Quando l’AI incontra l’Esg: opportunità e rischi
L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più fondamentale nell’aiutare le società finanziarie a far fronte alla complessità della rendicontazione Esg e di sostenibilità. Il tema dell’intelligenza artificiale sarà anche al centro del dibattito nella seconda giornata di salone.SRI, con un leadeship panel che vedrà come protagonisti Clarity AI e Mesa, leader tecnologici che porteranno il loro punto di vista sull’utilizzo delle soluzioni Ai a sostegno della finanza sostenibile.
«L’intersezione tra Ai ed Esg sta guidando una doppia trasformazione: espandere le possibilità della finanza sostenibile e, allo stesso tempo, richiedere una maggiore attenzione nel modo in cui viene implementata la tecnologia – ha dichiarato Stuart Cullinan, chief technology officer di MainStreet Partners all’interno di un suo approfondimento per PA future -. Per gli istituti finanziari, il messaggio è chiaro: la governance dell’Esg e quella dell’Ai non possono più essere trattate separatamente».
Come ribadito dall’esperto, le aziende dovrebbero integrare l’Ai nei framework di sostenibilità, non solo per migliorare la rendicontazione Esg e di sostenibilità e i risultati degli investimenti, ma anche per garantire che i mezzi utilizzati per raggiungere questi obiettivi siano responsabili quanto i fini stessi.
L’intelligenza artificiale sta già migliorando la raccolta dei dati Esg e di sostenibilità, consentendo una scalabilità senza sacrificare la qualità. Si tratta di strumenti che possono automatizzare il lavoro più pesante, facilitando la compliance in modo più rapido ed economico ai regimi di disclosure in continua evoluzione. L’intelligenza artificiale sta inoltre aprendo nuove possibilità per gli investimenti etici e di impatto. Algoritmi avanzati possono monitorare continuamente i portafogli per verificarne l’allineamento con le preferenze Esg, adattarsi a nuove controversie e regolare le esposizioni, apportando una maggiore personalizzazione e reattività alle strategie di investimento sostenibili.
Tuttavia, questi vantaggi hanno un costo climatico. L’addestramento di grandi modelli di Ai e la gestione dei data center consumano enormi quantità di energia e acqua, aumentando le emissioni e lo stress sulle risorse. Senza contare anche i rischi etici collegati all’intelligenza artificiale: senza una governance solida, i modelli possono rafforzare i pregiudizi sistemici, perpetuare l’esclusione o generare risultati opachi che minano la fiducia.
Di conseguenza, le autorità di regolamentazione stanno prestando molta attenzione. La Commissione Europea, ad esempio, sta valutando requisiti specifici per le aziende affinché rendano conto dell’impronta ambientale del loro utilizzo dell’Ai.
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