Riassunto analitico
A partire dal 2025, l'Unione Europea rende obbligatoria la rendicontazione di sostenibilità per le aziende quotate in borsa, ponendo l'accento sull'importanza di un'integrazione tra dati economici e informazioni ESG (Environmental, Social, Governance). In tale contesto, la tesi analizza le opportunità offerte dal Data Management e dall'Intelligenza Artificiale (AI) per rispondere ai requisiti della Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) e degli European Sustainability Reporting Standards (ESRS).
Un aspetto centrale della ricerca riguarda lo sviluppo di uno strumento progettato per automatizzare e semplificare la conversione dei codici GRI in datapoint ESRS. A questo si è aggiunto, in una fase successiva, l’utilizzo dell’AI per supportare la redazione del bilancio di sostenibilità, con particolare riferimento alla creazione di contenuti narrativi e semi-narrativi in linea con gli standard ESRS. Per valutare l’efficacia del processo, è stato condotto un confronto tra i risultati ottenuti utilizzando lo strumento sviluppato manualmente e quelli derivanti dall’applicazione dell’AI, con l’obiettivo di identificare l’approccio più accurato ed efficiente.
Un ulteriore contributo della ricerca riguarda l’utilizzo dell’AI per supportare la redazione del bilancio di sostenibilità, con particolare riferimento alla creazione di contenuti narrativi e semi-narrativi in linea con gli standard ESRS. Questa soluzione consente alle aziende di elaborare testi basati su documenti forniti, soddisfacendo i requisiti informativi richiesti dalle normative.
L’analisi affronta anche le sfide legate alla gestione e alla qualità dei dati, proponendo un modello di governance che integra principi di Data Management con framework come DCAM e COSO. L'approccio mira a garantire una gestione etica e responsabile dei dati, migliorandone tracciabilità, qualità e utilizzo strategico.
Infine, il lavoro sottolinea l’importanza di strumenti educativi e formativi per promuovere una cultura aziendale orientata alla sostenibilità e all’uso dei dati. La ricerca propone un framework operativo che consente di valutare il livello di maturità ESG delle organizzazioni, identificando aree di miglioramento e suggerendo azioni concrete per allinearsi ai benchmark di settore.
La tesi rappresenta un contributo significativo al panorama emergente della rendicontazione di sostenibilità, dimostrando come l'integrazione di AI e Data Management possa trasformare un obbligo normativo in un’opportunità strategica per le imprese, favorendo la trasparenza, l’efficienza e la resilienza organizzativa.
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