Statistiche automazione reporting ESG 2026

I dati ambientali sono già presenti in fatture, sistemi di acquisto, file dei fornitori e database operativi. L’opportunità dell’automazione consiste nel trasformare questi dati in calcoli ripetibili e output utili con meno reinserimenti manuali, mantenendo visibili le fonti e la cronologia delle revisioni.

Queste statistiche sull’automazione del reporting ESG riuniscono 18 risultati su metodi di raccolta, adozione della tecnologia, applicazioni dell’IA nella sostenibilità, produttività dichiarata e infrastruttura necessaria a supportare l’automazione. Ogni risultato distingue ciò che gli intervistati hanno utilizzato, ciò che si aspettavano e i benefici che hanno dichiarato.

I dati consentono un confronto più preciso di un unico tasso globale di automazione. Utilizzare una piattaforma, sperimentare l’IA generativa e automatizzare un intero processo di reporting sono attività diverse. Nessuno degli studi seguenti misura la quota di tutte le aziende che gestiscono il reporting ESG in modo completamente autonomo.

Per un quadro più ampio della rendicontazione, consulta la nostrapanoramica sulle statistiche del reporting ESG. Il nostro articolo dedicato alreporting CSRD automatizzato tratta l’implementazione. Questo articolo si concentra sulla ricerca alla base delle affermazioni su adozione della tecnologia e prestazioni.

Statistiche sull’automazione del reporting ESG in sintesi

La tabella riassume una selezione di risultati. Le fonti originali sono linkate qui e nelle sezioni corrispondenti più avanti. I risultati specifici sulla sostenibilità sono distinti dalla ricerca più ampia sul reporting aziendale, che include professionisti di finanza, audit e altre funzioni.

Studio	Risultato selezionato	Popolazione e periodo	Fonte originale
KPMG ESG Assurance Maturity Index	Il 50% del gruppo dei Leader utilizzava piattaforme ESG	Sottogruppo dei Leader su 1.320 dirigenti e membri di consigli di amministrazione, 2025	Ricerca KPMG
UiPath ed Eco-Business	Il 36% utilizzava tecnologie di automazione per la raccolta dei dati	87 professionisti di Singapore e Australia, rilevazione da marzo a maggio 2023	Studio originale, pagine 12 e 13
Deloitte CSO Survey	Il 57% ha indicato reporting e analisi avanzati di sostenibilità come caso d’uso dell’IA	106 Chief Sustainability Officer, rilevazione da febbraio a maggio 2026	Analisi Deloitte
Workiva Global Practitioner Survey	Il 61% dei professionisti della sostenibilità ha affermato che l’IA aiutava a gestire grandi volumi di dati	Sottogruppo sostenibilità su 2.300 professionisti di finanza, sostenibilità, audit e rischio, 2025	Workiva, luglio 2025
Workiva Executive Benchmark	Il 79% ha dato priorità all’automazione e alla governance dei dati	1.497 professionisti di diverse funzioni aziendali, pubblicazione di febbraio 2026	Workiva, febbraio 2026
Workiva Midyear Executive Benchmark	Il 26% dei dirigenti ha affermato che gli audit hanno rilevato errori dell’IA arrivati ai consigli di amministrazione o a destinatari esterni	Sottogruppo dei dirigenti su 2.272 professionisti, inclusi 847 dirigenti di vertice, pubblicazione di agosto 2026	Workiva, agosto 2026

3 statistiche sull’adozione di piattaforme tra i leader dell’assurance

Lo studio KPMG del 2025 definisce Leader il quartile con la maturità più elevata in materia di assurance. Le percentuali seguenti descrivono questo sottogruppo, non tutte le aziende intervistate né tutte le imprese del mondo.

1. Il 50% dei Leader utilizzava piattaforme ESG

KPMG ha rilevato l’uso di piattaforme ESG nel 50% del gruppo dei Leader. Lo studio complessivo ha coinvolto dirigenti e membri di consigli di amministrazione con competenze in materia di reporting e assurance.

L’adozione di una piattaforma indica che un sistema è in uso. Non spiega quali input siano automatizzati, quante informazioni arrivino ancora manualmente o se gli output pubblicati vengano prodotti senza reinserire i dati.

