불확실한 환경에서 지속 가능성 탐색하기

크리스티나 와이어트, 최고 지속가능성 책임자 기업이 배출량을 측정하고 관리할 수 있도록 지원하는 탄소 회계 플랫폼인 페르세포니에서 근무하고 있습니다. 그녀는 Latham & Watkins에서 증권 변호사로 경력을 시작하여 로펌의 지속가능성 업무 개발을 도왔습니다. 그 후 지속가능성에 중점을 둔 MBA를 취득하고 미국 증권거래위원회에서 기후 공개 규칙 관련 업무를 담당하다가 3년 전 페르세포니에 합류했습니다. MIT 슬론 경영 리뷰 는 와이어트와 함께 지속가능성 전문가들이 직면하고 있는 진화하는 과제와 기술이 탄소 회계를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 이야기를 나눴습니다. 여기에서는 대담의 주요 내용을 편집하여 소개합니다.

2025년에 지속가능성 전문가들은 어떤 도전에 직면하게 될까요?

크리스티나 와이어트: 이는 회사마다 크게 다릅니다. 특히 미국 연방 차원의 불확실성, 그리고 [유럽연합]의 기업 지속가능성 보고 지침의 철회 등으로 인해 몇 년 전에는 더 열성적이었을 수도 있는 프로그램에 대한 최고 경영진의 지속적인 지원을 받는 데 어려움을 겪고 있는 기업이 많습니다. 옴니버스 제안. 이제 리더들은 조금 더 관망하는 자세를 취하고 있습니다.

이와 동시에, 현재 진행형인 기업들도 많이 있습니다. 이들은 지속가능성 목표와 목표를 설정하고 실제로 지속가능성을 핵심 비즈니스에 통합했습니다.

탄소 회계 플랫폼은 어떻게 작동하며, 어떤 과제를 해결하기 위해 만들어졌나요?

Wyatt: 페르세포니는 스프레드시트만으로 탄소 발자국을 계산하는 기업이나 고용한 컨설턴트의 번거로움과 부정확성 문제를 해결하기 위해 설립되었습니다. 탄소 회계 프로세스에는 상당한 복잡성이 있지만, 기본적으로 기업이 수행하는 모든 활동을 파악한 다음 이를 해당 활동과 관련된 탄소 배출량으로 변환하는 과정이 포함됩니다.

이 모든 것은 쉬운 수학입니다. 하지만 수천 개의 배출 계수가 있고, 회사 차량을 이용한 각 여행이나 출장을 위한 모든 항공 여행, 여러 지사의 모든 전기 요금 등 수십만 개의 활동이 잠재적으로 존재할 수 있는 경우라면 정말 복잡해집니다. 저희는 탄소 배출량을 감사하는 데 중요한 추적 가능한 원장에 적절한 배출 계수를 적용한 다음, 다른 한편으로는 Scope 1, 2, 3 배출량을 계산합니다.

지속 가능성의 맥락에서 AI를 어떻게 활용하고 생각하고 있나요?

Wyatt: 양날의 검과도 같습니다. 퍼스포니의 제품에는 처음부터 AI가 포함되어 있었습니다. 예를 들어, 우리는 기업이 업종에 따라 탄소 발자국에 기여할 가능성이 높은 활동 유형을 파악하는 데 AI를 사용했습니다. 이러한 활동에 적절한 배출 계수를 매칭하는 것도 마찬가지입니다: 이는 AI 도구를 통해 이루어집니다.

따라서 지속 가능성 문제를 해결하는 데 매우 유용하지만, AI는 에너지 집약적이고 사용량이 증가하고 있기 때문에 양면성이 있습니다. 이러한 에너지 수요의 증가는 기후에 영향을 미칩니다. 현재로서는 이러한 수요를 충족하기 위해 화석 연료가 필요하지만, 재생 에너지와 원자력 등 다른 에너지원으로 전환하는 동시에 AI 도구를 더 효율적이고 에너지 집약적으로 만드는 방법을 찾아야 합니다.

AI 도구와 관련된 배출량을 계산할 때는 기본적으로 해당 도구의 에너지 소비량 데이터를 가져옵니다. 아마존 웹 서비스와 같은 서버를 사용하는 경우, 관련 에너지 소비 데이터를 가져와 적절한 배출 계수를 사용하여 탄소 배출량으로 변환합니다. 이것이 바로 우리 조타실에 있습니다.