Szkolenie z zastosowania sztucznej inteligencji w pozyskiwaniu DANYCH I SPORZĄDZANIU RAPORTÓW ESG w organizacjach z obszaru zielonej gospodarki.

MODUŁ I - Budowanie świadomości ekologicznej w obszarze zrównoważonego rozwoju, raportów ESG, sztucznej inteligencji

• Podstawy zrównoważonego rozwoju i zielonej gospodarki

– znaczenie transformacji ekologicznej w organizacjach

– wpływ działalności przedsiębiorstw na środowisko

– odpowiedzialność środowiskowa i społeczna biznesu

• ESG jako element budowania świadomości ekologicznej

– znaczenie raportowania ESG w organizacji

– obszary Environment, Social, Governance

– rola danych środowiskowych w podejmowaniu decyzji biznesowych

• Sztuczna inteligencja jako wsparcie działań proekologicznych

– wykorzystanie AI do analizy danych środowiskowych

– automatyzacja procesów zbierania danych ESG

– identyfikacja obszarów wymagających optymalizacji środowiskowej

– AI w monitorowaniu zużycia energii, emisji i gospodarki odpadami

• Budowanie kultury ekologicznej w organizacji

– rozwijanie postaw proekologicznych wśród pracowników

– komunikacja działań ESG wewnątrz organizacji

– angażowanie zespołów w działania na rzecz zrównoważonego rozwoju

– zielone kompetencje przyszłości

• Świadome zarządzanie danymi środowiskowymi przy użyciu AI

– znaczenie jakości danych w raportowaniu ESG

– analiza wskaźników środowiskowych

– odpowiedzialność organizacji za transparentność danych

• Praktyczne zastosowanie AI w edukacji ekologicznej

– wykorzystanie narzędzi AI do tworzenia analiz i raportów ESG

– generowanie rekomendacji działań proekologicznych

– przykłady wdrożeń i dobrych praktyk w organizacjach zielonej gospodarki

MODUŁ II - wykorzystanie AI do Gromadzenia danych niezbędnych do opracowania raportu ESG

• • Chat GPT AI jako narzędzie do budowania baz danych niezbędnych do opracowania raportu ESG w organizacjach z obszaru zielonej gospodarki
  • AI jako źródło danych w zakresie kwestii środowiskowych i klimatycznych, społecznych oraz dotyczących ładu korporacyjnego
  • Optymalizacja procesów przy użyciu AI służących do pozyskiwania, gromadzenia i przetwarzania danych na potrzeby raportów ESG.
  • narzędzia informatyczne służące do gromadzenia danych na potrzeby raportów ESG (ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, IBM ENVIZI ESG Suite)

MODUŁ III - Wykorzystanie AI do stworzenia raportu ESG dla organizacji z obszaru OZE.

1. Zautomatyzowane zbieranie i walidacja danych (Środowisko - E)

Integracja rozproszonych danych z IoT (Internet of Things) i inteligentnych liczników.

• • Optymalizacja produkcji: Algorytmy analizują warunki pogodowe i dane z turbin wiatrowych/paneli PV, automatycznie raportując rzeczywistą produkcję zielonej energii i unikanie emisji CO2.
  • Wykrywanie anomalii: zastosowanie AI do wykrywania luk w danych lub nieprawidłowości (np. nagły spadek wydajności). Zmniejszenie ryzyka „greenwashingu".
  • Scope 3 Emissions: stosowanie AI w obliczaniu emisji z łańcucha dostaw, analiza dane od dostawców komponentów.

2. Automatyzacja raportowania i zgodność z regulacjami (Governance - G)

• • Mapowanie danych: wykorzystanie AI do automatycznego przypisania zgromadzonych danych do konkretnych wskaźników ESG, przyspieszając proces raportowania nawet o 30%.
  • Analiza zgodności: Modele języka naturalnego (NLP) skanują projekty raportów pod kątem zgodności z nowymi wymogami prawnymi (np. CSRD), sugerując poprawki.
  • Wstępne wypełnianie kwestionariuszy: wykorzystanie AI w wypełnianiu formularze ESG na podstawie istniejących danych z wewnętrznych systemów.

3. Analiza predykcyjna i strategia (Srodowisko/Zarządzanie - E/G)

• • Prognozowanie ryzyka:wykorzystanie AI do prognozy ryzyka klimatycznego dla infrastruktury OZE (np. wpływ suszy na elektrownie wodne).

4. Zaangażowanie interesariuszy (Społeczeństwo - S)

• • Transparentność: Zastosowanie narzędzi AI umożliwiających wizualizację danych ESG w czasie rzeczywistym.
  • Analiza sentymentu: Stosowanie AI do analizowania opinii nteresariuszy w internecie, pomagając w raporcie uwzględnić kwestie społeczne istotne dla lokalnej społeczności.

5. Zalety wykorzystania AI w raportowaniu ESG OZE

• • Większa precyzja: Redukcja błędów ludzkich w obsłudze dużych zbiorów danych (Big Data).
  • Oszczędność czasu i kosztów: Automatyzacja rutynowych zadań administracyjnych.
  • Wiarygodność (Audytowalność): AI pomaga stworzyć ścieżkę audytu, co jest kluczowe dla rewidentów weryfikujących raporty.