Quando valuti il tuo processo, individua i passaggi svolti all’interno e all’esterno della piattaforma. Una mappa dei confini del sistema può rivelare se l’automazione arriva fino alla fonte originale o inizia solo dopo che qualcuno ha già compilato un foglio di calcolo.

2. Il 53% dei Leader utilizzava dashboard ESG

Nello stesso gruppo di Leader di KPMG, il 53% utilizzava dashboard ESG. Una dashboard e un flusso di raccolta dei dati hanno scopi diversi, quindi questi tassi di adozione vanno interpretati separatamente.

Una dashboard può rendere più visibili lacune e variazioni, ma la sua utilità dipende dalle informazioni che la alimentano. Un totale annuo offre indicazioni operative limitate se gli utenti non possono individuare le società, i periodi e i metodi che lo compongono.

Prima di estendere l’uso delle dashboard, stabilisci a quali domande devono rispondere gli utenti. Monitorare gli invii incompleti, esaminare una variazione insolita e confrontare i consumi dei siti possono richiedere viste diverse delle stesse informazioni di base.

3. Il 16% dei Leader utilizzava l’IA generativa

KPMG ha rilevato l’uso dell’IA generativa nel 16% dei Leader. Il dato misura una specifica categoria tecnologica all’interno di un gruppo di maturità selezionato, non tutte le forme di automazione del reporting.

I calcoli basati su regole e i trasferimenti di dati pianificati possono funzionare senza IA generativa. Viceversa, un team può usare l’IA per redigere testi continuando a raccogliere e riconciliare manualmente i propri dati di origine.

Una valutazione dell’automazione dovrebbe quindi indicare l’attività e la tecnologia coinvolte. Separa l’estrazione dai documenti, la classificazione, il calcolo, il supporto alla redazione e l’approvazione, così che ogni affermazione sull’adozione descriva una parte identificabile del flusso di lavoro.

Come Dcycle collega l’automazione a dati ambientali riutilizzabili

Dcycle è una piattaforma di dati ambientali che aiuta le aziende a trasformare i documenti aziendali esistenti in informazioni tracciabili per il reporting, la contabilità del carbonio, l’analisi dei costi e le decisioni operative. L’automazione rafforza questa base condivisa invece di esaurirsi in un documento finito.

Prendiamo un’azienda che riceve bollette delle utenze per diverse controllate. Un reparto può aver bisogno dei consumi, un altro dei costi, e il team di reporting delle emissioni e delle evidenze. Raccogliere questi dati separatamente moltiplica i passaggi e rende più difficile spiegare le differenze.

Dcycle aiuta a collegare le informazioni di origine al loro contesto organizzativo e ai calcoli. Il valore pratico è un processo che i team possono ripetere, analizzare e migliorare da un ciclo di reporting all’altro.

Raccogli le informazioni dalle fonti esistenti

Con laraccolta automatizzata dei dati, i team possono portare documenti, file strutturati e dati collegati in un processo condiviso. Le informazioni possono essere associate alla sede e al periodo a cui si riferiscono.

Leintegrazioni con i sistemi aziendali esistenti supportano flussi di dati ricorrenti. Questo può ridurre esportazioni e trasferimenti ripetuti, quando è disponibile e configurata una connessione adeguata.

L’implementazione richiede comunque responsabili chiari per ogni fonte e un modo per risolvere le eccezioni. L’automazione diventa più utile quando periodi mancanti, documenti duplicati e valori inattesi generano un’attività di revisione identificabile.

Mantieni il contesto tra le società

Lagestione multi-società aiuta a organizzare le informazioni di controllate, stabilimenti e Paesi. I contributi locali possono alimentare una struttura condivisa mantenendo il contesto necessario per analizzare un risultato consolidato.

Nell’esempio delle bollette, questo significa mantenere il sito e il periodo di rendicontazione collegati al dato. Finanza e operations possono esaminare le stesse informazioni sui consumi senza perdere di vista la fonte.

Una gerarchia coerente aiuta anche i team a spiegare le variazioni di copertura. L’aggiunta di uno stabilimento deve restare distinguibile da una variazione dei consumi di un sito già esistente.

Mantieni i calcoli collegati alle evidenze

Lagestione delle evidenze e la tracciabilità collegano la documentazione di supporto alla cronologia delle elaborazioni e ai dettagli dei calcoli. I revisori possono verificare l’origine di un valore e come è cambiato.

