Keberlanjutan tidak lagi menjadi perhatian khusus; itu adalah keharusan bisnis.
Pada saat yang sama, Kecerdasan Buatan (AI) menjanjikan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya dan potensi untuk meningkatkan dan mengubah praktik keberlanjutan. Namun, cukup lari saja alat AI ke dalam proses yang ada tidak akan menghasilkan masa depan yang lebih ramah lingkungan.
Chief Growth Officer, Institut Manajemen Proyek (PMI).
Laporan PMI mengungkapkan bahwa organisasi-organisasi yang menggunakan AI dalam produksi di seluruh organisasi – tidak hanya terbatas pada departemen TI – melaporkan tingkat keberhasilan yang jauh lebih tinggi dalam proyek efisiensi energi (31%) dibandingkan dengan mereka yang hanya mengeksplorasi teknologi (8%).
Perbedaan mencolok ini menyoroti kekuatan untuk bergerak melampaui eksperimen dan sepenuhnya memasukkan AI ke dalam strategi keberlanjutan di seluruh organisasi.
Jadi, bagaimana organisasi dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk mendorong peningkatan keberlanjutan yang sesungguhnya di seluruh dunia perusahaantermasuk dalam fungsi pengadaannya?
Jawabannya terletak pada adopsi a manajemen proyek kerangka kerja yang memprioritaskan tiga elemen utama: kesiapan data, kesiapan kepemimpinan, dan penyelarasan strategis.
Kesiapan Data sebagai Landasan Proyek
Algoritme AI hanya akan berfungsi jika data yang digunakannya bagus. Memperkuat keberlanjutan pertunjukan berarti membangun proses pengumpulan, pengelolaan, dan pemanfaatan data yang kuat. Manajer proyek harus mengutamakan kesiapan data sebagai persyaratan mendasar proyek, memastikan bahwa data akurat, konsisten, dan mudah diakses.
Hal ini melibatkan penanganan tantangan kualitas data yang umum, seperti sumber data yang terisolasi dan format data yang tidak konsisten. Bayangkan mencoba menilai jejak karbon rantai pasokan Anda ketika data pemasok tersebar di seluruh penjuru spreadsheet, PDFdan sistem warisan.
Sebuah “sumber kebenaran tunggal” untuk data keberlanjutan sangatlah penting, sehingga memberikan landasan yang andal bagi model AI untuk mengukur dan melacak dampak lingkungan secara akurat. Pendekatan berbasis data ini memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat dan memungkinkan perusahaan mengidentifikasi bidang-bidang di mana AI dapat memberikan manfaat keberlanjutan terbesar.
Laporan PMI menemukan bahwa organisasi-organisasi terkemuka menunjukkan tingkat kesiapan data yang jauh lebih tinggi (45%) dibandingkan dengan organisasi-organisasi yang tertinggal (20%), yang secara langsung berdampak pada kemampuan mereka untuk menerapkan inisiatif keberlanjutan berbasis AI secara efektif.
Tanpa landasan ini, AI berisiko memperbesar inefisiensi dan bias yang ada, sehingga menyebabkan penilaian yang tidak akurat dan pengambilan keputusan yang salah arah.
Kesiapan kepemimpinan dan kemampuan tim proyek
Mengintegrasikan AI ke dalam proyek keberlanjutan memerlukan pemimpin yang efektif, antusias, dan terlibat yang menunjukkan keahlian teknis, pengetahuan keberlanjutan, dan kemampuan beradaptasi terhadap perubahan.
Organisasi harus membangun tim berkinerja tinggi yang memiliki beragam keterampilan ini. Hal ini mungkin melibatkan peningkatan keterampilan karyawan yang ada atau merekrut talenta baru dengan keahlian AI khusus dan keberlanjutan.
Kesiapan kepemimpinan melampaui keterampilan teknis. Organisasi juga harus membina kolaborasi antar unit bisnis, menghilangkan silo dan memastikan keberlanjutan menjadi prioritas utama dalam setiap keputusan proyek.
Manajer proyek memainkan peran penting dalam memfasilitasi lingkungan seperti ini, asalkan mereka memiliki keterampilan komunikasi yang kuat, kemampuan untuk menavigasi struktur organisasi yang kompleks, dan komitmen untuk mendorong perubahan.
