Tijdens de Enablon Engage EMEA-conferentie in Parijs voerde Wolters Kluwer een enquête uit onder ongeveer 60 professionals op het gebied van milieu, gezondheid en veiligheid (EHS), operationeel risicomanagement (ORM) en milieu, maatschappij en governance (ESG). De resultaten laten zien dat hoewel de meeste organisaties zich nog in de beginfase van hun AI-traject bevinden, ze actief bezig zijn met het verkennen van impactvolle use cases en het leggen van de basis voor verantwoorde, schaalbare AI-implementatie.
De meeste EHS- en ESG-teams bevinden zich in een vroeg stadium van AI-implementatie
Volgens de enquête gaf 41% van de respondenten aan dat hun organisaties nog maar net beginnen met het verkennen van AI-use cases, terwijl 3% AI opschaalt naar meerdere EHS/ESG-processen en 2% aangeeft dat AI al is ingebed en meetbare waarde oplevert. Deze bevindingen suggereren dat AI een belangrijke kans biedt om transformatie te stimuleren op het gebied van veiligheid, duurzaamheid en operationele excellentie, mits organisaties belangrijke barrières kunnen overwinnen – te beginnen met datakwaliteit. Richard Pulliam
“Terwijl EHS-, ORM- en ESG-leiders het transformatieve potentieel van AI verkennen, is één ding duidelijk: succes hangt af van de kwaliteit en integratie van data. Het Enablon-platform is uniek gepositioneerd om deze uitdaging aan te gaan, omdat het schone, betrouwbare data op activaniveau levert binnen EHS-, ESG- en operationele domeinen, en de geïntegreerde basis voor risicomanagement biedt die nodig is om AI-use cases met vertrouwen te activeren en op te schalen.” – Richard Pulliam, General Manager, Wolters Kluwer EHS & ESG
Aanvullende onderzoeksresultaten zijn onder andere:
Belangrijkste uitdagingen voor AI-implementatie
- 23% van de respondenten noemde datakwaliteit als de grootste uitdaging voor AI-implementatie.
- 18% noemde change management en -implementatie.
- 12% noemde beperkingen in resources.
- Slechts 1% noemde de complexiteit van de regelgeving, wat suggereert dat interne operationele obstakels mogelijk dringender zijn dan externe compliance-druk.
Top AI-use cases waaraan EHS- en ESG-leiders prioriteit gaven
- 19% koos voor het automatiseren van routinematige processen. 17% koos ervoor om data gemakkelijker vindbaar en bruikbaar te maken voor besluitvorming.
- 15% gaf prioriteit aan voorspellende prognoses om te anticiperen op risico’s en trends.
Deze antwoorden weerspiegelen een groeiende wens om AI te gebruiken om de bedrijfsvoering te stroomlijnen en de besluitvorming te verbeteren, met name in data-intensieve omgevingen.
Belangrijkste obstakels voor het opschalen van AI
- 43% noemde datakwaliteit en integratie tussen locaties en systemen als de grootste belemmering voor het opschalen van AI.
- 19% wees op een gebrek aan interne vaardigheden en AI-kennis.
- 18% noemde change management en de implementatie aan de frontlinie.
- 17% gaf aan dat de ROI of businesscase onduidelijk was.
- 13% noemde ethische, wettelijke of beveiligingsoverwegingen.
Prioriteiten op het gebied van waarborgen en governance
- 48% benadrukte de noodzaak van menselijke beoordeling en goedkeuring op vastgestelde controlepunten.
- 41% benadrukte een duidelijke verantwoordingsplicht voor AI-ondersteunde beslissingen.
- 36% pleitte voor transparante communicatie over AI-gebruik naar medewerkers en belanghebbenden.
