Due temi come l’intelligenza artificiale (AI) e l’indice e i report ESG (Environmental, Social, Governance) sembrano essere piuttosto distanti tra di loro, ma la loro sinergia può rivelarsi molto utile sia per il pianeta, sia per le persone e le aziende che decidono di rispettare criteri di sostenibilità nel proprio modello di business.
Il mondo finanziario ed economico sta infatti ponendo una crescente importanza alle aziende che dispongono di una certificazione ESG, la quale si basa su criteri che ne possono aumentare il valore su un mercato globale che, anche sulla spinta di normative internazionali, tende a premiare le realtà virtuose in termini di social responsability e sostenibilità rispetto a chi non lo è. La conquista e la conservazione delle metriche ESG rappresentano però uno sforzo che molte aziende faticano a sostenere, dovendo fare ricorso a risorse e competenze che stanno al di fuori delle loro portate e disponibilità interne. Un aiuto concreto per potere rimanere competitivi anche su questo fronte può arrivare dall’integrazione dell’intelligenza artificiale AI con le pratiche che portano a soddisfare i criteri ESG, fungendo da vero proprio catalizzatore per una trasformazione che sia, oltre che digitale, anche etica e sostenibile delle aziende che mirano al successo e ad acquisire valore finanziario.
Una sinergia, quella tra AI e ESG, che non solo promuove l’efficienza operativa e l’innovazione, ma può rappresentare anche un impegno verso una effettiva crescita sostenibile e responsabile in un momento storico ed economico in cui le aspettative degli stakeholder e le normative internazionali richiedono una maggiore trasparenza e responsabilità, promuovendo un’evoluzione verso modelli di business che non si limitano alla mera redditività finanziaria, ma abbracciano anche il benessere ambientale e sociale, riflettendo una visione complessiva del valore aziendale.
L’ESG quindi sta diventando sempre più una leva strategica, e l’AI si sta trasformando in un importante alleato per raggiungere gli obiettivi che i criteri ESG richiede vengano raggiunti. Grazie all’AI, le aziende possono infatti monitorare in tempo reale le proprie emissioni di carbonio, promuovere la diversità e garantire trasparenza nella governance, trasformando gli sforzi per ottenere le certificazioni necessarie in vere e proprie opportunità di crescita concreta del proprio business oltre che, ovviamente, del proprio impegno nella sostenibilità.
Ma iniziamo intanto a dare una descrizione del termine ESG e perché e da quanto è diventato importante non solo per chi ama l’ambiente e le politiche economiche sostenibili ed eque, ma anche per chi si è reso conto che il rispetto del modello ESG sta assumendo sempre più un reale valore di competitività a livello economico e finanziario.
Cos’è ESG, cosa protegge, cosa certifica
L’ESG, acronimo di Environmental, Social, and Governance, è un concetto che rappresenta i criteri di sostenibilità e responsabilità sociale nelle operazioni aziendali. Criteri che sono utilizzati per valutare le performance e l’impatto di un’azienda non solo dal punto di vista finanziario, ma anche in termini di ambientali, sociali e di governance.
La componente ambientale considera, come facile intuire, l’impatto che l’azienda ha sull’ambiente, inclusi fattori come l’utilizzo delle risorse naturali, le emissioni di gas serra e la gestione dei rifiuti. La dimensione sociale riguarda invece il trattamento dei dipendenti, la diversità e l’inclusione, le relazioni con la comunità e le condizioni di lavoro.
La governance, infine, riguarda le pratiche di gestione aziendale, la trasparenza, l’etica e la responsabilità del consiglio di amministrazione. E l’integrazione e il rispetto di tutti questi aspetti nelle strategie aziendali è diventata sempre più rilevante proprio perchè sta crescendo enormemente il numero degli investitori che cercano di sostenere aziende che non solo generano un sano profitto, ma che lo fanno operando in maniera sostenibile e responsabile.
Che differenza c’è tra ESG e Bilancio di Sostenibilità
La certificazione ESG e il Bilancio di Sostenibilità sono strumenti distinti ma strettamente collegati tra di loro, che vengono utilizzati dalle aziende per dimostrare il loro impegno verso la sostenibilità. Certificazione ESG e Bilancio di Sostenibilità sono comunque complementari tra di loro. Il Bilancio di Sostenibilità può infatti fungere da base per richiedere una certificazione ESG, fornendo i dati e le informazioni necessarie per dimostrare la conformità ai requisiti della certificazione scelta.
