Alcuni anni fa, nello stesso periodo in cui ho approfondito la competenza sull'Intelligenza artificiale le iniziative ESG (Environment, Social, Governance), sono apparse nel mio radar come argomenti emergenti che potevano interessarmi. È diventato subito evidente che non si è trattata di una semplice coincidenza; la relazione intricata tra Intelligenza Artificiale e Sostenibilità si è svelata ai miei occhi. L’intelligenza artificiale, con la sua formidabile capacità di gestire la conoscenza (raccogliere, modellare, misurare), si è da subito rivelato uno strumento cruciale per realizzare obiettivi di sostenibilità.
Questo articolo intreccia un mosaico di esperienze diverse che noi, come Neodata, abbiamo vissuto negli ultimi mesi e continuiamo a fare quotidianamente.
Queste esperienze nascono da discussioni e interazioni con varie imprese e organizzazioni, approfondendo le sfide e le opportunità legate alla sostenibilità.
Esplora come i dati e l'IA fungano da catalizzatori per soluzioni innovative nel perseguimento di pratiche sostenibili.
ESG: cosa significa?
L'ESG è un processo di valutazione delle performance aziendali basato su criteri che consentono di misurare l'impatto delle operazioni su una serie di fattori relativi alla sostenibilità ambientale, alla responsabilità sociale e alla gestione e governance aziendale.
L'ESG apre le porte a una comprensione completa e sfumata dell'influenza di un'azienda, che comprende non solo i risultati commerciali ma anche il suo impatto multiforme sull'ambiente, le relazioni con i dipendenti, l'integrità gestionale e la capacità di coinvolgere gli stakeholder che contribuiscono alla creazione di valore. Questo include i rappresentanti delle comunità locali in cui l'azienda opera, sottolineando un approccio olistico.
Intelligenza artificiale per la sostenibilità e ESG rappresenta un supporto molto importante per affrontare un contesto caratterizzato da un numero sempre maggiore di variabili grazie a una disponibilità di dati sempre più rilevante.
Questa è la realtà, oggi, non gli scenari futuri.
Ecco alcuni esempi di azioni concrete che l'IA esegue già per rendere le attività umane più sostenibili:
- l'utilizzo combinato di sensori IoT e algoritmi predittivi può ottimizzare il consumo energetico riducendo gli sprechi attraverso una gestione intelligente della domanda in una città intelligente.
- Pianificazione della mobilità basati su previsioni sempre più precise di molte variabili alla base dei volumi di traffico.
- Un modello di agricoltura sostenibile che utilizza i droni può ottimizzare il consumo di acqua e l'uso di fertilizzanti, riducendo lo spreco di risorse e aumentando le rese dei raccolti attraverso un'irrigazione commisurata alle reali esigenze del terreno.
- Inoltre, l'integrazione di algoritmi di previsione meteorologica aiuta a valutazioni accurate delle tendenze meteorologiche, consentendo alle aziende agricole di pianificare strategicamente la semina e la lavorazione.
Tutti questi sono esempi di misurazione della sostenibilità I dati vengono utilizzati per migliorare i processi e le strategie delle organizzazioni umane al fine di ridurre il loro impatto sull'ambiente.
La raccolta dei dati è sempre il punto di partenza.
Raccolta dei dati: le informazioni rilevanti sono ovunque all'interno dell'azienda.
I dati e le informazioni su cui si basano queste analisi dei parametri ESG possono provenire da fonti estremamente eterogenee: da DB e file excel, dal reparto HR, dall'IoT installato nella catena di montaggio, dal reparto acquisti o dall'amministrazione. Molte fonti, molto diverse tra loro, con diversi livelli di profondità, accuratezza e linguaggio.
L'intelligenza artificiale e la digitalizzazione aiutano le aziende a organizzare una visione più completa di queste fonti, a mapparle e a gestirle per ottenere i dati necessari a determinare il loro impatto ESG.
Il dominio dei dati è un elemento naturale per la nostra aziendanon c'è quindi da stupirsi se questo è l'aspetto chiave che sottolineiamo raccontando i nostri progetti in ambito ESG.
Quando si entra in contatto con un nuovo cliente, il Il sistema di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) diventa il primo punto di riferimento per reperire i dati essenziali. Molti ERP incorporano già funzionalità ESG, il che li rende ottimi punti di partenza. Tuttavia, spesso i dati disponibili coprono solo una parte delle informazioni necessarie. In alcuni casi, le aziende non hanno implementato l'ERP e i dati critici sono sparsi in file Excel o, peggio, esistono solo su carta. Pertanto, il primo passo consiste nel guidare il cliente nella creazione e nel popolamento di un ERP efficiente, che funga da hub centrale per la raccolta dei dati relativi alle attività chiave dell'azienda.
But also in the best cases, alcuni dei dati chiave per il calcolo ESG non rimangono mai nell'ERPAd esempio, la gestione dei rifiuti, l'uso dell'acqua, le emissioni di gas e il consumo di energia. Le certificazioni di terze parti possono fornire queste informazioni. Abbiamo avuto un progetto con un'azienda elettrica che vuole costruire una piattaforma che permetta ai suoi clienti di estrarre autonomamente questo tipo di informazioni/dati (tramite API o esportazione in blocco) dai loro contatori elettrici.