Questo collegamento è importante quando un risultato viene contestato dopo la chiusura del ciclo di reporting. Il team ha bisogno di una spiegazione recuperabile, con input e metodo, non di un numero copiato in un documento finale.

Dcycle supporta la preparazione e la revisione. Il management resta responsabile delle proprie informazioni e i fornitori di assurance indipendenti stabiliscono le proprie procedure e conclusioni.

Riutilizza le informazioni per output diversi

Ilreporting multi-framework consente a una base dati condivisa di rispondere a requisiti diversi. I team possono riutilizzare le informazioni di origine mantenendo identificabili i metodi di calcolo e i perimetri pertinenti.

Lo stesso dato di consumo può contribuire alla contabilità delle emissioni, a un’informativa aziendale e a un’analisi interna dei costi. Ogni utilizzo richiede un metodo e una spiegazione adeguati.

Il vantaggio è poter ricondurre le differenze a quei metodi o perimetri. I team possono dedicare più tempo all’interpretazione di un risultato e meno alla ricostruzione delle informazioni che lo sostengono.

3 statistiche su metodi di raccolta e automazione

Lo studio di UiPath ed Eco-Business consentiva di indicare più metodi di raccolta. Le categorie si sovrappongono e non vanno sommate né trattate come fasi di maturità che si escludono a vicenda.

1. Il 55% utilizzava l’inserimento manuale

In questo studio del 2023, il 55% utilizzava l’inserimento manuale per raccogliere i dati.

La gestione manuale può avvenire in fasi diverse. Qualcuno può inserire un valore di origine una sola volta oppure copiare ripetutamente un dato approvato da un file all’altro. Queste attività hanno implicazioni diverse per l’efficienza e la revisione.

Individua dove avvengono i reinserimenti prima di scegliere una soluzione. L’approfondimento sullepratiche di raccolta dei dati CSRD spiega perché definizioni coerenti e responsabilità chiare sulle fonti sono importanti quando si strutturano gli input ricorrenti.

2. Il 46% raccoglieva informazioni tramite moduli o questionari online

Moduli e questionari online erano utilizzati dal 46% degli intervistati. Il dato misura un canale di invio, non un intero flusso di lavoro.

I moduli possono standardizzare il modo in cui arrivano le informazioni, ma una risposta può comunque richiedere verifiche su unità, periodo e perimetro. Un modulo compilato è solo un passo verso un dato utilizzabile.

Per gli input esterni,integrare le informazioni dei fornitori significa collegare la risposta al fornitore e all’attività corrispondenti. Questo collegamento aiuta a evitare che un documento isolato venga scambiato per una copertura completa dell’inventario.

3. Il 36% utilizzava software o tecnologie di automazione per la raccolta

Il 36% utilizzava tecnologie di automazione per la raccolta. L’automazione dell’intero processo non è stata misurata.

La domanda utile per ogni singola azienda è quali attività siano coperte. All’acquisizione automatica può comunque seguire una classificazione manuale, mentre un caricamento strutturato può alimentare un calcolo ripetibile.

Per iflussi di lavoro di coinvolgimento dei fornitori, distingui tra l’invio delle richieste, l’ottenimento delle risposte e la ricezione di informazioni adatte al calcolo. Misurare ogni fase offre una visione più chiara di dove l’automazione è utile.

3 statistiche sulle applicazioni dell’IA dai responsabili della sostenibilità

Il sondaggio Deloitte del 2026 tra i CSO distingue le applicazioni dell’IA in base all’uso previsto. Questi dati descrivono i casi d’uso indicati dagli intervistati, non riduzioni misurate dei tempi di reporting o delle emissioni.

1. Il 70% ha indicato il miglioramento dell’efficienza del team di sostenibilità

Deloitte ha individuato una maggiore efficienza nel lavoro dei membri del team di sostenibilità come il caso d’uso dell’IA legato alla sostenibilità più comune, indicato dal 70% degli intervistati.

L’efficienza può riferirsi a diverse attività, come organizzare i documenti, analizzare le informazioni o preparare testi. Un obiettivo generico di efficienza richiede un’attività definita prima di poterne misurare l’effetto.

Quando applichi l’IA alle informazioni ambientali, registra il carico di lavoro iniziale e l’impegno di revisione che resta necessario. Una preparazione più rapida è utile se le informazioni risultanti continuano a supportare una decisione affidabile.

