La rendicontazione di sostenibilità sta diventando una priorità sempre più pressante per le imprese. Non si tratta solo di un impegno etico o di responsabilità sociale d’impresa, ma di una necessità sempre più concreta in un mondo dove la sostenibilità è diventata un requisito imprescindibile per il business. Per rispondere a questa esigenza, l’innovazione tecnologica gioca un ruolo fondamentale: dalle soluzioni basate su Big Data e Intelligenza Artificiale alla blockchain, dall’IoT al cloud computing, passando per cybersecurity e Cloud. Ma affrontare queste sfide non è solo questione di tecnologia, ma più nello specifico di tecnologie per la rendicontazione di sostenibilità: occorre infatti anche disporre di una rilevante componente formativa, sia in termini di green skills che di competenze di dominio specifiche per ogni settore. E proprio nella loro intersezione risiedono le opportunità – e le sfide – future della rendicontazione di sostenibilità.
Perché la rendicontazione di sostenibilità è importante
Le tecnologie per la rendicontazione di sostenibilità sono a supporto di una prassi per la gestione sostenibile che consente alle aziende di misurare l’impatto delle proprie attività su ambiente, società e governance. Un rapporto ESG accurato può potenziare la reputazione aziendale, stimolare l’investimento responsabile e favorire relazioni durature con i portatori di interesse.
Per definire e attuare una corretta rendicontazione di sostenibilità si devono affrontare diverse esigenze tecnologiche fondamentali: dalla raccolta dei dati alla loro analisi, dall’archiviazione alla sicurezza informatica, dalla verifica della qualità dei dati alla rappresentazione dei principali fenomeni. Ogni fase richiede soluzioni ad hoc. In questo contesto l’automatizzazione dei processi e l’applicazione dell’intelligenza artificiale possono semplificare notevolmente il compito del reporting.
Nonostante l’importanza crescente del reporting di sostenibilità, molte aziende continuano a incontrare difficoltà nel suo adeguato sviluppo. I dati necessari per una completa reportistica ESG sono spesso dispersi in vari reparti aziendali, o non vengono raccolti con la necessaria sistematicità. Inoltre, l’assenza di standard internazionali uniformi nella valutazione dei criteri ESG può generare incertezze ed equivoci. Infine, in molti casi manca una cultura aziendale veramente orientata alla sostenibilità, capace di integrare pienamente i principi ESG nella strategia d’impresa.
Tecnologie al servizio della rendicontazione di sostenibilità
L’unione tra tecnologia e rendicontazione di sostenibilità appare fondamentale. Le nuove soluzioni digitali permettono una maggiore precisione nella raccolta dei dati ambientali, sociali e di governance. Allo stesso tempo, consentono di semplificare processi altrimenti complessi e onerosi in termini di tempo e risorse. Grazie ai vantaggi della dematerializzazione per la sostenibilità ad esempio in termini di gestione documentale le aziende possono gestire in modo più efficiente e sostenibile tutte le informazioni tra cui naturalmente anche quelle riguardanti ambiente, società e governance.
Il Cloud Computing poi offre soluzioni avanzate per l’archiviazione dei dati ESG. Questa tecnologia non solo garantisce la disponibilità delle informazioni in qualsiasi momento e luogo, ma permette anche di risparmiare sulle infrastrutture hardware, riducendo l’impatto ambientale.
Come l’Intelligenza artificiale può migliorare la rendicontazione ESG
L’Intelligenza artificiale rappresenta indiscutibilmente un punto di riferimento nell’ambito delle tecnologie per la rendicontazione di sostenibilità e in particolare rappresenta un supporto molto efficace per le sfide del reporting ESG, migliorandone l’accuratezza e la tempestività. Attraverso l’uso di algoritmi di Machine learning, è possibile automatizzare la raccolta e l’analisi dei dati ESG, riducendo errori umani e incrementando l’efficienza. Inoltre, l’intelligenza artificiale può aiutare a individuare tendenze e correlazioni nascoste nei dati, fornendo preziosi insight per le decisioni strategiche aziendali. Non da ultimo, gli strumenti AI possono supportare il monitoraggio in tempo reale degli indicatori ESG e la previsione dei rischi associati.
