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. \u00c8 diventato subito evidente che non si \u00e8 trattata di una semplice coincidenza; la relazione intricata tra Intelligenza Artificiale e Sostenibilit\u00e0 si \u00e8 svelata ai miei occhi. L\u2019intelligenza artificiale, con la sua formidabile capacit\u00e0 di gestire la conoscenza (raccogliere, modellare, misurare), si \u00e8 da subito rivelato uno strumento cruciale per realizzare obiettivi di sostenibilit\u00e0.<\/p>\n
Questo articolo intreccia un mosaico di esperienze diverse che noi, come Neodata, abbiamo vissuto negli ultimi mesi e continuiamo a fare quotidianamente.<\/p>\n
Queste esperienze nascono da discussioni e interazioni con varie imprese e organizzazioni, approfondendo le sfide e le opportunit\u00e0 legate alla sostenibilit\u00e0.<\/p>\n
Esplora come i dati e l'IA fungano da catalizzatori per soluzioni innovative nel perseguimento di pratiche sostenibili.<\/strong><\/p>\n L'ESG \u00e8 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 sostenibilit\u00e0 ambientale, alla responsabilit\u00e0 sociale e alla gestione e governance aziendale.<\/p>\n 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'integrit\u00e0 gestionale e la capacit\u00e0 di coinvolgere gli stakeholder che contribuiscono alla creazione di valore. Questo include i rappresentanti delle comunit\u00e0 locali in cui l'azienda opera, sottolineando un approccio olistico.<\/p>\n Intelligenza artificiale per la sostenibilit\u00e0<\/strong> e ESG rappresenta un supporto molto importante per affrontare un contesto caratterizzato da un numero sempre maggiore di variabili grazie a una disponibilit\u00e0 di dati sempre pi\u00f9 rilevante.<\/p>\n Questa \u00e8 la realt\u00e0, oggi, non gli scenari futuri.<\/p>\n Ecco alcuni esempi di azioni concrete che l'IA esegue gi\u00e0 per rendere le attivit\u00e0 umane pi\u00f9 sostenibili:<\/p>\n Tutti questi sono esempi di misurazione della sostenibilit\u00e0 I dati vengono utilizzati per migliorare i processi e le strategie delle organizzazioni umane al fine di ridurre il loro impatto sull'ambiente.<\/p>\n La raccolta dei dati \u00e8 sempre il punto di partenza.<\/p>\n 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 profondit\u00e0, accuratezza e linguaggio.<\/p>\n L'intelligenza artificiale e la digitalizzazione aiutano le aziende a organizzare una visione pi\u00f9 completa di queste fonti, a mapparle e a gestirle per ottenere i dati necessari a determinare il loro impatto ESG.<\/p>\n Il dominio dei dati \u00e8 un elemento naturale per la nostra azienda<\/strong>non c'\u00e8 quindi da stupirsi se questo \u00e8 l'aspetto chiave che sottolineiamo raccontando i nostri progetti in ambito ESG.<\/p>\n Quando si entra in contatto con un nuovo cliente, il Il sistema di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) diventa il primo punto di riferimento<\/strong> per reperire i dati essenziali. Molti ERP incorporano gi\u00e0 funzionalit\u00e0 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 attivit\u00e0 chiave dell'azienda.<\/p>\n But also in the best cases, alcuni dei dati chiave per il calcolo ESG non rimangono mai nell'ERP<\/strong>Ad 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.<\/p>\n La quantit\u00e0 di benzina o di plastica o di altre materie prime pu\u00f2 essere calcolata in diversi modi: dall'ERP o dall'IoT. In caso contrario, la soluzione finale \u00e8 la scansione delle fatture per calcolare la quantit\u00e0 totale di ci\u00f2 che \u00e8 stato acquistato. Quando i dati non sono ben organizzati nei database, si pu\u00f2 ricorrere all'elaborazione di documenti pdf, word o excel per estrarre i dati utilizzando l'NLP (Natural Language Processing) o altre tecniche simili.<\/p>\n 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.<\/p>\n 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.<\/em><\/p>\n 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.<\/p>\n 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.