随着各国在COP28上签署可持续发展协议，环境、社会和公司治理(ESG)对组织的重要性前所未有。然而，对于许多公司而言，遵守ESG法规感觉像是一种行政负担，而不是旨在实现商业价值的举措。
尽管如此，客户对企业可持续性和气候责任业务的认识正在提高，消费者可以选择的企业数量也在增加，这使得制造企业难以脱颖而出。如果制造商想要吸引客户和投资者，从而在日益激烈的竞争中保持领先地位，他们就必须超越仅仅满足可持续性法规的要求，将解决可持续性问题作为其商业模式中不可或缺的一部分。
此外，可持续发展目标是制造企业可以用来加速现代化流程和供应链项目的集结点，从而在实现这些目标的道路上改善成本、质量、灵活性和收入。
对于许多组织而言，设计和实现一致的可持续发展转型非常困难，因为业务的各个领域都面临着注意力和决策能力方面的困难。例如，公司的销售部门可能想知道不同产品可以做出哪些环保声明，工程师可能想知道他们应该使用什么材料来减少所述产品的碳足迹，采购团队可能面临供应商协作的挑战。
面对孤立的信息、脱节的系统以及非结构化、低质量的数据，许多制造商发现很难回答有关产品或制造流程的实际问题，更不用说优化这些流程以实现可持续发展成果了。大多数公司无法获得实现持续转型所需的数据(尽管可能存在)、决策点或人员能力。影响产品战略变化的驱动因素多种多样，例如灵活性、弹性和质量，但这些因素往往由成本驱动，并且通常会给物流和供应链带来额外的压力，从而阻碍制造商平衡可持续发展目标与收入和利润目标的能力。
可持续性竞争力要求企业必须优先考虑某些能力，包括运营效率、负责任的材料和供应链管理，以及循环商业模式的发展。例如，运营效率可能涉及确保原材料在适当的温度下运输、减少供应链中的能源浪费，以及确保生产成本不超过最终产品的成本。同样，循环商业模式要求制造商开始提前考虑产品在首次使用后会发生什么。例如，电动汽车电池在被视为不再符合电动汽车标准时，通常仍有70-80%的剩余容量。然而，制造商可以选择在汽车中更换电池后在强度较低的区域重复使用它们，例如存储来自电网的电力。
满足这些要求的关键是利用组织内的数据、决策点和技能。然而，数据往往集中在少数人手中，这意味着其他团队无法充分利用这些数据。为了克服这个问题，制造商需要开发整个组织的数据跟踪系统，然后使用生成式人工智能等工具让团队能够找到并理解他们完成工作所需的数据。