Ο αντίκτυπος της Τεχνητής Νοημοσύνης: Διαμόρφωση βιώσιμων καταναλωτικών επιλογών

Στη σημερινή απειλή της κλιματικής αλλαγής, η απουσία αξιόπιστων δεδομένων αποτελεί πρόκληση για τους καταναλωτές που προσπαθούν να υιοθετήσουν βιώσιμες πρακτικές. Ειδικότερα, η πρόσβαση σε λεπτομερείς πληροφορίες σχετικά με τον περιβαλλοντικό αντίκτυπο των προϊόντων μπορεί να βοηθήσει τους καταναλωτές να ευθυγραμμίσουν καλύτερα τις αποφάσεις αγοράς τους με τους στόχους τους για τη βιωσιμότητα.

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) αποτελεί το κλειδί για την αντιμετώπιση αυτού του χάσματος πληροφοριών. Με την ικανότητά της να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων γρήγορα και αποτελεσματικά, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει στους καταναλωτές τις πληροφορίες που χρειάζονται για να κάνουν περιβαλλοντικά υπεύθυνες επιλογές.

Όχι μόνο οι καταναλωτές δίνουν όλο και μεγαλύτερη προτεραιότητα στη βιωσιμότητα (με το 64% της γενιάς Zs να δηλώνει πρόθυμο να πληρώσει περισσότερα για να αγοράσει περιβαλλοντικά βιώσιμα προϊόντα¹), αλλά και οι εταιρείες έχουν συνειδητοποιήσει την ανάγκη να επικοινωνούν καλύτερα με τους πελάτες τους. Σύμφωνα με μια πρόσφατη έρευνα του Clarity AI ², πάνω από τις μισές (52%) από τις πιο γνωστές μάρκες πιστεύουν ότι οι πελάτες τους θεωρούν ότι οι πληροφορίες για τη βιωσιμότητα είναι απαραίτητο στοιχείο κατά τη λήψη αγοραστικών αποφάσεων.

Από την άλλη πλευρά, οι καταναλωτές αναγνωρίζουν ευρέως την ανατρεπτική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης (ML) και επιδεικνύουν αυξημένη εμπιστοσύνη στη χρήση τους. Στην πραγματικότητα, το 39% των καταναλωτών παγκοσμίως είναι διατεθειμένο να εμπιστευτεί τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης³. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται αναπόσπαστο μέρος της ζωής των ανθρώπων, υπάρχει αυξανόμενη προθυμία να εμπιστευτούν τις εταιρείες που αξιοποιούν αυτή την αναδυόμενη τεχνολογία⁴.

Υπάρχουν δύο τομείς στους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει σημαντικά στην ενδυνάμωση των καταναλωτών:

1. Ανάλυση και κανονικοποίηση δεδομένων: Υπάρχει έλλειψη σύγκλισης σχετικά με τον τρόπο μέτρησης της προόδου της βιωσιμότητας σε όλους τους κλάδους. Η επίτευξη συγκρίσιμων γνώσεων καθίσταται αδύνατη χωρίς τη χρήση μοντέλων ML και AI. Με την εφαρμογή συνεχών ελέγχων αξιοπιστίας και τη μείωση του ανθρώπινου σφάλματος, οι αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν πλέον να εξασφαλίσουν απαράμιλλη ακρίβεια στο χειρισμό τεράστιων όγκων δεδομένων, πλαισίων και προτύπων. Αυτό αποδεικνύεται ενδεικτικά από την πρόσφατη συνεργασία μεταξύ του Clarity AI και της Klarna, μιας κορυφαίας παγκόσμιας πλατφόρμας καταναλωτών που εξυπηρετεί πάνω από 550.000 εμπόρους, ο καθένας από τους οποίους τηρεί διαφορετικά πλαίσια και χρησιμοποιεί ποικίλες μετρήσεις και πρότυπα.
2. Επεκτασιμότητα στην τεχνολογία: Η αξιοποίηση της τεχνολογίας για την κλιμάκωση των λύσεων παραμένει ένα επίμονο πρόβλημα στη συζήτηση για τη βιωσιμότητα, αποτελώντας σημαντικό εμπόδιο στην ευρεία υιοθέτηση και εφαρμογή περιβαλλοντικά υπεύθυνων λύσεων. Για παράδειγμα, η παρακολούθηση και η αξιολόγηση της βιωσιμότητας των προϊόντων από την προμήθεια των πρώτων υλών έως τη διάθεση στο τέλος του κύκλου ζωής τους μπορεί να αποτελέσει πρόκληση λόγω της πολυπλοκότητας και της παγκόσμιας φύσης των αλυσίδων εφοδιασμού. Στο πλαίσιο αυτό, η διαφάνεια και η ιχνηλασιμότητα αποτελούν βασικά στοιχεία για την προώθηση της αειφορίας και τη διασφάλιση της αξιοπιστίας των ισχυρισμών περί αειφορίας, όπως αναμένουν οι καταναλωτές.

