Quasi ogni organizzazione che inizia con i dati di sostenibilità parte dalla CO2. Non perché una direttiva lo prescriva in quest'ordine, ma perché la CO2 è l'argomento per cui esistono più metodi di calcolo pronti all'uso, sono disponibili più benchmark esterni e più fornitori di software hanno già una dashboard pronta. Consumo energetico, carburante, parco veicoli: sono cifre che spesso sono già registrate da qualche parte per un altro scopo, di solito la fatturazione. Sono riutilizzate, non raccolte appositamente.
Questo rende la CO2 l'argomento più facile da mostrare, non il più completo. I dati sociali, le informazioni di filiera e gli indicatori di biodiversità raramente dispongono di un'infrastruttura simile. Lì non esiste una fattura che già contenga la risposta. Chi guarda solo alla CO2 vede quindi una frazione del panorama dei dati, e talvolta ne conclude che anche il resto sia a posto. Questo non è stato verificato, è stato presupposto.
Una cifra di CO2 che corrisponde a un benchmark esterno non è la prova che i dati sottostanti siano verificabili. La cifra può provenire da un foglio di calcolo gestito da una sola persona, con un fattore di conversione che nessuno è più in grado di ricondurre alla fonte. È corretta, finché quella persona non va in ferie o se ne va. Questo è un problema diverso dalla cifra in sé: è una questione di titolarità e provenienza, non di aritmetica. Il modo in cui tale titolarità viene registrata in modo standard è descritto in chi legge il vostro registro dei punti dati quando non ci sarete più.
La scan che stiamo costruendo non riguarda la cifra di CO2 in sé. Riguarda la domanda su da dove provenga quella cifra, chi la fornisce, quali elaborazioni subisce prima di finire in un rapporto, e quale controllo esiste su di essa. Lo chiamiamo lineage: il percorso dal sistema di origine alla riga del rapporto, per ogni punto dato. Per la CO2 questo percorso è spesso ancora ricostruibile, perché la fonte è di solito una fattura o una lettura del contatore. Per altri argomenti questo percorso è più spesso poco chiaro, e questo è esattamente dove si trovano i rischi che una dashboard sulla CO2 non mostra.
L'assunto che un approccio sulla CO2 si possa copiare su altri argomenti è parzialmente corretto. La struttura — registro dei punti dati, provenienza, titolarità, regola di qualità — è la stessa per ogni argomento. Ma le fonti dei dati non lo sono. Un'indagine tra i dipendenti ha una sensibilità agli errori diversa da una fattura energetica. Un questionario ai fornitori ha una frequenza di aggiornamento diversa da una lettura del contatore. Chi copia il processo della CO2 in modo identico sugli indicatori sociali o di filiera si imbatte in lacune che nella CO2 non esistevano, semplicemente perché lì non esiste una fonte comparabile.
Questo è anche il motivo per cui uno strumento configurato per la rendicontazione della CO2 non funziona automaticamente per il resto dell'argomento. La domanda se un'organizzazione sia pronta per questo non dipende dallo strumento, ma da quanto è già stato registrato su fonti, titolari e punti di controllo. Il modo in cui misurare tale prontezza è approfondito in cos'è la maturità dei dati e come si misura. Per chi pensa che i fogli di calcolo siano il nocciolo del problema: si tratta di un equivoco trattato separatamente in perché i fogli di calcolo non sono il problema, perché il problema raramente sta nel formato del file e più spesso nella mancanza di una provenienza registrata.
Nel momento in cui un revisore o un fornitore di assurance entra in gioco, la differenza tra una buona dashboard sulla CO2 e un buon registro dei punti dati diventa immediatamente visibile. L'assurance non chiede la cifra finale, ma il percorso che porta a essa: quale fonte, quale elaborazione, quale controllo. Una cifra di CO2 corretta ma non riconducibile alla fonte è per l'assurance problematica quanto una cifra ancora non corretta. Il modo in cui questa verificabilità viene costruita per ogni punto dato è descritto in come rendere i dati esg verificabili per l'assurance. Per la CO2 questo lavoro è spesso già stato parzialmente svolto, esattamente perché esisteva già un'infrastruttura. Per il resto della rendicontazione, di solito, deve ancora iniziare.
Questo metodo di lavoro non determina quale argomento un'organizzazione debba affrontare per primo, e non dice nulla sul fatto che la CO2 sia nel merito l'argomento più importante. Questa è una scelta diversa, con considerazioni diverse. Ciò che la scan fa è dare chiarezza sullo stato dei dati dietro a ciascun argomento separatamente, in modo che una scelta sull'ordine si basi su ciò che già esiste e non su ciò che era più facile da mostrare. Chi considera questo percorso può iscriversi alla lista d'attesa; la scan è in fase di sviluppo e non viene ancora offerta come prodotto finito. Ciò che cambia una volta che il lineage per un argomento è stato registrato è descritto in cosa cambia una volta che il lineage è a posto.
Mappare i punti dati, le fonti e la titolarità è in parte lavoro manuale, e in parte lavoro che si può velocizzare una volta che la struttura è stabilita: riconoscere pattern nelle fonti, compilare campi standard, segnalare collegamenti mancanti. Quale parte di questo lavoro possa essere affidata all'AI e quale rimanga lavoro umano è esattamente ciò a cui risponde la werkscan di FTE TO AI, calcolato per ogni singola attività.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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