Agentes de IA para un mundo más sostenible: perspectivas de la ciencia de datos

A medida que disminuye el apoyo político a la sostenibilidad, la necesidad de prácticas sostenibles a largo plazo es mayor que nunca. Los agentes de IA pueden desempeñar un papel crucial en este ámbito.

¿Cómo podemos utilizar el análisis, mejorado por una potente IA, para apoyar a las empresas en su transformación ecológica?

Durante años, mi blog se ha centrado siempre en el uso de metodologías y herramientas de análisis de la cadena de suministro para resolver problemas específicos. Ahora, con la creciente importancia de la sostenibilidad, nos estamos centrando en integrar estas herramientas para lograr objetivos ambientales.

في LogiGreen, la startup que fundé, implementa estas soluciones de análisis para ayudar a los minoristas, fabricantes y empresas de logística a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad. Utilizamos herramientas como modelos predictivos y optimización de rutas para reducir las emisiones.

En este artículo, mostraré cómo podemos potenciar estas soluciones existentes utilizando agentes de IA. Exploraremos cómo la IA puede mejorar nuestras capacidades analíticas para alcanzar los objetivos de sostenibilidad de forma más rápida y eficaz.

El objetivo es facilitar y acelerar la implementación de iniciativas. Sustentabilidad En todas las cadenas de suministro corporativas. Al integrar IA, podemos automatizar procesos e identificar proactivamente oportunidades de mejora.

 

Barreras a la transformación verde para las empresas

A medida que las presiones políticas y financieras se alejan de la sostenibilidad, facilitar y hacer más accesible la transición verde se ha vuelto más urgente que nunca.

La semana pasada asistí a una conferencia. Cambia ahora Mundial, celebrado en mi ciudad natal, París.

Esta conferencia reunió a innovadores, emprendedores y tomadores de decisiones comprometidos con la construcción de un futuro mejor, a pesar del desafiante contexto.

Fue una excelente oportunidad para conocer a algunos de mis lectores y conectarme con líderes que están impulsando el cambio en diversas industrias.

De estos debates surgió un mensaje claro.

Las empresas se enfrentan a tres barreras principales a la hora de liderar la transformación sostenible:

• Falta de visibilidad en los procesos operativos,
• La complejidad de los requisitos de presentación de informes de sostenibilidad,
• El desafío de diseñar e implementar iniciativas a lo largo de la cadena de valor.

En las siguientes secciones, exploraré cómo podemos aprovechar IA agente Para superar dos de estos grandes obstáculos:

• Mejorar los informes para cumplir con las regulaciones
• Acelerando el diseño y la implementación de iniciativas sostenibles

 

Resolver los desafíos de los informes con agentes de IA

El primer paso en cualquier hoja de ruta de sostenibilidad es construir una base de informes. Construir esta base es fundamental para garantizar la precisión y la accesibilidad de los datos, lo que permite tomar decisiones informadas.

Las empresas deben medir y publicar su huella ambiental actual antes de tomar cualquier acción.

Por ejemplo, un informe ESG describe el desempeño ambiental de una empresa. (E)y su responsabilidad social (S)y la fortaleza de sus estructuras de gobernanza. (G). El informe ESG es una herramienta vital para evaluar el desempeño de las empresas en las áreas de sostenibilidad ambiental, social y de gobernanza.

Comencemos abordando la cuestión de la preparación de datos.

 

Problema 1: Recopilación y procesamiento de datos

Muchas empresas se enfrentan a retos importantes desde el principio, empezando por: Recopilación de datos, lo que constituye un desafío fundamental en los proyectos de análisis del ciclo de vida del producto.

En un artículo anterior, presenté el concepto de Evaluación del ciclo de vida o (LCA) – un método para evaluar los impactos ambientales de un producto desde la extracción de materias primas hasta su eliminación.

Esto requiere una compleja cadena de datos para conectarse a múltiples sistemas, extraer datos sin procesar, procesarlos y almacenarlos en un almacén de datos. Esto incluye la integración de datos de diversas fuentes para garantizar un análisis preciso.

Estos canales se utilizan para generar informes y proporcionar fuentes de datos consistentes a los equipos de análisis y negocios, lo que facilita la toma de decisiones informadas basadas en información precisa.

 

¿Cómo podemos ayudar a los equipos no técnicos a navegar en este entorno complejo?

في LogiGreenExploramos el uso de un agente de IA para aplicaciones de texto a SQL, conocido como Agente de IA de texto a SQL.