Esempi di uso dell’AI nella rendicontazione di sostenibilità
Diversi sono i casi di utilizzo dell’Intelligenza artificiale nel campo della rendicontazione di sostenibilità. Un esempio può essere quello delle cosiddette CleanTech, start-up finanziarie che utilizzano tecnologie AI per valutare il rischio ambientale degli investimenti. Allo stesso modo, alcune aziende stanno impiegando algoritmi di Machine learning per monitorare in tempo reale le emissioni di CO2 e altri gas serra. Infine, in ambito sociale, strumenti di Artifical Intelligence vengono adoperati per analizzare le politiche aziendali riguardanti diversità e inclusione, contribuendo a identificare aree di miglioramento.
Il futuro del reporting passa dall’Intelligenza Artificiale
Nel futuro prossimo si prevede un ruolo sempre più centrale dell’Intelligenza artificiale nella rendicontazione di sostenibilità. L’adozione di standard internazionali uniformi potrebbe facilitare l’integrazione dei dati e la loro analisi attraverso algoritmi di machine learning. Inoltre, lo sviluppo di tecnologie AI sempre più sofisticate consentirà un monitoraggio e una previsione dei rischi ESG ancora più accurati. Infine, l’AI potrà supportare le aziende nel coinvolgere attivamente gli stakeholder nel processo di rendicontazione, attraverso la creazione di report interattivi e personalizzabili.
I principi di sostenibilità ambientale, sociale ed economica richiedono un miglioramento significativo sia in termini di efficienza che di precisione e l’AI sta dimostrando il suo valore attraverso applicazioni concrete nel campo della rendicontazione ESG, favorendo una gestione più accurata dei dati e una comunicazione più efficace verso gli stakeholder.
Blockchain e tracciabilità nella rendicontazione ESG
La blockchain è una tecnologia di registrazione decentralizzata che può avere un impatto importante sulla rendicontazione di sostenibilità. Questa tecnologia può migliorare la trasparenza, l’efficienza e l’affidabilità dei dati ESG, riducendo la possibilità di manipolazioni o errori. Ad esempio, le aziende possono utilizzare la blockchain per tracciare e verificare le proprie prestazioni ESG in tempo reale, fornendo così informazioni più precise e tempestive agli stakeholder. Inoltre, la blockchain può facilitare l’audit dei dati ESG, poiché ogni transazione registrata è immutabile e facilmente verificabile. Questo può aumentare la fiducia dei vari stakeholder, tra cui investitori, regolatori e consumatori, nella veridicità dei dati ESG riportati.
Creazione e gestione di nuovi prodotti finanziari grazie alla blockchain
La blockchain può svolgere un ruolo chiave anche nell’innovazione di prodotti finanziari sostenibili, come i green bond o i token ESG, che possono essere emessi e negoziati in modo efficiente e trasparente su blockchain.
Più nello specifico i token ESG sono strumenti di investimento digitali basati sulla tecnologia blockchain che rappresentano un valore legato a progetti o attività che puntano ad avere un impatto positivo sull’ambiente, la società o la governance. Questi token sono un esempio di come la finanza digitale e la sostenibilità possono interagire per creare nuove opportunità di investimento.
Un token ESG può rappresentare, ad esempio, un’azione di un’azienda sostenibile, un credito di carbonio, o un investimento in un progetto di energia rinnovabile. L’uso della blockchain garantisce che tutte le transazioni siano registrate in modo sicuro e trasparente, facilitando l’audit e la verifica del rispetto degli standard ESG. Gli investitori possono acquistare e vendere token ESG su piattaforme di trading decentralizzate, partecipando così direttamente al finanziamento di progetti sostenibili. Questo può permettere di diversificare il proprio portafoglio, ma anche di contribuire in modo tangibile alla realizzazione degli obiettivi di sostenibilità.
