Dall’analisi dei dati alla capacità di esplorare nuovi business
Che reazione abbiamo quando ci troviamo davanti ad una rivoluzione tecnologica? Le strade sono essenzialmente due: da una parte la paura, dall’altra la voglia di approfondire le nuove opportunità offerte. Questo discorso vale soprattutto per l’Intelligenza artificiale, visto l’impatto che questa tecnologia ha sulla produzione e sul lavoro. Al netto dei timori, l’IA può sostenere in maniera efficace la rivoluzione ESG.
Ancora di più: l’IA può rappresentare la svolta per accelerare la transizione green che, nonostante gli sforzi, assume sempre di più le sembianze di una corsa contro il tempo. Entrambi gli ambiti, sia l’ESG che l’IA, assumono significato grazie ai dati. Le performance ESG non sarebbero monitorabili né migliorabili senza dati, mentre l’Intelligenza Artificiale non esisterebbe neppure.
L'ESG, che sta per Environmental, Social e Governance, rappresenta infatti un metodo di valutazione delle performance aziendali che si basa su criteri mirati a misurare l'impatto delle operazioni su vari aspetti legati alla sostenibilità ambientale, alla responsabilità sociale e alla governance aziendale.
Questi criteri includono anche l'analisi dei rischi aziendali, degli investimenti e delle operazioni, offrendo una visione approfondita sul rispetto delle normative ambientali, sul coinvolgimento dei dipendenti, sull'etica aziendale e sulla capacità di interagire con gli stakeholder che contribuiscono alla creazione di valore.
Le nuove normative (Direttiva Csrd in primis) richiedono all'analisi ESG di fornire un quadro sempre più completo e dettagliato dell'impatto aziendale, sia in termini di risultati economici che di impatto ambientale ed esposizione ai rischi. Valutazioni che sono ormai fondamentali anche per la valutazione finanziaria dell’azienda come dimostra il fatto che le aziende con migliori prestazioni Esg rendono anche (molto) meglio in borsa.
Grazie a quest’approccio, oggi vengono presi in considerazione aspetti che un tempo erano discrezionali, come la valutazione precisa dell'impatto ambientale, l'analisi delle emissioni di gas serra, dei consumi energetici, della gestione dei rifiuti e dell'impatto della catena di approvvigionamento.
Soprattutto per le imprese europee di medio-grande dimensione è ormai impossibile ignorare la propria esposizione ai rischi ambientali, non ottenere informazioni sull'evoluzione dei territori in cui operano o non considerare le variabili legate al cambiamento delle preferenze dei consumatori e all'evoluzione dei mercati.
L'Intelligenza Artificiale, che sui dati si basa e li utilizza per migliora sé stessa con un approccio deep learning, consente di analizzare in modo efficace e rapido i dati ESG che provengono da diverse fonti, tra cui dati aziendali interni, report di sostenibilità, siti web e social media. L'IA aiuta le aziende a organizzare e mappare queste fonti per ottenere dati affidabili sull'impatto ESG. Un po’ come l’arrivo dei computer, questa nuova tecnologia travolge il modo di concepire il lavoro e le attività ripetitive. L’IA riesce a considerare tantissimi dati insieme e ad eseguire calcoli molto complessi in pochi secondi e con estrema precisione, facendo risparmiare all’uomo una enorme quantità di tempo.
L’apporto dell’IA non si limita ai dati e al loro monitoraggio. L’intelligenza artificiale può supportare lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico per monitorare i rischi ESG e identificare aree di miglioramento. L'obiettivo è ottenere performance di sostenibilità ottimali, sviluppando nuovi prodotti e servizi sostenibili e riducendo gli sprechi.
Grazie all'IA, le aziende possono ridefinire i processi di produzione per massimizzare l'efficienza e minimizzare gli sprechi, garantendo al contempo un impatto positivo sulla sostenibilità.
