GenAI e ESG: nuove opportunità e nuovi rischi

Il rapporto tra GenAI e ESG è ancora tutto da costruire e da indagare, ma mostra una serie di segnali dai quali emergono opportunità e rischi. Di fatto, la Generative Artificial Intelligence o GenAI sta aprendo nuovi orizzonti nella gestione degli aspetti ESG perché questa tipologia di intelligenza artificiale, capace di generare autonomamente dati e simulazioni, può fornire alle aziende strumenti preziosi per implementare strategie sostenibili e per costruire un rapporto più responsabile con la gestione delle proprie risorse. Nello stesso tempo, la GenAI espone le aziende a nuovi rischi, ovvero a situazioni che possono configurarsi come rischi e che come tali devono essere considerate e gestite. Certamente la GenAI impatta direttamente sulle attività di Governance e necessita di un atteggiamento adeguato.

La Generative Artificial Intelligence non può essere considerata come una semplice tendenza: rappresenta un cambio di paradigma che promette di rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni interagiscono con l’ambiente, la società e i propri stakeholder. Gli esempi non mancano e delineano un panorama in cui la GenAI ha un impatto diretto nel campo ESG. Inoltre, occorre considerare che integrare GenAI e ESG richiede una visione olistica di tutte le dimensioni di questo rapporto che segna un capitolo speciale nel rapporto tra Intelligenza Artificiale ed Etica.

Cos’è la GenAI e come si collega con l’ESG

In grande sintesi, la Generative Artificial Intelligence permette di creare autonomamente nuove idee, contenuti, soluzioni e processi. Se si pensa poi che i criteri ESG permettono di valutare le performance aziendali sulla base di fattori ambientali, sociali e di governance ecco che la GenAI può rappresentare una nuova strada da percorrere nella ricerca di soluzioni per ridurre l’impatto ambientale e per gestire meglio l’impatto sociale.

A differenza delle tradizionali applicazioni di Intelligenza Artificiale che si basano sull’analisi e sull’interpretazione dei dati, la Generative AI si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, dati o modelli che non esistevano prima. Questa capacità di “generare” rende la Generative AI un potente strumento per una vasta gamma di applicazioni, dalla progettazione di prodotti all’arte, dalla musica alla scrittura e tanto altro.

Al cuore della Generative AI ci sono le reti neurali generative, reti addestrate su grandi dataset per apprendere a produrre output indistinguibili, per quanto possibile, dagli input originali. Le Generative Adversarial Networks o GAN funzionano attraverso due reti neurali in competizione: una rete “generativa” che produce nuovi dati e una “discriminatoria” che valuta l’autenticità di questi dati. Questo processo di feedback continuo affina la capacità della rete generativa di creare output sempre più realistici.

La Generative AI presenta un forte impatto su tante industrie. Nel design di prodotto, può generare automaticamente migliaia di prototipi, permettendo ai designer di esplorare opzioni che non avrebbero mai considerato. Nell’arte e nella musica, artisti e musicisti stanno sperimentando le AI generative per creare opere che fondono creatività umana e capacità computazionale in modi nuovi.

Nel campo della scrittura, la Generative AI può produrre testi su una varietà di argomenti, aprendo nuove possibilità per la creazione di contenuti e la narrazione. Anche l’industria cinematografica e dei videogiochi può beneficiare enormemente di questa tecnologia, per generare ambienti, personaggi e trame.

La Generative AI solleva, come già osservato, anche questioni etiche e di diritto in particolare per quanto riguarda il diritto d’autore. La capacità di generare opere che sembrano umane pone interrogativi sull’originalità, sulla proprietà intellettuale e sull’essenza stessa della creatività. Dal punto di vista etico, occorre affrontare la sfida di bilanciare le opportunità offerte dalla Generative AI (in gran parte ancora da scoprire) con la necessità di tutelare i diritti degli autori e mantenere l’integrità delle opere creative. Un tema questo che inizia ad essere affrontato anche con misure come l’AI Act.

Considerando che la GenAI ha il potenziale di reinventare il modo in cui creiamo, progettiamo e interagiamo con il mondo digitale sarà fondamentale affrontare le sfide etiche e normative che ne derivano e che sono dirimenti per l’ESG, in particolare per la “S” e per la “G”.

GenAI e ESG: quali benefici

Le prospettive del rapporto GenAI e ESG in termini di opportunità attiene primariamente al modo in cui le aziende possono ridurre il loro impatto ambientale grazie alla generazione di dati, modelli e simulazioni in grado di esplorare nuove forme di sostenibilità. Di seguito sei punti chiave del rapporto GenAI e ESG.