El gran valor añadido es que los equipos de operaciones y negocios ya no dependen de expertos en análisis para crear soluciones personalizadas. Esto reduce la dependencia de los analistas de datos y mejora la eficiencia.

Como ingeniero de cadena de suministro, comprendo la frustración de los gerentes de operaciones que tienen que crear tickets de soporte solo para extraer datos o calcular una nueva métrica.

Al utilizar este agente de IA, brindamos una experiencia de análisis como servicio para todos los usuarios, permitiéndoles formular sus solicitudes en un lenguaje sencillo. Esto permite un acceso más rápido y sencillo a la información obtenida mediante datos.

Por ejemplo, ayudamos a los equipos de informes a crear indicaciones específicas para recopilar datos de varias tablas para alimentar un informe. Esto acelera el proceso de generación de informes y reduce el esfuerzo manual.

 

“Por favor, cree una tabla que muestre las emisiones totales de dióxido de carbono (CO₂) por día para todas las entregas del almacén XXX”.

 

Problema 2: Formato del informe

Incluso después de recopilar datos, las empresas enfrentan otro desafío: Crea el informe en los formatos requeridos.

En Europa, ofrece Directiva sobre la presentación de informes de sostenibilidad corporativa (CSRD) Un nuevo marco para que las empresas revelen sus impactos ambientales, sociales y de gobernanza.

De acuerdo con la Directiva sobre informes de sostenibilidad corporativa de la CSRD, las empresas deben presentar informes estructurados en un formato XHTML.

Este documento, respaldado por calificaciones, requiere ESG En detalle, el proceso puede ser altamente técnico y propenso a errores, especialmente para empresas con baja madurez de datos.

Por lo tanto, experimentamos con el uso de un agente de IA para revisar automáticamente el informe y proporcionar un resumen para usuarios no técnicos.

 

¿Cómo funciona?

Los usuarios envían sus informes por correo electrónico.

Endpoint descarga automáticamente el archivo adjunto y verifica el contenido y el formato para detectar errores o valores faltantes. Este proceso garantiza un examen cuidadoso de los datos.

Luego, los resultados se envían a un agente de IA, que genera un resumen de auditoría claro en inglés. El agente utiliza algoritmos avanzados para analizar y resumir datos de manera eficiente.

El agente envía un informe al remitente..

Hemos desarrollado un servicio totalmente automatizado para auditar los informes generados por consultores de sostenibilidad. (Nuestro cliente es una empresa de consultoría) Que cualquiera puede utilizar sin necesidad de conocimientos técnicos. Este servicio ahorra tiempo y esfuerzo y garantiza informes precisos.

 

¿Está interesado en implementar una solución similar?

Construí este proyecto utilizando la plataforma n8n sin ningún código.

Puede encontrar la plantilla lista para publicar en Mi perfil de creador de contenido en n8n.

Ahora que hemos explorado las soluciones de informes, podemos pasar al corazón de las transformaciones ecológicas: Diseñar e implementar iniciativas sustentables.

Inteligencia artificial eficaz para productos de análisis de la cadena de suministro

Productos analíticos para la sostenibilidad

Durante los últimos dos años me he centrado en crear productos de análisis, incluidas aplicaciones web, API y flujos de trabajo automatizados. Mi experiencia incluye el desarrollo de soluciones analíticas avanzadas que apoyan iniciativas corporativas de sostenibilidad ambiental y social, con un enfoque en medir el impacto ambiental y mejorar la eficiencia de los recursos.

 

¿Cuál es la hoja de ruta de la sostenibilidad?

En mi experiencia, este proceso a menudo comienza con un impulso de la alta dirección.

Por ejemplo, el liderazgo podría pedirle al departamento de cadena de suministro que mida las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) de la empresa para el año base 2021.

Yo era responsable de estimar Emisiones de alcance 3 Para la cadena de distribución.

Por eso apliqué la metodología presentada en el artículo enlazado arriba.

Una vez determinada la línea base, la objetivo de reducción Con un plazo claro.

Por ejemplo, su dirección podría comprometerse a lograr una reducción del 30% para 2030.

El papel del departamento de cadena de suministro es entonces diseñar e implementar iniciativas para reducir las emisiones de dióxido de carbono.

En el ejemplo anterior, la empresa logra una reducción del 30% para el año N a través de iniciativas en fabricación, logística, operaciones minoristas y compensación de carbono.

