توقف عن ملء النماذج: اترك للذكاء الاصطناعي التعامل مع امتثالك للاستدامة

مديرة استدامة في شركة صناعية فرنسية متوسطة الحجم تحدثت معها الشهر الماضي تحتفظ بسجل شخصي لكيفية قضائها أيامها. على مدار ربع سنة عادي، سجلت 71% من ساعاتها على ما تسميه "نقل الأرقام" — فتح ملف PDF من موردك، البحث عن رقم، كتابته في Excel، نسخ النتيجة إلى بوابة المنظم، ثم إرسال بريد إلكتروني للموردك لشرح أن الرقم كان بوحدة خاطئة. لديها درجتا ماجستير. هي بالتدريب عالِمة مواد. من حيث الوظيفة، هي موظفة إدخال بيانات برعنوان LinkedIn يقول "ESG & Climate Lead".

هذه هي أطروحة هذا المقال. الامتثال للاستدامة، كما يُمارس حالياً، هو تقريباً 20% خبرة و80% عمل إداري — والعمل الإداري 80% تم تصنيفه بشكل خاطئ كخبرة لفترة كافية بحيث بنينا صناعة استشارية بأكملها حول فرض رسوم عليها. مستقبل امتثال الاستدامة بالذكاء الاصطناعي ليس لوحة تحكم أجمل أو مكتبة قوالب أكثر غنى. إنه وكيل ذكاء اصطناعي يقرأ مستنداتك ويملأ النماذج، حتى يتمكن الإنسان من العودة إلى الـ 20% التي تتطلب فعلاً درجة.

الخيال المكلف لـ "خبرة ESG"

ادخل إلى أي فريق امتثال في شركة ذات رسملة متوسطة وسير العمل هو نفسه. يصل بريد إلكتروني من موردك في خبي الساعة الثانية صباحاً بالتوقيت المحلي مع ملف PDF ممسوح ضوئياً، باللغة الصينية، لاستهلاك الطاقة في الموقع لـ Q3. يطبع شخص ما، ويعيد شخص آخر كتابة كيلوواط-ساعة إلى عمود في مصنف باسم CBAM_tracker_v17_FINAL_use-this-one.xlsx، يقوم محلل صغير بتحويل kWh إلى MWh ثم يشك في نفسه ويحوله مرة أخرى، وبحلول يوم الجمعة الرقم جالس في ثلاثة أماكن مختلفة بقيمتين مختلفتين وفقاعة تعليق نصف منتهية تقول "double-check with Wei".

لا شيء من ذلك هو خبرة ESG. إعادة كتابة رقم إلى جدول بيانات ثانٍ ليس عملاً في الاستدامة أكثر من نسخ العقد عمل قانوني. إنه السباكة تحت العمل. وفرق الامتثال كانت تغرق فيها لأن التنظيم ينص بشكل صريح على أن السباكة يجب أن تكون قابلة للتتبع وقابلة للتدقيق وتقدم بصيغة ابتكرها المنظم في عام 2023 وقام بمراجعتها مرتين منذ ذلك الحين.

الأرقام الخاصة بهذا قاسية بما يكفي للاقتباس. أظهرت المسوحات الداخلية لدى اثنين من معلني CBAM عملنا معهم أن نسبة وقت الامتثال المنفق على "نقل البيانات" هي 63% و78%. وضعت مجموعة عمل CSRD في شركة تصنيع هولندية مدرجة في البورصة الرقم عند 71%. يضع مسح ممارس IFAC لعام 2025 بشأن جاهزية تأكيد الاستدامة الرقم عبر عينته عند 68%. اتصل به الثلثين، بحذر. ثلثي الميزانية التي تعتقد أنك تنفقها على استراتيجية الاستدامة يتم إنفاقها على إعادة الكتابة.

وإليك الجزء الذي يجب أن يحرج الصناعة: إدخال البيانات يتم الآن من قبل بعض الأشخاص الأكثر مؤهلاً بشكل مفرط في المبنى. الزملاء السابقين في McKinsey. أطباه في الهندسة البيئية. صديق لي بدرجة الدكتوراه في تقييم دورة الحياة أمضى ثلاثة أسابيع في نوفمبر الماضي في التوفيق بين عدم تطابق الوحدات بين ورقة البيانات التقنية للموردك الألماني وميزان الحسابات للمصفاة التشيكية. هذا هو إدخال البيانات يرتدي معطف المختبر.

لماذا نما العمل الإداري، لم ينكمش

الرد الواضح هو: بالتأكيد، البرامج الثابتة تحل هذا لسنوات. منصات الكربون موجودة. منصات ESG موجودة. Sphera، Workiva، Persefoni، Watershed، Novisto — لا شيء من هذا لا شيء. الكثير من المال ذهب إلى هذه الفئة.

