SaaS, skill e Governance per un’AI al servizio dell’ESG

Il rapporto tra ESG e dati sta entrando velocemente in una fase nuova. La necessità di gestire una enorme quantità di informazioni, di verificarne la qualità e l’affidabilità e le priorità dettate dalle esigenze di rendicontazione e di insight a supporto delle strategie aziendali, stanno indirizzando le imprese verso l’adozione di soluzioni per la sostenibilità che fanno leva sull’Intelligenza Artificiale.

Il motore di questa trasformazione è infatti sostenuto primariamente dagli sviluppi dell’AI in generale e della Generative AI in particolare. Ma per quanto la tecnologia sia assolutamente centrale ci sono una serie di fattori che stanno rendendo possibile questo processo e che attengono alle modalità stesse con cui le imprese utilizzano queste tecnologie. Nello specifico, si conferma un ruolo chiave del SaaS, la necessità di disporre e far crescere competenze e green skill, unitamente alla crescente importanza dei temi legati alla Governance dei dati.

Ed è proprio sul rapporto tra Intelligenza Artificiale e ESG che abbiamo voluto raccogliere l’opinione e la visione di Antonella Tartaglia, Sustainability Sales Leader ed Emiliano Pacelli, Senior Sustainability Software Technical Specialist Manager di IBM.

Quali sono i punti di riferimento del rapporto tra Intelligenza Artificiale e ESG?

Antonella Tartaglia – L’AI è oggi fondamentale in ogni campo, ma lo è in modo speciale per quanto riguarda i temi della sostenibilità. Sono poi veramente tantissimi gli ambiti nei quali l’Intelligenza Artificiale sta supportando le imprese nel raggiungere obiettivi ESG, ma ce n’è uno che ha oggi un valore simbolico e strategico allo stesso tempo: lo Scope 3.

Nel momento in cui una impresa affronta il tema della reportistica e della riduzione delle emissioni indirette, generate dalla catena del valore, si trova ad affrontare una sfida straordinariamente complessa. A livello di rendicontazione di sostenibilità è necessario – solo per fare due esempi – disporre di dati sulle emissioni relative ai trasporti dei prodotti piuttosto che alle trasferte degli operatori coinvolt, con la necessità di mettere a fattor comune dati che provengono da fonti e spesso realtà diverse. In questo scenario le imprese devono affrontare una vera e propria moltiplicazione delle fonti di dati e l’AI è primariamente nella condizione di semplificare il processo di gestione, di analisi e di verifica dei dati.

ESG significa dunque data collection, ma anche verifica dell’affidabilità dei dati e capacità di analisi. Chi è attivo da tempo su questi temi sa quanto sia importante disporre di un elevato livello di automazione: che ruolo svolgono in questo senso l’Intelligenza artificiale e la generative AI?

Antonella Tartaglia – L’utilizzo dell’AI semplifica e velocizza il caricamento dei dati e riduce drasticamente il rischio di errore. Come IBM siamo convinti che l’AI sia la strada corretta per perseguire una riduzione della carbon footprint aziendale grazie alla possibilità di agire in modo efficace e preciso su tanti e diversi casi d’uso.

Un esempio tra tanti è rappresentato ai processi di manutenzione predittiva. Nel momento in utilizziamo l’Intelligenza Artificiale per ottenere il miglior funzionamento possibile dei macchinari e degli asset aziendali e nel momento in cui effettuiamo interventi di manutenzione solo ed esclusivamente quando necessario e in forma preventiva, si ottiene una riduzione dei fermi macchina e si abilitano le aziende a ridurre al massimo ogni forma di spreco con benefici molto concreti in termini di efficienza e produttività. È solo uno dei tanti casi in cui la conoscenza abilitata dall’AI porta benefici in termini di gestione più responsabile delle risorse.

Emiliano Pacelli – Partiamo dal presupposto che la disponibilità di dati permette questo tipo di analisi, ma occorre creare le condizioni affinché si possano poi trasformare in valore. E bisogna considerare che la sostenibilità comprende tantissime dimensioni.

Se focalizziamo l’attenzione, ad esempio, sulla dimensione dei rischi climatici, come IBM abbiamo scelto di dare vita a soluzioni che permettono alle imprese di disporre, in modo semplice e veloce grazie alla generative AI, di informazioni accurate sull’evoluzione di questi rischi per poter ridurre l’esposizione dell’azienda. Allo stesso modo, mettiamo le imprese nella condizione di conoscere le emissioni e le possibilità legate alla cattura della CO2 in determinate aree del pianeta per gestire al meglio il proprio impatto.

Nella nostra visione è indispensabile mettere le imprese nella condizione di avere a disposizione la miglior conoscenza possibile per effettuare scelte consapevoli in ottica di sostenibilità. Riteniamo poi che sia importante anche garantire aspetti come la tracciabilità del dato, l’automazione per la rendicontazione, la capacità di effettuare previsioni, la possibilità per le aziende di agire sulle risorse e sugli asset correnti e di proiettare lo sguardo verso il futuro per verificare se i progetti intrapresi sono nella condizione di raggiungere i risultati stabiliti.

