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在過去的十年間，永續長（Chief Sustainability Officer, CSO）的角色往往被侷限於企業的邊緣地帶，主要工作是彙整碳排放、能源與水資源使用數據，產出合規報告。然而，隨著全球氣候風險加劇——如創紀錄的低水位與極端熱浪——永續發展已不再只是風險規避，而是企業生存的核心策略。永續長正從防禦性的風險管理，正式邁向企業決策的中心，深刻影響產品設計、資本配置與組織文化。
在這個轉型過程中，AI（人工智慧）扮演了最強大的加速器角色，AI 能夠整合破碎的數據、透明化複雜的供應鏈，並協助永續長將 ESG 從純粹的成本合規，轉化為驅動企業成長與韌性的競爭優勢。現在的永續長不再只是綠色倡議者，更是需要精通財務語言、能將氣候風險轉化為具體決策的「策略整合者」。
永續長 (CSO) 如何利用 AI 加速企業永續行動？
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將 AI 融入永續發展議程，已成為當前永續長的首要任務，透過數位工具的賦能，企業能將環境影響轉化為可操作的財務信號。
永續長的數位分身與預測模型
根據Khatri, A., & Rotondo, D. (2026) 在世界經濟論壇針 (World Economic Forum, WEF) 對永續長未來的發展方向提及，永續長可以利用數位分身（Digital Twins）與氣候風險模型，在企業投入龐大資金前，先於虛擬環境中測試氣候與基礎設施的干預措施。
這不僅將有效縮短了從實驗到規模化的試錯時間，更能確保低碳技術發揮最大的財務與環境效益。例如，透過 AI 驅動的氣候風險建模，公司能量化適應性投資所避免的損失，並將物理風險直接納入運營決策。
供應鏈透明度與即時監控
透過機器學習與數位產品護照（Digital Product Passports），永續長將能精準追蹤全球複雜供應鏈中的碳排放與資源流動。更進一步，AI 甚至能應用於即時的生物多樣性監測，幫助企業從靜態的數據揭露，進化為具備驗證能力的即時洞察。
在可以預測的未來，新一代的 AI 工具如「數位產品護照」能顯示產品在整個生命週期中的影響，幫助企業達成真正的循環經濟。
導入 AI 時永續長不可忽視的風險與挑戰
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永續長的終極考驗 : 能源消耗與資源足跡
訓練與運行高階 AI 模型及資料中心，需要消耗極大量的電力與水資源，對於永續長而言，評估 AI 帶來的優化效益（如優化電網）是否大於其自身產生的環境足跡，是一項必須審視的戰略平衡。
根據<<ESG and sustainability insights>> 2026 年的趨勢顯示，隨著能源安全與產業策略日益影響政策，企業最大的考驗將是如何在 AI 需求異常快速增長的時期，確保可靠且負擔得起的電力，並同時維持脫碳的動能。
永續長的 “S” 挑戰 : 治理倫理與社會公平
AI 自動化可能會重塑勞動力市場，消除部分職位並擴大數位落差，若缺乏良好的治理，AI 系統還可能將偏見深植於供應鏈決策與招聘過程中。
此外，過度依賴不透明的模型可能會排擠人類的複雜判斷，永續長必須防止企業落入「創新劇場」的陷阱——意即推出華麗的 AI 專案，卻無助於實質減碳。
永續長的技能升級 : 駕馭 AI 的 3 大行動方針
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面對 AI 的數位浪潮，未來的永續長 (CSO) 必須具備新的系統思維與硬實力，才能確保持續的影響力。
行動方針 1 : 建立系統性思維 (Systems Thinking)
永續長必須成為跨部門的「連結者與協作者」，由於 AI 演算法的決策會連帶影響能源使用、供應鏈透明度與社會公平，擁有系統性思維的永續長才能看見跨部門的關聯性，並在效率與公平之間取得平衡。
行動方針 2 : 培養技術流利度 (Technical Fluency)
永續長不必成為資料科學家，但必須具備足夠的 AI 知識，以質疑模型背後的假設、了解數據限制。這種「技術流利度」是現代領袖不可或缺的能力，能確保科技投資是為了實質的永續成果，而非僅是行銷噱頭。
行動方針 3 : 規模化具備目標感的應用 (Scale with Purpose)
