隨著社會對永續發展的政治支持日益減少，長期可持續實踐的需求比以往任何時候都更加迫切。人工智慧代理可以在這方面發揮關鍵作用。
我們如何利用分析技術，並藉助有效的人工智慧來支援企業的綠色轉型？
多年來，我的部落格一直專注於運用供應鏈分析方法和工具來解決特定問題。如今，隨著永續發展日益重要，我們正致力於整合這些工具，以實現環境目標。
في 洛吉Gen作為我創立的新創公司，我們運用這些分析解決方案，幫助零售商、製造商和物流公司實現其永續發展目標。我們利用預測模型和路線優化等工具來減少排放。
在本文中，我將闡述如何利用人工智慧（AI）智能體來增強現有解決方案。我們將探討人工智慧如何提升我們的分析能力，從而更快、更有效地實現永續發展目標。
目標是促進和加速各項措施的實施。 可持續性 貫穿整個企業供應鏈。透過整合人工智慧，我們可以實現流程自動化，並主動發現改進機會。
企業綠色轉型面臨的障礙
隨著政治和經濟壓力逐漸遠離永續發展，促進和簡化綠色轉型比以往任何時候都更加緊迫。
上週，我參加了一個會議。 ChangeNOW 全球錦標賽在我的家鄉巴黎舉行。
儘管面臨諸多挑戰，本次會議仍匯集了致力於建立更美好未來的創新者、企業家和決策者。
這是一個絕佳的機會，讓我能夠見到一些讀者，並與各行各業的變革領導者們建立聯繫。
透過這些討論，一個明確的訊息浮現出來。
企業在引領永續轉型時面臨三大主要障礙：
- 缺乏營運流程的透明度，
- 永續發展報告要求的複雜性
- 挑戰在於如何設計和實施貫穿整個價值鏈的各項措施。
在接下來的章節中，我將探討我們如何從中受益。 代理人工智慧 為了克服其中兩大障礙：
- 改善報告流程以符合法規要求
- 加速永續發展措施的設計和實施
利用人工智慧代理解決報告難題
任何永續發展路線圖的第一步都是建立報告體系。建立此體系對於確保資料的準確性和可訪問性至關重要，有助於做出明智的決策。
企業在採取任何行動之前，必須衡量並公佈其當前的環境足跡。
例如，ESG報告詳細介紹了公司的環境績效。 （E）及其社會責任 （S）及其治理結構的健全程度 （G）ESG報告是評估公司在環境、社會和治理永續性方面表現的重要工具。
我們先來解決資料準備問題。
第一個問題：資料收集和處理
許多公司從一開始就面臨重大挑戰，首先是 數據採集這是產品生命週期分析專案中的關鍵挑戰。
我在之前的文章中介紹了這個概念。 生命週期評估 或（生命週期評估）－一種評估產品從原料提取到處置對環境影響的方法。
這需要一個複雜的數據管道來連接多個系統，提取原始數據，進行處理，並將其儲存在資料倉儲中。這包括整合來自不同來源的數據，以確保分析的準確性。
這些管道用於產生報告，並為分析和業務團隊提供一致的資料來源，從而促進基於準確洞察的明智決策。
我們如何幫助非技術團隊應對這種複雜的環境？
في 羅技綠我們探索了將人工智慧代理用於文字到 SQL 應用程式的方法，稱為「文字到 SQL AI 代理」。
其顯著的附加價值在於，營運和業務團隊不再需要依賴分析專家來創建客製化解決方案。這降低了對數據分析師的依賴，並提高了效率。
身為供應鏈工程師，我理解營運經理的沮喪，他們必須創建支援工單才能提取資料或計算新指標。
透過這款人工智慧代理，我們為所有使用者提供分析即服務體驗，使他們能夠用簡單的英語表達請求。這使得用戶能夠更快、更輕鬆地獲取數據洞察。
例如，我們協助報表團隊建立特定的資料收集請求，以便從多個表中收集資料並彙總到報表中。這可以加快報表產生速度並減少人工操作。
“請建立一個表格，顯示倉庫 XXX 所有貨物每天的二氧化碳 (CO₂) 排放量總量。”
問題 2：報告格式
即使收集到數據之後，企業仍面臨另一項挑戰： 按要求格式建立報告.
在歐洲，它提供 企業永續發展報告指南（CSRD） 新框架為企業提供了一種揭露其環境、社會和治理影響的機制。
根據《企業可持續發展報告指令》（CSRD），公司必須以特定格式提交結構化報告。 的XHTML.
本文件（附有分類依據）要求 ESG 詳細的流程可能非常技術性強且容易出錯，尤其對於數據成熟度較低的公司而言。
因此，我們嘗試使用人工智慧代理自動審查報告，並為非技術用戶提供摘要。
كيفيعمل？
使用者透過電子郵件提交報告。
終端機會自動下載附件文件，並執行內容和格式檢查，尋找錯誤或缺失值。此流程可確保對資料進行全面檢查。
隨後，分析結果會被發送給人工智慧代理，由其產生清晰的英文審計摘要。該代理利用先進的演算法高效地分析和總結數據。
代理人向寄件者發送報告。.
