**Sürdürülebilirlik ekipleri kapasitelerinin sınırına ulaşmış durumda.** Raporlama ve uyumluluktan sorumlu tedarik stratejileri geliştirmeye ve sayısız kaynaktan veri toplamaya kadar her şeyle onlar ilgileniyor. Büyük markalarda bile bu ekipler genellikle küçük kalıyor ve başlangıçta hayata geçirmeyi hedefledikleri anlamlı sürdürülebilirlik stratejilerini yönlendirmektense, çoğu zaman elektronik tablolara gömülüp vakit geçiriyorlar. Son derece verimli yapay zekanın vaadinin bu kadar cazip olmasına şaşmamak gerek.

Sektör uzmanları, yapay zekanın çevresel raporlamayı otomatikleştirerek, veri kalitesini artırarak, bilgileri farklı ihtiyaçlar için yeniden biçimlendirerek ve izlenebilirliği doğrulayarak hem sürdürülebilirlik ekipleri hem de tedarik zinciri ortakları üzerindeki baskıyı hafifletebileceğini öne sürüyor. Yapay zeka aynı zamanda, daha akıllı malzeme kullanımı ve daha doğru talep tahmini yoluyla tedarik zincirinin kendi içinde potansiyel verimlilik artışları da sunuyor. Outdoor markası Cotopaxi'nin Etki ve Sürdürülebilirlik Başkan Yardımcısı Annie Agle, "Yapay zeka, sürdürülebilirlik ekiplerinin raporlama konusunda kesinlikle yardımcı oluyor ve onların uyumluluktan ziyade stratejik programlara daha fazla odaklanmalarını sağlıyor," diyor.

Ancak bir uyarı var. Yapay zekanın kurumsal düzeyde kullanımının gerçek çevresel etkisi büyük ölçüde belirsizliğini koruyor. Dikkatli bir izleme olmadan, markalar onu azaltmak için tasarlanmış teknoloji aracılığıyla istemeden karbon ayak izlerini artırabilir.

Agle, "Faydaları açık, ancak henüz tam olarak anlaşılmamış olumsuz etkilerin de olduğunu biliyoruz," diye not ediyor. "Bu dijital ayak izinin sera gazı ölçümlerimizi nasıl etkilediğini henüz bilmiyoruz."

Sürdürülebilirlik ekiplerinin yapay zekayı nasıl entegre ettiğini ve bu belirsizlikleri nasıl ele aldığını öğrenmek için Vogue Business, farklı büyüklüklerde ve pazar segmentlerinden bir seçki markayla görüştü. Bazıları yıllardır yapay zeka kullanırken, diğerleri hala deneme aşamasında, ancak hepsi yapay zekanın gelecekteki operasyonlarında bir rol oynayacağı konusunda hemfikir.

**Sürdürülebilirlik Ekipleri Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyor?**

H&M, yapay zekayı tedarik zinciri, lojistik, pazarlama, satış ve müşteri deneyimi dahil olmak üzere geniş bir alanda kullandığını bildiriyor. Marka, yapay zekanın üretim miktarlarını, satış lokasyonlarını ve zamanlamayı optimize ederek, sadece sattığı kadar üretme hedefini desteklediğini söylüyor. H&M, "Bunun kaynak kullanımı, envanter, ham madde ve emisyonlar üzerinde olumlu etkileri var," açıklamasını yapıyor.

Gucci ve Balenciaga gibi markaların sahibi olan lüks grup Kering, Mart 2026'da Pierre Houlès'ı baş dijital, yapay zeka ve BT sorumlusu olarak atadı. Şirket, seçili evlerinde yapay zekayı yıllardır uyguluyor. H&M gibi, Kering de analitik yapay zekayı her bir ürün için talep tahmini yapmak ve envanter seviyelerini optimize etmek için kullanıyor, diyor Baş Sürdürülebilirlik ve Kurumsal İlişkiler Sorumlusu Marie-Claire Daveu. Cotopaxi'ye benzer şekilde, aynı zamanda raporlamanın güvenilirliğini otomatikleştirmek ve artırmak için, Kering sitelerinden verileri otomatik olarak toplayan ve akıllıca düzelten araçlar kullanarak yapay zekadan faydalanıyor. Ürün geliştirme düzeyinde ise, Kering'in İtalya merkezli ve daha sürdürülebilir malzemeler araştıran Malzeme İnovasyon Laboratuvarı, tasarım ekiplerine teknik rehberlik sağlamak için bir eko-tasarım yapay zeka ajanı oluşturdu. Bu, genellikle birbirinden ayrı olan tasarım ve sürdürülebilirlik ekipleri arasında köprü kurmaya yardımcı olarak, bir grubun çıktısının diğerinin hedeflerini baltalamamasını sağlıyor.

