Trasformare un “rompicapo” in una nuova forma di valore aggiunto: è questa la sfida che accompagna l’applicazione della generative AI all’ESG data management e che permette alle imprese di fare della gestione della sostenibilità un vero fattore di competitività.
La raccolta e l’analisi dei dati, la gestione dei processi per la compliance e la rendicontazione, la realizzazione di reportistica in linea con i requirements di diversi stakeholder rappresentano alcuni dei principali impegni che le organizzazioni devono affrontare per governare e comunicare la sostenibilità. Tutte responsabilità che si “caricano” di un maggior grado di complessità a causa dell’evoluzione della normativa, della numerosità degli standard, ma anche delle tante fonti di dati e della eterogeneità degli attori interessati a questi risultati.
La generative AI al servizio dell’ESG data management
Per Matteo Giudici, Amministratore Delegato MESA, si tratta del terreno ideale per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa, proprio per la mole e la complessità dei dati in campo e per la fortissima domanda di semplificazione che arriva dal mercato. “Una complessità che – tiene subito a precisare – si supera nel momento in cui la generative AI si va a integrare con i processi stessi di data collection, data analysis, reporting e comunicazione”.
Ed è proprio qui che si colloca COPILOT, il motore di generative AI sviluppato da MESA per velocizzare il data processing ESG a tutti i livello: dalla raccolta dei dati alla possibilità di interagire con l’AI nella loro elaborazione, dalla gestione della compliance legata all’evoluzione normativa agli automatismi dedicati alla generazione di bilanci di sostenibilità o di report specifici in funzione delle diverse necessità del mercato.
Tutti ambiti nei quali MESA ha voluto aggiungere anche una specifica vocazione alla semplificazione e al supporto interattivo, attribuendo alla generative AI un ruolo attivo con chatbot intelligenti che sono nella condizione di rispondere in tempo reale ai tanti dubbi che accompagnano le attività quotidiane.
Un COPILOT che si affianca alla piattaforma IMPACT
COPILOT rappresenta un ulteriore tassello della strategia MESA legata al mondo ESG e va ad affiancare la piattaforma IMPACT dedicata alla gestione della sostenibilità. Giudici tiene a precisare che IMPACT risponde alle necessità di ottimizzazione dei processi ESG, alla gestione delle conformità agli standard internazionali e al miglioramento delle performance ambientali e sociali.
Con MESA COPILOT si aggiunge un ulteriore livello basato sull’AI generativa e se con IMPACT gli obiettivi riguardano la riduzione degli input manuali, la creazione di un processo caratterizzato da una governance che abilita una gestione dei dati nel rispetto degli schemi normativi e meno soggetta ad errori, con MESA COPILOT si semplificano, velocizzano e automatizzano tutti questi processi grazie all’AI.
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Ridurre il livello di complessità dell’ESG per rispondere a tutti gli stakeholder
Molte aziende, racconta Giudici, lamentano grosse difficoltà nell’indirizzare gli stakeholder interni alla raccolta delle informazioni. Viene spesso sottolineato quanto sia complesso, ad esempio, assolvere ai tanti indicatori a livello di raccolta dei dati con attività che impongono di coinvolgere tanti e diversi interlocutori per formarli su queste specifiche attività.
Un impegno, peraltro, che si ripete nel tempo, considerando le evoluzioni della normativa e che diventa poi ancora più complesso nel momento in cui si deve rispondere a richieste di informazioni di tipo qualitativo. Nel caso in cui sia appunto richiesta una descrizione qualitativa di determinati indicatori l’AI generativa di MESA COPILOT offre un supporto diretto, assumendo un approccio proattivo, ponendo delle domande che consentono all’utente di arrivare alla descrizione più corretta e convincente.
Si tratta a tutti gli effetti di una un’AI generativa addestrata secondo le linee guida della sostenibilità che prepara un draft del contenuto in funzione delle risposte che vengono fornite e che può essere modificata sia con un approccio conversazionale, sia con una modalità classica, così come farebbe un autore che mette mano ad una bozza.