1. Ottimizzazione delle Risorse: La Generative AI può analizzare enormi quantità di dati per identificare modelli di consumo inefficienti all’interno delle operazioni aziendali. Attraverso queste analisi, le imprese possono ridurre sprechi di materie prime, energia e acqua, ottimizzando l’uso delle risorse e minimizzando l’impatto ambientale. A differenza delle soluzioni di Intelligenza Artificiale “tradizionali” la GenAI è in grado non solo di individuare le criticità ma di proporre delle soluzioni.
2. Progettazione Sostenibile: Nel settore della progettazione e ingegneria, la Generative AI può aiutare a creare prodotti e infrastrutture più efficienti e sostenibili. Utilizzando algoritmi di design generativo, le aziende possono esplorare migliaia di opzioni per trovare soluzioni che riducano l’uso di materiali, migliorino l’efficienza energetica e minimizzino gli scarti. La GenAI può aiutare gli operatori attivi nell’Edilizia sostenibile a cercare e implementare nuove soluzioni.
3. Catene di Fornitura Verdi: La Generative AI può contribuire all’ottimizzazione delle catene di fornitura, rendendole più efficienti e sostenibili. Analizzando dati complessi, può prevedere la domanda, ottimizzare i percorsi di trasporto per ridurre le emissioni di CO2 e suggerire fornitori locali per diminuire l’impronta carbonica e contribuire alla realizzazione di una produzione sostenibile.
4. Energia Rinnovabile: La Generative AI può contribuire all’innovazione nel settore energetico, migliorando la capacità di previsione della produzione di energia da fonti rinnovabili e dell’integrazione delle energie pulite nella rete, riducendo gli sprechi.
5. Educazione e Sensibilizzazione: La Generative AI può essere utilizzata per la creazione di contenuti personalizzati per educare consumatori e dipendenti sull’importanza di una gestione responsabile delle risorse. Attraverso simulazioni e visualizzazioni, può mostrare l’impatto delle azioni quotidiane sull’ambiente, promuovendo comportamenti più sostenibili.
6. Riciclo e Economia Circolare: Implementando sistemi di GenAI, le aziende possono migliorare i processi di riciclo, identificando materiali riciclabili con maggiore precisione e velocità.

GenAI e ESG: quali sono i rischi

Una delle principali sfide del rapporto GenAI e ESG è quella che punta a sviluppare algoritmi sempre più sofisticati e precisi che siano nello stesso tempo in grado di rispondere alle questioni etiche legate all’autonomia decisionale delle macchine e alla protezione dei dati. La Generative Artificial Intelligence va affrontata con la consapevolezza che insieme alle tante opportunità che sta mettendo a disposizione arrivano anche nuovi rischi espressamente associati alla Generative AI e da considerare anche, ma non solo, in chiave ESG.

1. Bias e Discriminazione: Uno dei rischi più significativi è che la Generative AI può perpetuare o addirittura amplificare i bias presenti nei dati su cui viene addestrata. Questo può portare a risultati discriminatori, che influenzano negativamente gruppi sociali creando delle disuguaglianze sociali.
2. Violazione della Privacy: La Generative AI richiede l’accesso a grandi quantità di dati ed è sempre più difficile definire i confini e le modalità con le quali vengono scelti i dati necessari per l’addestramento. Questo solleva preoccupazioni sulla privacy, in quanto dati sensibili potrebbero essere utilizzati senza il consenso degli individui, esponendoli a rischi di violazione della privacy e furto d’identità.
3. Disinformazione e Manipolazione: La capacità della Generative AI di creare contenuti realistici, come deepfakes o testi persuasivi, apre la porta a nuove forme di disinformazione e manipolazione. Questo può avere gravi implicazioni per la società e per le imprese in particolare perché può creare un clima di sfiducia.
4. Sicurezza Informatica: La Generative AI può essere utilizzata per sviluppare malware o attacchi informatici sempre più sofisticati.
5. Impatto sul Mercato del Lavoro: Sebbene la Generative AI possa aumentare l’efficienza e creare nuove opportunità, esiste anche il rischio che automatizzi lavori e competenze, portando a disoccupazione e skill divide. Questo richiede strategie di riconversione professionale e aggiornamento delle competenze lavorative.
6. Questioni Etiche e Morali: L’uso della Generative AI solleva questioni etiche significative, come chi detiene la responsabilità per i contenuti generati e come vengono tutelati i diritti d’autore. Inoltre, la creazione di intelligenze artificiali che emulano comportamenti umani pone interrogativi sul rapporto tra tecnologia e persone.
7. Dipendenza dalla Tecnologia: Questo è forse il rischio più importante e in prospettiva più pericoloso. La dipendenza dalla Generative AI per la creazione di contenuti e soluzioni può portare a una perdita di abilità e creatività umana, riducendo la capacità di pensiero critico e innovazione indipendente.