L'intelligenza artificiale trasforma i criteri ESG da un onere economico in una vera e propria macchina per fare soldi.

(Dan Tri Newspaper) - L'economia globale sta ridefinendo gli standard per lo sviluppo sostenibile; l'ESG non è più un "accessorio alla moda" per arricchire il curriculum, ma è diventato un "passaporto" vitale per la sopravvivenza.

Báo Dân trí•21/11/2025

Tuttavia, tra pressioni sui costi e carenza di dati, qual è la via d'uscita per le aziende vietnamite? La risposta sta nel passare dagli strumenti di intelligenza artificiale ai "cervelli dell'IA".

Un giornalista del quotidiano Dan Tri ha intervistato il signor Vu Thanh Thang, Direttore dell'Intelligenza Artificiale (CAIO), fondatore di SCS Cybersecurity Joint Stock Company e membro della giuria del Vietnam ESG Forum, un esperto con quasi 30 anni di esperienza nel settore tecnologico, per "decodificare" il ruolo dell'intelligenza artificiale (IA) in questo complesso scenario di duplice trasformazione.

Non cercate strumenti, costruite il "cervello dell'IA".

Signore, molti ritengono che l'intelligenza artificiale sia un fattore di svolta inevitabile nell'ambito ESG. In Vietnam, come si riflette questa valutazione nel contesto imprenditoriale attuale?

Innanzitutto, va sottolineato che l'intelligenza artificiale (IA) è il fattore chiave che incide direttamente e in modo determinante su tutti e tre i pilastri dell'ESG. Stiamo assistendo a un cambiamento qualitativo, poiché gli attuali strumenti di IA si sono sviluppati a una velocità incredibile, non limitandosi più a fornire supporto, ma sostituendo gradualmente gli esseri umani in molte attività specifiche per il mantenimento dei tre elementi di Ambiente, Società e Governance in modo completamente automatizzato.

Tuttavia, il cambiamento più profondo e diretto che desidero sottolineare risiede nella lettera G (Governance).

Nel vecchio modo di pensare, l'IA veniva spesso considerata uno "strumento". Ora, invece, l'IA ha assunto il ruolo di "cervello" per l'azienda. Questa è una differenza fondamentale. In precedenza, si dava per scontato che il sistema di gestione, il consiglio di amministrazione o il consiglio dei fiduciari fossero il "cervello", ovvero il luogo in cui venivano prese le decisioni operative. Ma gli esseri umani hanno dei limiti in termini di velocità di elaborazione e capacità di analisi dei dati.

Quando tutti i dati di un'azienda vengono immessi in questi sistemi di produzione, in questo "cervello digitale", l'azienda stessa diventa un vero e proprio "organismo vivente". Il cervello basato sull'intelligenza artificiale è in grado di aggiornare continuamente i dati, analizzare milioni di variabili e prendere decisioni tempestive basate su dati reali, sostituendo gradualmente le pratiche di gestione tradizionali che si affidano in gran parte all'intuito o a report tardivi.

L'intelligenza artificiale trasforma i criteri ESG da un onere di costo in una macchina per

Le aziende applicano sempre più la scienza e la tecnologia ai propri processi produttivi (Foto: REE).

Oltre al concetto di "cervello", questa rivoluzione manageriale ha generato anche una forza lavoro completamente nuova: la forza lavoro digitale.

Prendiamo un esempio tipico nel settore del reclutamento per comprendere appieno questo "cambiamento epocale". Per una grande azienda, ogni campagna di reclutamento può ricevere migliaia di curriculum vitae (CV) diversi.

Tradizionalmente, per classificare e confrontare i candidati al fine di determinare quali soddisfano i requisiti aziendali, sarebbero necessari 2-3 specialisti delle risorse umane che lavorassero diligentemente per molti giorni per raccogliere le informazioni.

Ma con le "risorse umane digitali", la situazione è completamente diversa. Basta caricare 1.000 curriculum (domande di lavoro) nel sistema e dare il comando: "Classifica i candidati che meglio corrispondono ai requisiti di assunzione". In un attimo, si ottengono i risultati completi e riepilogativi.

Questo porta a un'equazione economica estremamente vantaggiosa: un dipendente digitale costa a un'azienda solo da 1 a 2 milioni di VND al mese. Al contrario, per assumere un dipendente in carne e ossa (una persona) per svolgere lo stesso lavoro, l'azienda dovrebbe pagare dai 10 ai 20 milioni di VND al mese. Ciò significa che i costi sono stati ridotti di oltre 10 volte, mentre l'efficienza è aumentata esponenzialmente e i tempi di elaborazione si misurano in secondi.

Questi sono chiaramente fattori che porteranno a cambiamenti estremamente profondi nella governance aziendale.