Un COPILOT dunque con cui si collabora e con cui si procede dell’ESG data management a tutti i livelli, a partire dalle fasi legate alla spiegazione per arrivare a tutto il ciclo di revisione. Garantendo con questo approccio un drastico abbattimento dei tempi e una riduzione dei possibili errori.
Giudici tiene a precisare che non si tratta di una Generative AI che si “appoggia” su una soluzione di data management per fornire supporto nel suo utilizzo, ma è il frutto di una integrazione piena tra il processo di gestione dei dati legati all’ESG e le logiche dell’Intelligenza Generativa. Una scelta che porta il valore di generazione di conoscenza a diretto contatto delle fonti ottenendo un processo più snello e veloce e una maggiore aderenza dei contenuti.
Semplificare, velocizzare e automatizzare la rendicontazione
Una volta raccolti e analizzati i dati MESA COPILOT si occupa di produrre il documento di reportistica. Considerando la necessità di seguire una normativa in costante evoluzione in questa fase occorre gestire tutte le variabili e i requirement, ad esempio nel numero e nella tipologia degli indicatori coinvolti. A tutto questo si deve aggiungere la necessità per le aziende di disporre della flessibilità necessaria per interpretare i report sulla base della linea editoriale specifica per ogni singola realtà.
Per questo la generative AI di MESA COPILOT si attiva con una vera e propria conversazione che può contare sulla perfetta conoscenza di tutti i dati, di tutti gli indicatori, dei temi materiali, del quadro normativo. Sulla base di questo supporto può indirizzare gli utenti allo sviluppo di un documento che viene preparato in automatico con la possibilità di disporre anche di commenti su specifici indicatori in un ambiente caratterizzato da una interfaccia che permette di visualizzare anche i percorsi logici che hanno portato a quelle conclusioni.
In altre parole, il “ragionamento” della generative AI di Copilot viene mostrato in maniera trasparente e permette di effettuare modifiche e validazioni, con la possibilità di controllare la stessa origine del dato “garantendo una tracciabilità completa della filiera del dato”. Nel rispetto della massima usabilità, la soluzione fornisce poi una preview e un documento completo su word per inserire eventuali rifiniture.
Un approccio questo che apre anche nuove possibilità perché con questa semplificazione e velocità si possono preparare molti più documenti, si può cioè personalizzare la rendicontazione in funzione degli stakeholder.
L’AI porta agilità ed efficienza nella gestione dei questionari di rating
MESA COPILOT è anche un percorso di sviluppo che fa leva sulle potenzialità della generative AI e che permette di rispondere, in modo agile e rapido, a un’altra esigenza chiave nelle sustainability roadmap delle imprese: la risposta ai questionari delle agenzie di rating.
I questionari rappresentano infatti un impegno estremamente time consuming anche per le difficoltà di recuperare dati e informazioni. Grazie alla scelta di integrare la generative AI nel processo di ESG data management, MESA è nella condizione di consentire l’accesso dell’Artificial Intelligence alle fonti primarie ed è in grado di generare in modo automatico un primo livello di risposte ai questionari.
“Di fatto, efficientiamo e governiamo il processo andando a ridurre drasticamente i tempi e operazioni che richiedevano anche diversi mesi di lavoro, si possono risolvere in alcuni giorni”.
Le scelte strategiche: Microsoft Azure, ChatGPT e apertura verso prossime innovazioni
Giudici mette poi in luce l’importanza delle scelte tecnologiche che stanno alla base di MESA COPILOT: “abbiamo scelto di puntare sulla tecnologia Microsoft Azure in quanto a nostro avviso fornisce livelli di sicurezza, di privacy e apertura a diversi modelli ampia e affidabile. Nello specifico in questo momento sfruttiamo i modelli di ChatGPT, ma non sono gli unici, l’AI sta correndo e stiamo guardando anche ad altri modelli perché è necessario essere pronti a reiventare gli applicativi in funzione delle innovazioni di mercato. La nostra scelta strategica di integrare direttamente queste soluzioni nel processo di data management rappresenta un grande valore aggiunto in termini di velocità e affidabilità nell’accesso ai dati e di usabilità delle soluzioni e dei loro aggiornamenti”.
