Agentic AI e sostenibilità 2026: da report a risultati

L’AI che serve davvero alla sostenibilità entro il 2026

Nel 2030 oltre il 65% delle imprese globali userà software ESG basato su Agentic AI per l’approvvigionamento sostenibile. Non è un esercizio di futurologia: è una delle previsioni IDC più concrete per la trasformazione del sustainability management.

Questo dato racconta una cosa semplice: la sostenibilità non è più solo reportistica, ma ingegneria operativa di processi, dati e decisioni. E senza Intelligenza artificiale – in particolare senza sistemi di tipo agentic – aziende e filiere non riusciranno a stare al passo con normative, mercati e aspettative degli stakeholder.

In questo articolo vediamo come l’Agentic AI sta cambiando il modo di fare sustainability management da qui al 2026, quali settori saranno più impattati, come si trasformerà il ruolo del Chief Sustainability Officer e quali use case concreti possono generare valore già nel breve periodo.

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Cos’è davvero l’Agentic AI nei software ESG

L’Agentic AI è l’Intelligenza artificiale che non si limita a rispondere, ma è in grado di agire in autonomia entro confini definiti, coordinandosi con altri agenti e con i sistemi aziendali.

Due livelli da conoscere

IDC distingue due livelli di maturità:

1. AI agent “di base”
   Software che gestisce in autonomia compiti specifici e ripetitivi, ad esempio:

   • raccogliere dati ESG da fornitori;
   • controllare la coerenza delle informazioni;
   • preparare bozze di reportistica;
   • inviare alert quando una soglia di rischio viene superata.

2. Sistemi Agentic AI “multi-agente”
   Ecosistemi di agenti che:

   • collaborano tra loro (procurement, finance, operations, sustainability);
   • apprendono dai risultati e migliorano nel tempo;
   • prendono decisioni (es. ribilanciare fornitori, simulare scenari di emissioni Scope 3);
   • scatenano azioni sui sistemi gestionali (ERP, piattaforme di procurement, tool di supply chain).

La differenza pratica è enorme: il primo livello automatizza task, il secondo orchestra processi. Dal punto di vista del sustainability management, è il passaggio chiave per fare il salto dai fogli Excel alla gestione integrata delle performance ESG.

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Perché l’AI sta diventando il motore delle strategie ESG

L’AI entra al centro delle strategie ESG per una combinazione di pressione normativa, complessità operativa e ricerca di valore di business.

Le tre spinte principali

1. Normative più stringenti e granulari
   Tra CSRD, tassonomia europea, rendicontazione Scope 3 e regolamenti nazionali, la quantità di informazioni richieste è esplosa. Senza strumenti AI:

   • la raccolta dati lungo la supply chain diventa ingestibile;
   • la compliance rischia di essere sempre reattiva e mai predittiva.

2. Maturità delle imprese nel percorso ESG
   Molte aziende – italiane incluse – hanno superato la fase “greenwashing vs reporting” e cercano valore tangibile:

   • riduzione costi energetici;
   • ottimizzazione acquisti sostenibili;
   • migliore resilienza della supply chain;
   • posizionamento competitivo su mercati e bandi pubblici.

3. Impatto ambientale e sociale dell’AI stessa
   Le imprese devono:

   • ridurre l’impronta ambientale delle infrastrutture AI (data center, energia, acqua);
   • gestire impatti sociali ed etici (bias, trasparenza, responsabilità algoritmica).

Questo intreccio porta a una sintesi chiara: l’AI è al tempo stesso oggetto, strumento e vincolo della sostenibilità.

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Dove l’Agentic AI farà più la differenza: settori e casi d’uso

Non è tanto una questione di settore, quanto di complessità delle catene del valore e di intensità di risorse. Detto questo, IDC evidenzia alcuni ambiti dove l’impatto sarà più visibile.

Settori ad alta intensità di risorse

• Energia: gestione carichi, integrazione rinnovabili, ottimizzazione consumi di impianti e data center.
• Trasporti: pianificazione delle rotte, scelta modalità di trasporto meno emissive, gestione flotte.

Qui l’Agentic AI può, per esempio:

• ricalcolare in tempo reale la combinazione ottimale tra fonti energetiche;
• proporre piani di spostamento merci con minor impronta carbonica a parità di SLA.

Settori con supply chain complesse

• Manifatturiero: migliaia di fornitori, cicli lunghi, filiere globali.
• Retail: assortimenti vasti, logistica articolata, forte impatto Scope 3.

In questi contesti, i software ESG basati su Agentic AI diventano il “cervello operativo” per:

• classificare fornitori per rischio ESG;
• simulare scenari (es. cambio di fornitore e impatto su emissioni e costi);
• suggerire piani di remediation o iniziative congiunte.

Per chi opera nel settore vitivinicolo italiano, questo approccio è particolarmente interessante: vigneti, fornitori di bottiglie, logistica, energia delle cantine, export. Tutto concorre a emissioni Scope 3 che, senza AI, restano quasi impossibili da misurare con precisione.

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Come cambia il lavoro del Chief Sustainability Officer

Il Chief Sustainability Officer (CSO) smette di essere il “responsabile del report di sostenibilità” e diventa regista di una trasformazione aziendale supportata dall’AI.

Dal controllo alla regia

Tra le previsioni IDC spicca questa: entro il 2026, il 60% dei CSO delle grandi organizzazioni guiderà l’adozione dell’AI negli acquisti per analizzare in profondità le catene di fornitura, con criteri ambientali, sociali e di governance.

Questo significa che il CSO:

• coordina l’introduzione di soluzioni AI per procurement, supply chain, finance, operations;
• definisce quali dati ESG contano davvero per il business;
• collega metriche non finanziarie (emissioni, consumo acqua, diritti umani) con metriche finanziarie (margini, rischio, costo del capitale).

