Het toepassen van AI heeft in korte tijd een enorme vlucht genomen op de Nederlandse werkvloeren. Dat is vooral te danken aan de stormachtige opkomst van zogeheten generatieve AI. Dit zijn toepassingen die in een handomdraai een tekst, afbeelding of zelfs video genereren op basis van een opdracht (een ‘prompt’). De komst van ChatGPT is de grote aanjager van deze hausse, omdat dit programma generatieve AI voor iedereen bereikbaar heeft gemaakt. In plaats van ingewikkelde programmeercodes kan de gebruiker gewoon een vraag stellen, en het programma lepelt een antwoord op.

Milieuzorgen bij energiegebruik AI

Naast een wereld aan nieuwe toepassingen, brengt de explosieve groei van AI ook milieuzorgen met zich mee. Want het trainen van de onderliggende modellen en de statistische berekeningen die bij elke prompt onder de motorkap worden uitgevoerd, kosten ook veel rekenkracht van computers. En daarmee energie.

De sector is zich daar ook wel van bewust, maar aanpassing van het verbruik kost tijd. Tegelijkertijd kun je als ondernemer bij het selecteren wel op een aantal dingen letten, zoals de vraag of de AI-aanbieder trainingsmodellen hergebruikt of bij de training zo weinig mogelijk data gebruikt. Daarover kun je meer lezen in dit artikel.

Nieuwe kansen door AI-hausse

AI verbruikt dus een hoop energie, maar anderzijds geldt: als je je alleen maar focust op het energieverbruik van AI, loop je als ondernemer misschien ook kansen mis. Sowieso is er in het kielzog van de grote AI-spelers een hele industrie aan kleinere start-ups opgekomen, die zich juist richten op het verduurzamen van AI.

Zonder de gigantische groei in AI-toepassingen hadden deze ondernemingen niet bestaan of hadden ze in elk geval moeilijker een voet aan de grond gekregen. Een andere combinatie die juist nieuwe kansen biedt zijn bijvoorbeeld de AI-assistenten die ondernemingen helpen bij het rapporteren over duurzaamheid in het kader van de Europese CSRD-richtlijn (artikel).

Hulp bij grote thema’s

Inmiddels zijn er ‘in het groot’ al verschillende gebieden waarbij AI wordt ingezet om de planeet te verduurzamen. Daarbij kun je bijvoorbeeld denken aan het op grote schaal analyseren van gegevens over de staat van het klimaat en het milieu, zoals de biodiversiteit en ontbossing. Op basis van die analyses en voorspellingen kan dan gerichter ingezet worden op milieuverbetering.

Iets soortgelijks gebeurt voor het optimaliseren van het verbruik van energie en het beheer van elektriciteitsnetwerken. Ook kan slimme software de landbouw wereldwijd efficiënter maken, waardoor de opbrengst verhoogd kan worden en het waterverbruik en het gebruik van pesticiden kan dalen. Verder wordt er zelfs gewerkt aan analyses van de oorzaken in wereldwijde armoede, zodat gerichter beleid kan worden gemaakt op basis van deze patronen. Duurzaamheid gaat immers óók over het verbeteren van leefomstandigheden.

Zelflerend en dol op data

Dat zijn dus grote, wereldwijde thema’s, maar ook binnen een mkb-onderneming kan AI helpen om de bedrijfsvoering te verduurzamen. Veel ondernemers zullen al de nodige taken hebben uitbesteed aan technologie. Je zou AI kunnen zien als de slimmere versie van deze automatisering. AI-toepassingen zijn namelijk in staat om te leren van hun ervaringen.

Ze kunnen grote hoeveelheden data verzamelen en analyseren, en kunnen vervolgens de ondernemer aanbevelingen doen wat nu handig is om te doen. Die aanbevelingen worden bovendien als het goed is steeds beter, doordat de toepassingen dus zelflerend zijn. Let wel: voorlopig is AI nog vooral een assistent, een menselijke blik blijft nodig.