In sintesi, mentre la certificazione ESG è una valutazione esterna focalizzata sulla conformità, il bilancio di sostenibilità è uno strumento di comunicazione interna dedicata a informare gli stakeholder sugli impegni e i risultati dell’azienda in materia di sostenibilità.
La certificazione ESG è rilasciata da un ente terzo e indipendente, che attesta la conformità di un’azienda a standard specifici in ambito ambientale, sociale e di governance. Questa certificazione serve a dimostrare in modo oggettivo l’impegno dell’azienda verso la sostenibilità e può essere ottenuta solo dopo un processo di valutazione esterna rigoroso, che verifica se l’organizzazione rispetta i criteri predefiniti.
Tra gli enti riconosciuti a livello internazionale per le certificazioni ESG, citiamo come esempi GRI (Global Reporting Initiative), uno degli standard più diffusi; CDP (Carbon Disclosure Project), un’organizzazione che gestisce un sistema di divulgazione per la gestione ambientale e i cui punteggi possono essere utilizzati come parte della loro certificazione ESG; Sustainalytics, società specializzata nella ricerca, nei rating e nei dati ESG, che fornisce agli investitori informazioni per valutare la sostenibilità delle aziende.
D’altro canto, il Bilancio di Sostenibilità è un documento redatto internamente dall’azienda, nel quale vengono descritte le sue performance in ambito economico, ambientale e sociale. È un documento che ha lo scopo di comunicare in maniera trasparente agli stakeholder le azioni intraprese e i risultati ottenuti in termini di sostenibilità.
A chi dovrebbe interessare la certificazione ESG
I soggetti che pongono attenzione o che dovrebbero essere interessati all’ESG comprendono diversi stakeholder, tra cui investitori, aziende, consumatori e gli enti regolatori.
Per gli investitori, i criteri ESG aiutano a valutare rischi e opportunità a lungo termine, identificando aziende sostenibili con una gestione dei rischi efficace.
Le aziende, adottando pratiche ESG, possono migliorare la reputazione, attrarre talenti, aumentare l’efficienza e accedere a capitali più facilmente.
I consumatori preferiscono prodotti di aziende impegnate nella sostenibilità, mentre i regolatori promuovono pratiche aziendali trasparenti e sostenibili, dal momento che, in generale, le pratiche ESG portano a una riduzione degli impatti negativi sull’ambiente, migliorano le condizioni di lavoro e promuovono l’equità sociale, contribuendo a un futuro più responsabile.
A quali aziende conviene ottenere una certificazione ESG
ESG è un tema trasversalmente utile a tutti i tipi di aziende, indipendentemente dalle loro dimensioni o dal mercato verticale in cui operano, anche se l’entità e la natura dei benefici possono variare a seconda del contesto specifico dell’azienda.
Per le PMI ottenere una certificazione ESG può rappresentare un vantaggio competitivo, consentendo loro di distinguersi in un mercato sempre più globalizzato e competitivo mostrando il forte impegno verso la sostenibilità e la responsabilità sociale, attirando così clienti e investitori che preferiscono avere a che fare con aziende etiche. Senza considerare il fatto che comunque queste pratiche possono migliorare l’efficienza operativa e la gestione dei costi, oltre che far compiere un salto reputazionale sul mercato.
Le aziende Midsize possono trarre vantaggio dall’ESG integrando questi criteri nelle loro strategie di crescita. Trattandosi di realtà che spesso sono in una fase di espansione, le pratiche ESG possono aiutare a gestire i rischi associati alla crescita, migliorare le relazioni con gli stakeholder e aprire nuove opportunità di mercato. Inoltre, in un momento come quello attuale di difficoltà a reperire competenze specializzate, possono rendere l’azienda più attraente per i talenti che cercano ambienti di lavoro sostenibili e responsabili.
Per le aziende Enterprise, l’implementazione di pratiche ESG è invece spesso una necessità piuttosto che un’opzione. Si tratta infatti di realtà che sono sotto scrutinio costante da parte di investitori, regolatori e del pubblico. L’adozione di criteri ESG può aiutare a mitigare i rischi reputazionali, garantire la conformità normativa, attrarre investimenti sostenibili e migliorare la gestione complessiva dei rischi. Da considerare anche il fatto che solitamente le grandi aziende hanno anche un impatto importante sull’ambiente e sulla società, portando le loro iniziative ESG ad avere effetti positivi su larga scala.
