Con l’entrata in vigore della Direttiva CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive), le aziende devono abbandonare lo storytelling e adottare un approccio rigoroso e data-driven alla sostenibilità, integrando i dati ESG nei propri sistemi.
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Dalla narrazione verde all’obbligo di trasparenza: la sfida CSRD
Per anni abbiamo relegato i dati ESG ad un puro esercizio di stile: usati come indicatori rassicuranti della “buona volontà” dell’azienda oppure come “narrazioni verdi” utili a posizionare il brand, in sostanza tanto storytelling e poca sostanza. Oggi però, stiamo entrando in una nuova fase: quella della trasparenza obbligatoria.
La nuova normativa CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) impone infatti che i dati ESG siano misurabili, verificabili e integrati nei sistemi gestionali: una nuova gestione che richiede l’adozione di indicatori concreti: gli standard tecnici ESRS.
Quest’ultimi sono standard sviluppati da EFRAG, l’organismo consultivo europeo creato nel 2001 per dare supporto alla Commissione Europea sull’adozione delle norme contabili IFRS.
In parole semplici non si tratterà più di comunicare valori generici o promesse di sostenibilità, ma di dati verificabili, strutturati e comparabili, esattamente come i dati finanziari. Se oggi un investitore legge un bilancio IFRS e sa che le informazioni sono affidabili e uniformi, domani dovrà poter leggere il bilancio di sostenibilità (secondo gli ESRS) con la stessa fiducia.
Il dato ESG: da obbligo normativo a leva strategica e sistemica
In questo contesto la trasformazione digitale e la nuova cornice normativa si intrecciano.
Da obbligo normativo a leva strategica La CSRD amplia sensibilmente il perimetro delle imprese obbligate a rendicontare e innalza il livello di dettaglio richiesto: informazioni quantitative, metriche comparabili e disclosure tematiche che vanno ben oltre le vecchie dichiarazioni non finanziarie. Gli ESRS traducono infatti questa ambizione in requisiti tecnici concreti: necessità di governare e gestire i dati che richiedono granularità su emissioni Scope 1–3, uso delle risorse, rischi sociali e diritti umani nella catena di fornitura. Una evoluzione che implicitamente ci invita a non pensare più alla rendicontazione come un’attività “a posteriori” o frammentata, ma come un vero e proprio sistema informativo aziendale a tutti gli effetti.
Integrazione, tracciabilità e qualità: i pilastri dell’architettura dati
L’architettura dati come fondamento Per rispettare gli ESRS e trasformare la compliance in vantaggio competitivo, le aziende devono costruire un’architettura dati che risponda a tre requisiti fondamentali: integrazione, tracciabilità e qualità. Nello specifico:
- integrazione significa collegare i propri sistemi aziendali (ERP, sistemi di produzione, HR, procurement) con flussi esterni (fornitori, dati di terze parti, piattaforme di certificazione).
- Tracciabilità implica che per ogni dato sarà indispensabile poterne “ricostruire” la provenienza (e il metodo di calcolo, gli assunti fatti, etc..).
- Qualità vuol dire metriche condivise, controlli automatici e dashboard che supportino decisioni operative, non solo report annuali.
Le aziende che impostano fin da ora questi pilastri troveranno più semplice trasformare la rendicontazione in uno strumento di gestione del rischio e di creazione di valore.
Data lake e cloud: gestire il dato non strutturato per la rendicontazione
Le tecnologie a disposizione sono mature da tempo, basti pensare all’utilizzo delle architetture “moderne” basate su cloud: oggi la gestione del dato non strutturato, ancora incompleto o incoerente, è configurabile nella fase strategica stessa del ciclo di vita dei dati.
Le piattaforme odierne mettono, infatti, a disposizione un ecosistema integrato che consente di acquisire, normalizzare e valorizzare qualsiasi tipologia di dato, indipendentemente dalla sua provenienza o qualità iniziale. In questo processo il primo livello è rappresentato dal data lake, ovvero un repository scalabile e sicuro che consente di centralizzare grandi volumi di dati eterogenei, mantenendone la granularità e la tracciabilità originaria.
