환경 2025년에 AI와 기후 위험 관리가 일치할 것인가?
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2025년에 AI와 기후 위험 관리가 일치할 것인가?
지난 2년 동안 인공 지능이 현대적 비즈니스 운영에 점점 더 많이 등장했지만, 이 용어는 여전히 I, Robot 또는 Blade Runner와 같은 디스토피아 영화의 이미지를 떠올리게 할 수 있습니다. 헐리우드의 AI 재앙에 대한 실물보다 과장된 묘사는 영화적으로 매력적이지만 더 미묘한 현실을 모호하게 합니다. 진정한 위험은 AI 자체가 아니라 잠재력을 활용하지 못하는 데 있습니다.
세계가 배출 목표에 도달하면 기후 재해를 끄는 즉각적인 피드백 스위치는 없습니다. 장기적인 비즈니스 예측은 기후 충격의 증가를 고려해야 합니다.getty
이러한 유사점은 기후 변화에도 적용됩니다. 헐리우드의 가장 큰 블록버스터 중 일부의 연극적 극단을 목격할 가능성은 낮지만 기후 위험을 무시하는 것도 마찬가지로 잘못된 것입니다. AI나 기후 변화가 헐리우드의 극단적인 시나리오에서 나타나지는 않았지만 기후 현실은 영화의 문턱을 침범하고 있습니다. 최근 선셋대로를 휩쓴 파괴적인 산불이 그 증거로, 헐리우드와 로스앤젤레스 북부의 대부분을 폐허로 만들었습니다.
기후 위험이 실제적이고 즉각적이며 그 결과가 재앙적일 수 있다는 사실을 냉정하게 일깨워줍니다.
기후 위험의 경제적 필수 요소
불행히도 할리우드 힐의 참혹한 장면은 더 이상 예외가 아니라 새로운 패턴입니다. 이러한 파괴의 여파가 계속 펼쳐지면서 기후 관련 사건이 오늘날 기업에 미치는 실질적인 위험이 여전히 시급하고 긴박하다는 사실을 상기시켜줍니다.
세계경제포럼의 최근 분석은 냉정한 지표를 제시합니다. 기후 관련 재해로 인해 2000년 이후로 3조 6,000억 달러의 피해가 발생했으며 매년 궤적이 가속화되고 있습니다. 역사적인 밀튼과 헬렌 폭풍을 포함한 2024년 대서양 허리케인 시즌의 예비 추정치는 고용, 농업 및 공급망 네트워크 전반에 걸친 즉각적인 구조적 피해와 연쇄 효과를 모두 포함하여 무려 5,000억 달러에 이릅니다.
물리적 인프라 손상이 기후 위험의 가장 눈에 띄는 징후로 남아 있지만 그 의미는 즉각적인 구조적 영향을 훨씬 넘어섭니다. 글로벌 순 제로 목표가 달성되는 시나리오에서도 기후 영향의 감소는 수십 년에 걸쳐서만 나타날 것입니다. 세계가 배출 목표를 달성하면 기후 재해를 끄는 즉각적인 피드백 스위치는 없습니다.
장기적인 사업 예측은 기후 쇼크의 증가를 고려해야 합니다. 그 의미는 단순한 물리적 자산 취약성을 넘어섭니다. 기후 위험에 더 취약한 사업은 보험료도 더 많이 지불합니다 .
위험 환경: 물리적 인프라 너머
그러나 인프라 취약성과 보험료는 기후 위험 방정식의 한 측면에 불과합니다. 기업 리더들이 그 어느 때보다 기후 위험을 고려해야 한다는 더 광범위한 그림이 있습니다. 지속적인 경제적 역풍에도 불구하고 기업의 85%가 지속 가능성 투자를 늘렸다는 Deloitte의 조사 결과는 지속 가능성이 단순한 위험 완화를 넘어 조직의 회복력과 전략적 이점에 기본이 된다는 이해가 커지고 있음을 보여줍니다.
물리적 고려 사항 외에도 위험 매트릭스에는 공급망 회복력, 운영 연속성, 공중 보건 영향, 자원 부족 및 규정 준수가 포함됩니다. 지구 온난화와 관련된 영향은 국제 공급망에 전례 없는 부담을 줍니다. 기업은 공급망이 효율성뿐만 아니라 증가하는 기후 압력에 직면하여 적응력을 발휘하도록 해야 합니다.