La quantità di benzina o di plastica o di altre materie prime può essere calcolata in diversi modi: dall'ERP o dall'IoT. In caso contrario, la soluzione finale è la scansione delle fatture per calcolare la quantità totale di ciò che è stato acquistato. Quando i dati non sono ben organizzati nei database, si può ricorrere all'elaborazione di documenti pdf, word o excel per estrarre i dati utilizzando l'NLP (Natural Language Processing) o altre tecniche simili.
I dati cruciali relativi all'ESG, come le metriche sociali e di governance, richiedono l'elaborazione NLP di documentazione come recensioni dei clienti, rapporti dei media, relazioni annuali e codici di condotta.
Nella nostra ricerca dell'eccellenza, Neodata ha sviluppato un classificatore AI basato sull'NLP, in grado di analizzare il testo e di fornire classifiche per ciascuno dei 17 parametri ESG.
Le informazioni relative alla comunicazione, tra cui blog, comunicati stampa e post sui social media, necessitano di un'attenta elaborazione e valutazione. Come Neodata, abbiamo sviluppato un classificatore AI basato su NLP e in grado di scansionare il testo ed eseguire una classifica per ciascuno dei 17 parametri ESG.
Per uno dei nostri clienti nel settore dei media, l'impatto dei contenuti video sulle valutazioni ESG ci ha spinto a ideare un'analisi semantica guidata dall'intelligenza artificiale di ogni fotogramma video ai fini del ranking.
Molti altri dati contribuiscono al calcolo ESG, dalle metriche HR per la valutazione dei divari di genere e delle differenze territoriali, ai contributi agli eventi sportivi per i disabili, alle emissioni di CO2 e alle best practice nei rapporti con i fornitori.
La raccolta dei dati richiede la collaborazione e il contributo di persone e reparti diversi. Semplici moduli che facilitano l'inserimento dei dati, il coordinamento, l'assegnazione delle responsabilità e il rispetto delle scadenze sono strumenti fondamentali, che a volte non richiedono l'intelligenza artificiale, ma che sono fondamentali per raggiungere l'obiettivo di una raccolta dati completa.
Cosa fare con il ranking ESG? Perché è così importante?
Per ogni azienda, la raccolta dei dati e la classificazione dei parametri ESG non è solo un obbligo, un modo per costruire il rapporto di sostenibilità richiesto dalle leggi locali e internazionali, ma un modo per ridisegnare l'azienda e la sua strategia per modellare l'organizzazione e i processi per diventare una vera azienda sostenibile.
Oltre alla conformità, questo impegno apre le porte a numerose opportunità commerciali. Vediamo alcuni esempi:
Reputazione del marchio
Essere un'azienda sostenibile è un modo per migliorare la reputazione del proprio marchio che si traduce anche in ulteriori opportunità di vendita: i consumatori decidono di acquistare una maglietta valutando non solo la qualità, lo stile o il prezzo, ma anche perché il processo produttivo è sostenibile.
Un'azienda che dimostra il proprio impegno per la sostenibilità può migliorare la propria reputazione e attrarre più clienti, investitori e partner che condividono i suoi valori. Un'azienda che allinea la propria strategia di sostenibilità al core business può anche differenziarsi dalla concorrenza e creare una base di clienti fedeli.
Un esercizio che abbiamo fatto qualche mese fa è stato quello di concentrarci non sui dati numerici ma sulle opinioni o sulla percezione, misurando il web buzz. Come viene percepito il marchio dal web e dai social media per ciascuno dei parametri ESG? L'opinione pubblica è consapevole dello sforzo dell'azienda per la sostenibilità? Come lo valutano?
L'analisi ESG effettuata dall'IA può fornire spunti per azioni specifiche e anche nuovi contenuti che possono aiutare i dipartimenti di marketing e comunicazione.
Nuova progettazione e produzione di prodotti e servizi
L'intelligenza artificiale non contribuisce solo a migliorare la sostenibilità sviluppando nuovi prodotti e servizi e riducendo al minimo gli sprechi. Svolge un ruolo cruciale nell'identificazione e nell'attivazione di nuovi modelli di business. L'analisi della predisposizione del mercato di riferimento o dei potenziali clienti verso l'evoluzione dell'utilizzo dei prodotti in servizi consente di sviluppare progetti di servitizzazione. Questo cambiamento strategico aiuta a pianificare il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità allineandosi alle richieste del mercato.
Attrazione e fidelizzazione dei talenti
Un'azienda che abbraccia la sostenibilità può attrarre e trattenere dipendenti di talento, motivati dal senso di responsabilità e dall'impatto sociale. Un'azienda che promuove una cultura della sostenibilità può anche migliorare l'impegno, la produttività e il benessere dei propri dipendenti.
Conclusioni
In questo articolo abbiamo esplorato alcuni esempi di come la sostenibilità possa fornire diversi tipi di vantaggi strategici alle aziende in vari modi.
Essere responsabili, gestire il business in modo sostenibile non è facile e richiede un approccio strategico che coinvolga l'intera organizzazione e i suoi stakeholder e che parta dalla conoscenza e dalla classificazione di dati reali. La mappatura e la raccolta di questi dati è fondamentale e può essere realizzata attraverso diversi approcci: abbiamo condiviso alcune esperienze reali dal campo.
Per questi motivi, la sostenibilità non è solo un aspetto della strategia di Neodata, ma una pietra miliare fondamentale. Con il passare del tempo, le sinergie tra sostenibilità e IA continueranno a plasmare la traiettoria delle aziende e Neodata è impegnata a guidare la carica in questo panorama di trasformazione.
Chief Growth Officer @ Neodata
