La rendicontazione ESG è diventata una delle attività più complesse e costose per le grandi aziende. L’evoluzione delle normative europee e internazionali ha trasformato il reporting di sostenibilità da esercizio volontario a processo strutturato, soggetto a controlli sempre più rigorosi. Secondo il nuovo white paper di Boston Consulting Group, l’intelligenza artificiale può rappresentare la leva decisiva per ridurre costi, migliorare qualità dei dati e trasformare la compliance ESG in un vantaggio competitivo strategico.
La rendicontazione ESG è diventata una delle attività più complesse e costose per le grandi aziende. L’evoluzione delle normative europee e internazionali ha trasformato il reporting di sostenibilità da esercizio volontario a processo strutturato, soggetto a controlli sempre più rigorosi. Secondo il nuovo white paper di Boston Consulting Group, l’intelligenza artificiale può rappresentare la leva decisiva per ridurre costi, migliorare qualità dei dati e trasformare la compliance ESG in un vantaggio competitivo strategico.
Negli ultimi anni il panorama della rendicontazione ESG si è ampliato rapidamente. Framework come CSRD, ESRS e ISSB hanno aumentato il livello di dettaglio richiesto alle imprese, imponendo processi articolati che coinvolgono governance, raccolta dati, controlli interni e disclosure pubblica. Come evidenziato nella mappa globale riportata nel report, le aziende multinazionali devono oggi gestire standard differenti e talvolta sovrapposti in numerose giurisdizioni.
È in questo contesto che cresce il ruolo dell’intelligenza artificiale. Le applicazioni AI nel reporting ESG stanno accelerando soprattutto in attività ripetitive e ad alta intensità di dati. Il report identifica tre grandi categorie di utilizzo. La prima riguarda l’automazione dei processi di raccolta, validazione e preparazione dei dati ESG. La seconda comprende l’utilizzo di AI generativa per redigere disclosure, sintetizzare informazioni e produrre narrative coerenti con i framework regolatori. La terza categoria è rappresentata dalla cosiddetta Agentic AI, utilizzata per coordinare workflow, identificare anomalie e monitorare aggiornamenti normativi.
Secondo BCG, i benefici più concreti emergono nelle attività strutturate e ripetibili, come analisi di materialità, consolidamento dati, carbon accounting e preparazione delle disclosure. In alcuni casi aziendali analizzati nel report, processi che richiedevano mesi sono stati completati in poche settimane grazie all’integrazione di AI e dati strutturati. Un esempio riguarda una multinazionale che ha utilizzato strumenti AI per accelerare la doppia materialità ESG, migliorando al tempo stesso capacità analitica e frequenza di aggiornamento delle valutazioni.
Un altro caso riguarda una società globale nel settore energetico, che ha implementato soluzioni AI per produrre disclosure ESG assurance ready, cioè già strutturate per verifiche e controlli esterni. Questo ha consentito di rafforzare tracciabilità, qualità dei dati e capacità di adattamento a requisiti normativi in continua evoluzione.
BCG sottolinea però che il vero ostacolo non è la disponibilità della tecnologia, ma la sua integrazione strutturata nei processi aziendali. Le aziende che vogliono sfruttare davvero il potenziale dell’AI devono definire governance chiare, modelli operativi coerenti e sistemi di controllo robusti. Le decisioni finali e la responsabilità delle disclosure devono restare in capo alle persone, mentre l’intelligenza artificiale deve essere utilizzata per aumentare efficienza e qualità operativa.
Un ulteriore elemento chiave riguarda le competenze. Secondo il report, gran parte dello sforzo necessario per integrare l’AI non riguarda la tecnologia in sé, ma il cambiamento organizzativo e la formazione delle persone. Per questo BCG raccomanda programmi di upskilling dedicati a team ESG, finance e data governance, oltre a percorsi di sperimentazione controllata per sviluppare capacità operative interne.
Un ulteriore elemento chiave riguarda le competenze. Secondo il report, gran parte dello sforzo necessario per integrare l’AI non riguarda la tecnologia in sé, ma il cambiamento organizzativo e la formazione delle persone. Per questo BCG raccomanda programmi di upskilling dedicati a team ESG, finance e data governance, oltre a percorsi di sperimentazione controllata per sviluppare capacità operative interne.
Fonte: white paper di BCG