AI e strategie ESG: come l’intelligenza artificiale sta trasformando la sostenibilità aziendale
Il rapporto tra intelligenza artificiale e strategie ESG è sempre più stretto e importante, in particolare per le aziende che mirano a integrare la sostenibilità nelle proprie operazioni. L’AI, con la sua capacità di elaborare enormi quantità di dati e di ottimizzare processi complessi, permette prima di tutto di misurare, monitorare e migliorare le performance ESG, aiutando le imprese a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità in modo più efficace.
Cosa signifrica esattamente predisporre delle strategie ESG?
Le strategie ESG mirano a garantire che le aziende operino in modo responsabile sul piano ambientale, sociale e di governance. Per raggiungere questi obiettivi le imprese devono adottare politiche che siano in grado di ridurre l’impatto ecologico, di promuovere il benessere delle persone e di oerare con trasparenza e responsabilità. L’intelligenza artificiale in questo senso svolge un ruolo fondamentale poiché consente alle aziende di raccogliere e analizzare i dati necessari per ottimizzare le pratiche ESG.
Come ci si orienta nella direzione di AI e strategie ESG?
L’adozione dell’AI nelle strategie ESG non è priva di sfide. Una delle principali è la necessità di dati di alta qualità e ben strutturati. Senza una base solida di informazioni, gli algoritmi di AI rischiano di produrre risultati imprecisi o fuorvianti. Inoltre, l’uso dell’AI deve essere accompagnato da una forte etica dei dati, per evitare discriminazioni o pregiudizi che possano minare le pratiche di sostenibilità sociale e governance.
Le aziende che integrano con successo l’AI nelle loro ESG strategy non solo migliorano la propria performance in termini di sostenibilità, ma ottimizzano anche la loro competitività sul mercato. I consumatori, sempre più attenti alle questioni ambientali e sociali, premiano le aziende che dimostrano impegno nella sostenibilità. Inoltre, gli investitori preferiscono aziende con solide politiche ESG, vedendole come più resilienti e meno rischiose.
Per tutte queste ragioni l’Intelligenza artificiale sta diventando uno strumento fondamentale per trasformare le strategie ESG in azioni concrete, migliorando l’efficienza, la trasparenza e l’impatto positivo delle aziende sull’ambiente, sulla società e sulla governance. Integrando AI e ESG, le imprese si preparano ad affrontare le sfide globali e a una gestione dei rischi più precisa ed efficace.
In che modo il mercato sta investendo su AI e strategie ESG?
Secondo GlobalData, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle strategie e nelle pratiche ESG (QUI per maggiori informazioni sul report n.d.r.) è in rapida crescita tra le aziende a livello globale. L’analisi dei company filings condotta dalla società di ricerca mostra come le discussioni sull’utilizzo di tecnologie avanzate – in particolare l’AI – per migliorare efficienza e sostenibilità stiano acquisendo sempre più rilevanza nei documenti societari.
Misa Singh, Business Fundamentals Analyst presso GlobalData, sottolinea che “un’analisi del database Company Filing Analytics di GlobalData rivela che le aziende stanno discutendo l’integrazione dell’AI in ambiti ESG”. Tra gli obiettivi di questa evoluzione tecnologica rientrano l’ottimizzazione dei sistemi energetici, la manutenzione predittiva, il monitoraggio dei rischi ESG, la previsione dell’inquinamento e il rafforzamento della resilienza climatica. Questi trend, secondo Singh, stanno generando vantaggio competitivo e impatti ambientali positivi.
Ci sono esempi di AI e strategie ESG?
Diverse realtà industriali stanno sperimentando applicazioni verticali dell’AI all’interno delle proprie strategie ESG. ADNOC Gas Plc, in una recente rendicontazione, ha illustrato l’impiego di big data analytics, supercalcolo e intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza operativa e manutentiva. In particolare, l’azienda ha adottato il sistema Centralized Predictive Analytic Diagnostic (CPAD), potenziato da soluzioni AI-based prescriptive advisory per la manutenzione e da un modulo di previsione della formazione di schiume (AI Foaming Prediction Module) utile a prevenire interruzioni nei processi di rimozione degli acidi.
NextNRG Inc ha implementato AI e machine learning (ML) in diversi segmenti dell’energia rinnovabile: dalle infrastrutture di nuova generazione allo storage su batteria, fino alla ricarica wireless dei veicoli elettrici e al fuel delivery on-demand. L’azienda ha inoltre avviato microgrid intelligenti che sfruttano energy management AI-driven integrando energia solare e storage per aumentare efficienza energetica, ridurre i costi e migliorare la resilienza delle reti. Queste microgrid sono destinate a una varietà di contesti – dagli immobili commerciali agli ospedali, scuole, aree rurali o tribali e strutture governative – con ricadute dirette sull’ampliamento dell’accesso all’energia.
MMC Norilsk Nickel utilizza sistemi AI specializzati per prevedere i livelli di inquinamento atmosferico in condizioni meteorologiche avverse. Tali sistemi analizzano i pattern dei flussi d’aria al fine di anticipare le emissioni e consentire interventi proattivi sulla produzione per contenere i rischi ambientali.
Un ulteriore esempio arriva dalla Cina: Beijing Fourth Paradigm Technology Co Ltd (4Paradigm) ha reso noto l’utilizzo di AI e large language model per migliorare la gestione del rischio idrogeologico. Le applicazioni includono retrieval intelligente delle informazioni sulle piene, analisi automatizzata delle situazioni critiche e alert automatici basati sui dati idrologici disponibili. Sono in corso anche esplorazioni su monitoraggio real time, early warning e previsione dei rischi legati alle condizioni idriche.
In che modo l’AI va a supporto di governance, rischio e resilienza?
L’evoluzione vede anche il moltiplicarsi di collaborazioni tra aziende e fornitori tecnologici nell’ambito ESG. Chevron Corp ha attivato una partnership con Datamaran – piattaforma specializzata nell’identificazione e monitoraggio dei rischi ESG tramite AI – che consente di identificare, priorizzare e tracciare le tematiche ESG lungo tutta la catena operativa. Raiffeisen Bank International AG sta invece lavorando all’integrazione dell’AI nei processi decisionali ESG.
L’approccio data-driven abilitato dall’intelligenza artificiale non solo incrementa la capacità delle imprese di rispondere alle aspettative normative ma apre anche nuove prospettive in termini di gestione proattiva del rischio e resilienza organizzativa.
