Apesar das boas intenções, as empresas dizem que estão lutando para cortar suas emissões de acordo com os alvos. Sua incapacidade de medir adequadamente é a liderança Roadblock 8
De acordo com nossa nova pesquisa global, 85% das organizações estão preocupadas em reduzir suas emissões de gases de efeito estufa e 96% estabeleceram metas para reduzir as emissões em pelo menos um escopo. (Consulte “Nossa metodologia”.) No entanto, apenas 11% cortaram suas emissões de acordo com suas ambições nos últimos cinco anos. O BCG pesquisou 1.290 organizações com 1.000 funcionários ou mais e as receitas que variam de aproximadamente US $ 100 milhões a mais de US $ 10 bilhões - reto nove grandes indústrias do mundo - para descobrir como estavam medindo e reduzindo suas emissões de gases de efeito estufa. Perguntas abordadas dois temas primários: a metodologia, escopo e limitações da medição de gases de efeito estufa; e as metas para, bem como o progresso e as limitações, reduzindo essas emissões. Eles são chamados de emissões internas. Eles são chamados de emissões externas.
Our Methodology
Emissions include those related to an organization’s activities (direct, or Scope 1, emissions), such as those produced by a company’s facilities or vehicles, or from energy purchased for the company’s use (indirect, or Scope 2, emissions). They are referred to as internal emissions.
Emissions also include those related to an organizations’ value chain (Scope 3), whether upstream, such as purchased goods, or downstream, such as the transportation and distribution of the company’s products or the use and end-of-life treatment of those products. They are referred to as external emissions.
O que está em seu caminho? Charlotte DeGot
Os entrevistados dizem que sua incapacidade de medir com precisão e exaustência é o principal obstáculo. Apenas 9% medem suas emissões totais de maneira abrangente, enquanto 81% confessam omitir algumas de suas emissões internas (escopos 1 e 2). Enquanto isso, 66% das organizações que pesquisamos não relatam nenhuma de suas emissões externas (escopo 3). Talvez mais surpreendente seja que nossos entrevistados estimam uma taxa média de erro de 30% a 40% em suas medições de emissões. Se as empresas não possuem linhas de base de emissões completas e de alta qualidade, como podem analisar suas pegadas atuais, designar alvos apropriados, projetar as iniciativas certas e, finalmente, rastrear os resultados? Por exemplo, um varejista de utensílios de casa dos EUA excluiu inicialmente as emissões de uso dos fornos e microondas que vendeu. Incluindo eles aumentou as emissões relatadas do varejista nessa categoria de produto, a maior da empresa, em 130%.
Companies that calculate only the emissions from their own production processes may greatly underestimate total emissions—including those generated by the production and delivery of inputs and product packaging, as well as customer use. For example, one US-based housewares retailer initially excluded usage emissions from the ovens and microwaves it sold. Including them increased the retailer’s reported emissions in that product category, the company’s largest, by 130%.
If organizations are to pela metade suas emissões até 2030 De acordo com o contrato de Paris - e eventualmente alcançar zero líquido - eles devem ser capazes de medir exaustivamente, com precisão e frequência. Sem entender toda a extensão e composição de suas emissões internas e externas, eles não podem saber onde focar seus esforços de redução.
Novas ferramentas apoiadas pela AI Pode ajudar as empresas a enfrentar esse desafio, levando seus recursos de medição e rastreamento para o próximo nível. As empresas podem aproveitar essas ferramentas para ingerir e relatar automaticamente dados, calcular uma pegada de carbono, executar simulações, definir metas, gerenciar um portfólio global de iniciativas de redução e muito mais. Nossa experiência sugere que a IA pode permitir diretamente a redução das emissões das empresas em até 40%, identificando as melhores iniciativas, rastreando resultados e otimizando operações.
Os autores agradecem a Tiphaine Ramanantsoa, Anouk Plice, François Candelon, Romain de Laubier e Michel Frédeau por suas contribuições para esta publicação. Inteligência artificial e análises avançadas para os negócios nas principais empresas e organizações. A equipe inclui mais de 800 cientistas e engenheiros de dados que aplicam IA e experiência avançada de análise (por exemplo, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, otimização, simulação, análise de texto e imagem) para criar soluções que transformem o desempenho dos negócios. A abordagem da BCG Gamma cria valor e vantagem competitiva na interseção de ciência de dados, tecnologia, pessoas, conhecimento de negócios, processos e maneiras de trabalhar. Para mais informações, visite nosso