2. Il 57% ha indicato reporting e analisi avanzati di sostenibilità

Reporting e analisi avanzati di sostenibilità sono stati indicati dal 57% nello stesso sondaggio Deloitte.

L’analisi richiede definizioni stabili. Un confronto tra siti può essere fuorviante se le sedi usano periodi diversi o se un cambiamento organizzativo ha modificato la popolazione misurata.

Nei flussi di lavoro basati su questionari, come l’automazione di CDP ed EcoVadis, separa il recupero di un dato esistente dall’interpretazione della domanda a cui è destinato. La risposta richiede comunque l’ambito corretto e una spiegazione a supporto.

3. Il 15% utilizzava o esplorava l’IA per prodotti o servizi sostenibili

Solo il 15% dei CSO intervistati da Deloitte ha dichiarato di utilizzare o esplorare l’IA per sviluppare o migliorare prodotti o servizi sostenibili. Il dato combina utilizzo attuale ed esplorazione.

Il risultato offre uno spunto utile per valutare che cosa succede quando il lavoro di reporting diventa più efficiente. Un’azienda può decidere se le informazioni e la capacità liberate potrebbero supportare decisioni su prodotti o operations.

Ad esempio, informazioni strutturate a supporto dell’analisi del ciclo di vita dei prodotti possono aiutare i team a esaminare materiali e processi. Qualsiasi modifica proposta richiede comunque evidenze adeguate al prodotto e alla decisione da prendere.

3 risultati su produttività e benefici nella gestione dei dati

I risultati sulla produttività richiedono particolare attenzione. Un intervistato che dichiara un miglioramento è diverso da una misurazione controllata delle ore risparmiate, e una percentuale di intervistati non è un miglioramento percentuale della produzione.

1. Il 48% ha dichiarato un miglioramento moderato dopo l’adozione dell’automazione

Sulla gestione della sostenibilità dopo l’adozione dell’automazione, il 48% ha dichiarato un miglioramento moderato e il 15% un miglioramento significativo. Si trattava di autovalutazioni nello studio di UiPath ed Eco-Business.

Il risultato non significa che la produttività sia aumentata del 48% o del 15%. Né stabilisce quanto tempo risparmierebbe una determinata azienda introducendo un nuovo sistema.

Una valutazione interna dovrebbe seguire il lavoro attraverso i reparti. Mappare leresponsabilità di raccolta dei dati dei diversi reparti può rivelare se un’elaborazione centrale più rapida ha ridotto l’impegno complessivo o ha spostato più preparazione su chi fornisce i dati a livello locale.

2. Il 61% dei professionisti della sostenibilità ha affermato che l’IA aiutava a gestire grandi volumi di dati

Laricerca Workiva del 2025 tra i professionisti ha rilevato questo beneficio nel 61% dei professionisti della sostenibilità. La percentuale si riferisce a quel sottogruppo professionale, non all’intera popolazione interfunzionale del sondaggio.

Gestire grandi volumi è utile se i team mantengono anche il contesto. Elaborare più record non dimostra che le informazioni coprano le società previste né che le eccezioni siano state risolte.

Misura la quantità di informazioni utilizzabili prodotte insieme al volume elaborato. La definizione dovrebbe includere le evidenze e i controlli metodologici richiesti dall’output previsto.

3. Il 96% ha dichiarato risparmi di tempo grazie all’IA in una ricerca aziendale più ampia

Lo studio Workiva del 2025 ha rilevato risparmi di tempo nel 96% degli intervistati di finanza, sostenibilità, audit e rischio. Si tratta di una ricerca aziendale più ampia, non di un risultato esclusivamente ESG.

Il dato individua gli intervistati che dichiarano un beneficio. Non indica quante ore siano state risparmiate né se queste ore si siano tradotte in una riduzione della spesa.

Unaprospettiva finanziaria sulle informazioni ambientali aiuta a distinguere un minore impegno di preparazione da un effettivo risparmio sui costi. Includi implementazione, revisione e manutenzione quando valuti l’effetto sul business.

3 statistiche sugli investimenti in automazione e sul modello operativo

Ilbenchmark Workiva di febbraio 2026 fornisce un contesto aziendale più ampio sulle risorse destinate alla trasformazione. Data la sua popolazione interfunzionale, questi risultati non vanno descritti come tassi di adozione dell’automazione ESG.

