W dobie rosnących wymagań dotyczących zrównoważonego rozwoju firmy muszą sprostać nowym wyzwaniom w zakresie raportowania ESG. Czy sztuczna inteligencja może ułatwić ten proces? O możliwościach i ograniczeniach AI w kontekście ESG porozmawiamy z Jadwigą Szabat, biegłym rewidentem i prezesem zarządu ECOVIS Poland Audit – firmy, która od blisko 30 lat wspiera przedsiębiorstwa w obszarze audytu, rachunkowości i doradztwa finansowego.
Jakie wyzwania stoją przed firmami w związku z nowymi regulacjami dotyczącymi raportowania ESG?
Spółki giełdowe, które dotychczas przygotowywały raporty ESG, od 2024 r. muszą sporządzać je zgodnie z nową dyrektywą CSRD. Nowe przepisy są bardziej restrykcyjne – raporty muszą być szczegółowe, sformalizowane i poddane atestacji biegłych rewidentów. Liczba firm zobowiązanych do raportowania ESG będzie stopniowo rosła, ale w pierwszej kolejności obejmie spółki giełdowe.
Zmiany dotkną także mniejszych kontrahentów tych firm. Przedsiębiorstwa z sektora MŚP, które współpracują ze spółkami zobowiązanymi do raportowania, będą musiały dostarczać im dane dotyczące swojego wpływu na środowisko, kwestie społeczne i ład korporacyjny. Brak gotowości do spełnienia tych wymagań może skutkować wykluczeniem z łańcucha dostaw i utratą kontraktów na rzecz lepiej przygotowanych firm. Co więcej, instytucje finansowe, banki, inwestorzy czy podmioty przyznające granty coraz częściej wymagają informacji ESG przy podejmowaniu decyzji.
Duże spółki giełdowe mają już doświadczenie, zasoby kadrowe i finansowe oraz systemy IT ułatwiające raportowanie. Natomiast mniejsze firmy stoją przed wyzwaniem – muszą zebrać dane, których dotychczas nie gromadziły. Często wymaga to inwestycji w odpowiednie narzędzia IT, co może decydować o ich przewadze konkurencyjnej. Zgodnie z zasadą podwójnej istotności raporty muszą uwzględniać zarówno wpływ firmy na środowisko i społeczeństwo, jak i znaczenie tych czynników dla jej finansów.
Przedsiębiorstwa, które szybciej wdrożą standardy raportowania ESG, mogą zdobyć przewagę na rynku. Dotyczy to zarówno współpracy z zagranicznymi kontrahentami, dla których ESG ma coraz większe znaczenie, jak i klientów indywidualnych, którzy coraz częściej wybierają produkty zgodne z zasadami zrównoważonego rozwoju.
Czy AI może pomóc firmom w tworzeniu raportów ESG?
Sztuczna inteligencja może odegrać istotną rolę w raportowaniu ESG, przede wszystkim w zakresie gromadzenia i analizy danych. Systemy AI mogą automatycznie zbierać wskaźniki z różnych obszarów działalności firmy – od operacji, finansów i HR, po transport, gospodarkę nieruchomościami czy łańcuch dostaw. Dzięki temu firmy mogą szybciej i dokładniej analizować swój wpływ na środowisko, społeczeństwo i zarządzanie korporacyjne.
Jednak skuteczność AI zależy od jakości danych, którymi jest „karmiona”. Kluczowe jest stworzenie spójnego systemu zbierania informacji, który uwzględni wszystkie istotne obszary funkcjonowania firmy. Same algorytmy nie wystarczą – niezbędni są specjaliści, którzy będą potrafili krytycznie ocenić wyniki analiz i wyciągnąć z nich właściwe wnioski.
Każda organizacja musi również podjąć decyzję, jak zorganizować proces raportowania ESG. Może to być scentralizowany dział zajmujący się kompleksowym przygotowaniem raportów lub podział obowiązków pomiędzy poszczególne działy. Niezależnie od wybranego modelu AI może znacząco usprawnić cały proces, pod warunkiem że będzie wykorzystywana w sposób świadomy i przemyślany.
Czy firmy powinny inwestować w dedykowane rozwiązania AI do raportowania ESG, czy skorzystać z gotowych narzędzi?
Firmy muszą zdecydować, jaki budżet przeznaczą na wdrożenie AI do raportowania ESG. Mogą korzystać z bezpłatnych ogólnodostępnych narzędzi, akceptując ich ograniczenia, lub zainwestować w dedykowane modele, dostosowane do swojej branży i specyfiki działalności. Nie istnieją uniwersalne rozwiązania – każda firma ma inne potrzeby, dlatego często konieczna jest modyfikacja nawet gotowych systemów. Alternatywą może być współpraca z firmą zewnętrzną, która dostosuje swoje rozwiązania do konkretnego przedsiębiorstwa.
Główną zaletą AI jest zdolność do przetwarzania ogromnych zbiorów danych, co znacząco usprawnia raportowanie ESG. Może ona automatycznie zbierać i analizować dane z różnych systemów firmy, eliminując żmudną pracę ręczną. Najbardziej rozwiniętym obszarem jest raportowanie wpływu firmy na środowisko – AI może wyszukiwać dane w systemach ERP i innych programach, a także wspierać optymalizację procesów, np. przechodzenie na zieloną energię.
Zastosowanie AI w obszarze ładu korporacyjnego (governance) jest trudniejsze, ponieważ wymaga analizy jakościowej. Mimo to AI może pomóc, np. poprzez automatyczne wyszukiwanie kluczowych treści w dokumentach korporacyjnych. Ostatecznie jednak sztuczna inteligencja to tylko narzędzie – kluczowe będzie, jak firmy dostosują ją do swoich celów i strategii ESG.
Jakie ograniczenia napotyka AI przy tworzeniu raportów ESG na obecnym etapie wdrażania nowych regulacji?
Modele AI do raportowania ESG muszą być trenowane na dużych zbiorach danych, a tych wciąż brakuje. Nowe regulacje dotyczące raportowania niefinansowego weszły w życie dopiero dla sprawozdań za 2024 r. i obejmują głównie duże spółki giełdowe. Oznacza to, że firmy nie mogą jeszcze korzystać z szerokich baz raportów ESG do trenowania AI.
Na tym etapie przedsiębiorstwa muszą polegać na własnych wewnętrznych danych i dostosowywać narzędzia AI do specyfiki swojej działalności. Mimo tych ograniczeń rozwój AI w raportowaniu ESG jest nieunikniony. Nawet jeśli firma sama nie wdroży takich rozwiązań, może być do tego pośrednio zmuszona przez wymagania kontrahentów. ESG staje się ważnym elementem łańcuchów dostaw, a sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w automatyzacji tego procesu.
