Eccesso di dati nella sostenibilità: l’urgenza di insight di qualità per le aziende

Le aziende raccolgono enormi quantità di dati ESG, ma senza strumenti adeguati rischiano di prendere decisioni inefficaci. Scopri come migliorare la qualità dei dati e ottenere insight strategici grazie a IA e blockchain.

Nel panorama attuale della sostenibilità aziendale, le imprese sono sempre più orientate alla raccolta di dati ESG (Environmental, Social, Governance) per misurare l’impatto ambientale e sociale delle proprie operazioni. Tuttavia, avere molti dati non significa necessariamente avere dati utili.

L’eccesso di dati può diventare un problema se manca la capacità di interpretarli correttamente e trasformarli in decisioni strategiche. Secondo le ricerche di settore, molte aziende si trovano a gestire informazioni non strutturate, di qualità discutibile e prive di uno standard uniforme per il reporting.

Come si può trasformare questa grande mole di dati ESG in insight concreti e azionabili? Vediamo quali sono le principali criticità e come superarle con l’uso di tecnologie avanzate.

I problemi legati all’eccesso di dati ESG

Le imprese stanno accumulando sempre più informazioni sulla sostenibilità, ma questo non si traduce automaticamente in un miglioramento della gestione ESG. Vediamo le principali criticità. Leggi anche KPI logistici: strumenti chiave per ottimizzare la gestione della supply chain

1. Troppi dati di bassa qualità o non verificati

🔹 Il problema: Molti dati ESG provengono da fonti non certificate o soggettive, come questionari ai fornitori, report aziendali e dichiarazioni volontarie. Questo porta a incongruenze e difficoltà nel verificare la veridicità delle informazioni.

🔹 Esempio concreto: Un’azienda potrebbe ricevere dati di consumo energetico dai suoi fornitori, ma senza uno standard preciso, il rischio è che questi dati non siano coerenti o siano manipolati per risultare più sostenibili.

👉 Soluzione:

Implementare strumenti di verifica automatica dei dati, come l’analisi tramite AI per rilevare anomalie
Usare la blockchain per garantire l’immutabilità e la tracciabilità delle informazioni ESG

2. Difficoltà nell’analisi predittiva e nella gestione del rischio

🔹 Il problema: I dati ESG spesso non sono organizzati in modo da fornire insight utili. Molte aziende raccolgono informazioni senza un sistema che permetta di analizzarle in modo predittivo, limitandosi a un'ottica reattiva.

🔹 Esempio concreto: Un'azienda potrebbe rilevare un aumento delle emissioni di CO₂, ma senza strumenti di analisi avanzata potrebbe non essere in grado di individuare la causa o prevedere come ridurle.

👉 Soluzione:

Adottare strumenti di intelligenza artificiale e machine learning per analizzare i trend ESG e prevedere rischi futuri
Creare modelli di analisi avanzata per individuare correlazioni tra sostenibilità e performance aziendale

3. Mancanza di standardizzazione nei report di sostenibilità

🔹 Il problema: Non esiste un formato unico per la rendicontazione ESG, e ogni azienda può scegliere di presentare i dati in modo diverso. Questo rende difficile confrontare le performance tra aziende e settori diversi.

🔹 Esempio concreto: Alcune aziende utilizzano il framework GRI (Global Reporting Initiative), altre il SASB (Sustainability Accounting Standards Board), e altre ancora sviluppano report personalizzati, rendendo difficile la comparabilità.

👉 Soluzione:

Aderire agli standard internazionali di rendicontazione ESG, come GRI, SASB o TCFD
Implementare software di reporting automatizzato che converta i dati raccolti nei formati richiesti dai vari regolatori

Come trasformare i dati ESG in insight strategici?

Per risolvere il problema dell’eccesso di dati, le aziende devono passare dalla semplice raccolta di informazioni a una gestione basata su tecnologie avanzate e decisioni data-driven.

1. Utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare l’analisi ESG

L’intelligenza artificiale (IA) è un potente strumento per migliorare la qualità dei dati ESG, perché permette di:
✔ Riconoscere pattern e anomalie nei dati ESG
✔ Automatizzare il monitoraggio dei fornitori e dei consumi aziendali
✔ Migliorare la predittività dei rischi ESG, ottimizzando la gestione della supply chain

🔹 Esempio concreto: Alcune aziende nel settore manifatturiero utilizzano AI per analizzare le emissioni di CO₂ e suggerire azioni mirate per ridurle in tempo reale.

2. Sfruttare la blockchain per garantire trasparenza e affidabilità

La blockchain è una tecnologia chiave per la gestione dei dati ESG perché assicura:
✔ Tracciabilità totale: ogni informazione registrata è verificabile e non modificabile
✔ Eliminazione dei dati falsi: riduce il rischio di greenwashing e manipolazione dei dati
✔ Facilità di audit ESG: gli enti di certificazione possono verificare i dati in tempo reale

🔹 Esempio concreto: Alcuni brand di moda stanno utilizzando blockchain per tracciare l’intero ciclo di vita dei prodotti, garantendo ai consumatori la provenienza sostenibile dei materiali.

3. Implementare strumenti di reporting automatizzato

Per gestire l’eccesso di dati ESG, è necessario adottare software avanzati che permettano di:
✔ Aggregare i dati ESG provenienti da diverse fonti
✔ Generare report conformi agli standard normativi internazionali
✔ Monitorare le prestazioni di sostenibilità in modo chiaro e fruibile

🔹 Esempio concreto: Alcune aziende stanno implementando dashboard ESG interattive, che permettono di visualizzare l’andamento della sostenibilità in tempo reale e confrontare i dati con gli obiettivi aziendali.

Conclusione

L’eccesso di dati ESG non è un vantaggio se non vengono utilizzati correttamente. Le aziende devono passare da una raccolta massiva di informazioni a un approccio basato su qualità, insight strategici e tecnologia avanzata.

✔ Come migliorare la gestione dei dati ESG?
✅ Utilizzare AI e machine learning per analizzare i dati ESG e prevedere rischi
✅ Sfruttare blockchain per garantire trasparenza e tracciabilità
✅ Implementare strumenti di reporting automatizzato per standardizzare i dati

Le aziende che riusciranno a trasformare i dati in valore saranno quelle che guideranno il mercato della sostenibilità nel futuro.