CTO(최고기술책임자)의 역할이 더 커지고 있습니다.
- AI 기반 예측 분석은 기존 분석을 회피할 수 있는 패턴과 추이를 표면화할 수 있습니다. 즉, 시간이 경과함에 따라 ESG 보고가 더 정확해질 수 있습니다. 이 데이터는 기업이 환경 책임 약속에 부합하는 미래 IT 투자 계획을 가속화하고 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI가 지속 가능성을 충족하면 기술을 활용하여 폐기물을 줄이고, 자원을 최적화하며, 효율성을 증대하고, 실시간에 가까운 데이터 분석을 통해 의사 결정을 개선할 수 있는 기회가 있습니다.