H&M ve Kering yapay zekayı çekirdek operasyonlarına yıllar içinde entegre ederken, diğer markalar ağırlıklı olarak iş yükünü hafifletmek için kullanıyor. Everlane CEO'su Alfred Chang, Vogue Business'e yaptığı açıklamada, "Yapay zeka söz konusu olduğunda, hala keşfin ilk aşamalarındayız. Günlük iç süreçleri nasıl destekleyebileceğine ve zaman tasarrufu sağlayabileceğine odaklanıyoruz," dedi.

Agle, küçük ekibinin yapay zekayı ham tedarikçi verilerini sera gazı (GHG) ölçümlerine dönüştürmek, çeşitli raporlar için verileri yeniden biçimlendirmek ve daha geniş ekibin şirketin etkisini anlamasına yardımcı olacak görselleştirmeler oluşturmak için kullandığını belirtiyor. "Gerçekten verimliliğe yardımcı oluyor. Yapay zekayı benimsemeyen şirketlerin ticari olarak rekabet etmekte zorlanacağını kesinlikle düşünüyorum," diyor.

Fransız teknoloji şirketi Lectra'nın CEO Yardımcısı Maximilien Abadie de aynı fikirde. Lectra, moda markalarının izlenebilirlik verilerini doğrulamak ve fazla siparişi azaltmak için kumaş kesimini optimize etmek gibi sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmasına yardımcı olan yapay zeka çözümleri sunuyor. Ancak Abadie, en büyük fırsatın pazara çıkış süresini kısaltmakta yattığına inanıyor. "Herhangi bir moda şirketi için zorluk, günlük aksaklıklar ve belirsizliklerle dolu, üç veya altı ay sonra ne olacağını tahmin edemediğiniz bir dünyada nasıl rekabetçi kalacağınızdır. Doğru zamanda, doğru ürünle, doğru fiyata, doğru miktarda ve doğru tüketici için hazır bulunmanız gerekir."

Yapay zeka atığı azaltmak ve tedarik zincirlerini optimize etmek için kullanılırken, aynı zamanda ticari ve yaratıcı amaçlarla da yaygın olarak konuşlandırılıyor. İspanyol perakendeci Mango'nun Baş Bilgi Teknolojileri Sorumlusu Jordi Alex, "2018'den beri, hepsi yaratıcılığı, verimliliği ve müşteri hizmetlerini geliştirmek için oluşturulmuş 15'ten fazla dahili makine öğrenimi platformu geliştirdik," diyor.

Alex'e göre, Mango bu platformların çoğunu şirket içinde geliştirdi. Bu, yılda 7,5 milyondan fazla müşteri sorgusunu ele alan yapay zeka asistanı Iris'i de içeriyor. Başka bir araç olan Gaudi ise, müşterilerin gezinme ve satın alma verilerini kullanarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturuyor. Mango ayrıca kampanya ve koleksiyon görselleri oluşturmak için üretken yapay zekayı da kullanıyor. Sürdürülebilirliğin ötesindeki bu kapsamlı uygulamalar, markaların yapay zekanın temel çevresel etkilerini incelemesi gerekliliğini daha da acil hale getiriyor.

**Bilinmeyen Etkiler**

Yapay zekanın büyümesinin enerji ve su talebini artırdığı, ikincisinin veri merkezlerini soğutmak için kullanıldığı yaygın olarak kabul ediliyor. 2025'te **Nature** dergisinde yayınlanan bir makale, mevcut büyüme oranlarında, sadece ABD'deki yapay zeka sunucularının 24-44 milyon metrik ton karbondioksit (CO₂) üreteceğini - bu, ABD yollarına 5-10 milyon araba eklemeye eşdeğer - belirtti. Yıllık su ayak izleri ise 731 ila 1.125 milyon metreküp arasında değişiyor ki bu durum, birçok veri merkezinin dünyanın en kurak bölgelerinden bazılarında bulunmasıyla daha da endişe verici hale geliyor. Nisan 2025'te Uluslararası Enerji Ajansı (IEA), veri merkezlerinin 2024'te küresel enerji tüketiminin %1,5'ini oluşturduğunu ve bu rakamın 2030'a kadar %3'e yükselmesinin beklendiğini bildirdi.