لقد فعل ذلك، والعبء الإداري ارتفع على أي حال، لسبب هيكلي بدلاً من قرارات منتج أي بائع واحد. يتم بناء المنصات حول النماذج. النماذج لها حقول. الحقول تتوقع إدخالاً نظيفاً وملفوظاً ومُتحققاً منه وممابياً مسبقاً. لا شيء من بيانات المصدر الخاصة بك يصل بهذا الشكل. بيانات المصدر الخاصة بك تصل كمسح ضوئي، صورة عداد، فاكس من بند الشحن، CSV برؤوس سيريلية، نص بريد إلكتروني حيث قام ممثل المبيعات الخاص بموردك بلصق الأرقام في النص لأنه لا يعرف كيفية إرفاق ملف.

المنصة تجلس على جانب واحد من الفجوة. المستندات المصدرية تجلس على الجانب الآخر. كائن بشري — عادة ما يكون مكلفاً — يقف بينهم وينقل البيانات يدوياً، حقل تلو الآخر. حسنت المنصة مدرج الهبوط. لم تلمس مدرج الإقلاع. هذا هو السبب في أن الوقت المنفق في كل ملف لم ينخفض بشكل ملموس في عقد، حتى عندما تضاعف عدد البائعين أربع مرات. لا يمكنك إصلاح مشكلة ترجمة من المستند إلى النموذج بنموذج أفضل.

ما سيصلحه فعلاً هو نظام يقرأ المستند ويكتب النموذج. وهو، حتى تقريباً 2024، كان خيال علمي على نطاق واسع.

حيث يعمل هذا بالفعل

CBAM هي حالة الاختبار الصادقة، لأن النماذج قاسية والمستندات المصدرية فوضوية. يتطلب ملف CBAM ربع سنوي تعيين كل سلعة مستوردة إلى رمز CN، وتحديد الانبعاثات المباشرة وغير المباشرة حسب طريقة الإنتاج، وتتبع المواد السابقة، وتسجيل أسعار الكربون المدفوعة في الأصل، وإنتاج ملف XML الذي سيقبله سجل الاتحاد الأوروبي المؤقت دون شكوى. المادة المصدرية هي أوراق بيانات إنتاج الموردين واختبارات التقارير وفواتير الخدمات والحسابات الموازنة الداخلية — بأي لغة وصيغة ينتجها الموردك. سيفرض عليك الاستشاري €10,000 إلى €50,000 لكل ربع سنة لترجمة أحدهما إلى الآخر. ستعطيك المنصة جدول بيانات أسرع.

وكيل ذكاء اصطناعي يفعل شيئاً مختلفاً من حيث الفئة. تسلمه ملف PDF الموردك، باللغة الصينية، ويستخرج مزيج الفحم مقابل الغاز، ويطابق وصف المنتج برمز CN، ويعبر عن المرجع لقاعدة بيانات عامل انبعاث الاتحاد الأوروبي، ويعلم أن استهلاك الكهرباء يبدو منخفضاً للإنتاج المذكور، ويطرح عليك سؤالاً توضيحياً، وينتج قالب CBAM ربع سنوي مملوء بكل حقل مرتبط مرة أخرى إلى الصفحة والسطر الدقيق في المستند المصدر. الملف الأول، في مساء واحد. الملف الثاني، في 90 دقيقة، لأنه يتذكر خليط المنتج في الربع الماضي.

جرد بروتوكول GHG هو نفس شكل المشكلة ونفس شكل الحل. Scope 1 هي فواتير الوقود، Scope 2 هي فواتير الخدمات، Scope 3 هي دفتر الشراء وسحابة من شهادات الموردين. كل واحد من هذه المدخلات هو مستند. "العمل" في بناء جرد GHG هو 15% حكم منهجي (كيف أصنف هذا الأصل المستأجر، أي مجموعة عامل الانبعاث تنطبق في المكسيك) و85% استخراج الأرقام من المستندات ووضعها في الخلايا الصحيحة. من هذين النصفين، الثاني هو الذي يمكن للبرامج الثابتة الآن القيام به ولم تستطع من قبل.

هذا هو التحول. إنه ليس الذي كانت منظومة البائع تسعر. معظم منصات ESG لا تزال منظمة حول "مساعدة البشر في ملء النموذج بشكل أسرع". التحول هو: الإنسان يتوقف عن ملء النموذج.

دعم الجانب الآخر

الاعتراض الجادة على كل هذا تقريباً يذهب كالتالي. الامتثال ليس إدخال بيانات. الامتثال هو حكم. إن القرار بشأن ما إذا كان سعر الكربون للموردك يحسب لخصم سعر الكربون المدفوع من قبل CBAM هو سؤال قانوني وليس سؤال OCR. تحديد أي مواضيع مادية بموجب ESRS double materiality هي محادثة على مستوى المجلس، وليست مهمة استخراج المستندات. القرار بشأن ما إذا كان يجب الإفصاح عن منهجية Scope 3 المتنازع عليها التي قد تحرج عميلاً رئيسياً هو نداء سمعة يتطلب كائن بشري له مصلحة في اللعبة. أعط أياً من تلك الذاكية الاصطناعية وستحصل، في أحسن الأحوال، على إجابة خاطئة بثقة مقدمة بنفس النبرة الهادئة كما هو صحيح. في أسوأ الأحوال، ستحصل على نتيجة تدقيق تكلف أكثر من رسوم الاستشاري الذي كنت تحاول تجنبه.

