Report di sostenibilità e IA, il punto dei Commercialisti

Il Consiglio nazionale dei commercialisti e la Fondazione nazionale di ricerca dei commercialisti hanno pubblicato il documento “Intelligenza artificiale nel carbon accounting e nella disclosure ESG”, realizzato nell’ambito dell’area “Sviluppo sostenibile (reporting, consulenza, formazione)”, a cui è delegato il consigliere nazionale Gian Luca Galletti. 

Il documento approfondisce il ruolo crescente dell’intelligenza artificiale nei processi di rendicontazione delle emissioni e nella disclosure ESG, mettendo in evidenza opportunità, ambiti applicativi e criticità operative per imprese e professionisti. 

IA, carbon accounting e disclosure ESG: un cambio di paradigma

La crescente centralità della sostenibilità nei processi decisionali di imprese, investitori e regolatori sta cambiando profondamente il modo in cui vengono raccolti, analizzati e rendicontati i dati ambientali. In questo scenario, l’intelligenza artificiale si sta affermando come uno dei principali fattori di innovazione nel carbon accounting e, più in generale, nella disclosure ESG. Il tema non riguarda più soltanto l’efficienza operativa, ma investe la qualità della rendicontazione, la robustezza dei dati e la capacità delle organizzazioni di governare in modo più consapevole i propri impatti ambientali. 

I limiti del carbon accounting tradizionale

Il carbon accounting tradizionale continua a presentare limiti ben noti: raccolta dei dati ancora spesso manuale, informazioni frammentate tra funzioni aziendali e fornitori, difficoltà nella misurazione delle emissioni Scope 3, scarsa tempestività del monitoraggio e complessità nell’assicurare trasparenza e comparabilità delle informazioni. In un contesto in cui gli standard ESG diventano più articolati e le aspettative degli stakeholder più elevate, questi limiti rischiano di compromettere non solo la compliance, ma anche la credibilità del reporting di sostenibilità. 

Il contributo concreto dell’intelligenza artificiale

È proprio in questo passaggio che l’IA può offrire un contributo concreto. Le applicazioni più rilevanti riguardano l’automazione della raccolta dati da fonti eterogenee, l’elaborazione di grandi volumi informativi, l’individuazione di anomalie, la classificazione dei contenuti non strutturati e la costruzione di modelli previsionali utili a stimare l’andamento futuro delle emissioni. Il documento evidenzia il ruolo di tecnologie come machine learning, natural language processing e predictive analytics nel rendere il monitoraggio emissivo più accurato, continuo e integrato con i sistemi aziendali. 

Dai dati alla strategia

I benefici potenziali sono significativi. L’integrazione dell’IA può ridurre i tempi di rendicontazione, migliorare l’accuratezza dei dati, abbassare il tasso di errore nei processi di trattamento delle informazioni e rafforzare la conformità ai principali standard di reporting. Ma il punto più interessante, per un pubblico professionale, è forse un altro: il passaggio da una logica meramente descrittiva a una logica predittiva e decisionale. L’IA non si limita a organizzare meglio i dati; consente anche di simulare scenari, anticipare impatti regolatori, individuare hotspot emissivi e supportare scelte aziendali più coerenti con gli obiettivi climatici e di sostenibilità. 

Il nuovo ruolo dei professionisti

Questo cambia anche il ruolo dei professionisti. Il tema non è più soltanto “come redigere” una disclosure ESG, ma “come governare” un sistema informativo capace di produrre dati affidabili, verificabili e utili alle decisioni. Commercialisti, revisori, sustainability manager, consulenti e responsabili compliance sono chiamati a operare in ambienti sempre più interdisciplinari, nei quali la conoscenza dei framework di rendicontazione deve integrarsi con competenze digitali, capacità di lettura dei dati e presidio dei rischi connessi all’automazione.

Le criticità da presidiare

Naturalmente, le opportunità si accompagnano a criticità che non possono essere sottovalutate. Il documento richiama l’attenzione sulla qualità dei dati di input, sull’integrazione con sistemi legacy, sui profili di privacy e cybersecurity, sull’assenza di standard pienamente omogenei e sulla necessità di mantenere una supervisione umana costante sui processi automatizzati. In altre parole, l’IA può rafforzare il carbon accounting, ma non sostituisce la responsabilità professionale, il giudizio critico e il presidio organizzativo. 

La formazione come condizione di efficacia

Un ulteriore profilo strategico riguarda la formazione. Perché l’adozione dell’IA sia realmente efficace, non basta introdurre nuovi strumenti: occorre sviluppare competenze trasversali che consentano di comprendere il funzionamento dei modelli, interpretarne i risultati, valutarne i limiti e gestire i rischi di bias o uso improprio. La formazione continua, in questa prospettiva, non è un elemento accessorio, ma una condizione essenziale per trasformare l’innovazione tecnologica in valore organizzativo e affidabilità informativa. 

Una leva di governance, non solo di compliance

Per le imprese e per i professionisti che le affiancano, la sfida dei prossimi anni sarà quindi duplice: da un lato, migliorare la qualità della rendicontazione ambientale; dall’altro, fare dell’IA una leva di governance, capace di connettere sostenibilità, controllo, strategia e creazione di fiducia verso il mercato. In questa prospettiva, il carbon accounting non appare più come un semplice esercizio tecnico, ma come uno dei terreni su cui si misurerà la maturità digitale e sostenibile delle organizzazioni.