Para apoyar este viaje, desarrollamos productos analíticos que simulan el impacto de diferentes iniciativas, ayudando a los equipos a diseñar estrategias de sostenibilidad óptimas.

Hasta ahora, los productos han venido en forma de aplicaciones web con una interfaz de usuario y un backend conectado a sus propias fuentes de datos.

Cada módulo proporciona información clave para respaldar la toma de decisiones operativas.

 

“Con base en los resultados, podemos lograr una reducción del 32% en las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) al trasladar nuestra fábrica de Brasil a EE. UU.”.

Sin embargo, para un público no familiarizado con el análisis de datos, interactuar con estas aplicaciones puede resultar un poco confuso. Se requiere una comprensión básica de los principios de análisis de datos para extraer información valiosa, lo que puede resultar un desafío para los no expertos.

 

¿Cómo podemos utilizar agentes de IA para brindar un mejor apoyo a estos usuarios? ¿Cómo pueden los agentes de IA ayudar a mejorar la experiencia del usuario y brindar soluciones innovadoras?

 

IA eficaz para productos analíticos

Ahora estamos evolucionando estas soluciones al incluir agentes de IA autónomos que interactúan directamente con modelos y herramientas de análisis a través de puntos finales de API.

Estos agentes están diseñados Para guiar a los usuarios no técnicos A lo largo de todo el recorrido, comenzando con una pregunta sencilla:

“¿Cómo puedo reducir las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) de mi red de transporte?”

El agente de IA entonces asume la responsabilidad de:

• Formular consultas correctas,
• Modelos de mejora de contactos,
• Interpretación de resultados,
• Y brindar recomendaciones prácticas.

El usuario no necesita entender cómo funciona el backend.
Reciben resultados directos y orientados al negocio tales como:

“Implementar la solución XXX con un presupuesto de inversión de YYY euros para lograr una reducción de emisiones de CO2 de ZZZ toneladas de CO2 equivalente.”

Al combinar modelos de optimización, API y orientación impulsada por IA, ofrecemos una experiencia completa de análisis como servicio.

Nuestro objetivo es hacer que el análisis de sostenibilidad sea accesible para todos los equipos, no solo para los expertos técnicos.

Conclusión y conclusiones finales

 

Uso responsable de la inteligencia artificial

Antes de concluir, una palabra sobre la reducción de la huella ambiental de las soluciones que desarrollamos.

Somos plenamente conscientes de los impactos ambientales que supone el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM).

Por lo tanto, el núcleo de nuestros productos sigue estando construido sobre modelos de optimización deterministas، Diseñado cuidadosamente por nosotros. Estos modelos garantizan una alta eficiencia energética y de recursos.

Los modelos de lenguaje grandes (LLMS) solo se utilizan cuando proporcionan un valor añadido real, principalmente para simplificar la interacción del usuario o para automatizar tareas no críticas. Esto está en línea con las mejores prácticas de sostenibilidad en IA.

Esto nos permite:

• Garantizar durabilidad y fiabilidadPara las mismas entradas, los usuarios reciben consistentemente las mismas salidas, evitando los comportamientos aleatorios típicos de los modelos de IA pura.
• Reducir el consumo de energía: Reduciendo la cantidad de tokens utilizados en nuestras llamadas API y optimizando cada llamada para que sea lo más eficiente posible.

En resumen, estamos comprometidos a construir soluciones que sean sostenibles por diseño. Nuestro objetivo es equilibrar el poder de la IA con la responsabilidad medioambiental.

 

Los agentes de IA están cambiando el juego en el análisis de la cadena de suministro.

Para mí, los agentes de IA se han convertido en poderosos aliados para ayudar a nuestros clientes a acelerar sus hojas de ruta de sostenibilidad. El uso de agentes de IA en el análisis de la cadena de suministro representa un verdadero cambio de paradigma.

Como interactúo con un público objetivo no técnico, esto representa una ventaja competitiva que me permite ofrecer soluciones de análisis como servicio que empoderan a los equipos operativos. Estas soluciones impulsadas por IA proporcionan información valiosa de manera simplificada.

Esto simplifica uno de los mayores obstáculos que enfrentan las empresas cuando comienzan su transformación verde, ya que comprender datos complejos se vuelve mucho más fácil con estas herramientas.

Vía Comunicar visiones en un lenguaje sencilloyGuía a los usuarios a través de su recorrido, los agentes de IA ayudan Cerrando la brecha entre las soluciones basadas en datos y la implementación operativa. Esto garantiza una adopción más amplia de soluciones sostenibles.