L'implementazione dell'Intelligenza Artificiale permette alle aziende di sviluppare modelli di apprendimento automatico che aiutano a comprendere e monitorare i rischi ESG, così come a identificare le aree di business in cui è possibile apportare miglioramenti significativi.
L'IA, gestendo questi dati e trasformandoli in conoscenza, mette a disposizione strumenti per lo sviluppo di nuovi servizi o prodotti e per guidare l'evoluzione di quelli esistenti verso una maggiore sostenibilità.
Il miglioramento delle performance di sostenibilità avviene non solo attraverso lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi e la riduzione degli sprechi, ma anche tramite l'identificazione e l'attivazione di nuovi modelli di business utili all’azienda. Questa tecnologia consente di efficientare gli sforzi e le risorse utilizzate anche grazie ad una capacità predittiva esponenzialmente maggiore rispetto a quella umana. In pratica, l’Intelligenza Artificiale ‘calcola’ la soluzione più efficiente per l’impresa senza che quest’ultima utilizzi tempo e risorse per trovare la via migliore. Questo approccio consente di minimizzare gli sprechi in ogni fase, dalla progettazione alla implementazione del prodotto o servizio erogato.
Per esempio, l’IA può essere utilizzata per migliorare la selezione automatica dei materiali riciclabili dai rifiuti non riciclabili. I sensori intelligenti installati nei contenitori dei rifiuti identificano automaticamente i materiali riciclabili e li separano dai rifiuti non riciclabili. Questo processo automatizzato ottimizza l’efficienza complessiva del riciclaggio, riducendo la quantità di rifiuti destinati alle discariche e massimizzando il riutilizzo di materiali.
Un altro beneficio dell'IA nel settore dei rifiuti è la previsione dei livelli di riempimento dei contenitori e delle discariche. Utilizzando modelli predittivi basati su dati storici e parametri ambientali attuali, questa tecnologia è in grado di stimare con precisione quando un contenitore o una discarica raggiungerà la capacità massima. Questo consente un'efficace pianificazione e gestione degli interventi di svuotamento e di smaltimento, riducendo la necessità di nuove discariche e promuovendo una gestione dei rifiuti più sostenibile nel lungo termine.
Attraverso l'uso strategico dell'Intelligenza Artificiale, l'azienda di gestione dei rifiuti è in grado di ottimizzare l'intero processo di raccolta e smaltimento, contribuendo così a una riduzione significativa dell'impatto ambientale complessivo e a una maggiore efficienza operativa.
È dunque corretto sostenere che l’IA si pone come acceleratore delle performance ESG per le imprese, poiché automatizza i processi decisionali basati su dati relativi al monitoraggio dei fattori ESG. Per le aziende che hanno integrato o stanno integrando la sostenibilità nei loro modelli di business, l'IA consente di monitorare, analizzare e gestire in modo più preciso le questioni ambientali, sociali e di governance aziendale, offrendo capacità di previsione cruciali per il progresso e il successo aziendale.
Come riporta questo contributo di Statista, in chiave ESG, nel 2022 le aziende hanno utilizzato l’IA soprattutto per prendere decisioni di business più efficaci e per le operazioni quotidiane (37%). La seconda motivazione più frequente (33%) è la fornitura di dati più accurati ed affidabili sulle Kpi utili alla reportistica di sostenibilità. Le imprese spesso utilizzano l’IA anche per automatizzare la raccolta di dati che spesso sono il frutto di operazioni molto complesse, motivazione riscontrata presso il 29% delle aziende che hanno utilizzato questa tecnologia nel 2022.
[Fonte: Statista]
Sulle nostre pagine si è visto come l’intelligenza artificiale potrà attenuare gli effetti della crisi demografica, analogamente questa tecnologia può rappresentare una valida marcia in più per il settore ESG. Temerla non aiuterà ad evitarne gli eventuali effetti negativi, mentre la sua conoscenza può aiutare a recuperare il debito accumulato verso il pianeta e verso le generazioni future.
.jpg)
