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L'impatto dell'Intelligenza Artificiale sulla raccolta e sulla gestione dei dati ambientali, sociali e di governance (ESG) da parte delle organizzazioni nel 2024 è significativa e sfaccettata.
Ecco una panoramica degli effetti principali:
Raccolta e analisi dei dati potenziata
La tecnologia AI ha rivoluzionato il modo in cui vengono raccolti e analizzati i dati ESG. Nel 2024, le organizzazioni sfrutteranno l'Intelligenza Artificiale per raccogliere grandi quantità di dati da fonti diverse, tra cui immagini satellitari, dati dai sensori, social media e notizie. Ad esempio, nel monitoraggio ambientale, gli algoritmi di AI elaborano le immagini inviate da satelliti e droni per valutare la deforestazione, il consumo dell'acqua e i livelli di inquinamento, fornendo dati accurati e aggiornati sugli impatti. Questa raccolta completa di dati consente alle organizzazioni di avere una comprensione dettagliata e in tempo reale delle loro performance ESG.
Predictive Analytics per le performance ESG
Le capacità predittive dell'AI sono fondamentali per prevedere i futuri risultati ESG. Le organizzazioni utilizzano modelli basati sull'Intelligenza Artificiale per prevedere l'impatto futuro delle loro attuali iniziative ESG, con la conseguente possibilità di prendere decisioni data-driven. Ad esempio, nel campo della responsabilità sociale, l'AI è in grado di prevedere gli effetti di varie iniziative sulla forza lavoro in termini di soddisfazione e fidelizzazione dei dipendenti, consentendo alle aziende di investire nei programmi di maggiore impatto.
Automazione ed efficienza
Le tecnologie AI automatizzano l'elaborazione e il reporting dei dati ESG, aumentando in modo consistente l'efficienza e riducendo la probabilità di errore umano. Questa automazione è particolarmente importante data la natura complessa e voluminosa dei dati ESG. Ad esempio, gli algoritmi di Intelligenza Artificiale possono classificare e quantificare automaticamente i dati sulle emissioni, semplificando il processo di reporting per la conformità alle normative ambientali.
Valutazione e gestione del rischio
Gli strumenti di AI sono sempre più utilizzati per la valutazione e la gestione dei rischi legati ai temi ESG. Analizzando gli schemi e le tendenze dei dati ESG, l'AI può identificare potenziali rischi e problemi di non conformità prima che si aggravino. Questo approccio proattivo è fondamentale per le organizzazioni che vogliono mantenere la propria reputazione ed evitare sanzioni normative. Ad esempio, l'Intelligenza Artificiale può analizzare i dati della catena di fornitura per identificare i rischi legati alle pratiche di lavoro o all'impatto ambientale, mettendo le aziende nelle condizioni di affrontare tempestivamente questi problemi.
Use case reale per un cliente: settore Hospitality
SDG Group ha lavorato con una grande catena alberghiera europea, che conta più di dieci hotel, ciascuno con le proprie caratteristiche ESG e i propri criteri di rendicontazione. Prima di collaborare con SDG Group, i dati ESG venivano inviati dagli utenti degli hotel via e-mail e raccolti in un unico foglio Excel; tutti i calcoli complessivi venivano ottenuti attraverso la manipolazione manuale dei dati. Grazie all'acceleratore ESG, tool sviluppato dagli esperti di SDG, l'organizzazione ha lanciato un modulo di reporting completo.
Il modulo comprende oltre 100 metriche ESG calcolate, funzionalità di BI e reporting integrate, previsioni e suggerimenti su eventuali aggiustamenti, dashboard per utenti e amministratori, flussi di lavoro integrati, KPI (previsti dagli standard GRI e non solo) e report personalizzati. Grazie a questo acceleratore ESG, l'organizzazione è stata in grado di risparmiare tempo, migliorare l'accuratezza degli insight raccolti e analizzati e ottenere una maggiore flessibilità nella rendicontazione ESG dei propri hotel.
Uno sguardo sul futuro
Con i continui progressi dell'AI, il suo ruolo nella trasformazione dei processi di raccolta e gestione dei dati ESG sta diventando sempre più centrale per le organizzazioni. Questo cambiamento non solo aiuterà a garantire la conformità e la rendicontazione, ma spingerà anche a migliorare le prestazioni ESG, allineando le pratiche aziendali a obiettivi più ampi di sostenibilità e responsabilità sociale. Tuttavia, è importante che le organizzazioni affrontino seriamente le sfide legate alla privacy dei dati, all'uso etico dell'AI e alla garanzia dell'accuratezza e dell'integrità dei dati elaborati dall'Intelligenza Artificiale.
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