Attualmente, di fronte a questa ondata, il panorama imprenditoriale vietnamita si divide nettamente in due categorie di imprese:

L'intelligenza artificiale trasforma i criteri ESG da un onere di costo in una macchina per

Il signor Vu Thanh Thang, direttore dell'Intelligenza Artificiale (CAIO), fondatore di SCS Cybersecurity Joint Stock Company e membro della giuria del Vietnam ESG Forum (Foto: Manh Quan).

Il primo livello è costituito dalle grandi imprese: per loro, la trasformazione basata sull'IA è l'unica strada percorribile. La "trasformazione basata sull'IA" è imprescindibile; il fallimento in questo processo porta inevitabilmente alla rovina. La loro motivazione è fortissima e queste aziende hanno sviluppato le proprie piattaforme dati, piattaforme di IA e progettato i propri "cervelli" di intelligenza artificiale.

Il secondo gruppo è costituito dalle piccole e medie imprese (PMI): l'impulso alla trasformazione ha iniziato a manifestarsi, ma non è ancora forte a causa delle loro preoccupazioni relative alle risorse. Tuttavia, credo che entro i prossimi 2-3 anni anche questo gruppo di imprese sarà costretto ad adottare l'intelligenza artificiale se vorrà sopravvivere in questa nuova era.

Decodificare il conflitto tra "verde" e "digitale" nella doppia trasformazione.

Molte aziende stanno affrontando una duplice trasformazione (trasformazione digitale e trasformazione verde). Tuttavia, si teme che la trasformazione digitale (attraverso l'uso di IA e Big Data) comporti un maggiore consumo energetico, in contrasto con gli obiettivi di riduzione delle emissioni della trasformazione verde. Come si può analizzare la sinergia tra questi due processi?

A prima vista, sembra contraddittorio. La trasformazione digitale evoca immagini di sistemi server e intelligenza artificiale che elaborano dati giorno e notte, consumando elettricità, il che significa costi in termini di denaro ed energia. Allo stesso tempo, la trasformazione verde richiede la riduzione delle emissioni e il risparmio energetico.

Ma la mia posizione è molto chiara: attualmente, questi due sistemi hanno raggiunto un consenso e si stanno sviluppando in parallelo. Infatti, per passare con successo a un sistema verde, è assolutamente necessario prima passare a un sistema digitale.

Se continuerete con i vostri attuali metodi di produzione, ovvero metodi obsoleti basati sull'esperienza e sul lavoro umano, ciò comporterà enormi conseguenze ambientali e un'efficienza estremamente bassa.

La radice del problema risiede nella digitalizzazione dei processi tramite l'intelligenza artificiale (IA), l'Internet delle cose e i big data. Solo quando disponiamo di un sistema di dati analizzati in modo approfondito possiamo ottimizzare le prestazioni.

Quando l'efficienza è ottimizzata, le aziende consumano la minor quantità di energia possibile per unità di prodotto. Questa è la chiave della trasformazione verde.

Posso farvi un esempio concreto tratto da un progetto di produzione agricola che abbiamo osservato. L'agricoltura è un settore che ha un impatto enorme sull'ambiente, dal consumo di acqua ed energia fino alle materie prime.

Con il vecchio metodo, irrigavamo indiscriminatamente, sprecando acqua ed elettricità provenienti dalle pompe.

Ma quando intraprendono un percorso di trasformazione digitale, le aziende installano sistemi IoT e sistemi di irrigazione automatizzati. Prendiamo ad esempio gli israeliani: lo fanno molto bene. Utilizzano l'irrigazione a goccia e la tecnologia di nebulizzazione, spruzzando la giusta quantità d'acqua al momento giusto, quando le piante ne hanno bisogno. Il risultato è un risparmio di risorse idriche e una riduzione del consumo di energia elettrica per il funzionamento delle pompe.

Oppure, nel caso dell'illuminazione delle piante di frutto del drago per indurre la fruttificazione fuori stagione, invece di utilizzare continuamente luci ad alta potenza, l'intelligenza artificiale combinata con l'IoT controllerà il sistema di illuminazione (che può essere alimentato a energia solare) per illuminare solo nei momenti necessari durante la notte per stimolare la pianta.

Solo l'intelligenza artificiale e l'Internet delle cose possono risolvere il problema di un controllo così dettagliato.

L'intelligenza artificiale trasforma l'ESG da un onere di costo in una macchina per

Linea di produzione della Hanel PT New Generation Technology Joint Stock Company (Foto: Hanel PT).

Questo processo operativo genera un'enorme quantità di dati, noti come Big Data. Spesso paragono i Big Data all'"anima" di un'azienda. Registrano ogni attività operativa, diventando la sua risorsa più preziosa. In seguito, le aziende si faranno concorrenza utilizzando sistemi di intelligenza artificiale creati a partire da questi Big Data.