我們開發了一項全自動服務，用於審查可持續發展顧問編寫的報告。 （我們的客戶是一家顧問公司） 任何人都可以使用，無需任何技術技能。這項服務節省時間和精力，並確保報告準確無誤。
您有興趣實施類似的解決方案嗎？
我使用 n8n 平台建立了這個項目，沒有編寫任何程式碼。
您可以在以下位置找到可直接發佈的範本： 我在 n8n 上的內容創作者個人資料。
現在我們已經探討了報告解決方案，接下來可以進入綠色轉型的核心部分： 設計並實施永續發展措施。
面向供應鏈分析產品的主動式人工智慧
永續性分析產品
過去兩年，我專注於建立分析產品，包括網路應用程式、API和自動化工作流程。我的經驗涵蓋開發支援企業環境和社會永續發展措施的高階分析解決方案，重點在於衡量環境影響和提高資源利用效率。
永續發展路線圖是什麼？
根據我以往的經驗，這個過程通常是由高階主管推動的。
例如，領導階層可能會要求供應鏈部門測量公司 2021 年基準年的二氧化碳 (CO₂) 排放量。
我負責估算 範圍 3 排放 針對分銷鏈。
這就是我採用上面連結文章中介紹的方法的原因。
一旦基線確定，就可以確定了。 減排目標 設定明確的截止日期。
例如，您的部門可以承諾在 2030 年實現減排 30%。
因此，供應鏈部門的職責就變成了設計和實施減少二氧化碳排放的措施。
在上例中，該公司透過製造、物流、零售營運和碳抵銷等舉措，在 N 年實現了 30% 的減排。
為了支持這項進程，我們開發了分析產品，模擬不同措施的影響，幫助團隊設計最佳的永續發展策略。
到目前為止，這些產品都是以網路應用程式的形式呈現，具有使用者介面和連接到自身資料來源的後端。
每個模組都提供關鍵見解，以支援營運決策。
“根據結果，將工廠從巴西遷至美國，我們可以減少 32% 的二氧化碳 (CO₂) 排放量。”
然而，對於不熟悉數據分析的人來說，使用這些應用程式可能會有些令人困惑。要從中提取有價值的見解，需要對資料分析原理有基本的了解，這對非專業人士來說可能具有挑戰性。
我們如何利用人工智慧代理為這些用戶提供更好的支援？人工智慧代理又如何幫助改善使用者體驗並提供創新解決方案？
用於分析產品的主動式人工智慧
我們目前正在開發這些解決方案，方法是將獨立的 AI 代理整合到 API 端點中，這些代理可以直接與模型和分析工具進行互動。
這些代理人是專門設計的 為非技術使用者提供指導 整個過程，都始於一個簡單的問題：
“我如何減少交通網絡中的二氧化碳（CO₂）排放？”
人工智慧代理隨後承擔以下職責：
- 編寫正確的查詢語句
- 連接到優化模型，
- 結果解讀
- 並提供可操作的建議。
使用者無需了解後端的工作原理。
他們直接收到以業務為導向的成果，例如：
“實施方案 XXX，投資預算為 YYY 歐元，以實現減少 ZZZ 噸二氧化碳當量排放量。”
透過結合優化模型、應用程式介面 (API) 和 AI 驅動的路由，我們提供完整的分析即服務體驗。
我們的目標是讓所有團隊都能使用永續性分析，而不僅僅是技術專家。
總結與最終結論
負責任地使用人工智慧
最後，我想談談如何減少我們開發的解決方案對環境的影響。
我們充分意識到使用大型語言模型（LLM）對環境的影響。
因此，我們產品的核心仍然是基於 確定性優化模型، 這是我們精心設計的。這些模型確保了能源和資源的高效利用。
大型語言模型（LLMS）僅在能夠真正帶來附加價值時才會使用，主要用於簡化使用者互動或自動化非關鍵任務。這符合人工智慧領域的最佳永續發展實踐。
這使我們能夠做到以下幾點：
- 確保耐用性和可靠性對於相同的輸入，使用者始終會收到相同的輸出，避免了純人工智慧模型典型的隨機行為。
- 降低能源消耗： 透過減少 API 呼叫中使用的符號數量，並優化每個請求，使其盡可能有效率。
簡而言之，我們致力於從設計層面建立永續的解決方案。我們的目標是在人工智慧的力量與環境責任之間取得平衡。
人工智慧代理正在改變供應鏈分析的遊戲規則。
對我而言，人工智慧代理已成為我們客戶加速實現永續發展路線圖的強大助力。在供應鏈分析中使用人工智慧代理，真正實現了顛覆性變革。
由於我的目標受眾並非技術專業人士，這構成了我的競爭優勢，使我能夠提供分析即服務解決方案，從而賦能營運團隊。這些人工智慧驅動的解決方案以精簡的方式提供寶貴的洞察。
這簡化了企業在啟動綠色轉型時面臨的最大障礙之一，因為借助這些工具，理解複雜的數據變得更加容易。
通過 用簡潔的語言傳達願景 和 人工智慧代理透過引導用戶完成他們的旅程來提供幫助 彌合資料驅動型解決方案與實際操作之間的差距，可確保永續解決方案得到更廣泛的應用。
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