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AI e ESG e AI e sostenibilità: quali differenze



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L’Intelligenza artificiale per l’ESG punta a mettere in relazione in modo sempre più dinamico i dati relativi alle performance ambientali, sociali e di governance delle imprese con quelli relativi ai risultati economici

Pubblicato il 19 mar 2025



Intelligenza artificiale e agroalimentare

Sempre più spesso si enfatizza il ruolo dell’intelligenza artificiale per la sostenibilità. Senza trascurare i temi altrettanto importanti che attengono alla sostenibilità dell’intelligenza artificiale stessa l’attenzione è oggi primariamente sulle soluzioni, sui servizi, sui fattori attraverso i quali l’intelligenza artificiale si mette al servizio della sostenibilità. Tuttavia c’è una distinzione che più cresce questa attenzione e più prende corpo e riguarda la differenza tra le prospettive dell’intelligenza artificiale per la sostenibilità e le prospettive dell’intelligenza artificiale per l’ESG.

Le differenze tra Intelligenza artificiale e ESG e Intelligenza artificiale e sostenibilità

L’intelligenza artificiale sta trasformando vari settori, inclusi quelli legati alla sostenibilità e ai criteri ESG. Sebbene spesso utilizzati in modo spesso intercambiabile, i concetti di AI applicata all’ESG e alla sostenibilità presentano differenze significative.

Intelligenza artificiale e sostenibilità

La sostenibilità è un concetto decisamente molto ampio che è ben chiaro nella definizione adottata dalle Nazioni Unite: la sostenibilità è la capacità di soddisfare i bisogni del presente senza compromettere la capacità delle future generazioni di soddisfare i propri.

Stiamo dunque parlando di un obiettivo che abbraccia tantissimi temi e che è sostanzialmente aperto. L’Intelligenza artificiale è nella condizione di agire prima di tutto e soprattutto in chiave di efficienza, ovvero nel senso di rendere possibile il proseguimento delle attività economiche e sociali riducendo al massimo lo spreco delle risorse e l’impatto ambientale. Alcuni esempi possono essere di aiuto per capire dove e come può agire l’Intelligenza artificiale.

Miglioramento continuo in termini di efficienza delle risorse: l’Intelligenza artificiale ottimizza l’uso delle risorse naturali, riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza. Ad esempio, nei settori agricolo l’AI può ottimizzare l’uso dell’acqua e dei fertilizzanti, riducendo l’impatto ambientale.

Riduzione delle emissioni: l’Intelligenza artificiale aiuta a monitorare e ridurre le emissioni di CO2. Attraverso l’analisi dei dati, le aziende possono identificare le principali fonti di emissioni e sviluppare strategie per ridurle, contribuendo agli obiettivi di sostenibilità globale.

Innovazione sostenibile: l’Intelligenza artificiale promuove l’innovazione sostenibile, supportando la ricerca e lo sviluppo di nuovi prodotti e processi che riducono l’impatto ambientale. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per progettare materiali più sostenibili o per ottimizzare i processi di produzione.

    Intelligenza Artificiale e ESG

    L’ESG è un insieme di criteri utilizzati per valutare le pratiche aziendali e il loro impatto su ambiente, società e governance. L’ESG implica il concetto di misurazione e di comparazione e conseguentemente di facilità di valutazione. LIntelligenza artificiale applicata all’ESG lavora per consentire la misurazione e la successiva valutazione dei criteri che determinano la sostenibilità ambientale, sociale e la qualità della governance d’impresa.

    A livello ambientale l’intelligenza artificiale monitora e controlla l’impatto ambientale e lo mette a confronto con KPI di riferimento per permettere una comprensione chiara della situazione nella quale si colloca ciascuna organizzazione. Attraverso l’analisi dei dati, le aziende non solo possono ottimizzare l’uso delle risorse naturali, ridurre le emissioni di carbonio e migliorare l’efficienza energetica ma devono mostrare, in modo comprensibile a che punto sono in relazione al loro percorso e in relazione al mercato.

    L’Intelligenza artificiale per l’ESG permette di facilitare la comprensione delle performance di sostenibilità di un’azienda, permette di capire come si pone rispetto al mercato.

    Sul piano sociale l’intelligenza artificiale è un aiuto prezioso per ricondurre fattori spesso difficili da misurare a da valutare a metriche di riferimento e appunto a rating “parlanti”. Temi come l’analisi del sentiment dei dipendenti o dei clienti, la capacità di garantire condizioni di lavoro eque, la promozione della diversità e dell’inclusione appartengono a valori per i quali è necessario disporre di un grande patrimonio di dati e informazioni e un grande lavoro di analisi.

    A sua volta la Governance di impresa rappresenta un fattore difficile da ricondurre a valutazioni di sintesi. L’intelligenza artificiale è in grado di supportare la governance aziendale, di migliorare la trasparenza e di focalizzare l’attenzione sui fattori di responsabilità aziendale e, aspetto importante, è nella condizione di tradurre gli impegni e i risultati in valutazioni di sintesi. Non solo, gli algoritmi possono analizzare i dati finanziari e operativi per identificare rischi e opportunità e per valutare in modo sempre più preciso i fattori di conformità alle normative.

      Differenze chiave tra AI per ESG e AI per la sostenibilità

      Le differenze fondamentali tra intelligenza artificiale e sostenibilità e intelligenza artificiale e ESG riguardano la logica stessa dell’ESG che implica il concetto di misurabilità, di valutazione, di confronto e di comunicazione associata a una indicazione di sintesi. In concreto c’è un aspetto di focalizzazione che porta l”AI applicata all’ESG a concentrarsi su criteri specifici che guidano le pratiche aziendali responsabili, mentre l’AI applicata alla sostenibilità ha un approccio più ampio, mirando a garantire un equilibrio tra sviluppo economico, equità sociale e protezione ambientale.

      In termini di ambiti di applicazione l’ESG è principalmente un framework per valutare le performance aziendali, mentre la sostenibilità è un obiettivo più ampio che coinvolge vari settori e discipline, inclusi quelli sociali, economici e ambientali.

      Anche relativamente agli obiettivi l’AI nell’ESG mira a migliorare la trasparenza, la responsabilità e la conformità normativa, mentre nell’ambito della sostenibilità, l’AI si concentra sull’ottimizzazione delle risorse e sulla riduzione dell’impatto ambientale.

      Infine per quanto attiene ai temi della misurazione e della valutazione l’ESG mette direttamente in relazione la valutazione delle performance ambientali e sociali con quelle economiche.

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