Davos nêu bật phương pháp mới để hướng dẫn các tác động tích cực đến thiên nhiên

Nhân loại phải đối mặt với một hợp lưu của những thách thức. Có thể cho rằng đứng đầu danh sách là cung cấp lương thực cho dân số ngày càng tăng - đã ở mức 8 tỷ người và còn tiếp tục tăng - trong khi quản lý khí hậu thay đổi nhanh chóng, viết Ponsi Trivisvavet, Giám đốc điều hành của inari. 

Khi các nhà lãnh đạo của các tổ chức lớn và nhỏ tập trung vào tuần này tại Davos, Thụy Sĩ, cho cuộc họp thường niên của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, sẽ có cuộc thảo luận sôi nổi về sự cần thiết phải làm nhiều hơn nữa. Để làm tốt hơn. Để đạt được số không ròng.

Những cam kết này thể hiện sự tiến bộ, nhưng số XNUMX ròng đơn giản là không đủ. Chúng tôi cũng cần các công ty có kết quả tích cực để làm giàu cho thế giới xung quanh họ.

Điều này có vẻ như là một câu hỏi không thể. Rốt cuộc, lịch sử gần đây đã chỉ ra rằng ngay cả con đường dẫn đến số không ròng cũng là một thách thức lớn đối với hầu hết các tổ chức. Nhưng như được nêu trong một bài báo mới xuất bản, “Mô hình hóa con đường dẫn đến nông nghiệp tích cực với thiên nhiên", có phương pháp thân thiện với người dùng đã được chứng minh cho phép các công ty phát triển lộ trình thông qua sự phức tạp để có tác động tích cực đến tự nhiên.

Mặc dù các công ty từ lâu đã tính toán giá trị hiện tại ròng để ước tính lợi nhuận tài chính, nhưng trong lịch sử, chúng ta không có cách nào tốt để tính toán lợi nhuận kỳ vọng dựa trên các chỉ số xã hội hoặc môi trường. Tuy nhiên, mô hình hệ thống động (DSM) có thể được sử dụng để tối ưu hóa lợi nhuận trên các vốn môi trường, con người, xã hội và tài chính. Nó được phát triển tại Viện Công nghệ Massachusetts để hiểu có bao nhiêu hàng trăm biến số tương tác qua các hệ thống phức tạp theo thời gian. Nó cung cấp một phân tích toàn bộ hệ thống xem xét tác động thứ nhất, thứ hai và thứ ba của các quyết định của tổ chức – nói cách khác, nó cho phép các công ty đánh giá liệu con đường họ đang đi có thực sự mang lại tác động bền vững như họ mong đợi hay không. Và con đường nào có thể mang lại lợi ích lớn hơn cho ngày hôm nay và cho các thế hệ mai sau.

Con người vượt trội trong việc điều hướng sự phức tạp: ví dụ, một cỗ máy có thể phức tạp, nhưng cuối cùng thì tất cả các bộ phận của nó và các tương tác của chúng đều có thể biết được. Tuy nhiên, con người chúng ta đấu tranh với sự phức tạp. Các hệ thống phức tạp có các mẫu mới nổi không thể giải thích được bằng cách giảm chúng xuống các bộ phận của chúng. Những hệ thống này rất khó kiểm soát và dự đoán.      

Quần xã sinh vật của trái đất bao gồm nhiều hệ thống phức tạp phụ thuộc lẫn nhau. Trong sự phức tạp này, kết quả tuyến tính là rất hiếm. Thay vào đó, những hành động nhỏ có thể mang lại những kết quả to lớn bất ngờ (“hiệu ứng cánh bướm”), và điều ngược lại cũng đúng. Ví dụ, bằng trực giác, chúng ta có thể tin rằng việc giảm 40% nhu cầu nitơ của cây trồng cũng sẽ giảm 40% ô nhiễm nước do phân bón. Trên thực tế, sự khác biệt về ô nhiễm nước sẽ được xác định bởi một loạt các tương tác diễn ra giữa công nghệ, thời tiết, loại đất, vi khuẩn và thậm chí cả chính sách công. DSM tập trung vào các mối quan hệ nhân quả quan trọng nhất giữa nhiều yếu tố này để khám phá các tác động sẽ lan tỏa theo thời gian như thế nào. Cuối cùng, DSM là một cách dựa trên dữ liệu để xác định tốc độ và mức độ tác động theo thời gian.

quảng cáo

Cuộc họp của các tổ chức vào tuần này tại Davos có cả cơ hội vô song và nhiệm vụ phải điều chỉnh hướng đi để hướng tới một tương lai tươi sáng hơn. Để luồn kim biến đổi khí hậu, các khoản đầu tư phải mang lại tác động tích cực tối đa với ít “ngoại tác” nhất. Điều này đòi hỏi phải hiểu cách thức các hành động có thể sẽ diễn ra theo tầng thông qua các hệ thống phức tạp, đan xen tạo nên ngôi nhà của chúng ta.

Lợi thế cạnh tranh của việc tối ưu hóa vốn tự nhiên, xã hội và con người vốn là nền tảng của mọi lợi nhuận tài chính sẽ chỉ tăng theo cấp số nhân khi biến đổi khí hậu tiến triển. Với quan điểm hệ thống, tất cả chúng ta có thể đầu tư tốt hơn vào con người, hành tinh và lợi nhuận hôm nay và cả ngày mai.

Chia sẻ bài viết này: