Gli Esg sono a tutti effetti entrati nei bilanci aziendali e le aziende sono obbligate a ridurre la loro impronta ecologica se vogliono rimanere competitive. Il problema principale però non è trovare soluzioni tecnologiche in grado di abbattere le emissioni, quanto riuscire a misurarle lungo l’intera filiera. Secondo Boston Consulting Group, infatti, solamente il 9% delle imprese è in grado di calcolare in maniera esaustiva le proprie emissioni totali.
«Se le aziende non sono in grado di capire i propri livelli di emissioni di base, come possono tracciarle adeguatamente e impostare i giusti obiettivi?», si domanda Sylvain Duranton, leader globale di Bcg Gamma. «Le aziende che non raccolgono e analizzano dati granulari e fattori di emissione, non possono aspettarsi che le loro misurazioni siano accurate. Un’azienda di alcolici con cui abbiamo collaborato, ad esempio, non misurava le emissioni relative alle bottiglie di vetro sulla base di input come fornitori, colore, materiali o paese di origine. Quando ha cominciato a farlo, le emissioni sono risultate del 45% più alte di quelle misurate inizialmente».
Come risolvere il problema? Secondo Bcg la soluzione è far leva sull’intelligenza artificiale.
L’Ia a supporto della carbonizzazione
Nel suo rapporto Carbon Measurement Survey Report 2021, Bcg ha preso in esame 1.290 aziende a livello globale, intervistando i loro dirigenti sulle azioni che stanno mettendo in atto per ridurre il loro impatto sull’ambiente.
Lo studio rivela come per l’85% delle aziende l’abbattimento delle emissioni in atmosfera sia una priorità, ma non mancano problemi. Solamente il 9% degli intervistati è in grado di misurare adeguatamente le emissioni lungo l’intera supply chain: mediamente, si stima un errore del 30/40% in questi conteggi. Le difficoltà a misurare le emissioni si riflettono anche sul raggiungimento degli obiettivi, e solo l’11% degli intervistati ha rispettato i propri piani di decarbonizzazione negli ultimi 5 anni.
In particolare, le difficoltà sono riscontrate sia nella capacità di misurare in maniera estensiva le emissioni di CO2, sia nel farlo in maniera accurata. I problemi principali sono a causa della mancanza di tempo o di budget, ma anche la carenza di strumenti evoluti ha un peso non trascurabile ed è un limite segnalato dal 42% degli intervistati.
Servirebbero insomma sistemi in grado di raccogliere questi dati in maniera automatica e frequente. Per il 48% del campione, gli strumenti di cui si sente la maggiore necessità sono quelli per il calcolo automatico dell’impatto ambientale, seguiti da quelli per effettuare simulazioni (45%).
La soluzione potrebbe arrivare dall’intelligenza artificiale, che consentirebbe alle aziende di automatizzare l’acquisizione dei dati, simulare l’impatto delle iniziative previste per la decarbonizzazione e creare sulla base di queste informazioni una timeline precisa. Sempre tramite l’Ia potrebbe poi essere possibile acquisire i dati in tempo reale ed estendere le iniziative a favore della sostenibilità ambientale su scala più ampia, oltre che ottimizzare in tempo reale i processi più energivori, sia nella manifattura sia nel trasporto delle merci.
«I nuovi strumenti supportati dall’Ia possono avere un ruolo strategico per la misurazione delle emissioni nelle aziende e portare a riduzioni di CO2 fino al 40% attraverso l’identificazione delle iniziative più efficaci, il monitoraggio dei risultati e l’ottimizzazione delle operazioni aziendali», spiega Charlotte Degot, managing director e partner di Bcg e coatrice dello studio