Afweging blijft ingewikkeld

Met dat in het achterhoofd is het duidelijk dat AI voor mkb’ers op veel verschillende vlakken toegevoegde waarde kan hebben. En dus ook op het gebied van duurzaamheid. Nogmaals: het blijft het een ingewikkelde afweging om te bepalen wat nu de ‘meest’ duurzame weg is. Want ja, een AI-toepassing verbruikt energie en stoot daarmee CO2 uit, maar een werknemer die voor een bepaalde taak naar kantoor komt met een benzine-auto doet dat óók. Dat gezegd hebbende geven we hieronder een paar ideeën voor het verduurzamen van de bedrijfsvoering.

Online is overigens ook veel inspiratie te vinden van ondernemers die AI inzetten voor vergroening. Zo zou je eens kunnen bladeren door een rapport (pdf) van het economisch bureau van ABN Amro, dat voor verschillende branches kansen van generatieve AI bespreekt. Generatieve AI maakt het bijvoorbeeld mogelijk om kleding meer te personaliseren, waardoor kopers meer gehecht zijn aan kledingstukken en ze daarom ook langer dragen.

Efficiënter met energie omgaan

Om te beginnen kun je kijken naar het gerichter verlagen energieverbruik van je onderneming. AI-toepassingen kunnen je helpen bij het verzamelen van data over het verbruik en de bijbehorende CO2-uitstoot. Dat kan ook verder gaan dan alleen het verbruik van je eigen onderneming, het model kan ook gegevens meenemen van toeleveranciers of distributie. Deze gegevens kan het systeem analyseren en het kan ook aanbevelingen doen over waar je verbeteringen kunt aanbrengen.

Denk uiteindelijk aan adviezen van AI over de vraag of je de opgewekte zonnestroom beter direct kunt opmaken of dat je die beter kunt opslaan in een batterij. Naar verloop van tijd kun je ook de maatregelen die je neemt om het verbruik te verlagen weer meenemen in het model, waardoor de voorspellingen voor toekomstig verbruik en uitstoot accurater worden. Dat maakt dus ook dat je beter weet waar je aan toe bent en preciezer weet waar nog verbetering valt te behalen.

Afvalstromen en voorraadbeheer

Andere gebieden waar je voor verduurzaming veel kunt hebben aan het verzamelen en slim analyseren van gegevens, zijn bijvoorbeeld het verkleinen van afvalstromen (artikel) en het voorraadbeheer. In veel ondernemingen zullen dit vrij sterk geautomatiseerde processen zijn, die ‘gewoon lopen’. Maar hier komt ook het talent van AI om verbanden te leggen in data die mensen minder snel zien van pas.

Mogelijk ziet AI een afvalpiek die je als ondernemer nog niet had opgemerkt. Op basis van die data en eventueel advies van AI kun je aan de slag om die piek aan te pakken. Het voorraadbeheer is altijd een balans zoeken tussen snel kunnen voldoen aan vragen van klanten en niet té veel voorraad hebben. AI kan helpen om dit verder te optimaliseren, bijvoorbeeld door betere voorspellingen te doen over de toekomstige vraag.

Verduurzamen van distributie

Een soortgelijke slag kunnen werkgevers maken bij het optimaliseren van werkroosters (lees meer over de invloed van AI op werving en selectie in dit artikel). Het algoritme – ook hier nadrukkelijk mét menselijk toezicht – kan roosters maken waarbij de wensen van werknemers mogelijk beter meegenomen kunnen worden.

En tot slot kan AI ook helpen bij het verduurzamen van vervoersstromen (artikel) voor je onderneming. Bij distributie is het belangrijk om slim te plannen en de route zo efficiënt mogelijk te maken, en dat is een kolfje naar de hand van zelflerende AI. Het model kan bijvoorbeeld voorspellingen doen over verwachte drukte om de routes op te baseren. Het scheelt de chauffeur ergernis van filerijden, en de planeet overbodige kilometers aan CO2-uitstoot.