Dal punto di vista dei mercati verticali, settori come l’Energia, il Manifatturiero, gli ambiti tecnologici, il Finance, il Retail e i beni di consumo possono trarre benefici specifici dall’adozione dei criteri ESG. Ad esempio, nel settore energetico, le pratiche ESG possono aiutare a gestire le problematiche ambientali e regolatorie. Nel settore delle tecnologie, possono migliorare la gestione delle risorse e l’etica aziendale. Nel Retail e nei beni di consumo, le pratiche ESG possono rafforzare la fiducia dei consumatori e migliorare la trasparenza della catena di fornitura.
Quale aiuto può arrivare dall’AI per l’ottenimento della certificazione ESG?
L’intelligenza artificiale, con la sua capacità di elaborare grandi quantità di dati e di individuare pattern nascosti, rappresenta un potente strumento per supportare le aziende nel loro percorso verso la certificazione ESG, contribuendo a rendere più efficiente, efficace e trasparente il processo di valutazione della sostenibilità.
Innanzitutto, l’AI può automatizzare la raccolta e l’analisi di dati provenienti da diverse fonti, sia interne che esterne all’azienda, permettendo di avere un quadro chiaro e aggiornato delle performance ESG sui diversi fronti, identificando aree di miglioramento e opportunità di crescita.
Inoltre, gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati in maniera specifica e personalizzata sulle caratteristiche delle singole aziende e settore d’azione, per prevedere l’impatto di determinate azioni sulle metriche ESG, facilitando la pianificazione di interventi mirati e l’utilizzo ottimizzato delle risorse. Per esempio, un modello di AI può fare una stima dell’impronta di carbonio associata a diversi processi produttivi, aiutando l’azienda a individuare le strategie più efficaci per una riduzione complessiva delle emissioni.
Un altro ambito in cui l’AI fa sentire il proprio contributo è quello della disclosure, ossia il processo di divulgazione trasparente e completa delle informazioni relative alle pratiche ESG che un’azienda deve rendere pubbliche e accessibili a tutti gli stakeholder. Su questo tema, gli strumenti di natural language processing (NLP) possono essere utilizzati per generare report ESG chiari e concisi, conformi ai principali standard internazionali ma facilmente comprensibili, facilitando inoltre la comunicazione dei risultati personalizzando i messaggi in base alle esigenze e preferenze di investitori, clienti, dipendenti, comunità locali, ecc.
Particolarmente efficace è l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per monitorare costantemente i progressi verso gli obiettivi ESG fissati, identificando eventuali scostamenti e suggerendo azioni correttive. Un approccio proattivo che consente alle aziende di mantenere alta la loro attenzione sulla sostenibilità e di rispondere in maniera efficace e veloce anche a evoluzioni impreviste del processo o a eventuali incidenti o rallentamenti che possono intercorrere nella trasformazione sostenibile delle strategie aziendali.
Ma l’intelligenza artificiale può anche supportare la definizione di obiettivi ESG particolarmente ambiziosi sostenendone la misurazione. Analizzando i dati storici e le tendenze del settore, i modelli di AI possono infatti identificare obiettivi sfidanti ma realisticamente raggiungibili, contribuendo a stimolare le aziende a spingere verso un continuo miglioramento, anche se non preventivato, delle performance di sostenibilità basandosi su quanto indica l’analisi dei dati reali.
I mercati verticali e i casi d’uso
Sono diversi, dicevamo, i settori merceologici che possono godere di un’aumentata autorevolezza sul mercato e attirare ulteriori investitori attuando politiche di sostenibilità e di rigore etico certificato con ESG, e sono ormai sempre più le realtà che si sono fatte dare una mano dall’intelligenza artificiale per raggiungere, monitorare, mantenere ed evolvere questi indici tanto apprezzati dal mercato. Di seguito riportiamo qualcuno di questi esempi.
Nestlé si avvale dell’aiuto dell’AI nella tracciabilità della catena del valore
L’intelligenza artificiale dimostra di essere un valido strumento per gestire i diversi passaggi del percorso verso la sostenibilità per le aziende del settore alimentare, riuscendo a migliorare la trasparenza, ridurre l’impatto ambientale, garantire la qualità dei prodotti e contribuire al benessere delle comunità coinvolte nella produzione. Ne è un esempio Nestlé, nome noto dell’industria alimentare, che proprio grazie all’AI ha rivoluzionato il modo di gestire la sua catena del valore.
Il progetto Nestlé Cocoa Plan ha l’obiettivo di garantire la sostenibilità della produzione di cacao e, grazie all’intervento dell’intelligenza artificiale, la multinazionale è in grado di raccogliere e analizzare una vasta gamma di dati, dai campi di cacao fino ai punti vendita, ottenendo un quadro dettagliato della produzione.
