AI & Big Data: Penggerak ESG di Era Digital

PT. Mitra Rekayasa Keberlanjutan – Dalam era digital yang bergerak cepat, perusahaan tidak hanya dituntut menghasilkan laba, tetapi juga menjalankan bisnis yang bertanggung jawab, berkelanjutan, dan terpercaya oleh pemangku kepentingan. Kerangka Environmental, Social, and Governance (ESG) kini menjadi tolok ukur utama bagaimana perusahaan mengelola risiko dan menciptakan nilai jangka panjang. Teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan Big Data bukan lagi sekadar tren—melainkan penggerak strategis dalam menerjemahkan ESG ke dalam aksi nyata dan data-driven.

Big Data memungkinkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis volume data yang sangat besar—termasuk data tidak terstruktur seperti teks, citra, sensor IoT, media sosial. AI kemudian datang dengan algoritma pembelajaran mesin / machine learning untuk mengekstrak wawasan (insights), mengenali pola dan prediksi, serta otomatisasi keputusan (decision automation). Dengan demikian:

• Pengukuran dan pelaporan ESG menjadi lebih akurat dan cepat.
• Risiko tersembunyi dalam rantai suplai, tenaga kerja, atau kepatuhan bisa diidentifikasi lebih awal.
• Transparansi dan tata kelola (governance) meningkat karena data-driven auditing dan laporan.

Dengan demikian, AI & Big Data menjadi katalisator menuju ESG yang lebih terintegrasi, terukur, dan terverifikasi.

Pilar 1: Environmental (Lingkungan)

Sumber: ianhobbs

Pada pilar lingkungan, perusahaan menghadapi tantangan seperti perubahan iklim, emisi karbon, limbah, dan pemanfaatan energi. AI & Big Data membawa manfaat nyata:

• Pemodelan dan prediksi emisi

Dengan analisis historis dan real-time data dari sensor dan sistem operasional, perusahaan bisa meramalkan potensi lonjakan emisi atau konsumsi energi yang tidak efisien. Big Data memfasilitasi pengolahan banyak variabel, sedangkan AI mampu mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya tak terlihat.

• Monitoring energi real-time & optimasi

Contoh: perusahaan manufaktur memasang IoT di mesin-mesin produksi, mengumpulkan data pemborosan energi, dan AI merekomendasikan tindakan otomatis seperti mematikan mesin idle saat tidak diperlukan.

• Tracking jejak karbon rantai pasok

Karena banyak perusahaan hanya fokus internal, padahal dampak lingkungan bisa berasal dari pemasok atau sub-pemasok (tier 2, tier 3). AI & Big Data memungkinkan pemetaan “first mile” hingga “last mile”.

• Evaluasi siklus hidup (life-cycle) dan ekonomi sirkular

Model evaluasi supply-chain hijau menunjukkan bagaimana data besar dan AI mendukung ekonomi sirkular serta tracking penggunaan kembali (reuse), daur ulang (recycle) dan pengurangan limbah.

Kenapa ini penting? Karena pengelolaan lingkungan yang baik memperkuat reputasi, mengurangi risiko regulasi, dan menciptakan efisiensi biaya jangka panjang. Teknologi memungkinkan target lingkungan seperti “net zero” atau “zero waste” menjadi lebih terukur dan akuntabel.

Pilar 2: Social (Sosial)

Sumber: noirwolf

Aspek sosial dari ESG mencakup keadilan tenaga kerja, hak asasi manusia, kontribusi kepada komunitas, serta pengalaman pelanggan (customer experience). Berikut bagaimana AI & Big Data berperan:

• Analisis tenaga kerja & keselamatan (HR Analytics)

Sistem AI menganalisis kejadian kecelakaan kerja, absensi, turnover tinggi, atau ketimpangan upah/gender. Dengan insight ini, manajemen bisa mengambil langkah proaktif, bukan hanya reaktif.

• Analisis persepsi publik & pelanggan

Big Data dari media sosial, survei, ulasan pelanggan bisa dianalisis dengan AI untuk memahami bagaimana perusahaan dipersepsi oleh masyarakat. Hal ini sangat penting untuk reputasi dan keberlanjutan program sosial/CSR.

• Keterlibatan komunitas & dampak Masyarakat

Dalam program komunitas atau proyek sosial (contoh: petani lokal oleh organisasi lingkungan), data besar membantu memantau efektivitas, jangkauan, dan dampak riil.

