Setiap minggu seperti ada berita baru tentang kecerdasan buatan (AI)—mulai dari investasi perusahaan besar sampai kerja sama internasional, seperti kemitraan baru AS dan Inggris. Tapi di tengah banyaknya berita, ada hal penting yang sering terlewatkan.
Saat ini, dua topik global yang paling mendesak—percepatan perubahan iklim dan pertumbuhan pesat AI—bisa jadi kabur karena kekhawatiran tentang risiko dan akibat yang tidak diinginkan. Kalau kita hanya fokus pada risiko potensial seperti hilangnya lapangan kerja, atau kebutuhan energi yang melonjak, kita kehilangan kesempatan untuk menyelidiki dan berinvestasi dalam peluang yang ada.
Tidak diragukan lagi bahwa tantangannya nyata, dan perusahaan seperti Amazon aktif bekerja untuk mengatasinya. Tapi ketika kita melihatnya bersama, kedua hal ini tidak hanya menumpuk. Mereka saling bersilangan dengan cara yang dapat memicu inovasi, menawarkan AS peluang unik untuk memimpin dengan memanfaatkan AI sebagai kekuatan bagi kemajuan iklim dengan kecepatan dan skala yang diperlukan.
Teknologinya sudah tersedia. Dari Amazon Nova hingga Claude milik Anthropic dan model dasar canggih lainnya, alat untuk mengatasi tantangan keberlanjutan yang kompleks sudah ada. Langkah selanjutnya adalah mendorong adopsi. Dengan AI yang maju sangat cepat, kita butuh sistem yang lebih kuat untuk berbagi cara menggunakan alat-alat ini—agar manfaatnya bisa meluas lebih cepat dan melayani kepentingan publik yang lebih luas.
Itulah sebabnya kami mengembangkan kerangka kerja yang kami sebut “Keberlanjutan 3D”, yang mengidentifikasi tiga cara inti AI sudah memberikan dampak: Mendigitalkan data, Menemukan wawasan, dan Menghasilkan terobosan.
Saat diterapkan di sistem dunia nyata, AI mengubah aksi iklim dari bertahap menjadi eksponensial—mengoptimalkan penggunaan energi, mempercepat penemuan material, meningkatkan efisiensi pertanian, dan memperkuat rantai pasokan.
AI adalah pengganda kekuatan yang sangat dibutuhkan oleh upaya keberlanjutan.
Digitalisasi: Mengubah data untuk nilai bisnis
Inisiatif iklim lama menghadapi kritik karena hambatan biaya dan skalanya—memerlukan sumber daya yang besar untuk mempekerjakan tim khusus hanya untuk menghitung angka sebelum melakukan perubahan bisnis operasional atau memberikan pengungkapan publik.
Di Amazon, kami memproses 15 miliar titik data terkait karbon pada tahun 2024 saja. Berkat AI, tim kami sekarang bisa memadatkan apa yang dulunya analisis ilmiah berbulan-bulan menjadi hitungan menit. Hasilnya? Lebih dari 4.000 penilaian siklus hidup produk (LCA) yang komprehensif diselesaikan dalam satu kuartal.
Di mana dulu seorang produsen kaus mungkin menghadapi analisis mahal selama berbulan-bulan untuk memahami dampak lingkungan dari produksinya, ilmuwan kami sekarang memperkirakan AI dapat menyelesaikan pekerjaan “analisis siklus hidup” ini hanya dalam 17 menit—sebuah transformasi yang membuat data keberlanjutan dapat diakses oleh bisnis berapa pun ukurannya. Jika diterapkan pada jutaan produk secara global, AI dapat menghilangkan penghalang pertama untuk aksi iklim: biaya tinggi hanya untuk mengetahui dari mana harus memulai.
Alasan bisnisnya jelas: perusahaan yang menggunakan AI untuk mendigitalkan data keberlanjutan dan emisi dapat sekaligus lebih memahami jejak keberlanjutan mereka dan mengidentifikasi efisiensi penghematan biaya di seluruh operasi mereka.
Penemuan: Ada masalah keberlanjutan yang hanya bisa dilihat AI
AI tidak hanya menganalisis data—ia menemukan apa yang terlewatkan oleh manusia. Ia dapat menyelaraskan operasi dengan ketersediaan energi tanpa karbon, menandai ketidakefisienan dan risiko di seluruh rantai pasokan, dan bahkan menghubungkan risiko lingkungan dan hak asasi manusia yang kunci.
Di Amazon, AI membantu kami mengidentifikasi produk yang rusak sebelum dikirim, membantu pelanggan menemukan pakaian yang lebih pas pada percobaan pertama, dan merekomendasikan kemasan yang ukurannya tepat—membantu menghindari lebih dari 4,2 juta ton metrik material kemasan berlebih sejak 2015.
Di salah satu gedung kami, AI baru-baru ini mengidentifikasi kebocoran air bawah tanah setelah menganalisis data meteran dan memperhatikan bahwa lokasi tersebut menggunakan lebih banyak air dari biasanya. Dengan memperbaiki katupnya, alat AI itu membantu mencegah hilangnya 9 juta galon air per tahunnya.
Pelajaran pentingnya: AI dapat melihat ketidakefisienan kecil yang bisa menjadi penghematan besar.
Penerapan: AI mempercepat penemuan cara-cara baru untuk dekarbonisasi
AI tidak hanya mempercepat solusi iklim—ia membuka kemungkinan yang sebelumnya tidak bisa kita capai.
Model generatif dapat merancang material penangkap karbon yang baru. AI agen dapat mensimulasikan sistem pertanian yang tahan banting. Di seluruh sektor energi, kemasan, pendinginan, transportasi, dan lingkungan buatan, AI mempercepat penemuan dengan cara-cara yang sama sekali baru.
Apa yang dulu membutuhkan waktu bertahun-tahun di lab sekarang dapat dimodelkan, diuji, dan disempurnakan dalam hitungan bulan. Startup-startup menggunakan AI untuk menciptakan baterai yang lebih baik, merekayasa bahan bakar generasi berikutnya, dan menemukan material sirkular.
Kita tidak tahu apa yang tidak kita ketahui tentang solusi iklim potensial. Tapi AI dapat membantu kita menemukannya—dan dengan cepat.
Narasi suram tentang iklim dan AI bisa dimengerti tapi tidak lengkap. AI—jika digunakan dengan bertanggung jawab—bukan hanya alat, tapi titik balik untuk keberlanjutan. Di dekade yang menentukan ini kita perlu merangkul Keberlanjutan 3D sekarang—waktu terus berjalan. Mari kita gunakan dengan bijak.
Pendapat yang diungkapkan dalam tulisan komentar Fortune.com adalah pandangan penulisnya sendiri dan tidak selalu mencerminkan pendapat dan keyakinan Fortune.
Fortune Global Forum kembali pada 26–27 Oktober 2025 di Riyadh. CEO dan pemimpin global akan berkumpul untuk acara dinamis yang hanya dengan undangan, membentuk masa depan bisnis. Ajukan permohonan undangan.