Nel mondo del business di oggi, sempre più aziende stanno adottando l’intelligenza artificiale (IA) per migliorare le proprie operazioni, dalla gestione dei dati al servizio clienti. Questa tecnologia, oltre a ottimizzare i processi aziendali, può giocare un ruolo cruciale nel promuovere iniziative ambientali, sociali e di governance (ESG), contribuendo alla sostenibilità. Kaspersky, impegnata a favorire un futuro sostenibile, analizza come l’IA possa migliorare la gestione delle prestazioni ESG e i potenziali rischi per la sicurezza associati.
L’importanza delle policy ESG e il ruolo dell’IA
Le policy ESG stanno diventando sempre più fondamentali nelle decisioni di investimento e nelle operazioni di fusioni e acquisizioni (M&A). Molte aziende stanno integrando l’IA per affrontare le sfide della sostenibilità, sfruttando dati non strutturati per migliorare il reporting ESG e fornire informazioni preziose agli stakeholder. Kaspersky evidenzia come l’IA possa migliorare la sostenibilità aziendale affrontando i rischi per la sicurezza.
Impatto ambientale
Gli algoritmi di IA e apprendimento automatico (ML) possono rafforzare la gestione ambientale delle aziende, monitorando e analizzando i dati per prendere decisioni informate e perfezionare le strategie di sostenibilità.
Ridurre il consumo energetico
Le aziende possono utilizzare l’IA per monitorare e ottimizzare il consumo energetico, riducendo le emissioni. Secondo l’Unione Europea, questo approccio può portare a un risparmio energetico fino al 15%. L’IA può anche offrire previsioni accurate sulle conseguenze delle azioni aziendali, aiutando a pianificare strategie per mitigare gli impatti del cambiamento climatico.
Raggiungere lo Zero Waste
La produzione globale di rifiuti è destinata a raddoppiare entro il 2050, secondo la Banca Mondiale. L’IA può aiutare a contrastare questa tendenza riducendo al minimo gli sprechi con sensori e smistamento automatico dei rifiuti nelle fabbriche. Inoltre, l’analisi dei dati sul consumo dei prodotti e sulle abitudini dei clienti può individuare opportunità per ridurre gli sprechi e prolungare la vita dei prodotti.
Responsabilità sociale
L’aspetto sociale delle ESG valuta il sostegno delle aziende alla società e ai vari gruppi sociali, inclusi dipendenti, clienti, fornitori e comunità.
Prendersi cura dei dipendenti
L’IA e il ML possono aiutare a identificare le preoccupazioni ed esigenze dei dipendenti, suggerendo modi per aumentare la loro soddisfazione e benessere. I sistemi di IA possono mantenere gli stipendi competitivi e analizzare le performance per decisioni su aumenti e bonus basati sul merito. Inoltre, possono snellire i processi di selezione e assunzione, associando i candidati alle mansioni.
Governance e compliance
La governance esamina come un’azienda si regola, concentrandosi sui controlli interni e sulle pratiche di conformità alle normative e alle policy aziendali.
Compliance normativa
Le aziende devono rispettare normative in continua evoluzione, soprattutto in settori come bancario, assicurativo, automobilistico e sanitario. I sistemi di IA possono scansionare database normativi e annunci ufficiali, comunicando rapidamente le modifiche ai reparti competenti. Questo approccio proattivo aiuta a mitigare i rischi di non conformità legale e normativa.
Governance dei dati
La governance dei dati si basa su metriche, standard, politiche e processi per garantire l’uso corretto dei dati dei clienti. Le soluzioni di IA possono identificare anomalie e attacchi informatici, garantendo la protezione continua dei dati dei clienti.
Rischi per la sicurezza informatica
Nonostante l’impatto positivo dell’IA, esistono rischi associati alla sua introduzione.
Attacchi informatici
L’integrazione dell’IA nei processi aziendali può aumentare i vettori degli attacchi informatici. L’80% degli esperti di dati concorda sul fatto che l’IA introduce nuove sfide di cybersecurity. Gli aggressori possono influenzare i campioni di addestramento per modificare il comportamento del modello di IA, compromettendo l’accuratezza.
Protocolli di sicurezza
Rischi possono aumentare a causa di protocolli di sicurezza deboli, crittografia insufficiente o mancanza di soluzioni di cybersecurity. È necessaria una strategia responsabile di IA rafforzata da strumenti di cybersecurity per evitare rischi informatici.
Dilemmi etici
L’IA solleva domande etiche complesse, come la responsabilità delle decisioni prese dai sistemi di IA. È necessaria la collaborazione tra aziende, ONG e accademici per affrontare i problemi etici e trovare soluzioni.
Kaspersky sottolinea l’importanza di rendere gli algoritmi di IA affidabili, garantendo la conformità alle normative sulla privacy e adottando misure di sicurezza per proteggere i dati da accessi non autorizzati. Con valutazioni regolari dell’impatto sulla privacy e audit di sicurezza, le aziende possono garantire lo sviluppo sostenibile dell’IA nelle iniziative aziendali, fortificando i sistemi contro i rischi tecnici ed etici.