Εν ολίγοις, η τεχνολογία και τα εργαλεία για την ανάλυση, την αξιολόγηση και την εξαγωγή πληροφοριών σχετικά με τη βιωσιμότητα είναι διαθέσιμα. Η τρέχουσα πρόκληση είναι η υιοθέτηση αυτών των εργαλείων από τις εταιρείες ώστε να δοθεί η δυνατότητα στους καταναλωτές να κάνουν βιώσιμες επιλογές σε μεγάλη κλίμακα.

Clarity AI χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για την αξιολόγηση των εμπόρων που πωλούν μέσω της πλατφόρμας της Klarna, εντοπίζοντας εκείνους που υπερέχουν σε διάφορα θέματα που σχετίζονται με το κλίμα και παρέχοντας στους πελάτες αξιοποιήσιμες πληροφορίες. Αυτό δεν είναι εφικτό μόνο με μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, αλλά και με τη χρήση ML, η οποία διασφαλίζει την αξιοπιστία και την ακρίβεια των αναφερόμενων δεδομένων. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό, δεδομένου ότι επί του παρόντος το 19,2% των εμπόρων, από ένα δείγμα 15.000, δημοσιοποιούν τις άμεσες και έμμεσες εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου. Επιπλέον, το 9,6% έχει αναλάβει δημόσια δέσμευση να μειώσει τις εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου σύμφωνα με τον στόχο του περιορισμού της υπερθέρμανσης του πλανήτη σε 1,5ºC⁵. Η διαφανής μέτρηση των εκπομπών είναι ένα κρίσιμο πρώτο βήμα για τη μείωση των εκπομπών και την απόδοση ευθυνών στις εταιρείες.

Επιπλέον, από τους εμπόρους στη βάση δεδομένων του Clarity AI, μόνο το 8,4% προμηθεύεται το 90% ή περισσότερο της ενέργειάς του από ανανεώσιμες πηγές, γεγονός που υποδηλώνει σημαντικά περιθώρια βελτίωσης για την επίτευξη των στόχων της ΕΕ για τις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας. Για το λόγο αυτό, για να βοηθήσει στον εντοπισμό των εταιρειών που καταβάλλουν σημαντικές προσπάθειες προς την κατεύθυνση της βιωσιμότητας, τοClarity AI επισημαίνει τους εμπόρους που συγκαταλέγονται στο κορυφαίο 10% όσον αφορά τις χαμηλότερες εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα.

Οι πληροφορίες αυτές δίνουν στους καταναλωτές τη δυνατότητα να λαμβάνουν καθημερινές αποφάσεις. Χάρη στην Τεχνητή Νοημοσύνη είμαστε σε θέση να παρέχουμε αυτές τις πληροφορίες αξιόπιστα και σε κλίμακα, αποδεικνύοντας ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να χρησιμεύσει ως μετασχηματιστική δύναμη για έναν πιο πράσινο, πιο βιώσιμο πλανήτη. Ενισχύοντας την ανάλυση δεδομένων και την επεκτασιμότητα των λύσεων βιωσιμότητας, η ΤΝ μπορεί να εφοδιάσει τους καταναλωτές με διαφανείς και αξιόπιστες πληροφορίες, δίνοντας τη δυνατότητα λήψης πιο τεκμηριωμένων αποφάσεων.

¹Η έρευνα της Deloitte Global 2022 GenZ & Millennial Survey. "Προσπαθώντας για ισορροπία, υποστηρίζοντας την αλλαγή".

² 2023 Clarity AI Εικονική έρευνα σε εξέχουσες μάρκες: Danone, Citi, Bridgestone, Procter & Gamble, Amazon, eBay, Target, Wayfair, Kimberly-Clark, Panasonic, Estee Lauder και AT&T.

³KPMG Εμπιστοσύνη στην τεχνητή νοημοσύνη. 2023 Παγκόσμια μελέτη για την αλλαγή της αντίληψης του κοινού για την τεχνητή νοημοσύνη. Πανεπιστήμιο του Κουίνσλαντ, Αυστραλία.

⁴Εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στο εξατομικευμένο μάρκετινγκ και τη δέσμευση πελατών στη λιανική τραπεζική βιομηχανία. Academy of Marketing Studies Journal.

⁵ 1,5 βαθμός θέρμανσης δεδομένα ευθυγράμμισης από CDP