1. Il 79% ha dato priorità all’automazione e alla governance dei dati

Workiva ha riferito che il 79% ha dato priorità all’automazione e alla governance dei dati per colmare le lacune nei dati aziendali. Il risultato riguarda una priorità dichiarata, non un’implementazione completata.

Abbinare automazione e governance è un modo pratico per definire le responsabilità. Un nuovo flusso di dati ha bisogno di un responsabile, di uno scopo condiviso e di un processo per gestire malfunzionamenti o correzioni.

La collaborazione traresponsabili finanziari e della sostenibilità può aiutare a individuare input e decisioni condivisi. Il progetto iniziale dovrebbe specificare quale attività ricorrente si prevede di migliorare.

2. Il 73% ha dichiarato un supporto IT dedicato

Nello stesso benchmark, il 73% ha dichiarato di avere il supporto di un team IT dedicato alle iniziative di trasformazione. Si tratta di un supporto più ampio alla trasformazione, non di personale IT assegnato esclusivamente al reporting di sostenibilità.

Il coinvolgimento dell’IT può aiutare a definire accessi, responsabilità sulle integrazioni e continuità quando cambiano i sistemi di origine. Una connessione che funziona durante un progetto pilota ha bisogno di un’assistenza definita per l’uso continuativo.

Documenta chi analizza un trasferimento non riuscito e come l’azienda conferma poi la completezza dei dati. Altrimenti una connessione tecnica può sembrare operativa mentre un periodo di origine mancante passa inosservato.

3. Il 71% disponeva di un budget dedicato

Workiva ha rilevato budget dedicati alla trasformazione nel 71% degli intervistati. Il dato indica l’esistenza di meccanismi di finanziamento, non l’entità dell’investimento né il suo ritorno finale.

Un budget per l’automazione dovrebbe tenere conto della mappatura delle fonti, dell’implementazione, della formazione di chi fornisce i dati e della manutenzione ricorrente. Lasciare queste attività fuori dal business case può rendere difficile valutare il beneficio atteso.

Lestrutture di governance e le responsabilità aiutano a collegare l’investimento a una realizzazione di cui qualcuno risponde. Concorda chi valuta il risultato e quali indicatori stabiliranno se il flusso di lavoro è pronto per essere esteso.

3 statistiche sulla governance dell’IA rilevanti per il reporting automatizzato

Laricerca Workiva di agosto 2026 riguarda finanza, rischio e sostenibilità nelle aziende. I risultati seguenti si riferiscono ai dirigenti intervistati e non vanno generalizzati a tutti i report ESG o a tutti i sistemi di IA.

1. Il 26% ha affermato che gli audit hanno rilevato errori dell’IA arrivati ai consigli di amministrazione o a destinatari esterni

Il benchmark di metà anno ha rilevato che il 26% dei dirigenti ha affermato che gli audit interni avevano individuato errori dell’IA arrivati a membri del consiglio di amministrazione o a destinatari esterni.

Si tratta di un dato dichiarato dai dirigenti, non di un tasso di errore calcolato in modo indipendente sui report pubblicati. Non dimostra che un quarto di tutte le informative generate con l’IA sia errato.

Quando un’azienda progetta il proprio processo, dovrebbe definire quali output richiedono una revisione prima della diffusione.Ruoli e permessi aiutano a distinguere chi prepara le informazioni, chi le verifica e chi ne autorizza la pubblicazione.

2. Il 71% ha affermato che la qualità dei dati incideva sull’uso dell’IA nel reporting

Nello stesso studio, il 71% ha affermato che la scarsa qualità dei dati aveva inciso almeno moderatamente sull’uso dell’IA nel reporting finanziario e di sostenibilità. Si tratta di una misura che combina entrambi i tipi di reporting.

L’impiego dell’IA andrebbe quindi valutato insieme agli input che riceve. Un valore estratto richiede comunque l’unità, il periodo di rendicontazione e il contesto organizzativo corretti prima di poter entrare in un calcolo.

Testa il processo con esempi incompleti e incoerenti, oltre che con dati puliti. L’azienda deve capire quando il sistema può procedere e quando dovrebbe chiedere chiarimenti.

