Uno studio legale, uno studio commercialista o una società di consulenza non ha una linea di produzione, non ha un parco veicoli di rilievo e di solito non ha un proprio capannone aziendale. Le emissioni non si trovano nei macchinari ma nelle persone: edifici per uffici, laptop, spostamenti di lavoro e i servizi acquistati da terzi. Laddove un'azienda industriale può misurare la maggior parte delle emissioni entro le proprie mura, nei servizi professionali la parte più consistente si trova proprio al di fuori di quelle mura. Questo sposta la domanda da "quanto emettiamo noi" a "quanto emettono le parti intorno a noi", ed è proprio in questo spostamento che i dati diventano complicati.
I dati di base sull'immobile stesso sono spesso ancora reperibili: le fatture energetiche presso la gestione facility, i contratti di servizio presso l'amministratore dell'immobile, i contratti di locazione presso finance. Ma non appena l'ambito si allarga, i dati si disperdono tra reparti che non necessariamente comunicano tra loro. Le spese di viaggio e le note spese si trovano nel sistema HR o nel sistema di gestione delle spese, spesso senza distinzione tra viaggio aereo, treno o auto. L'acquisto di servizi IT, spazio di archiviazione cloud e licenze software passa attraverso il procurement o attraverso contratti dipartimentali separati, con fatture che non riportano il consumo energetico del fornitore. Il consumo di carta, la stampa e la ristorazione rientrano nella gestione facility. I lavoratori interinali e i freelance sono talvolta inclusi e talvolta no nelle cifre relative al personale, a seconda di come è organizzata l'amministrazione HR.
La voce più consistente, i servizi acquistati da altre aziende, è generalmente la più vaga. Una società di consulenza che si avvale di subappaltatori, uno studio commercialista che affida lavoro a un altro studio, un team legale che assume esperti esterni: questa catena di prestazione di servizi genera emissioni che non vengono registrate automaticamente da nessuna parte, perché la fattura mostra solo l'importo e non l'origine.
Poiché non esiste un dispositivo che misura in continuo, i dati di sostenibilità nei servizi professionali nascono spesso tramite raccolta manuale: qualcuno richiede le fatture alla gestione facility, richiede i dati di viaggio all'HR, richiede i dati di acquisto al procurement, e incolla tutto insieme in un foglio di calcolo. Quel foglio di calcolo diventa il sistema di verità effettivo, senza che nessuno possa indicare chi gestisce la fonte di ciascun dato o con quale frequenza viene aggiornato. Al successivo ciclo di rendicontazione, il lavoro viene spesso rifatto da capo, con una selezione di fonti leggermente diversa, il che rende le cifre difficili da confrontare di anno in anno.
La tentazione è acquistare uno strumento di reporting non appena arrivano i questionari. Ma uno strumento sovrapposto a una raccolta dispersa e manuale rende il risultato soprattutto più ordinato, non più affidabile. La domanda di fondo resta senza risposta: chi è il proprietario del dato di viaggio, da dove proviene la cifra energetica dell'immobile, quale regola di qualità determina se un freelance escluso debba essere conteggiato o meno. Senza un registro in cui, per ogni dato, sia indicato dove nasce, chi lo gestisce e quale regola ne garantisce la qualità, ogni report resta una fotografia istantanea di ciò che qualcuno è riuscito a raccogliere in quel mese.
La Data Readiness Scan di csrdready.net mappa questo registro per questo settore specifico: per ciascun punto dato, i sistemi di origine, il percorso dalla fonte al report, il proprietario all'interno dell'organizzazione e la regola che determina se il valore è corretto. Per un'organizzazione di tipo studio professionale ciò significa spesso una combinazione di sistemi facility, amministrazione HR, procurement e input manuale, ognuno con il proprio ritmo e il proprio responsabile. La scansione fissa questa combinazione affinché non debba essere reinventata ogni anno.
Il modo in cui nasce questa frammentazione varia da settore a settore. Chi desidera confrontare come si presenta in questioni simili può consultare la dispersione dei dati energetici e di acquisto nel commercio al dettaglio, il ruolo dei percorsi cliente e dei dati dei server nel settore ICT, oppure l'intreccio tra dati di investimento e operatività aziendale propria presso i fornitori di servizi finanziari. I modelli differiscono, ma il nucleo è sempre lo stesso: dati che nascono in sistemi non progettati pensando alla rendicontazione.
La Data Readiness Scan è attualmente in fase di sviluppo. Non esiste ancora un prodotto funzionante da provare oggi, e qui non viene venduto nulla che non esista ancora. Chi desidera stabilire, per la propria organizzazione, da dove dovrebbe partire il registro dei punti dati, può iscriversi alla lista d'attesa e verrà tenuto informato non appena la scansione sarà disponibile.
Una volta chiarito quale punto dato proviene da quale sistema e chi ne è responsabile, l'attenzione si sposta spesso sulla domanda di quanta parte del lavoro di raccolta stesso debba ancora essere svolta manualmente. Richiedere fatture, unire fogli di calcolo e verificare le cifre sono compiti che si possono scomporre nella parte che segue uno schema fisso e nella parte che richiede valutazione. FTE TO AI calcola, per ciascun compito, quale parte di questo lavoro può essere ripresa dall'IA, come passo successivo una volta stabilito il registro dei punti dati.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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