Economist Impact 임원 설문 조사에 따르면 리더의 99%가 공급망에 기후 변화의 영향을 보고합니다. 2025년까지 임원들은 공급업체 다각화, 규정 준수 평가 및 에너지원 대안과 관련하여 중요한 결정에 직면하게 됩니다. 이러한 전략적 선택은 심오한 의미를 갖습니다. 글로벌 기후 영향에서 입증된 바와 같이 잘못된 판단을 내리는 결과는 엄청난 비용을 초래할 수 있습니다.
잘못된 판단과 좋은 판단을 구분하는 것은 무엇일까요? 데이터의 품질과 세분성입니다.
정확하고 검증 가능하며 세부적인 데이터는 기후 위험 완화의 핵심입니다. 점점 더 인공 지능 시스템이 전례 없는 정확성과 범위로 기후 통찰력을 수집하고 분석하는 탁월한 도구로 부상하고 있습니다.
기후 전략에서 데이터의 필수 요소
데이터는 지속 가능성 팀에게 가장 중요한 자산이지만 가장 큰 과제 중 하나이기도 합니다. 세부적이고 지역화된 데이터를 수집하는 것은 어렵고 종종 불완전합니다. 그런 다음 해당 데이터를 분석하여 미래 시나리오를 예측하는 것은 한 데이터 세트의 미세한 차이가 다른 데이터 세트의 동작과 결과에 어떤 영향을 미치는지 설명하는 것으로, 이 지구를 걷는 가장 뛰어나고 똑똑한 인간의 범위를 벗어난다는 것은 인정할 만합니다.
기후 시나리오 모델링에서 배출 계수 매핑 및 재무 영향 데이터에 이르기까지 기업이 의사 결정을 내리기 전에 고려해야 할 광범위한 기후 영향 및 공급업체 데이터가 있습니다.
여기서 인공 지능이 작용합니다. 할리우드 상상력의 디스토피아적 힘이 아니라 정교한 분석 동맹으로서 말입니다.
2025년 AI의 혁신적 잠재력
AI는 2025년에 비즈니스 성공과 보안을 어떻게 이끌 수 있을까요? 방대한 데이터 세트를 빠르게(그리고 오차 한계가 낮게) 분석하고, 공급업체 배출 데이터를 원활하게 교환하고, 기후 위험 노출에 따라 공급망 경로를 최적화하고, 탄소 데이터를 재무 거래에 매우 심층적으로 통합하여 회사가 재무 장부를 균형 잡는 것과 같은 방식으로 탄소 장부를 균형 잡을 수 있습니다.
AI는 기후 위험 퍼즐에 대한 솔루션을 제공하지만 새로운 과제도 도입합니다. AI 기반 기후 위험 모델의 정확성은 여전히 데이터 품질과 알고리즘 해석 가능성에 따라 달라집니다. AI 출력을 검증할 수 있는 기후 지식이 있는 팀에 대한 투자는 기술 자체만큼 중요해지고 있습니다. 이 방정식에서 윤리적 AI 거버넌스는 공급망의 불평등을 심화시키거나 소규모 이해 관계자를 간과하는 것과 같은 의도치 않은 결과를 방지하는 데 중요합니다.
AI는 강력한 동맹이지만 신중한 적용과 전략적 감독이 필요합니다.
2025: AI와 기후 위험 관리의 융합
사실 기후 위험은 비즈니스 위험이며 모든 C-Suite 임원은 신뢰할 수 있는 기후 데이터 분석에 액세스할 수 있어야 합니다. 생성적 AI 시스템은 올해와 미래에 기후 위험 관리 시스템을 주도할 것입니다.
조직의 회복력은 규정 준수, 재난 대비 및 공급망 보안을 위한 최첨단 도구에 대한 액세스를 요구합니다. 비즈니스 자산의 지속적인 실행 가능성은 이러한 기술 통합에 달려 있습니다.
2025년에는 지속 가능성이 더 이상 주변적 고려 사항이나 장기적 열망으로 남을 수 없습니다. 모든 부문의 임원 리더십에서 즉각적인 재정적 우선순위로 격상되어야 합니다. 이러한 과제를 수용하고 이를 해결할 수 있는 AI의 잠재력은 세기의 두 번째 분기를 거치면서 매우 중요합니다. 적응하지 못하는 사람들에게는 은유적인 최종 크레딧이 예상보다 일찍 나올 수 있습니다.
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