• Kepatuhan sosial & hak asasi manusia

AI bisa membantu memantau pemasok atau sub-kontraktor yang berpotensi menggunakan kerja paksa atau child labour, terutama dengan data eksternal (media, audit pihak ketiga).

Pilar 3: Governance (Tata Kelola)

Sumber: oecd

G (Governance) sering kali menjadi aspek yang paling teknis: struktur dewan direksi, audit, pelaporan, etika bisnis, kepatuhan regulasi. AI & Big Data memberikan nilai tambah sebagai berikut:

• Automated ESG Reporting dan audit

Dengan mengumpulkan dan memverifikasi data secara otomatis, perusahaan dapat mengurangi kesalahan manusia (human error), mempercepat pelaporan, dan meningkatkan keandalan data. Hal ini mendukung standar pelaporan seperti Global Reporting Initiative (GRI) atau Sustainability Accounting Standards Board (SASB).

• Deteksi anomali dan penipuan (fraud detection)

AI mampu mengenali pola transaksi yang tidak biasa atau mencurigakan—yang mungkin menjadi risiko reputasi atau finansial.

• Sistem pengambilan keputusan (Decision Support System)

Dengan insight dari Big Data, dewan direksi dan manajemen dapat membuat keputusan berbasis bukti (evidence-based), bukan hanya intuisi.

• Transparansi dan hubungan pemangku kepentingan

Studi menunjukkan bahwa adopsi AI dalam pelaporan ESG meningkatkan legitimasi organisasi dan mengurangi gap informasi antara perusahaan dan stakeholder.

Tantangan dalam Implementasi

Sumber: hbs

Walaupun potensi AI & Big Data untuk ESG sangat besar, ada juga beberapa hal yang harus diperhatikan agar implementasi berhasil:

• Banyak perusahaan memiliki sistem warisan (legacy systems) yang belum ter-integrasi atau data yang tersebar dan tidak standar. Tantangan ini dapat menghambat pemanfaatan Big Data dan AI.
• Teknologi saja tidak cukup—organisasi harus membangun budaya data-driven, memiliki profesional yang memahami AI & analitik, dan menyesuaikan proses bisnis.
• AI bisa menghasilkan keputusan yang bias atau merugikan kelompok tertentu. Begitu pula, data pribadi harus dikelola dengan aman dan sesuai regulasi.
• Teknologi AI dan big data juga membutuhkan energi besar, sehingga jika tidak dikelola bisa berdampak negatif terhadap lingkungan.
• Pengukuran dan verifikasi ESG yang masih belum standard
  Sementara AI/Big Data memfasilitasi pengukuran, masih ada disparitas standar dan kualitas data ESG di banyak perusahaan/negara.

Dengan memahami tantangan dari awal, organisasi dapat merancang strategi implementasi yang lebih matang—tentu dengan dukungan top-management dan roadmap teknologi yang jelas.

Kesimpulan

Teknologi AI & Big Data telah mengubah paradigma bagaimana organisasi mendekati ESG. Mereka bukan sekadar alat operasional, melainkan penggerak strategis yang memungkinkan ESG menjadi lebih terukur, terverifikasi, dan terintegrasi ke dalam inti bisnis. Dengan memanfaatkan teknologi ini, perusahaan mampu mengoptimalkan kinerja lingkungan dengan lebih efisien, memberdayakan aspek sosial melalui pemahaman data yang lebih dalam, memperkuat tata kelola dan transparansi secara nyata. Di era digital yang semakin kompleks, ESG berbasis data bukan lagi pilihan tambahan—melainkan fondasi bagi keberlanjutan dan daya saing masa depan.

Referensi

Diana Ekaristi, C. Y., Utomo, D. C., & Rohman, A. (2025). Big data and AI in ESG performance measurement. Learning-Gate, 27 May 2025.
Li, K. (2024). Big Data and Machine Learning in ESG Research. SSRN.
Liu, Y. (2025). Artificial intelligence applications and corporate ESG performance. Journal of Innovation & Knowledge.
Mulyana, D. (2025). Advancing sustainability through artificial intelligence. EcoJoin Journal of Business and Economics.
Alshareef, M. N. (2025). Artificial Intelligence-Enhanced Environmental, Social, and Governance disclosure. Sustainability, 17(16).
Omor Faruq, A. T., & Rahman Chowdhury, M. (2025). Financial markets and ESG: How Big Data is transforming sustainable investing in developing countries. arXiv.
Xu, J. (2024). AI in ESG for Financial Institutions: An Industrial Survey. arXiv.