Veri merkezleri sadece yapay zekayı desteklemese de, yapay zeka iş yüklerinin 2030 yılına kadar tüm veri merkezi kapasitesinin yarısını temsil etmesi bekleniyor; bu da onun önemli ve büyüyen enerji talebini vurguluyor. ABD merkezli yapay zeka şirketi Anthropic, teknolojisi için gereken şebeke kapasitesi ve veri merkezi büyümesinin tüketiciler için elektrik fiyatlarını artıracağını kabul etti ve ilgili altyapı maliyetlerini karşılayacağını belirtti. Şirket yorum taleplerine yanıt vermedi.

Daha geniş projeksiyonlar yapılabilirken, yapay zekanın kurumsal düzeydeki etkisini hesaplamak çok daha zor. Cotopaxi'den Agle, "Yapay zeka şirketi olmayan bir şirket için yapay zekanın etkilerini anlamak çok karmaşık olacak. Hizmet sizin olduğunda ve veri merkezlerine sahip olduğunuzda, soğutma için gereken elektrik ve su kullanımını sayabilirsiniz," diyor. Ancak, temel altyapının tümünü kontrol etmeyen bir moda markası için tam ayak izini değerlendirmek bir zorluk olmaya devam ediyor. Her bir çalışanın yapay zekayı nasıl kullandığını -ister ChatGPT ile e-posta yazıyor olsun, ister dahili araçlarla veri topluyor olsun- tam bir rakama ulaşmak son derece zordur. Bu hesaplama aynı zamanda, üçüncü tarafların verileri kullanabilmesi için yapay zeka şirketlerinin kendi etkilerini ölçüp doğrulamasına bağlıdır. Ancak, OpenAI, Perplexity ve Anthropic gibi büyük oyuncular herhangi bir emisyon verisini kamuya açıklamadı ve hiçbiri yorum taleplerine yanıt vermedi.

Kering, veri merkezleri ve bulut kullanımı dahil olmak üzere BT faaliyetleri genelinde yapay zekanın çevresel etkisini yakından izlediğini ve BT'nin toplam karbon ayak izinin %2'sinden azını temsil ettiğini belirtiyor. İletişime geçilen şirketler arasında, Kering azaltma stratejisinin bir taslağını paylaşan tek şirket oldu: basit, kaynak verimli modellere öncelik vermek ve teknoloji ortaklarıyla karbonsuzlaşmayı desteklemek ve karbon raporlama şeffaflığını artırmak için çalışmak.

Kering verilerinin kaynağını belirtmedi ve şu anda standartlaştırılmış metrikler bulunmuyor. Gelecekte karşılaştırılabilir değerlendirmelere olanak sağlamak için, Fransız hükümeti, BM Çevre Programı (UNEP) ve Uluslararası Telekomünikasyon Birliği (ITU) tarafından başlatılan Sürdürülebilir Yapay Zeka Koalisyonu küresel standardizasyon çağrısında bulunuyor. Bu yönde bir adım olarak, ITU Şubat 2026'da yapay zeka sistemlerinin çevresel etkisini değerlendirmek ve en aza indirmek için yönergeler yayınladı. Ayrıca, Ocak 2026'da Doğa ile İlgili Finansal Beyanlar Görev Gücü (TNFD), kuruluşların doğa ile ilgili bağımlılıklarını, etkilerini, risklerini ve fırsatlarını değerlendirmelerine yardımcı olmak için teknoloji ve iletişim sektörü için taslak sektör rehberliği yayınladı. Bunlar, üretim veya ulaşım etkilerini raporlamak için kullanılanlara benzer şekilde, standartlaştırılmış bir sisteme doğru atılan ilk adımlar.

Sağlam çerçeveler oluşturulup yaygın olarak benimsenene kadar, markalar kendi yolunu bulmak zorunda. Yapay zekanın ayak izini hesaplamak için küresel standartların olmaması nedeniyle, Cotopaxi etkisini anlamak için kabaca tahminler kullanmayı planlıyor. Cotopaxi'den Agle, "İlk adım kullanımımızı anlamak. Bir yapay zeka sağlayıcısıyla ne tür sözleşmelerimiz var? Çalış