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Responsabilità sociale d’impresa (CSR)

Intelligenza Artificiale e responsabilità sociale d’impresa

Lo sviluppo e l’implementazione di “Robotica e Intelligenza Artificiale” consentirà alle aziende di superare molti degli attuali ostacoli allo sviluppo della corporate social responsibility (CSR), acronimo che insieme ad altri studiosi preferiamo definire CORPORATE SUSTAINABILITY & RESPONSIBILITY.

Questa metadisciplina viene classificata dalla letteratura italiana come RSI: Responsabilità Sociale d’Impresa, anche in questo caso appare preferibile evolvere a “Responsabilità e Sostenibilità di Impresa.”

Nella sua opera del 2011 intitolata “The Age of Responsibility: CSR 2.0 and the New DNA of Business”, Wayne Visser ha classificato l’evoluzione della responsabilità sociale d’impresa in 5 cicli economici sovrapposti chiamati “ere del business”:

  • AVIDITA’
  • FILANTROPIA
  • MARKETING
  • MANAGEMENT
  • RESPONSABILITA’

L’accademico e studioso di Futures Studies ritiene che ciascuno di questi cicli sia manifestazione di una precisa e differente fase nello sviluppo della RSI / CSR in un’azienda: DIFENSIVA, CARITATEVOLE, PROMOZIONALE, STRATEGICA, TRASFORMATIVA.

Ecco uno schema rappresentativo del modello tassonomico proposto:

intelligenza artificiale

Le aziende tendono a navigare in maniera ondulata le varie “ere di business” e le corrispondenti “fasi di rsi / csr”, spesso gestendo plurime attività eterogenee posizionate contemporaneamente su diverse fasi ed ere.

Le fasi più evolute sono quelle della RSICRS Strategica e della RSI / CSR Trasformativa.

Nella prima, le attività di responsabilità sociale d’impresa vengono correlate al core business aziendale (ad es. la gestione dell’acqua nel business model di Coca-Cola), spesso attraverso l’adesione ai codici di RSI / CSR e l’implementazione di sistemi di gestione sociale ed ambientale.

Tipicamente prevede cicli di CSR Policy Development, l’individuazione di obiettivi e traguardi (goals & targets), implementazione dei piani d’azione, auditing e reporting.

La RSICSR trasformativa si focalizza sulla identificazione e sul contrasto alle cause delle attuali problematiche di insostenibilità ed irresponsabilità, tipicamente a mezzo di innovazione del business model, rivoluzione dei processi dei prodotti e dei servizi, nonché attività di lobbying sulle policy nazionali e sovranazionali.

Pertanto, mentre la RSICSR STRATEGICA è focalizzata a livello micro-sistemico, in cui il supporto alle problematiche sociali/ambientali avviene tramite ALLINEAMENTO con la propria strategia (che non viene necessariamente modificata), la RSI / CSR TRASFORMATIVA è fondata sulla comprensione delle interconnessioni a livello macro-sistemico (Società ed Ecosistema) e sulla MODIFICA DELLA STRATEGIA aziendale, per ottimizzarne i traguardi.

I 5 fattori chiave di cui si compone la RSI / CSR TRASFORMATIVA sono:

  • CREATIVITA’
  • SCALABILITA’
  • RICETTIVITA’
  • G-LOCALIZZAZIONE
  • CIRCOLARITA’

Volendo idealmente espandere il modello proposto da Visser, oggi possiamo ritenere di  trovarci all’inizio di quella che viene definita “intelligence age” (era dell’intelligenza) e il suo corrispettivo stadio nella RSICSR aziendale è quello della “fase cognitiva, in cui le “macchine” vengono utilizzate anche per trasformare e innovare radicalmente i processi di CSR.

Mentre l’etica, la sostenibilità, il modello  multi-stakeholdere il CSR hanno acquisito popolarità, sono la gestione, l’efficienza, la necessità e l’efficacia ad ostacolarne il progresso.  

Sostenitori e critici della responsabilità sociale d’impresa sono impegnati in quello che sembra un dibattito senza fine di retorica fumosa; dibattiti quasi esclusivamente concettuali, conditi da forzate etichettature di “finalità strategiche”, in realtà vuote ed inutili sul piano empirico.

Nella sua essenza, la RSICSR può essere vista come un processo di business, e come tale necessità di affinamento ed ininterrotte revisioni per migliorarne efficienza ed efficacia.

Questo orientamento, avente come unico obiettivo quello di rendere la RSI / CSR sempre più efficiente ed efficace, forma le basi del CSR neurocognitivo.