Penelitian PMI mengungkapkan bahwa di antara organisasi-organisasi terkemuka di bidang keberlanjutan dan penerapan AI, 64% menganggap kepemimpinan mereka sepenuhnya siap dengan keterampilan dan kompetensi yang diperlukan, dibandingkan dengan hanya 15% dari mereka yang tertinggal.
Kesiapan ini diwujudkan dalam kemampuan organisasi untuk memahami, mengembangkan, dan menerapkan elemen-elemen penting dalam keberlanjutan yang kohesif dan strategi AI.
Prioritas strategis dan penyelarasan proyek
Inisiatif keberlanjutan yang digerakkan oleh AI harus diselaraskan dengan tujuan organisasi yang lebih luas, dan para pemimpin dalam organisasi tersebut harus memprioritaskannya agar berhasil.
Laporan PMI menunjukkan bahwa 51% organisasi terkemuka menjadikan keberlanjutan berbasis AI sebagai prioritas utama, dibandingkan dengan hanya 16% organisasi yang kinerjanya lebih rendah.
Komitmen ini diwujudkan dalam tindakan nyata, mendorong alokasi sumber daya, mendorong inovasi, dan memastikan dampak keberlanjutan jangka panjang.
Manajer proyek dapat memainkan peran mereka dengan memastikan bahwa keberlanjutan tertanam dalam setiap proyek, dan setiap tahap proyek dievaluasi dampaknya terhadap lingkungan.
Hal ini sangat relevan ketika menilai rantai pasokan dan memerlukan dukungan dari manajemen senior dan menetapkan metrik yang jelas untuk mengukur kinerja keberlanjutan.
Pertimbangkan sebuah proyek yang bertujuan untuk mendapatkan kemasan yang lebih ramah lingkungan. Tanpa penyelarasan strategis, proyek ini mungkin hanya berfokus pada pengurangan biaya, sehingga berpotensi mengabaikan dampak lingkungan dari berbagai bahan atau metode transportasi.
Manajer proyek harus bekerja dengan para pemangku kepentingan untuk menentukan tujuan keberlanjutan yang jelas, menetapkan metrik yang terukur, dan memastikan bahwa tujuan-tujuan tersebut diintegrasikan ke dalam tujuan proyek secara keseluruhan.
Selain itu, organisasi harus mengembangkan kerangka kerja untuk menginvestasikan kembali manfaat keberlanjutan yang didorong oleh AI ke dalam inisiatif masa depan. Hal ini menciptakan siklus perbaikan berkelanjutan yang baik, dimana keberhasilan awal mendorong investasi dan inovasi lebih lanjut.
Selain otomatisasi: pendekatan holistik terhadap pengadaan berkelanjutan
AI menawarkan potensi besar untuk mengotomatisasi tugas dan mengoptimalkan proses dalam berbagai fungsi, namun penting untuk diingat bahwa keberlanjutan lebih dari sekadar efisiensi. Tim harus mengadopsi pendekatan holistik yang mempertimbangkan dampak lingkungan, sosial, dan ekonomi dari operasi mereka dan selaras dengan strategi organisasi.
Manajer proyek memainkan peran penting dalam memastikan bahwa AI digunakan secara bertanggung jawab dan etis, dengan fokus pada transparansi, akuntabilitas, dan keadilan. Hal ini termasuk mengatasi potensi bias dalam algoritma AI dan melindungi privasi data.
Misalnya, alat pemilihan pemasok yang didukung AI harus dievaluasi secara cermat untuk memastikan alat tersebut tidak mendiskriminasi pemasok yang lebih kecil atau kurang berteknologi maju.
Dengan menerapkan pendekatan terstruktur dan berbasis proyek, tim pengadaan dapat memanfaatkan potensi AI sepenuhnya untuk mendorong peningkatan keberlanjutan yang sejati dan bertahan lama. Manajemen proyek bukan sekedar fungsi pendukung; ini adalah kunci kesuksesan di era keberlanjutan yang didorong oleh AI.
Ini tentang membangun fondasi yang tepat, memperlengkapi tim yang tepat, dan menyelaraskan proyek dengan tujuan strategis yang tepat. Hanya dengan cara ini kita dapat benar-benar memanfaatkan kekuatan AI untuk meningkatkan keberlanjutan dan menciptakan masa depan yang lebih berkelanjutan bagi semua orang.