3. Il 45% prevedeva di aver bisogno di software a supporto di tracciabilità e audit

Workiva ha riferito che il 45% dei dirigenti prevedeva di aver bisogno di software che consentano tracciabilità e audit man mano che gli agenti di IA diventano più autonomi. Il dato registra un’esigenza infrastrutturale percepita, non un’implementazione esistente.

La tracciabilità consente a un revisore di esaminare il percorso da un dato di origine fino a un output. Il dato dovrebbe conservare un contesto sufficiente a spiegare come le informazioni sono state trasformate e quale versione è stata approvata.

Organizzare unadata room per la preparazione alla revisione e all’assurance può supportare questa verifica. Le evidenze dovrebbero restare accessibili dopo la pubblicazione dell’output e quando le persone coinvolte cambiano ruolo.

Come misurare l’automazione nel tuo flusso di reporting

I sondaggi esterni possono indicare domande rilevanti, ma è la tua baseline a stabilire se un progetto di automazione porta valore. Seleziona un flusso di dati ricorrente e definisci l’output che deve restare affidabile.

Monitora il tempo di preparazione, i record che richiedono correzioni e la quota di output con evidenze recuperabili. Separa il tempo di lavoro effettivo dai tempi di attesa, così da distinguere un trasferimento più rapido da una revisione più rapida.

Misura anche il lavoro generato da eccezioni e manutenzione. Un processo che riduce l’inserimento dei documenti ma introduce molte correzioni manuali va migliorato ulteriormente prima che il risparmio di tempo iniziale possa essere considerato un beneficio ricorrente.

Queste sono misure gestionali proposte, non risultati dei sondaggi citati. Confronta periodi omogenei e documenta le variazioni di attività, copertura delle società e metodo prima di attribuire un miglioramento all’automazione.

Note su metodologia e citazioni

I 18 risultati sono stati selezionati perché si concentrano su automazione, sistemi digitali, applicazioni dell’IA, benefici dichiarati e controlli a supporto. Le fonti combinano ricerche specifiche sulla sostenibilità con un contesto aziendale chiaramente indicato.

Diversi di questi studi sono stati commissionati da fornitori di tecnologia. I loro risultati sono evidenze utili dell’esperienza dichiarata dagli intervistati, ma non dimostrano in modo indipendente le prestazioni di un prodotto né un tasso di adozione globale rappresentativo.

Mantieni le definizioni dei sottogruppi associate ai dati. I risultati dei Leader di KPMG si applicano al quartile con la maturità più elevata. I risultati di Workiva relativi ai professionisti della sostenibilità e ai dirigenti si applicano ai sottogruppi indicati. La domanda di UiPath sulla raccolta consentiva risposte multiple, mentre le sue categorie di produttività riflettono le valutazioni degli intervistati.

Il grafico di UiPath sul miglioramento dopo l’adozione non indica un numero di risposte separato. Le sue percentuali vanno attribuite a quella domanda, anziché presentate come risultati misurati per ogni azienda del campione complessivo.

Non è stata calcolata alcuna media tra percentuali di studi diversi. Gli esempi operativi e le raccomandazioni sono analisi editoriali, e l’articolo non afferma che l’automazione abbia causato alcun risultato aziendale o ambientale osservato.

Rendere misurabili e ripetibili i benefici dell’automazione

La ricerca mostra diverse tendenze distinte, tra cui l’adozione di piattaforme, l’uso dell’IA, i benefici dichiarati e gli investimenti nell’infrastruttura correlata. Un’organizzazione deve individuare quale di queste si applica al proprio lavoro prima di definire le aspettative.

Parti da una fonte, un output e un processo di revisione definiti. Misura l’impegno richiesto, migliora il flusso di lavoro e conserva evidenze sufficienti a spiegare il risultato nel ciclo successivo.

Dcycle aiuta le aziende a collegare i dati ambientali a calcoli e output riutilizzabili per il reporting, l’analisi dei costi e le decisioni operative. Per esplorare questo flusso di lavoro con le tue fonti,richiedi una demo.

Queste risposte distinguono tra adozione, automazione e prestazioni misurate. Qualsiasi statistica utilizzata al di fuori di questo articolo dovrebbe essere accompagnata dalla fonte originale e dalla popolazione di riferimento.

Domande frequenti (FAQ)