Le critiche tradizionalmente addossate alla RSICSR ricadono solitamente in tre macro-categorie:

1 )Misurazione/Dimensione/Stima:i dibattiti che ruotano sulla stima del valore della RSI / CSR riguardano sia le metodologie di quantificazione, sia quali fattori includere nella valutazione (fattori economici contro altri fattori).

Altri problemi ruotano introno alla analisi della rilevanza dei singoli portatori di interesse, spesso basata su dati soggettivi e strettamente connessa alla programmazione/pianificazione aziendale.

2) Comportamentale: questa critica fa riferimento al comportamento del Management, che ostacola intenzionalmente i programmi di RSI / CSR così da inibirne il raggiungimento del pieno potenziale, o indebolirne gli impatti positivi.

Il disallineamento degli incentivi può portare a questo comportamento e la RSICSR può essere bollata come irrilevante o controproducente per finalità utilitaristiche personali.

Questo genere di conflitti può influenzare profondamente la performance dei programmi di RSI / CSR.

3) Strategico/Organizzativa: l’incapacità di integrare propriamente la CSR in una strategia di business, veicolarla a livello di comunicazione aziendale, ottenere supporto organizzativo.

Queste problematiche non derivano da un comportamento intenzionalmente fraudolento del management, ma sono conseguenti a negligenza e imperizia.

La RSI / CSR necessita di una forte integrazione con la strategia aziendale.

Michael Porter e Mark Kramer hanno evidenziato come l’incapacità da parte di una azienda di sviluppare un ponte di stretto collegamento tra piano strategico e RSICSR, possa portare alla perdita di un potenziale ma significativo vantaggio competitivo.

L’ascesa delle tecnologie I.A-BASED sta trasformando il mondo del business in maniera dirompente.

Dalle vendite al marketing, dalla finanza alla  supply chain, gli effetti dell’impatto delle applicazioni delle I.A. sono riscontrabili in tutti i comparti economici.

Nella corporate social responsibility cognitiva, la I.A. è sfruttata in modo strategico ed integrato per migliorare radicalmente il processo della CSR:

– un sistema intelligente riesce ad individuare e comprendere i fattori economici trainanti di un’azienda, i valori chiave e consente di generare risultati positivi per gli stakeholder connessi.

E’ in grado di raccomandare un programma strategico e di mantenerne trasparente la gestione. 

Acquisendo i fattori economici e gli obiettivi della CSR, il sistema delinea una mappa che può aiutare a configurare e ad ottimizzare il programma di CSR.

– permette di eliminare o ridurre i bias cognitivi (pregiudizi) nella misurazione dei fattori economici/valori e nell’analisi della rilevanza dei singoli portatori di interesse.

fornisce indicatori precisi e performanti su più dimensioni che non solo classificano l’efficienza del programma in rapporto alla sua gestione e agli standard normativi, ma anche in rapporto a standard globali tramite un sistema di monitoraggio e ricerca di cambiamenti emergenti su scala globale.

– identifica i disallineamenti, gli errori di gestione, le frodi, gli interessi personali, così come altre tipiche problematiche di gestione, con processo di apprendimento e miglioramento continuo.

– consente un più efficiente rilevamento delle frodi ed esercizio degli internal audit.

– infine, questo tipo di tecnologia può aiutare ad identificare ed ottimizzare i punti di contatto tra strategia aziendale e iniziative di responsabilità sociale di impresa / corporate social responsibility.

Strategia di CSR

 

Come sviluppare una strategia di CSR Cognitiva?

-Creando un Business Plan dedicato

-Un ecosistema integrato con I.A. e robotica costituirà il telaio di una struttura cognitiva olistica che racchiuda la gestione di dati interni e big data, machine learning, sistemi automatizzati ad intelligenza artificiale e governance aziendale correlata alla CSR.

– I tradizionali Dipartimenti di Information Technology  difficilmente possiedono le necessarie skill in materia di I.A. e machine learning, pertanto a partire dalla automatizzazione delle operazioni di data-entry  fino al coinvolgimento delle altre funzioni aziendali e dei dipartimenti connessi, sarà necessario coinvolgere professionalità esterne:

un team trasversale che sappia coniugare la disciplina della responsabilità sociale d’impresa con quella della Business Administration e dell’Intelligenza Artificiale.

Non dimentichiamo inoltre che la tecnologia I.A. determinerà -essa stessa- a sua volta molteplici impatti sociali, che dovranno essere considerati e gestiti come parte integrante della CSR.

Desideri maggiori informazioni per sviluppare un progetto di Responsabilità Sociale di Impresa basato su intelligenza artificiale e machine Learning? Contattaci con l’apposito modulo che trovi in alto a questa pagina.

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