Internet of Things (IoT): un alleato per la rendicontazione di sostenibilità
L’Internet of Things può giocare un ruolo fondamentale nel monitoraggio dei dati ESG. Attraverso sensori e dispositivi connessi è possibile raccogliere dati in tempo reale su vari aspetti dell’attività aziendale, dalla gestione energetica alle condizioni di lavoro, contribuendo a una rendicontazione più accurata.
I sensori IoT possono monitorare l’uso dell’energia, le emissioni di gas serra o l’uso dell’acqua nelle operazioni aziendali, fornendo dati in tempo reale che possono essere utilizzati per misurare e migliorare le prestazioni ambientali. Questo può aiutare le aziende a raggiungere i loro obiettivi di sostenibilità e a dimostrare il loro impegno agli stakeholder. Inoltre, l’IoT può supportare la tracciabilità e la trasparenza lungo tutta la catena di fornitura, permettendo alle aziende di identificare e gestire i rischi ESG. Questo può aumentare la fiducia degli investitori, dei clienti e degli altri stakeholder nelle pratiche sostenibili dell’azienda.
La Data Science per la Rendicontazione ESG
La rendicontazione ESG e la Data Science sono strettamente interconnessi e sono un asset determinante a livello di tecnologie per la rendicontazione di sostenibilità. La Data Science grazie all’uso di metodi scientifici per estrarre conoscenza e intuizioni da dati strutturati e non strutturati, può fornire strumenti preziosi per raccogliere, analizzare e interpretare i dati ESG.
Considerando che i dati ESG possono essere particolarmente complessi e multidimensionali, la loro elaborazione richiede l’analisi di grandi volumi di dati provenienti da diverse fonti. In questo scenario la Data Science può aiutare a fornire analisi approfondite e previsioni accurate. Ad esempio, gli algoritmi di Machine learning possono essere utilizzati per identificare i fattori ESG che hanno il maggiore impatto sul rendimento degli investimenti o sul rischio aziendale. Gli strumenti di visualizzazione dei dati possono aiutare a comunicare i risultati in modo efficace agli stakeholder.
Cloud Computing e storage dei dati ESG
Il Cloud Computing svolge a sua volta un ruolo chiave nella rendicontazione ESG. Grazie alla flessibilità e alla scalabilità, il cloud può supportare la raccolta, l’archiviazione, l’analisi e la condivisione di grandi volumi di dati ESG in modo efficiente e sicuro. Innanzitutto il cloud può facilitare la raccolta di dati da diverse fonti, sia interne che esterne all’azienda, e la loro integrazione in un unico sistema di rendicontazione. Questo può migliorare la completezza e l’affidabilità dei dati ESG. In secondo luogo il cloud offre potenti strumenti di analisi che possono essere utilizzati per estrarre intuizioni preziose dai dati ESG e che possono supportare il processo decisionale. Ad esempio, le aziende possono utilizzare l’analisi predittiva per identificare i rischi ESG emergenti o le opportunità di miglioramento.
Un altro aspetto importante riguarda i temi dell’inclusione informativa. Il cloud può facilitare la condivisione dei dati ESG con gli stakeholder, attraverso dashboard interattive o report online. Questo può aumentare la trasparenza e la responsabilità delle aziende, migliorando la fiducia degli stakeholder.
Il machine learning per la rendicontazione ESG
Il contributo del Machine learning alla rendicontazione ESG si concretizza permettendo di automatizzare l’analisi dei dati. Questa tecnologia apprende dai dati stessi, migliorando continuamente le previsioni e offrendo alle aziende insight sempre più accurati. Il Machine Learning permette di identificare schemi, tendenze o correlazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Gli algoritmi di ML possono essere utilizzati per prevedere l’impatto di specifiche pratiche o politiche ESG sul rendimento finanziario di un’azienda; oppure può contribuire a migliorare la trasparenza e l’affidabilità della rendicontazione ESG grazie ad algoritmi addestrati per rilevare anomalie o discrepanze nei dati, che potrebbero indicare errori o manipolazioni. Non ultimo il Machine Learning può facilitare la personalizzazione della rendicontazione ESG, adattando i report alle esigenze specifiche di diversi stakeholder.
