Podatki potrebujejo modrost
Vse več sveta lahko izmerimo. Zahtevne procese spremljamo v realnem času, povezujemo podatkovne zbirke in prepoznavamo prej skrite vzorce. To je velik razvojni dosežek, ki omogoča boljše razumevanje naših vplivov in pravočasnejše ukrepanje. Hkrati odpira vprašanje, na katero nobena merilna naprava ne more odgovoriti: kaj bomo z vsem tem védenjem naredili?
Na okoljskem področju je razvoj izjemen. Povezani merilniki spremljajo porabo energije, kakovost zraka in vode ter proizvodne procese. Umetna inteligenca na primer iz satelitskih posnetkov pomaga odkrivati izpuste metana. Raziskovalci so letos predstavili sistem umetne inteligence, ki iz tehničnih opisov in fotografij razstavljenih elektronskih naprav prepoznava njihove sestavne dele ter ocenjuje ogljični odtis proizvodnje. Razpršene javne informacije tako povezuje v uporabno analitično podlago. Vrednost takšne ocene pa je še vedno odvisna od kakovosti virov, predpostavk in strokovne presoje.
Razvoj materialov se povezuje z analizami življenjskega cikla, da bi okoljske posledice upoštevali že pri zasnovi izdelkov.
Širi se tudi pogled na človeka. Raziskave javnega mnenja osvetljujejo zaupanje, pričakovanja in odnos do sprememb. V delovnih okoljih spremljamo obremenjenost, psihološko varnost in kakovost odnosov. Evropska kampanja 2026–2028 »Skupaj za duševno zdravje pri delu«, ki se ji pridružuje Slovenija, poudarja preprečevanje psihosocialnih tveganj. Nacionalni projekt Celostni pristop k varnosti in zdravju pri delu razvija novo metodologijo ocenjevanja tveganj. Prepoznavanju težav mora slediti pripravljenost spremeniti razmere, v katerih nastajajo.
Podatke v odločitve prevajajo tudi financerji. Izpostavljenost poplavam ali suši, energetska učinkovitost in odvisnost od ogljično intenzivnih dejavnosti postajajo del presoje tveganj. Toda tudi najnaprednejši modeli ne zajamejo vseh prihodnjih sprememb. Evropska centralna banka zato poudarja razumevanje negotovosti, omejitev modelov in pomen strokovne presoje.
Prehod od podatka k razumevanju je bil osrednji poudarek naše okrogle mize ob prvi izdaji e-publikacije ESG obrazi Slovenije, ki predstavlja delo in izkušnje odgovornih za trajnostnost v slovenskih družbah. Nataša Gabršček iz Hidrie je poudarila, da prava vrednost nastane, ko iz podatkov zraste razumevanje in iz njega odločitev. Dr. Barbara Bertoncelj iz Domela pa je opozorila: vedeti moramo, ali je podatek izmerjen, izračunan ali ocenjen. To je temelj poštene razlage rezultata.
V obdobju umetne inteligence je takšna razločnost še dragocenejša. Povzetke, napovedi in priporočila dobimo v trenutku. Prepričljiva razlaga lahko ustvari občutek gotovosti, še preden preverimo njene temelje. Potrebujemo znanje za presojo virov in notranjo trdnost, da sprejmemo neprijetno ugotovitev ter priznamo, česa ne vemo.
Dr. Jure Knez v intervjuju v tej številki prihodnost merilne tehnike povezuje s pridobivanjem kakovostnih informacij. Opozarja, da tudi najboljša umetna inteligenca iz slabih podatkov ne ustvari dobrega rezultata. Pri vrednotah je enako konkreten: pokazati se morajo v odločitvah in vedenju, tudi kadar je težko. Njegov pogled na razvoj družbe sega sto let naprej.
Takšen horizont potrebujemo tudi pri odločanju. Resnicoljubnost zahteva, da podatkov ne izbiramo zgolj v podporo svojim nameram. Dobrohotnost nas zavezuje, da za kazalnikom produktivnosti vidimo človeka, njegovo dostojanstvo in meje. Odgovornost do prihodnjih rodov širi merilo uspeha prek naslednjega četrtletja.
Ob razvoju zunanjih merilnikov zato utrjujmo tudi notranja sidrišča vrednot in strokovne presoje. Modrost se pokaže v tem, kako svoje védenje uporabimo v službi višjega smisla: kaj ohranimo, komu omogočimo razvoj in kakšen svet predamo naprej.