In questo “spazio” il dato viene conservato in modalità schema-on-read, rendendo possibile analisi progressive senza vincoli di struttura predefiniti. A questo si aggiungono successivamente i servizi di data integration e data preparation, i quali automatizzano i flussi di trasformazione dei dati, anche grazie all’integrazione di algoritmi di machine learning per il data quality scoring o per prevedere la coerenza tra sorgenti differenti. Il risultato è un dato progressivamente “autocurato”, pronto per essere esposto ai successivi livelli di analisi.
AI e Forecasting: dai report a posteriori alla modellazione di scenari
In sintesi, un’architettura cloud-native ben progettata trasforma il dato incompleto da passività a risorsa, automatizzando la qualità e rendendo scalabile la fiducia nel dato stesso. AI e forecasting: dal reporting al “what-if” Grazie a un’accurata gestione del dato, non avremo solo una buona rendicontazione, poiché i dati ESG, una volta strutturati, ci permetteranno di modellare scenari: ad esempio, rispetto agli impatti di nuove normative carbon pricing, i rischi di filiera e molto altro.
Dal bilancio finanziario al bilancio integrato: un paradigma operativo
Modelli di machine learning e generative AI, stanno già abilitando forecast realistici sul consumo energetico, sulle emissioni e sui rischi di supply-chain, integrando scenari climatici, dati di mercato e indicatori operativi.
Un paradigma operativo: dal bilancio finanziario al “bilancio integrato” Le imprese più avanzate adottano un approccio integrato: collegano indicatori finanziari e non finanziari in scenari che mostrano trade-off e sinergie.
Per esempio, investimenti in efficienza energetica possono avere un ritorno economico e una riduzione di rischio regolatorio; l’investimento in trasparenza della supply chain riduce il rischio di interruzioni e migliora l’accesso al mercato per quei soggetti che rispettano i criteri ESG. La reportistica intelligente diventa così non una costrizione, ma la base per decisioni più efficaci.
Roadmap operativa: sei passi per la rendicontazione intelligente
Una roadmap essenziale può essere rappresentata dai seguenti punti:
1 Mappare: identificare i dati richiesti dagli standard ESRS, comprendere da quali sistemi o processi provengono e valutarne disponibilità e qualità. Si tratta di creare una mappa chiara delle fonti e collegarle a ogni disclosure, individuando eventuali gap.
2 Governare: definire ruoli, responsabilità e regole nella gestione del dato ESG. Ogni indicatore deve avere un “proprietario” e una procedura di controllo, all’interno di un modello di governance.
3 Automatizzare: una volta strutturata la governance, occorre rendere i flussi efficienti e tracciabili. È necessario automatizzare le trasformazioni e le validazioni logiche e garantire la disponibilità continua dei dataset per analisi e audit, riducendo errori manuali e tempi di reporting.
4 Analizzare: modelli di Machine Learning e AI consentono di stimare trend, previsioni e impatti, in particolare per quegli ambiti dove la complessità è elevata (vedi Scope 3). Grazie ad analisi predittive e scenari simulati, è possibile supportare le decisioni su target ESG e strategie di mitigazione.
5 Assicurare: la solidità del reporting dipende dalla capacità di dimostrarne tracciabilità e controllo. Saper infatti documentare le trasformazioni dei dati e costruire un dialogo trasparente con i revisori, garantisce affidabilità e conformità alle richieste normative.
6 Comunicare: l’ultimo passo è quello di rendere i dati comprensibili e credibili. Ogni informazione va accompagnata dall’indicazione delle metodologie applicate, all’interno di un racconto coerente che metta in collegamento le performance ESG, la strategia aziendale e il valore generato.
Il vantaggio competitivo della qualità dell’informazione
La sostenibilità non è più solo una vetrina, ma un flusso di informazioni che, se ben gestito, migliora la resilienza e crea vantaggi competitivi. Le aziende che investono in governance dei dati, in automazione intelligente e in modelli previsionali robusti non solo soddisferanno gli obblighi normativi, ma guadagneranno capacità di anticipare rischi, ottimizzare investimenti e comunicare valore in modo credibile. Quelle che invece affronteranno la transizione in modo frammentato rischiano costi crescenti, controlli più severi e perdita di fiducia da parte dei propri clienti e di tutti gli stakeholder.
