Il cambiamento climatico ha già causato perdite finanziarie a quasi tutte le aziende, con il 94% dei leader aziendali che ha dichiarato di aver subito danni negli ultimi due anni. Il dato emerge da un report realizzato da Sweep e Capgemini, che ha analizzato le strategie e le risposte delle imprese a un rischio sempre più concreto. Per il 30% dei manager, l’impatto ha superato il milione di dollari, evidenziando come le conseguenze economiche del cambiamento climatico siano già tangibili e non più un problema futuro.
La sfida dei dati ESG e l’uso dell’AI
Nonostante l’impatto economico sia già visibile, il 79% dei manager ritiene che i dati sulla sostenibilità siano ancora insufficienti per guidare le decisioni strategiche. Questo paradosso sottolinea una contraddizione: il rischio climatico è diventato materiale per il business, ma gli strumenti per misurarlo e gestirlo restano indietro. La ricerca mostra che il divario tra la consapevolezza del rischio e la capacità di gestirlo con dati utili è cresciuto, passando dal 53% al 79% degli intervistati che considerano i dati ESG insufficienti.
La transizione verso un’azienda più sostenibile
Nonostante le sfide, il 85% dei dirigenti ritiene necessaria una trasformazione del business per adattarsi all’economia a basse emissioni, mentre l’86% vede nella transizione low carbon un’opportunità di crescita. Tuttavia, il problema rimane trasformare questa consapevolezza in decisioni supportate da informazioni solide. Il report evidenzia che il valore economico degli eventi climatici può manifestarsi in diversi modi, come interruzioni logistiche, danni a infrastrutture o costi crescenti per materie prime. Le imprese devono quindi sapere non solo quanto emettono, ma dove sono esposte e quali conseguenze potrebbe avere un determinato shock sul funzionamento dell’organizzazione. Il rapporto distingue tra rischi fisici, come eventi meteorologici estremi, e rischi di transizione, legati alla volatilità dei prezzi dell’energia o alla non conformità ESG dei fornitori. Queste due categorie non si presentano necessariamente in momenti diversi, ma possono accelerare contemporaneamente, aumentando la pressione sull’impresa.
La governance dell’AI e la sua importanza
La crescita del 79% di manager che ritiene insufficienti i dati di sostenibilità è uno degli elementi più rilevanti dello studio. Questo fenomeno non indica un peggioramento della qualità dei dati, ma un aumento delle aspettative nei confronti delle informazioni ESG. Due anni fa, i dati potevano essere utilizzati soprattutto per fotografare le performance dell’impresa e alimentare la rendicontazione. Ora devono servire a rispondere a domande molto più operative, come quali fornitori sono maggiormente esposti al rischio climatico o quali investimenti possono ridurre la vulnerabilità.
Il report quantifica anche il ritardo delle infrastrutture, con la limitata integrazione tra sistemi, la difficoltà di scalare i processi tra aree geografiche e l’incompletezza dei dati Scope 3 e relativi ai fornitori. Non è soltanto una questione di dove si trovano i dati, ma di cosa l’impresa riesce a farne. Il 27% delle organizzazioni fatica a trasformare le informazioni in insight utilizzabili, mentre la stessa percentuale segnala problemi di qualità del dato. Il passaggio da una grande quantità di informazioni a una base realmente utile per decidere resta quindi uno dei punti deboli della gestione ESG.
L’intelligenza artificiale si è rapidamente affermata come strumento per ridurre questo gap. Otto intervistati su dieci, pari al 79%, affermano che l’adozione dell’IA ha incrementato gli investimenti nella sostenibilità. I benefici riguardano una maggiore accuratezza dei dati, un accesso più ampio alle informazioni, una migliore predisposizione alle verifiche e una riduzione del tempo dedicato alla raccolta e all’elaborazione. Tuttavia, la tecnologia da sola non risolve il problema della qualità: se i dati di partenza sono incompleti, incoerenti o frammentati, anche l’intelligenza artificiale rischia di accelerare un processo che produce risultati poco affidabili. Per le imprese, questo significa affrontare contemporaneamente due sfide: da una parte quella di rendere i dati ESG più utilizzabili e, dall’altra, assicurarsi che gli strumenti che li elaborano siano sottoposti a responsabilità e controlli chiari. La sfida diventa quindi costruire una catena completa, dalla raccolta all’utilizzo: dati accessibili e di qualità, sistemi capaci di farli dialogare, responsabilità definite e strumenti di analisi in grado di trasformare le informazioni in decisioni.
