Około 2013 roku firma kakaowa United Cacao kupiła tysiące akrów ziemi położonej głęboko w peruwiańskiej dżungli amazońskiej. Kiedy opinia publiczna zaczęła kwestionować sposób użytkowania ziemi, rzecznicy firmy powiedzieli, że w miejscu, w którym firma założyła plantacje kakao nie istniały żadne lasy w nienaruszonym stanie.
Zdjęcia satelitarne i analiza danych przeprowadzone przez ekologa Matta Finera opowiadały zupełnie inną historię, o czym poinformowała publikacja portalu Mongabay, poświęconego ochronie środowiska. Wizualizacje tego regionu z 2012 roku ukazywały zielony obszar — rozległy, stary las deszczowy, który wspierał bioróżnorodność i pomagał utrzymać tony dwutlenku węgla z dala od atmosfery. Zdjęcie tej samej części lasu deszczowego w sierpniu 2013 r. pokazywało duże brązowe pasy i kwadraty wycięte z zieleni — około 5000 akrów oczyszczonej ziemi. Zestawienie ze sobą obrazów podważyło twierdzenia United Cacao, że ziemia była pokryta wtórną roślinnością, kiedy firma ją kupiła.
Pytania i wątpliwości związane z wykorzystaniem gruntów przez United Cacao doprowadziły m.in. do rezygnacji dyrektora generalnego firmy i wycofania spółki z giełdy. Prawne batalie o działania United Cacao trwają, ale wizualne dowody nagłej transformacji terenu wciąż są trudne do obalenia. Mówiąc szerzej, reperkusje dla United Cacao wskazują, dlaczego wiele firm polega na analizie geoprzestrzennej, aby lepiej zrozumieć, procesy w łańcuchach dostaw oraz zmniejszyć ryzyko szkodliwych praktyk.
Sprawa United Cacao podkreśla potrzebę przejrzystości łańcucha dostaw
Presja ze strony konsumentów i zagrożenia, jakie zmiany klimatyczne stanowią dla ciągłości biznesowej, skłaniają kadrę kierowniczą do bardziej czujnego monitorowania łańcuchów dostaw, aby uniknąć praktyk takich jak wylesianie. Obecnie w handlu zaczyna się kłaść nacisk na przejrzystość i identyfikowalność. Konsumenci zmuszają firmy do odpowiedzialności za ich metody pozyskiwania surowców. Badania pokazują, że 94 proc. kupujących jest bardziej skłonnych do okazywania lojalności wobec marek, które stosują przejrzystość łańcucha dostaw.
Zapotrzebowanie na zrównoważone działania skłoniło czołowych liderów biznesu do poszukiwania najnowocześniejszych technologii, które mogą dostosować praktyki do przepisów i oczekiwań klientów. Wiele z nich korzysta z systemu informacji geograficznej (GIS) w połączeniu ze zdjęciami satelitarnymi i innymi danymi, aby osiągnąć te cele. Analitycy i menadżerowie używają inteligentnych map i pulpitów nawigacyjnych GIS, aby zobaczyć dane dotyczące surowców w kontekście lokalizacji i wizualizować powiązania w złożonych globalnych łańcuchach dostaw.
Sztuczna inteligencja, w formie machine learning, umożliwia badanie obrazów dla milionów akrów jednocześnie, wykrywanie szkodliwych praktyk, a nawet przewidywanie obszarów najbardziej podatnych na zagrożenia, takie jak wylesianie. W sytuacji, gdy coraz więcej firm stosuje społeczną odpowiedzialność biznesu, informacje o lokalizacji możliwe dzięki GIS okazują się niezbędne, aby liderzy biznesowi mogli poprzeć swoje obietnice działaniami.
Odpowiedzialność oparta na inteligencji w United Cacao
Gdyby nie dramatyczne wizualizacje i inteligencja lokalizacyjna ujawnione przez analizę zdjęć satelitarnych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, twierdzenia United Cacao mogłyby być trudne do obalenia. Jest to rodzaj napiętej sytuacji, który przekonał firmy z różnych branż do korzystania z danych i analiz lokalizacji, aby chronić się przed oszustwami i złymi podmiotami.
W przypadku firm, które polegają na sieciach wysyłkowych i łańcuchach dostaw, które są zbyt duże, aby można było je monitorować tylko ludzkim okiem, pulpity nawigacyjne oparte na GIS okazują się niezbędne do wspomagania decyzji.
Dzisiejsza zglobalizowana gospodarka i wyzwania klimatyczne w coraz większym stopniu sprawiają, że wszyscy jesteśmy interesariuszami ochrony zasobów naturalnych, takich jak lasy Amazonii. Nawet w przypadku firm, które martwią się przede wszystkim o wyniki finansowe, rośnie świadomość, że niezrównoważone zarządzanie zasobami w końcu zatrzyma ich działalność. Uzyskanie przejrzystości światowych łańcuchów dostaw za pomocą technologii opartych na danych, takich jak GIS, może zbudować bardziej odporny rynek globalny.