In sintesi, il trio composto da IA, IoT e Big Data è la chiave per consentire alle aziende di realizzare una doppia trasformazione e ottimizzare le risorse. Questo è un fattore cruciale per la sopravvivenza.

Il paradosso costi-opportunità derivante dalla valorizzazione dei fattori ESG.

Gli studi dimostrano che l'intelligenza artificiale (IA) e i criteri ESG (ambientali, sociali e di governance) hanno un impatto positivo sulla competitività sostenibile. Quindi, a tuo parere, in che modo le imprese vietnamite possono sfruttare l'IA per trasformare i criteri ESG da un onere economico a un vantaggio competitivo?

- Dovremo certamente investire del denaro inizialmente. Ma a lungo termine, l'intelligenza artificiale crea una leva tecnologica estremamente potente.

Le aziende potrebbero spendere solo un dollaro oggi, ma in futuro ne ricaveranno centinaia o migliaia di dollari. Questo è il vero valore che l'intelligenza artificiale apporta.

Da dove deriva il vantaggio competitivo? In primo luogo, dalla capacità operativa del "cervello". Grazie alle attuali capacità dell'intelligenza artificiale, il cervello aziendale opera senza sosta 24 ore su 24, 7 giorni su 7, possedendo immediatamente tutte le informazioni necessarie per prendere decisioni ottimali in materia di allocazione delle risorse.

In secondo luogo, c'è la "forza lavoro digitale". Come ho analizzato in precedenza, questa forza lavoro viene creata dall'azienda stessa e può integrare la capacità lavorativa equivalente a milioni di dipendenti, ma a costi estremamente bassi. Il calcolo è semplice: i costi sono ridotti di 10-20 volte rispetto a una forza lavoro reale, mentre la produttività di elaborazione è molto più elevata.

È evidente che, per le aziende che puntano all'ESG, una volta implementata l'IA, l'ESG non rappresenta più un costo, bensì un vantaggio competitivo in termini di prezzo ed efficienza. Tuttavia, richiede una fase iniziale di investimento e, soprattutto, il massimo impegno da parte del management. Se la dirigenza è determinata a intraprendere questa trasformazione, l'azienda subirà una metamorfosi completa, differenziandosi nettamente dalla concorrenza.

Un passaporto per l'agricoltura, la silvicoltura e la pesca.

Per settori ad alta pressione come l'agricoltura, la silvicoltura, la pesca o il tessile, in che modo l'intelligenza artificiale affronta sfide specifiche come la tracciabilità e la gestione della catena di approvvigionamento per soddisfare le esigenze di mercati esigenti?

- Per l'agricoltura, la silvicoltura, la pesca o il tessile, la questione più importante e cruciale è la tracciabilità.

Quando esportano in Europa o negli Stati Uniti, sono molto preoccupati per le questioni antidumping e antisovrapprezzo. Devono sapere esattamente da dove provengono le materie prime e come vengono lavorate nel paese importatore. Un esempio lampante è il "cartellino giallo" europeo per la pesca IUU (illegale, non dichiarata e non regolamentata) in Vietnam. I pescherecci sprovvisti di dispositivi di localizzazione GPS o che non sono in grado di dimostrare le proprie zone di pesca corrono rischi significativi, fino al divieto di accesso al mercato.

Come possiamo quindi dimostrare di star procedendo nella giusta direzione? La risposta è che dobbiamo assolutamente ricorrere alla tecnologia.

La prima tecnologia che mi è venuta in mente è stata la blockchain. La blockchain aiuta a tracciare l'intero processo di circolazione delle materie prime, dalla semina/raccolta al prodotto finito. Questi dati non possono essere modificati, creando una trasparenza assoluta. Questo è il primo elemento per dimostrare l'origine.

Allo stesso tempo, dobbiamo combinare l'intelligenza artificiale per risolvere il secondo problema: la produttività. Dobbiamo affrontare la realtà che la produttività del lavoro dei vietnamiti è ancora bassa. Rispetto ad altri paesi della regione, siamo circa 8,3-8,4 volte indietro rispetto a Singapore; circa 1,7 volte indietro rispetto alla Thailandia; e circa 3 volte indietro rispetto alla Malesia.

Si tratta di un divario enorme. Per colmarlo, non possiamo affidarci esclusivamente allo sforzo umano; solo la tecnologia dell'intelligenza artificiale può portare al cambiamento.

L'intelligenza artificiale trasforma l'ESG da un onere di costo in una macchina per

Secondo il signor Vu Thanh Thang, il principale ostacolo per le aziende che desiderano implementare con successo la trasformazione ESG è la volontà dei leader (Foto: DT).