「實驗很簡單，但轉型很難」
永續長必須找出能帶來實質永續成果的少數 AI 應用，並將其推廣至核心運營中，每一項 AI 專案都應像併購或數位投資一樣，接受同等嚴格的財務回報與戰略價值評估。
引領未來的成功案例：AI 如何賦能企業成長？
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• 迪卡儂 (Decathlon )： 在前任永續長 Anna Turell 的帶領下，迪卡儂利用 AI 演算法精準預測退貨、引導產品進入維修或轉售流程，並規劃減少物流空車率的逆向物流。這項數據驅動的策略不僅為顧客帶來便利，更成功將「循環經濟」規模化，成為企業競爭力的核心。
• GEA 設備製造： 永續長 Nadine Sterley 將 AI 數位轉型視為永續解決方案的加速器，她不僅利用 AI 減少排放，更藉此解鎖了「按使用量付費 (pay-per-use)」等破壞性創新的商業模式，成功讓 AI 兼顧企業競爭力與 ESG 目標。
• 聯合利華 (Unilever) : 聯合利華 (Unilever) 則透過 AI 追蹤棕櫚油的來源，讓供應鏈透明度成為日常的營運能力，而非空泛的行銷口號。
永續長應成為科技轉型的領航者
「AI 不會決定永續的未來，領導者才會」
對於永續長而言，2026 年是一個關鍵的轉折點，若能精通 AI 語言、權衡風險與機會，並將成功的專案規模化，永續長將能引領企業在科技動盪中站穩腳步，證明永續發展是帶動獲利的核心驅動力。反之，若無法跟上這波浪潮，永續長恐將面臨被邊緣化的危機。
Q1. 永續長在 AI 策略中扮演什麼具體角色？
永續長扮演的是「翻譯者」與「連結者」，您不需要成為資料科學家，但必須具備「技術流利度」，以質疑模型假設並解讀結果是否真正對應到永續目標。您的職責是整合財務指標與環境指標，確保 AI 洞察能轉化為董事會認可的戰略行動。
Q2. AI 如何量化難以追蹤的 ESG 數據（如 Scope 3 排放）?
透過機器學習，AI 可以分析非結構化數據（如供應商發票、航運日誌），填補供應鏈中的數據空白。此外，數位產品護照技術能追蹤原材料到廢棄的完整足跡，提供具備可驗證性的 Scope 3 洞察，這對於應對日益嚴格的國際審計標準（如 ISSB）至關重要。
Q3. 如何平衡 AI 運行的高能耗與其帶來的減排效益？
這被稱為「科技雙重性」考量。永續 應要求 IT 部門提供專案的能效評估，並優先選用再生能源驅動的資料中心。關鍵在於確保該 AI 應用（例如優化物流路徑或電網管理）所節省的碳排量，遠高於訓練與運行該模型所需的電力足跡。
Q4. AI 是否會增加企業被指控「綠色洗腦」的風險？
會。如果企業過度依賴「黑盒子」模型產出的美化數據，而缺乏實質的減碳行動，即可能陷入「創新劇場」的風險。永續長必須確保數據來源透明且可追溯，並運用 AI 進行實時監控，將行銷口號轉化為可被稽核的實質成果。
Q5. 永續長應如何應對 AI 引發的社會公平（S）議題？
AI 轉型可能導致基層工作被取代或演算法偏見，永續長應主動推動員工轉型培訓計畫（Reskilling），並建立 AI 治理框架以審查演算法是否公平地對待所有利害關係人，這已成為 2026 年社會責任指標的重要範疇。
資料來源:
- Binder, J. (2026, February 17). AI and the CSO: Harnessing technology to drive sustainable competitive advantage. IMD Business School.
- Khatri, A., & Rotondo, D. (2026, February 17). What every CSO needs to know to unlock growth through sustainability. World Economic Forum.
- Korn Ferry. (2025, September 15). Empowering sustainability: A new era for chief sustainability officers.
- Latham & Watkins. (2026, January 8). ESG and sustainability insights: 10 things that should be top of mind in 2026.