MODUŁ IV - Wykorzystanie AI do sporządzanie raportu ESG na przykładzie organizacji z obszaru zielonej gospodarki (OZE).

Ćwiczenia praktyczne.

Uczestnicy wykorzystują narzędzia AI do przygotowania uproszczonego raportu ESG dla organizacji z sektora zielonej gospodarki (OZE). Ćwiczenie rozwija umiejętność analizy obszarów ESG, tworzenia promptów oraz oceny jakości odpowiedzi AI.

Organizacja pracy

• • Praca w grupach po 10 osób
  • Czas: ok. 2–3 godziny
  • Narzędzia: ChatGPT lub inne AI, szablon raportu ESG

Przebieg ćwiczenia

1. Losowanie organizacji

Każda grupa otrzymuje przykładową organizację z branży OZE, np.:

• •  farma fotowoltaiczna,
  •  producent pomp ciepła,
  •  biogazownia,
  •  startup Smart Grid,
  •  producent magazynów energii.

2. Analiza ESG przy użyciu AI

Grupy analizują:

• • wpływ środowiskowy,
  • kwestie społeczne,
  • ład organizacyjny,
  • ryzyka i interesariuszy.

Przykładowe prompty:

„Jakie ryzyka ESG występują w firmie produkującej magazyny energii?”

„Jakie wskaźniki środowiskowe powinna raportować firma OZE?”

3. Opracowanie raportu ESG

Każda grupa przygotowuje uproszczony raport ESG obejmujący:

Environmental

• •  emisje CO₂,
  •  zużycie energii,
  •  odpady,
  •  działania ekologiczne.

Social

• • bezpieczeństwo pracy,
  • rozwój pracowników,
  • działania społeczne.

Governance

• • etyka biznesu,
  • compliance,
  • zarządzanie ryzykiem

AI wspiera grupy w tworzeniu opisów, KPI i rekomendacji.

4. Prezentacja wyników

Każda grupa przedstawia:

• • organizację,
  • główne ryzyka ESG,
  • wygenerowany raport,
  • wnioski z pracy z AI.

MODUŁ IV WALIDACJA WEWNĘTRZNA

1.TEST TEORETYCZNY

20 pytań zamkniętych.

Kryteria zaliczenia testu: Test uznaje się za zaliczony po uzyskaniu minimum 70% poprawnych odpowiedzi.

Zasady oceniania:

każda poprawna odpowiedź = 1 punkt, maksymalna liczba punktów: 20,

• • próg zaliczenia: 14 poprawnych odpowiedzi (70%).

2.OBSERWACJA W WARUNKACH RZECZYWISTYCH:

Walidacja prowadzona jest poprzez bezpośrednią obserwację uczestnika podczas wykonywania zadań praktycznych w warunkach odpowiadających rzeczywistej pracy zawodowej. Walidacja realizowana ind w grupie.

• • uczestnik wykonuje zadania praktyczne przy komputerze,
  • wykorzystuje narzędzia AI (np. ChatGPT),
  • obserwację prowadzi walidator.

ZIELONE KOMPETENCJE I UMIEJĘTNOŚCI:

-identyfikuje przy użyciu AI istotne tematy zgodnie z zasadą podwójnej istotności na potrzeby raportu ESG

- omawia aplikacje pomocne przy tworzeniu elementów raportu ESG

- sporządza opis poszczególnych elementów raportu ESG przy użyciu AI

- sporządza opis poszczególnych elementów raportu ESG przy użyciu AI dla branży OZE

- omawia sposób przygotowania podmiotu do audytu danych/ TWORZY CHECK LISTY AI

- wymienia narzędzia informatyczne służące do opracowywania raportów ESG

- Stosuje aplikacje (ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, IBM ENVIZI ESG Suite) do tworzenia raportów ESG

• •  Analizuje dane raportów ESG
  • Planuje działania w porozumieniu z pracownikami pozostałych działów

Temat i zakres szkolenia został przygotowany zgodnie z

„REKOMENDACJA NR 1/2024 RADY PROGRAMOWEJ DS. KOMPETENCJI.

AKTUALIZACJA Z 18.12.2025 r.”

Rodzaj rekomendacji: kompetencje przedsiębiorców i ich pracowników dla zielonej transformacji w przedsiębiorstwach, w szczególności w sektorze mikro, małych i średnich przedsiębiorstw.

Sala szkoleniowa: wyposażona w wygodne krzesła i stoły z możliwością ich dowolnej aranżacji, laptopy, rzutnik multimedialny lub duży ekran, głośnik, flipchart, gimbal, mikrofony bezprzewodowe, myszki komputerowe

Każdy uczestnik ma zapewnione indywidualne stanowisko pracy wyposażone w:

Materiały drukowane: skrypt treningowy, zestawy ćwiczeń.

Tablet/Laptop/: Urządzenie o wysokiej wydajności z szybkim dostępem do Internetu

Dostęp do platformy e‑learningowej i testów online.

Oprogramowanie: dostęp do narzędzi AI (wersje demonstracyjne/licencje) oraz plików danych do analizy (CSV).

80% obecności na szkoleniu