كل ذلك صحيح. كنت سأذهب أبعد من ذلك: إنه أكثر صحة من النسخة الإنجيلية للذكاء الاصطناعي لهذه الحجة عادة يعترف. Double materiality تحت ESRS ليست مشكلة استخراج بيانات. إنها مشكلة التزام أصحاب المصلحة موضوعة على مشكلة تقييم المخاطر موضوعة على مشكلة الإفصاح القانوني. يمكن للذكاء الاصطناعي صياغة مصفوفة IRO. لا يمكنه أن يقرر أي من التأثيرات مجلس إدارتك على استعداد لوضعه على غلاف التقرير السنوي. المادة المتنازع عليها والإفصاح القانوني والاستثناءات والتفسيرات المنهجية الجديدة والدفاع عن رقم تحت الاستجواب من مدقق Big Four — هذه وظائف للإنسان، ويجب أن تبقى وظائف للإنسان، ويجب أن يتم الدفع عنها كوظائف للإنسان، وهي غالباً ما لا تكون كذلك حالياً لأن ميزانية الرسوم تم تناولها من قبل الإداري 80%.

النقطة ليست أن الذكاء الاصطناعي يحل محل خبرة الاستدامة. النقطة هي أن الذكاء الاصطناعي يحل محل السباكة البيانات التظاهر بكونها خبرة الاستدامة، وفي القيام بذلك يسمح أخيراً الخبرة الحقيقية بالظهور. عندما لا تقضي عالمة المواد 71% من أسبوعها في إعادة كتابة ملفات PDF الموردين، يمكنها قضاء هذا الأسبوع بفعل الشيء الوحيد الذي يتطلب فعلاً عالمة مواد، والذي ينظر إلى بيانات الإنتاج ويسأل ما إذا كانت شدة الانبعاثات المبلغ عنها للموقع معقولة نظراً للتكنولوجيا التي يدير. هذا السؤال يدفع راتبها. إعادة الكتابة لا تفعل.

كيف يبدو المستقبل القريب

بشكل ملموس، وظيفة الامتثال بعد ثلاث سنوات تبدو هكذا. شخص واحد، مع خبرة في المجال، يشرف على مجموعة من الأطر — CBAM، CSRD، GHG Protocol، CDP، EU Taxonomy، ISSB، وبعض الأطر الخاصة بقطاع معين مثل التزامات SBTi أو فحوصات LCA — اعتادت أن تستغرق فريقاً من خمسة. الشخص لا يفتح جداول البيانات. الشخص يحمل المستندات إلى وكيل ويراجع ما أنتجه الوكيل. يتعامل الوكيل مع الاستخراج والتعيين وتحويل الوحدات وإعادة استخدام الأطر المتقاطعة (نفس رقم طاقة الموردك يغذي أربع تقارير مختلفة؛ يتم كتابتها مرة واحدة) والتحقق والإنتاج من أي صيغة ملف طلبها المنظم هذا الأسبوع.

الشخص لا يزال يفعل المادة. الشخص لا يزال يجري المكالمات القانونية. الشخص لا يزال يجلس في اجتماع التأكيد ويدافع عن خيارات المنهجية. لكن الشخص لا يفعل إدخال البيانات بعد الآن، لأن إدخال البيانات ليس وظيفة يجب أن يفعلها الإنسان.

هذا ما هو Formist — منصة امتثال ذكاء اصطناعي بنيت بواسطة WeCarbon تقرأ المستندات المصدرية الخاصة بك وتملأ النماذج، عبر CBAM، GHG Protocol، CSRD/ESRS، EU Taxonomy، CDP، ISSB، SBTi، LCA، وأكثر من عشرة أخرى. إنه ليس جدول بيانات أفضل. إنه نهاية جدول البيانات أن تكون وحدة العمل. لن يقرر مادتك لك. سيضمن أن نقاط البيانات 400 تحت قرار المادة الخاص بك تصل إلى النموذج مملوءة مسبقاً، مع ربط كل رقم بمستند المصدر الذي جاء منه.

الخط القابل للاستشهاد

يجب أن يتعلق الامتثال بالحكم، وليس النسخ. أصبحت صناعة الاستشارة غنية بالتظاهر بأن هذه كانت نفس الوظيفة. إنهم ليسوا، ووكيل ذكاء اصطناعي يقرأ المستندات ويملأ النماذج جعل الفرق مستحيلاً للإخفاء.

توقف عن ملء النماذج. اذهب افعل العمل الذي تم توظيفك له.

Formist مبني بواسطة WeCarbon، شركة تكنولوجيا مناخ مع مكاتب في باريس وشنغهاي ودبي. إنها تدعم CBAM، GHG Protocol، CSRD/ESRS، EU Taxonomy، CDP، ISSB، SBTi، LCA، و15+ أطر استدامة أخرى.