탄소중립은 더 이상 대기업만의 과제가 아니다. 정부와 글로벌 공급망이 ESG 경영을 요구하면서, 중소기업도 탄소 배출을 측정하고 관리해야 하는 시대가 되었다. 그러나 인력과 예산이 부족한 중소기업에게 수작업 기반의 탄소 회계는 큰 부담이다. 이런 현실 속에서 AI 기반 탄소관리 시스템이 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. AI 시스템은 생산 공정, 전력 사용, 물류 이동 등에서 자동으로 데이터를 수집해 탄소 배출량을 계산한다. 복잡한 엑셀 정리나 전문가 의존 없이도, 실시간으로 배출 현황을 시각화하고 목표 대비 감축률을 확인할 수 있다. 일부 솔루션은 IoT 센서와 연동되어 설비별 에너지 사용을 분석하고, 낭비 요인을 찾아내는 기능도 제공한다. 특히 AI는 단순한 모니터링을 넘어 예측 분석과 감축 전략 제안까지 가능하다. 예를 들어, 전력 피크 시간대를 예측해 에너지 사용을 분산시키거나, 원자재 운송 경로를 최적화하여 탄소 배출을 줄이는 방안을 자동으로 제시한다. 이러한 시스템을 도입한 기업들은 전력비 절감과 ESG 인증 대응 두 가지 효과를 동시에 얻고 있다. 중소기업이 AI 탄소관리 시스템을 구축하려면, 먼저 데이터 수집 환경을 표준화하고, 정부의 녹색전환
ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영은 이제 글로벌 기업의 필수 과제가 되었다. 그중에서도 탄소 회계(Carbon Accounting)는 기업이 환경적 책임을 수치로 증명하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. 문제는 이 과정이 복잡하고, 수많은 데이터를 수집, 분석해야 한다는 점이다. 이러한 한계를 해결하기 위해 인공지능(AI)이 도입되고 있다. AI는 생산 설비, 물류, 전력 사용, 원자재 조달 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집해 탄소 배출량을 자동 계산한다. 기존에는 사람이 수작업으로 관리하던 데이터를 AI가 빠르게 통합, 분석함으로써, 탄소 배출의 ‘가시화’가 가능해졌다. 예를 들어 글로벌 제조기업들은 AI 기반 탄소 관리 플랫폼을 도입해 공정별 배출량을 자동 추적하고, 목표 대비 실적을 실시간으로 모니터링한다. 이러한 AI 기반 탄소 회계는 단순한 효율 개선을 넘어 ESG 경영의 핵심 인프라로 발전하고 있다. AI는 기업의 ESG 보고서 작성, 공시 데이터 검증, 리스크 예측 등에도 활용되어, 투명하고 신뢰할 수 있는 지속가능 경영 체계를 지원한다. 또한, AI 분석 결과를 통해 탄소 감축이 필요한 공정이나 공급망 구간을 정확히 찾아내면서 비용 절