Dal lavoro a silos alla gestione integrata

L’Agentic AI aiuta a superare i classici ostacoli:

• dati sparsi tra funzioni, file e sistemi diversi;
• visioni parziali: procurement guarda ai prezzi, finance ai costi, operations all’efficienza…

Un sistema multi-agente può, per esempio:

• incrociare dati di fornitori, emissioni, performance qualità e costi;
• proporre un mix di fornitori che ottimizzi contemporaneamente margine e impatto ambientale;
• inviare alert automatici quando un fornitore scende sotto determinate soglie ESG.

Il CSO diventa così abilitatore di decisioni data-driven, non solo curatore di policy.

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I 4 use case chiave dell’Agentic AI nella supply chain

IDC individua quattro casi d’uso prioritari per il 2026 nella gestione autonoma della supply chain. Sono quelli su cui, pragmaticamente, conviene lavorare da subito.

1. Supplier Data Collection

L’obiettivo è avere dati ESG completi, aggiornati e verificabili sui fornitori, senza sommergere tutti di questionari manuali.

Gli agenti AI possono:

• raccogliere automaticamente dati da portali, documenti, certificazioni, database pubblici;
• validare coerenza e completezza delle informazioni;
• segnalare subito buchi di dati o incongruenze.

Per un’azienda vitivinicola, ad esempio, questo significa avere in modo strutturato:

• dati sulle pratiche agricole dei conferitori d’uva;
• certificazioni ambientali dei fornitori di bottiglie e packaging;
• indicatori sociali dei partner logistici.

2. Supplier Compliance Monitoring

Qui il focus è il monitoraggio continuo della conformità ESG lungo la filiera.

L’Agentic AI può:

• confrontare i dati dei fornitori con policy e standard interni;
• generare alert in caso di violazioni o rischi potenziali (es. deforestazione, incidenti, scandali);
• proporre piani di miglioramento o, se serve, suggerire un cambio di fornitore.

Risultato: la compliance non è più una fotografia annuale, ma un film in tempo reale.

3. Sustainable Procurement Optimization

Qui si entra nel cuore del valore di business: spendere meglio e in modo più sostenibile.

Gli AI agent, integrati con i sistemi di procurement, possono:

• confrontare fornitori alternativi non solo su prezzo e qualità, ma anche su emissioni, uso risorse, rischi sociali;
• simulare scenari: “se sposto il 30% degli acquisti su questo fornitore, come cambiano costi, emissioni e rischio ESG?”;
• suggerire combinazioni di fornitori che ottimizzano contemporaneamente costi, qualità, rischio e impatto ambientale.

Nel vino, questo si traduce in scelte come:

• packaging più leggero a parità di immagine di marca;
• fornitori logistici con flotte a minori emissioni per export;
• energie rinnovabili per la produzione in cantina.

4. Supplier Engagement and Collaboration

Non basta “valutare” i fornitori; serve coinvolgerli in un percorso di miglioramento.

Gli agenti AI possono:

• segmentare i fornitori in base a maturità ESG e rischi;
• inviare contenuti e linee guida personalizzate;
• proporre progetti congiunti di decarbonizzazione o economia circolare;
• monitorare l’avanzamento degli impegni presi.

L’effetto più interessante non è tecnologico ma relazionale: la filiera passa da controllata a co-protagonista degli obiettivi di sostenibilità.

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Cosa fare nel 2025 per arrivare pronti al 2026

Le previsioni IDC non sono un oroscopo tecnologico: descrivono una traiettoria già avviata. Per chi gestisce o coordina la sostenibilità aziendale, il 2025 è l’anno della messa a terra.

Ecco una traccia operativa:

1. Mappare i dati ESG esistenti
   Dove sono oggi? Quanto sono affidabili? Chi li aggiorna? Quali tasselli mancano per una vista completa di Scope 1, 2 e soprattutto 3?

2. Identificare 2–3 use case prioritari
   Non serve partire da tutto. Nella maggior parte delle aziende i più efficaci sono:

   • raccolta dati fornitori;
   • ottimizzazione acquisti sostenibili;
   • monitoraggio continuo della compliance.

3. Coinvolgere da subito procurement, finance e operations
   Se l’AI per la sostenibilità resta “progetto del CSO”, fallirà. Va progettata come infrastruttura di business, non solo di compliance.

4. Selezionare soluzioni davvero Agentic
   Cercare non solo “AI inside”, ma capacità di:

   • agire su sistemi aziendali;
   • cooperare tra agenti diversi;
   • apprendere dai dati e dai feedback.

5. Definire governance ed etica dell’AI
   Modelli chiari su: responsabilità delle decisioni automatizzate, trasparenza verso gli stakeholder, controlli sui bias.

Chi inizia ora con progetti mirati può arrivare al 2026 con una macchina di sustainability management molto più matura, in grado di trasformare obblighi normativi in vantaggi competitivi.

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Perché l’Agentic AI è una leva strategica, non solo tecnica

La realtà è più semplice di quanto sembri: la sostenibilità che non entra nei processi decisionali quotidiani resta comunicazione. L’Agentic AI è lo strumento che permette di fare questo salto, perché porta i dati ESG dentro le scelte operative di acquisto, produzione, logistica e investimento.

Tra il 2025 e il 2026 vedremo crescere il divario tra chi usa l’AI solo per scrivere report più belli e chi la usa per ridurre emissioni, costi e rischi in modo misurabile.

Per le imprese italiane – dal manifatturiero al vitivinicolo – la domanda vera è: vogliamo subire questa transizione o guidarla?