Hadapi Krisis Air, Perusahaan di AS Manfaatkan Kecerdasan Buatan

Dalam surveinya yang dirilis tahun lalu, perusahaan riset pasar Gartner menyebut bahwa upaya keberlanjutan--yang dikenal di kalangan perusahaan dan investor sebagai inisiatif Lingkungan, Sosial dan Tata Kelola (ESG)--menempati peringkat tiga prioritas teratas dewan direksi perusahaan untuk tahun ini dan 2023.

Menurut mereka, kini tak ada angka sulit yang menggambarkan meningkatnya adopsi AI dan teknologi data oleh sektor swasta. “Ada ekosistem yang berkembang dari perusahaan rintisan yang menggunakan AI dan layanan cloud” untuk penilaian risiko terkait iklim,” kata Gartner. “Penggunaan pembelajaran mesin dan teknik AI lainnya untuk mitigasi perubahan iklim sudah berjalan dengan baik.”

Microsoft, misalnya, menggunakan data dan model pembelajaran mesin untuk menampung jutaan galon air yang mendinginkan data centernya. Statistik yang mereka hasilkan juga digunakan untuk membantu orang atau lembaga lain mengidentifikasi dan mengatasi masalah penggunaan air.

Cervest, perusahaan software berbasis di London, pun tak mau ketinggalan. Mereka mengeklaim telah menggunakan pembelajaran mesin dan beragam data yang dikumpulkan oleh satelit, stasiun cuaca, dan metode penginderaan jauh untuk menilai risiko terhadap portofolio aset perusahaan--termasuk pabrik, kampus perusahaan, distribusi, dan data center.

Sementara Lotic Labs, perusahaan perangkat lunak berbasis di Chicago, Illinois, AS, menerapkan teknologi serupa untuk memantau risiko terkait cuaca dan menerjemahkan data tersebut ke dalam model risiko keuangan.

Bisnis pertanian, salah satu konsumen air tawar terbesar di dunia, juga beralih ke AI untuk beroperasi lebih efisien, mulai dari ladang hingga lorong produksi bahan makanan. Sebab, meski periode kekeringan telah mengganggu AS Barat Daya selama ribuan tahun, tetapi bentangan cuaca kering terbaru ini-- yang diperparah dengan panas ekstrem--telah terbukti sangat persisten dan berbahaya.

Tahun lalu, pejabat federal bahkan sampai mengumumkan bahwa mereka menahan air untuk pertama kalinya dalam sejarah Lembah Sungai Colorado, membatasi alokasi air ke negara bagian yang mengandalkan jalur air sepanjang 1.450 mil. Para pejabat mengatakan pada bulan Juni bahwa lebih banyak pembatasan mungkin akan dilakukan.

“Ini sangat buruk,” kata David Feldman, seorang ilmuwan politik yang merupakan direktur Water UCI, sebuah lembaga pemikir ilmu dan kebijakan air di UC Irvine.

Kini, para petani di Barat Daya AS  yang sejak kepresidenan George Washington telah mengandalkan prediksi cuaca menggunakan kalender, beralih ke petabyte data di cloud, yang dimanfaatkan model AI untuk membuat prediksi yang jauh lebih akurat dan mengotomatisasi sistem operasi pertanian.

Bahkan sebuah traktor dapat mengemudikan diri mereka sendiri dalam garis lurus. Alih-alih menyemprot lahan pertanian yang luas dengan pestisida yang dapat mengalir ke persediaan air setempat, kamera yang dilengkapi dengan penglihatan komputer menargetkan kelompok gulma dengan presisi tinggi. Sensor di tanah dapat memicu aliran air irigasi, juga dengan presisi yang jauh lebih besar, yang menjaga pasokan air.

Sementara di asruransi, kecerdasan buatan telah dadopsi untuk membuat model keuangan terkait iklim yang lebih akurat. Valentina Fomenko, pakar yang memberi nasihat kepada Bank Dunia tentang inisiatif lingkunga, mengatakan, model tersebut dapat digunakan oleh perusahaan untuk membangun produk asuransi iklim yang lebih baik dan tersedia lebih luas.

Indikatornya pun jelas. Penyedia asuransi Swiss Re memperkirakan kekeringan, kebakaran hutan, banjir, dan peristiwa terkait iklim lainnya akan mengurangi hingga US$23 triliun dari output ekonomi global--pengurangan antara 11 persen dan 14 persen--pada tahun 2050.

Perusahaan asuransi sudah juga telah mengutip risiko kekeringan dan kebakaran hutan sebagai alasan untuk menaikkan suku bunga atau membatalkan polis. Dan perusahaan pemeringkat kredit S&P Global mengatakan dalam sebuah laporan tahun lalu bahwa kekurangan air semakin menghambat produksi industri dan memusnahkan akses perusahaan ke modal.

"Perlu ada pergeseran pemikiran tentang bagaimana kami menilai risiko. Kami membutuhkan analitik untuk dapat memproyeksikan ketersediaan air dan berpotensi menerjemahkannya ke dalam istilah keuangan," jelas Formenko.