<\/p>\n 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.<\/p>\n 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 responsabilit\u00e0 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.<\/p>\n Per ogni azienda, la raccolta dei dati e la classificazione dei parametri ESG non \u00e8 solo un obbligo, un modo per costruire il rapporto di sostenibilit\u00e0 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.<\/p><\/blockquote>\n Oltre alla conformit\u00e0, questo impegno apre le porte a numerose opportunit\u00e0 commerciali. Vediamo alcuni esempi:<\/p>\n Essere un'azienda sostenibile \u00e8 un modo per migliorare la reputazione del proprio marchio che si traduce anche in ulteriori opportunit\u00e0 di vendita: i consumatori decidono di acquistare una maglietta valutando non solo la qualit\u00e0, lo stile o il prezzo, ma anche perch\u00e9 il processo produttivo \u00e8 sostenibile.<\/p>\n Un'azienda che dimostra il proprio impegno per la sostenibilit\u00e0 pu\u00f2 migliorare la propria reputazione e attrarre pi\u00f9 clienti, investitori e partner che condividono i suoi valori. Un'azienda che allinea la propria strategia di sostenibilit\u00e0 al core business pu\u00f2 anche differenziarsi dalla concorrenza e creare una base di clienti fedeli.<\/p>\n Un esercizio che abbiamo fatto qualche mese fa \u00e8 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 \u00e8 consapevole dello sforzo dell'azienda per la sostenibilit\u00e0? Come lo valutano? L'intelligenza artificiale non contribuisce solo a migliorare la sostenibilit\u00e0 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 sostenibilit\u00e0 allineandosi alle richieste del mercato.<\/p>\n Un'azienda che abbraccia la sostenibilit\u00e0 pu\u00f2 attrarre e trattenere dipendenti di talento, motivati dal senso di responsabilit\u00e0 e dall'impatto sociale. Un'azienda che promuove una cultura della sostenibilit\u00e0 pu\u00f2 anche migliorare l'impegno, la produttivit\u00e0 e il benessere dei propri dipendenti.<\/p>\n In questo articolo abbiamo esplorato alcuni esempi di come la sostenibilit\u00e0 possa fornire diversi tipi di vantaggi strategici alle aziende in vari modi.<\/p>\n Essere responsabili, gestire il business in modo sostenibile non \u00e8 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 \u00e8 fondamentale e pu\u00f2 essere realizzata attraverso diversi approcci: abbiamo condiviso alcune esperienze reali dal campo.<\/p>\n Per questi motivi, la sostenibilit\u00e0 non \u00e8 solo un aspetto della strategia di Neodata, ma una pietra miliare fondamentale. Con il passare del tempo, le sinergie tra sostenibilit\u00e0 e IA continueranno a plasmare la traiettoria delle aziende e Neodata \u00e8 impegnata a guidare la carica in questo panorama di trasformazione.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A few years ago, during the same period when I delved deeply into the realm of AI, Environmental, Social, and Governance (ESG) initiatives also appeared on my radar as compelling emerging topics. It became apparent rather quickly that this was no mere coincidence; the intricate relationship between Artificial Intelligence and Sustainability unfolded before me. AI, […]<\/p>","protected":false},"author":8,"featured_media":4736,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[33,37],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\nESG: cosa significa?<\/h2>\n
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Raccolta dei dati: le informazioni rilevanti sono ovunque all'interno dell'azienda.<\/h2>\n
Cosa fare con il ranking ESG? Perch\u00e9 \u00e8 cos\u00ec importante?<\/h2>\n
Reputazione del marchio<\/h3>\n
\nL'analisi ESG effettuata dall'IA pu\u00f2 fornire spunti per azioni specifiche e anche nuovi contenuti che possono aiutare i dipartimenti di marketing e comunicazione.<\/strong><\/p>\nNuova progettazione e produzione di prodotti e servizi<\/h3>\n
Attrazione e fidelizzazione dei talenti<\/h3>\n
Conclusioni<\/h2>\n