AI strumenti efficaci e consigli da leader della sostenibilità che li hanno sviluppati

Nel novembre 2026, leader della sostenibilità di aziende come Griffith Foods, TE Connectivity e Eastman hanno condiviso le loro esperienze nell’utilizzo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per migliorare la gestione della sostenibilità. Questi casi di studio, raccolti da Grant Harrison, illustrano come le aziende stanno adottando tecnologie avanzate per affrontare sfide complesse, come la comunicazione sostenibile, l’analisi di dati e la gestione delle informazioni. I consigli forniti si concentrano su come evitare errori comuni e massimizzare l’efficacia degli strumenti AI.

Strumenti AI per la comunicazione sostenibile

Griffith Foods, produttore di condimenti e salse per catene di ristorazione e aziende alimentari, ha sviluppato un agente basato su Microsoft Copilot per aiutare i team di vendita a comunicare meglio sulla sostenibilità e sulla nutrizione. La sfida principale era la difficoltà dei team di vendita a parlare in modo significativo con i clienti su temi di sostenibilità. La soluzione è stata un agente che si basa sui documenti associati ai “2030 Aspirations”, piani d’azione della società che coprono nutrizione e sostenibilità.

Limitare l’accesso a fonti controllate è essenziale per ottenere l’approvazione dei dirigenti.

Madeline Patterson Smith, direttrice globale del reporting sull’impatto sostenibile di Griffith Foods, ha costruito l’agente da sola, lavorando in modo intermittente tra i cicli annuali del rapporto aziendale, CDP e EcoVadis. Per ottenere l’approvazione dei dirigenti, ha imposto all’agente di dire “non so” quando non aveva informazioni, limitandolo alle fonti SharePoint che lei controllava. Questo approccio ha garantito una maggiore fiducia da parte dei leader.

Analisi di dati complessi con AI

TE Connectivity, produttore di componenti elettrici, ha affrontato la sfida di dati distribuiti su diversi report e formati. Brendan Stelmach, responsabile globale della responsabilità aziendale, ha utilizzato Copilot per analizzare circa trenta file e ottenere due analisi: sintesi dei dati e suggerimenti, e un appendice dati. L’obiettivo era capire chi leggeva i report sull’impatto ambientale. L’analisi ha rivelato che il 90% dei visitatori della pagina sostenibilità usavano computer desktop, confermando che i lettori erano principalmente professionisti.

La scelta del modello AI è cruciale per l’accuratezza delle analisi.

Stelmach ha sottolineato l’importanza di selezionare manualmente il modello AI per analizzare documenti complessi, piuttosto che lasciare la scelta a Copilot. L’uso di un modello Anthropic ha migliorato significativamente la qualità delle risposte. Inoltre, ha scoperto che un altro team stava sviluppando un agente simile e ha deciso di unirsi al loro progetto, riconoscendo che l’innovazione in questo campo è in competizione.

Strumenti AI per la verifica di affermazioni sostenibili

Eastman, un’azienda chimica, ha sviluppato un chatbot chiamato “Green Claims” per verificare le affermazioni di marketing e packaging in base alle linee guida dell’FTC e dell’Unione Europea. Il chatbot segnala termini ambigui e suggerisce alternative più difendibili. Google, invece, ha creato un “verificatore di affermazioni” basato su Gemini per identificare dichiarazioni senza timeframe o parole difficili da provare. In dicembre 2025, Google ha pubblicato un playbook per la reporting sostenibile con modelli di prompt utilizzabili da altri team. Western Digital, azienda di storage dati, ha collaborato con Sluicebox per sviluppare un agente AI che invia dati ai fornitori e calcola l’impronta di carbonio dei prodotti. In un test pilota, la percentuale di dati primari da fornitori principali è aumentata dal 30% al 90%, e il tempo di raccolta è sceso da cinque o sei mesi a circa quattro settimane. Questi esempi dimostrano come le aziende stanno adottando strumenti AI per migliorare la sostenibilità, ma richiedono attenzione e pianificazione per evitare errori e garantire l’efficacia.