Come si avvia un percorso di adozione di soluzioni basate sull’AI per l’ESG? Quali sono i passaggi chiave di questo percorso?

Antonella Tartaglia – Per qualsiasi impresa questa è una scelta strategica e noi come IBM siamo organizzati per accompagnare i nostri clienti in tutte le fasi di questo percorso. Nello specifico, è molto importante avere una fase di assessment chiara e completa con la identificazione degli obiettivi, delle priorità, delle risorse necessarie. Ad esempio, è importante comprendere da subito se si vogliono indirizzare fattori sociali e di governance oppure primariamente quelli ambientali.

Si passa poi alla valutazione dei dati a disposizione, a partire dai dati relativi ai consumi energetici e al raggio d’azione nel quale ci si intende muovere. Se ci si limita alle emissioni dirette di Scope 1 e 2 o se, come appare sempre più necessario e strategico, si deve indirizzare tutta la catena del valore nel segno dello Scope 3. A seconda del percorso e degli obiettivi identifichiamo azioni e strumenti per raggiungere i target stabiliti.

Quali competenze sono necessarie? Cosa mettete in campo come IBM e come si devono preparare le imprese clienti?

Antonella Tartaglia – Le competenze sono alla base di tutto. Quando parliamo di processi di efficientamento energetico, decarbonizzazione, miglioramento dei processi sociali e di governance, si toccano tutti i dipartimenti aziendali con un forte coinvolgimento anche della direzione, che deve stabilire obiettivi chiari e manifestare un commitment diretto sul perseguimento di questi obiettivi. Appare chiaro che grazie anche alle logiche ESG si tratta di tematiche che definiscono anche la strategia e la reputazione delle imprese.

In questo senso, riteniamo che sia importante il ruolo di una figura espressamente designata a fare da riferimento per questa missione, vale a dire l’ESG manager o il sustainability manager. Si tratta di una figura che deve riportare ai ruoli apicali, con un giusto livello di accountability e con una forte connessione con gli altri dipartimenti e in particolare con HR e R&D. Questa figura, proprio per il fatto che è chiamata a dialogare e collaborare con tutte le anime aziendali, deve avere competenze diverse che toccano tutti i settori: operation, innovazione, gestione, finance, legal.

Come IBM riteniamo poi che la tecnologia sia chiamata a svolgere un ruolo sempre più fondamentale, considerando la quantità di dati che alimenta il mondo ESG e la qualità dei risultati che devono essere prodotti. In questo senso siamo convinti che la modalità più efficace sia rappresentata dal modello SaaS e nella fattispecie dalla nostra soluzione Envizi che richiede un workload minimo, che riduce i tempi di implementazione e mette a disposizione un‘interfaccia di navigazione semplice, in grado di rispondere alle esigenze di tutti gli utenti business senza che sia necessario disporre di competenze tecniche particolari. Una soluzione che è poi in grado di garantire la compatibilità con la maggior parte dei framework sul mercato.

Quest’ultimo è un aspetto particolarmente importante in quanto le soluzioni SaaS sono concepite per abilitare un aggiornamento continuo sia sul piano tecnologico sia su quello legato all’evoluzione dei framework normativi. Per le imprese significa poter contare su adeguamenti che assicurano la compliance con tutte le richieste del mercato, anche a livello legislativo.

Emiliano Pacelli – Va poi evidenziato un ulteriore vantaggio: nel caso di clienti impegnati in processi di rendicontazione su più framework, Envizi gestisce in automatico i dati per i diversi adempimenti. Un approccio che vale anche per la gestione della doppia materialità nell’ambito della CSRD.

Nell’ESG i temi della “G” di Governance comprendono anche le problematiche legate a sicurezza, affidabilità e privacy dei dati. Come affrontate questa dimensione come IBM?

Antonella Tartaglia – Come IBM riteniamo che la sicurezza del dato sia fondamentale sempre e in particolare in campo ESG. Le dimostrazioni sono tantissime, solo per fare un esempio, quando si lavora sui dati dei clienti ci assicuriamo che l’AI venga addestrata solo ed esclusivamente per i servizi richiesti dal cliente. Riteniamo poi che sia importante istituire un comitato etico aziendale allo scopo di analizzare tutti gli ambiti di applicazione ed evitare che venga fatto un utilizzo distorto del dato o che l’addestramento degli algoritmi possa generare dei bias. In generale approcciamo il tema della sicurezza, della privacy e della qualità dei dati a livello di governance del dato.

Emiliano Pacelli – Per IBM la Governance è fondamentale e lo è in modo particolare la governance dell’AI in tutti i prodotti, anche in termini di trasparenza. Voglio ricordare che prima di acquisire Envizi come soluzione, IBM l’aveva adottata in qualità di cliente proprio allo scopo di garantire la trasparenza della propria governance. Credevamo così tanto nel valore di questa soluzione che abbiamo scelto di acquisirla. Nello specifico poi il tema dell’AI in relazione all’ESG è sempre di più un tema che attiene alla corporate governance e che incide sulle scelte strategiche. Da qui l’importanza di contare sempre su dati affidabili, sicuri, tracciabili e di un ESG management che possa garantire una corretta data accountablity.

Articolo originariamente pubblicato il 05 Feb 2024