Khi ESG và AI gặp nhau, một câu hỏi rất thực tế được đặt ra là liệu đây có phải là những lớp chi phí gia tăng thêm đối với doanh nghiệp?
Trao đổi với chúng tôi, bà Nguyễn Thị Hằng, Tư vấn trưởng của Công ty Cổ phần Sáng tạo Xanh Việt Nam GREEN IN - đơn vị chuyên tư vấn về chiến lược và báo cáo ESG cho doanh nghiệp cho biết, quá trình đồng hành với các doanh nghiệp, bà nhận thấy quan điểm này rất thực tế, đặc biệt là với nỗi lo dòng tiền của các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME).
Tuy nhiên theo bà Hằng, cần nhìn nhận vấn đề từ bản chất của ESG. Thực tế, doanh nghiệp Việt đã triển khai các thực hành ESG từ lâu, ví dụ như các thực hành về tiết kiệm năng lượng hay bảo vệ môi trường, chăm lo đời sống, phúc lợi cho người lao động… Đây đều là những hoạt động góp phần nâng cao hiệu quả vận hành mà doanh nghiệp đã và đang làm rồi. Vì vậy, không nên mặc định rằng triển khai ESG đồng nghĩa với việc phát sinh thêm chi phí.
Cái mới với doanh nghiệp hiện nay là hệ thống hóa những gì doanh nghiệp đã làm được vào khung báo cáo theo tiêu chuẩn quốc tế. Nếu các doanh nghiệp tiếp cận ESG theo góc độ lập báo cáo để tuân thủ hoặc đối phó trong một số tình thế thì quả thực nó có thể coi là chi phí. Nhưng nếu như các doanh nghiệp tiếp cận ESG theo góc nhìn là cơ hội để rà soát sức khoẻ nội tại, hệ thống hóa lại những gì doanh nghiệp đang làm được và nhận diện những khoảng trống cần cải thiện thì sẽ tạo ra giá trị khác cho doanh nghiệp.
AI cũng vậy. Nếu như doanh nghiệp tiếp cận AI theo góc nhìn là một xu hướng hay trào lưu công nghệ mới thì có lẽ cũng là một gánh nặng về chi phí. Nhưng nếu tiếp cận nó từ góc độ giải quyết bài toán thực tế của doanh nghiệp, thì việc dùng AI còn có thể góp phần giảm chi phí. Bởi khi dữ liệu được xử lý nhanh hơn, chính xác hơn sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn, giảm lãng phí về thời gian, nguồn lực con người và tài chính.
Như vậy, ESG và AI gia tăng chi phí hay giá trị, tùy thuộc cách tiếp cận của doanh nghiệp và cách doanh nghiệp dùng chúng để "trang trí" hay để thực sự thay đổi cách vận hành.
Trả lời cho câu hỏi ESG và AI có thể cộng hưởng và bổ trợ cho nhau hay không, bà Hằng phân tích: “ESG và AI chỉ có thể cộng hưởng và tạo ra những giá trị thật khi nó xuất phát từ bài toán thực tế của doanh nghiệp. ESG như một la bàn định hướng, còn AI như một bộ máy tăng tốc cho doanh nghiệp”.
Bà lấy một ví dụ cụ thể: Doanh nghiệp đặt ra mục tiêu ESG là giảm tiêu thụ năng lượng 10% hay 20%. Để đạt được mục tiêu này, doanh nghiệp sẽ phải thu thập dữ liệu.
Các dữ liệu đó sẽ được AI tăng tốc quá trình phân tích, xử lý để doanh nghiệp nhìn nhận được tiêu thụ năng lượng lớn nhất đang nằm ở đâu và nguyên nhân là gì. Từ đó doanh nghiệp đưa ra quyết định về giải pháp cần thực hiện. Và kết quả cuối cùng là doanh nghiệp giảm được năng lượng, giảm được chi phí. Khi đó sự cộng hưởng của AI và ESG mới tạo ra giá trị thật cho doanh nghiệp.
AI có thể hỗ trợ cho doanh nghiệp khi triển khai ESG với 3 phương diện. Thứ nhất, AI giúp cho việc thu thập, tổng hợp dữ liệu một cách nhanh hơn, cấu trúc hóa lại theo đúng khung ESG nhanh hơn.
Thứ hai, sau khi thu thập dữ liệu xong, AI giúp phân tích các dữ liệu so sánh được với lịch sử quá khứ như thế nào và nếu so với mục tiêu đặt ra thì sẽ cần phải làm gì tiếp theo. Cuối cùng, AI đưa ra gợi ý về phương án vận hành tối ưu, và các giải pháp để doanh nghiệp tham khảo.
Tuy nhiên, AI là công cụ nhưng chất lượng của AI tốt hay không thì bước đầu tiên phải là đảm bảo dữ liệu đầu vào tốt, nghĩa là việc tổng hợp dữ liệu của các phòng ban phải đảm bảo dữ liệu có cơ sở và phải được xác thực. Sau đó, khi dữ liệu được đưa vào thì cần có bộ phận kiểm soát kết quả đầu ra của phân tích đó. Bộ phận này cần có năng lực thẩm định kết quả của AI và phải đối chiếu với thực tế của doanh nghiệp để đưa ra quyết định phù hợp.
AI chỉ là công cụ để hỗ trợ tổng hợp và phân tích. Con người mới là tác nhân quyết định dữ liệu đó là chính xác và phù hợp với bối cảnh của doanh nghiệp hay không. Vì vậy, với các doanh nghiệp, điều quan trọng nhất là phải biết mình cần kiểm soát hay quản trị dữ liệu gì, phân công cho phòng ban nào, phối hợp với nhau ra sao và có kế hoạch cập nhật dữ liệu định kỳ.