Questa mole di informazioni, che include dati geografici, climatici, sociali ed economici, viene poi utilizzata per tracciare ogni fase del processo produttivo, dalla piantagione alla lavorazione finale. Una tracciabilità granulare attraverso la quale Nestlé può identificare con precisione le aree in cui migliorare le pratiche agricole e le condizioni delle persone che vi lavorano, garantendo una maggiore trasparenza e responsabilità lungo tutta la catena del valore.
Ma in Nestlè, l’impiego dell’AI va oltre la semplice tracciabilità. I modelli di machine learning sviluppati dall’azienda consentono infatti di prevedere le variazioni nella produzione di cacao, i cambiamenti climatici e le fluttuazioni dei prezzi, permettendo all’azienda di adottare misure preventive e di ottimizzare le risorse. Con un approccio proattivo che non solo riduce l’impatto ambientale, ma contribuisce anche a migliorare la qualità e la sicurezza dei prodotti finali.
Enel ottimizza le risorse e monitora le performance ambientali grazie all’AI
Enel ha integrato l’AI in vari aspetti delle sue operazioni per supportare il raggiungimento e il mantenimento delle certificazioni ESG, utilizzandola per ottimizzare la gestione delle risorse energetiche, migliorare l’efficienza operativa, e monitorare le performance ambientali, attività fondamentali per sostenere gli obiettivi di sostenibilità dell’azienda.
Da sottolineare l’impiego dell’AI che il colosso italiano per l’energia fa nella gestione delle energie rinnovabili, impiegando algoritmi di machine learning per prevedere la produzione di energia da fonti rinnovabili come eolico e solare. Questo permette di ottimizzare l’integrazione di queste risorse nella rete elettrica, riducendo le emissioni di CO2 e migliorando l’efficienza complessiva. Inoltre, la manutenzione predittiva basata sull’AI consente di intervenire prima che si verifichino guasti, aumentando la resilienza degli impianti e riducendo l’impatto ambientale.
Ma per Enel l’AI è fondamentale anche per il monitoraggio continuo delle performance ESG, automatizzando la raccolta e l’analisi dei dati necessari per il reporting e la conformità agli standard internazionali di sostenibilità, aiutandola a mantenere certificazioni come la ISO 14001, ma contribuisce anche al miglioramento continuo delle sue pratiche aziendali.
Questi sforzi sono parte integrante del Piano di Sostenibilità del Gruppo, che indica come l’innovazione tecnologica, inclusa l’AI, sia al centro della propria strategia per la transizione energetica e la decarbonizzazione.
Altri casi, altri settori di mercato: la certificazione ESG è trasversale
Ma oltre a questi due casi esemplificativi di cui abbiamo fornito qualche dettaglio, sono sempre di più le realtà, note o meno note, che si stanno appoggiando alla tecnologia, e in particolare all’AI, per aiutarsi nei temi e nelle certificazioni di sostenibilità. Di tutti i settori merceologici.
Come nel Finance, con l’esempio di HSBC, la banca internazionale che utilizza l’AI per valutare i rischi ambientali e sociali legati ai suoi investimenti attraverso l’analisi dei big data e l’apprendimento automatico, che li aiuta a monitorare e gestire meglio il suo portafoglio in termini di sostenibilità, assicurandosi di soddisfare i criteri ESG richiesti per le certificazioni.
O nel settore Immobiliare. Qui è il caso di JLL (Jones Lang LaSalle), una società di servizi immobiliari che utilizza l’AI per gestire e ridurre il consumo energetico negli edifici commerciali, migliorando l’efficienza energetica, riducendo l’impronta di carbonio degli edifici a garanzia che questi soddisfino i requisiti ESG necessari per ottenere certificazioni come LEED (Leadership in Energy and Environmental Design).
Nel Fashion, risalta l’esperienza di H&M. Il brand svedese della moda, distribuito a livello globale utilizza l’AI perottimizzare la produzione, riducendo gli sprechi e scegliendo fornitori più attenti all’impatto ambientale. Inoltre, l’AI traccia la provenienza dei materiali e monitora le condizioni di lavoro nelle fabbriche, garantendo una maggiore trasparenza e responsabilità lungo tutta la catena di approvvigionamento.Un altro aspetto è poi lo sviluppo, sempre grazie all’AI, di nuovi materiali eco-sostenibili.