Cybersecurity e protezione dei dati ESG
In un contesto in cui i dati sono una risorsa chiave, la loro protezione diventa fondamentale. Se poi si guarda ai valori della “G” di Governance e ai Rischi ESG ecco che la cybersecurity ESG gioca un ruolo cruciale nella tutela dei dati relaviti alla sostenibilità, garantendo che queste informazioni sensibili siano al sicuro da attacchi informatici o furti di dati. La cybersecurity, giova ricordarlo, è strettamente legata alla componente di governance di una rendicontazione ESG.
In termini di governance, la gestione della sicurezza delle informazioni rappresentano un aspetto chiave. Le aziende devono dimostrare di avere politiche e procedure solide per proteggere i dati sensibili e rispettare le normative sulla privacy. Questo include l’implementazione di misure di sicurezza appropriate, come firewall, software di cybersecurity, formazione del personale sulla sicurezza delle informazioni e piani di risposta agli incidenti di sicurezza.
La cybersecurity è quindi un fattore critico nella rendicontazione ESG perché può influenzare la percezione degli stakeholder sull’integrità della governance aziendale. Se un’azienda non riesce a proteggere adeguatamente i dati sensibili, potrebbe subire danni alla reputazione, perdite finanziarie e sanzioni legali, il che potrebbe a sua volta influire negativamente sul suo punteggio ESG.
Il ruolo del digitale nelle sfide future della rendicontazione ESG
Per il futuro della rendicontazione ESG l’innovazione digitale è chiamata ad aumentare e ad accrescere il proprio ruolo sotto molti aspetti che corrispondono all’evoluzione della rendicontazione ESG stessa.
Innovazione nella Standardizzazione. A fronte di numerosi standard ESG e quadri di riferimento, ognuno con differenti metriche e criteri le aziende si devono confrontare con una mancanza di uniformità che rende difficile capire quali informazioni si devono fornire. Difficoltà che riguardano anche gli investitori che hanno la necessità di confrontare le performance ESG delle aziende.
Qualità e affidabilità dei dati. La raccolta e l’analisi dei dati ESG resta un processo complesso che richiede soluzioni e competenze specifiche. Le aziende devono assicurarsi che i dati siano accurati, affidabili e verificabili per garantire la credibilità delle loro relazioni ESG.
Cybersecurity. Come menzionato in precedenza, la gestione dei rischi di sicurezza informatica è un aspetto critico della governance ESG. Le aziende devono essere in grado di dimostrare che stanno adottando misure appropriate per proteggere i dati sensibili.
Integrazione con la strategia aziendale. La rendicontazione ESG non dovrebbe essere un esercizio separato, ma dovrebbe essere integrata nella strategia aziendale. Le imprese devono quindi essere in grado di dimostrare come le loro iniziative ESG si possano allineare con la loro visione e con gli obiettivi a lungo termine.
Ruolo del Cambiamento climatico. Il climate change rappresenta una sfida globale che richiede un’azione urgente. Le aziende dovranno affrontare la crescente pressione da parte degli stakeholder per dimostrare come stanno affrontando i rischi climatici e contribuendo alla transizione verso un’economia a basse emissioni di carbonio.
Misurazione dell’impatto. Non è sufficiente riportare le iniziative ESG, gli stakeholder richiedono sempre di più che le aziende siano in grado di dimostrare l’effettivo impatto di tali iniziative. Misurare tale impatto può essere complesso e richiede metodologie e soluzioni tecnologiche innovative.
