Digital Transformation degli Operating Models

Sostenibilità e Artificial Intelligence negli Operating Models

Il 2021 passerà alla storia come tappa cruciale per il reindirizzamento del sistema economico globale verso il paradigma green di sostenibilità ambientale attraverso anche l’artificial intelligence.
Il rientro degli Stati Uniti a guida Biden nell’accordo di Parigi sul cambiamento climatico, la COP26 – l’annuale conferenza delle Nazioni Unite sul clima – che a novembre a Glasgow sancirà un momento decisivo per aumentare l’ambizione dei firmatari dell’accordo. L’approvazione in Europa dei piani nazionali di ripresa all’interno del Next Generation EU che destinano miliardi di investimenti alla transizione ecologica sarà un fattore decisivo per indicare la roadmap per gli anni a venire.

Ma cosa significa tutto ciò per le imprese, le loro strategie e i loro sistemi operativi?

Finora le imprese hanno reagito alle dinamiche globali in tema di sostenibilità per lo più con l’adozione di vari strumenti volontari, come l’implementazione di sistemi di gestione ambientale certificati ISO14001 o EMAS, la redazione di bilanci di sostenibilità in accordo a standard come GRI o SASB, o la formulazione di strategie di riduzione delle emissioni in linea con l’accordo di Parigi e basate sui “science-based targets”.
In alcuni settori e imprese, l’introduzione di queste pratiche è stata voluta dal commitment verso temi di sostenibilità della proprietà (CdA, imprenditore, CEO), in altri è stata chiamata dal mercato: sempre più, infatti, i consumatori stanno privilegiando le aziende che si dimostrano sostenibili.

Tuttavia, è probabile che la nuova situazione internazionale che si va delineando possa portare alla transizione, dalla volontarietà, che ha caratterizzato l’adozione di queste pratiche, alla necessità, in cui la sostenibilità, da fattore competitivo order-winner, diventerà un order-qualifier, richiesto solo per entrare nel terreno competitivo di molti, se non tutti, i settori.

Quantomeno qui da noi in Europa, dove si sta discutendo di un accesso al credito basato su criteri ESG (Environmental, Social e Governance) ed è in corso di elaborazione una nuova direttiva sulla rendicontazione sostenibile, che allargherà sensibilmente la platea di aziende che dovranno monitorare e comunicare per legge gli indicatori di sostenibilità.

Con la giusta visione, le aziende possono trasformare questa sfida, che sembra declinarsi a una prima lettura in un mero incremento dei costi, in una grande opportunità di efficientamento e di miglioramento dei loro sistemi operativi.

In questa prospettiva, l’Artificial Intelligence può offrire interessanti opportunità per le aziende.

Per Artificial Intelligence, intendiamo tutti i sistemi in grado di partire da un dataset (idealmente caratterizzato da grandi volumi e varietà di dati che si aggiornano ad alta frequenza) e processarlo in poco tempo per capire qual è, e quali sono le caratteristiche del contesto di interesse, o per prendere decisioni, cercando di prevedere come tale contesto evolverà.
In ottica di sostenibilità ambientale, sistemi basati su questa tecnologia possono potenzialmente essere utilizzati per monitorare le performance ambientali dell’azienda in real-time, creare report per uso interno e per la comunicazione con gli stakeholder e suggerire strategie per migliorare i propri indicatori.

Tuttavia, investire in Artificial Intelligence non è una cosa semplice e non ha solo a che fare con la tecnologia.

Un’azienda che voglia investire in Artificial Intelligence deve lavorare in parallelo su due fronti: la capacità di estrarre dati rappresentativi del contesto (cfr. il dilemma di sempre della coincidenza fra mappa e territorio), e creare modelli e processi in grado di estrarre valore dall’analisi di questi dati.

Creare misure dinamiche di performance di sostenibilità.

Il mercato al giorno d’oggi offre una vasta gamma di sensori per rilevare consumi o emissioni specifici. Tuttavia, i sensori devono essere applicati con criterio per rilevare dati utili all’ottimizzazione degli impatti. Prima di installare i sensori bisogna dunque studiare la situazione aziendale e identificare quali siano le fonti di spreco e progettare dei sistemi ad hoc per misurarle. È importante scegliere cosa misurare, perché da questa scelta dipende quanto controllo abbiamo sul sistema. Sbagliare la scelta di cosa e come misurare potrebbe portare a credere che la realtà sia diversa da quello che è.

Creare dei modelli statistici per prendere migliori decisioni.

Raccogliere i dati necessari e rappresentativi per tracciare in real-time le performance ambientali non basterà per prendere decisioni che rendano più efficiente il sistema. Bisognerà anche progettare dei sistemi di Artificial Intelligence che li elaborino efficacemente per creare valore per l’azienda per sostenere la leadership nel prendere decisioni, oppure nell’automatizzare il processo di miglioramento.

E così facendo avremo imprese verdi?

Forse, nonostante gli investimenti, non basterà. Come ha suggerito il ministro della transizione ecologica Roberto Cingolani, intervistato dal Corriere, diventare sostenibili è la ricerca di un compromesso.

Da un lato, dovremo essere consapevoli che ogni decisione comporta costi, e dall’altro che per essere sostenibili bisogna necessariamente cambiare alcune abitudini e routine organizzative e, forse, complicarci un po’ la vita. Alcune scelte non saranno facili – e quando mai ci sono scelte facili nel mondo aziendale – e comporteranno aumenti di prezzi, col rischio di ridurre la soddisfazione dei propri clienti.
La sostenibilità purtroppo non si raggiunge con l’ideologia, ma con un lavoro lungimirante e pragmatico, basato sulla strategia dapprima e sui progetti da attuare poi. È un cammino lungo e complesso, ma considerata la direzione del mondo, non c’è troppo margine di scelta.
E dunque, come canta Francesco De Gregori, “e partiamo, partiamo, non vedi che siamo…. partiti già!”.

Autori: Andrea Vinelli, Direttore scientifico SomLab, Antonio Cavallin Toscani, e Luca Vendraminelli, Team di ricerca SomLab