Integrare la blockchain (per la tracciabilità) con l'intelligenza artificiale, i big data e le tecnologie IoT (per ottimizzare la produttività e l'automazione) aiuterà le aziende a soddisfare i rigorosi standard globali. Questo potrebbe sembrare costoso, ma le aziende dovrebbero considerarlo un investimento per il futuro. I benefici che ne derivano sono enormi e contribuiscono a una crescita sostenibile.

Una delle maggiori sfide per l'ESG è la raccolta e la rendicontazione dei dati. In che modo l'intelligenza artificiale contribuisce ad automatizzare e migliorare l'accuratezza di questo processo?

- L'intelligenza artificiale è la chiave per automatizzare completamente la raccolta e la rendicontazione dei dati ESG. Immaginate l'enorme quantità di dati che un'azienda deve elaborare quotidianamente da numerose fonti:

Fonti interne: sistemi ERP, CRM, HRM, ecc., registrano tutte le attività operative.

Ascoltare la società: dati provenienti da giornali, social media, siti di notizie giuridiche e portali governativi.

Canali e forum di vendita: feedback dei clienti, tendenze di mercato.

Consulenza esterna: Rapporti di società di consulenza.

Senza strumenti efficaci, le aziende non possono certamente gestire e divulgare in modo trasparente questa enorme quantità di dati.

La procedura di elaborazione tramite IA si svolgerà come segue: innanzitutto, verrà utilizzato un sistema di crawling per raccogliere i dati. Successivamente, i modelli di IA analizzeranno e trasferiranno i dati dal data lake al data warehouse, ripulendoli per creare dati il più possibile puri.

Il vantaggio principale risiede nella precisione in tempo reale. Ad esempio, se un'azienda viene a conoscenza tempestivamente di una piccola modifica alle politiche tariffarie emanate dall'Europa o dagli Stati Uniti, può adeguare immediatamente i propri piani di produzione, evitando perdite significative. In precedenza, l'aggiornamento poteva richiedere settimane o mesi. Ora, tutto viene aggiornato in pochi secondi.

L'azienda che otterrà questo vantaggio informativo e questa velocità di elaborazione vincerà. E l'intelligenza artificiale garantisce trasparenza e autenticità (potenzialmente in combinazione con la blockchain) per questi report ESG.

L'ostacolo più grande non è il denaro.

Tra le sfide quali costi, risorse umane e sicurezza, qual è l'ostacolo più difficile da superare per le imprese vietnamite, in particolare per le PMI?

- Quando ci rivolgiamo ai clienti, la prima cosa che menzionano sempre è il costo. Tuttavia, credo che il costo sia solo la punta dell'iceberg. L'ostacolo più grande e più difficile da superare è la volontà della leadership.

L'essenza di questa trasformazione non è "bruciare denaro", bensì investire per ottenere rendimenti moltiplicati, trasformando le piccole e medie imprese (PMI) in grandi aziende. La domanda è: i leader comprendono davvero questo ruolo cruciale? Hanno la determinazione necessaria per dare priorità all'intelligenza artificiale e ai criteri ESG?

Quando cerco di convincere i clienti, dico sempre: "Procedete pure con la conversione. Non c'è bisogno di fare tutto in una volta; potete farlo per gradi. Ma se non effettuate la conversione, potreste anche sopravvivere a malapena ora, ma sicuramente fallirete in futuro."

Questioni come le risorse umane o la sicurezza si riducono in definitiva a una questione di costi. Attualmente, le aziende tecnologiche vietnamite hanno sviluppato sistemi di intelligenza artificiale "Made in Vietnam" molto validi, intelligenti e altamente sicuri a costi di investimento molto ragionevoli. Pertanto, la chiave sta ancora nella determinazione del leader.

Come possiamo conciliare i vantaggi dell'IA con i costi energetici e garantire che l'IA rimanga imparziale in decisioni critiche come le assunzioni?

In termini di energia, è vero che l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale complessi consuma molta elettricità (megawatt). Tuttavia, una volta sviluppato il "cervello", il suo funzionamento consuma pochissima energia, solo un milionesimo di quella consumata durante l'addestramento.

Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale funzionano sia sui dispositivi che sul cloud, consumando la stessa quantità di energia di un computer o di uno smartphone. Sebbene la creazione di un'IA possa comportare l'emissione di 100 tonnellate di carbonio, tale IA ottimizza i processi riducendo le emissioni di carbonio di 2.000 tonnellate. Chiaramente, i vantaggi superano gli svantaggi.

I pregiudizi dell'IA (ad esempio, pregiudizi razziali o di colore) derivano dai dati di input. Se i dati di addestramento sono distorti, l'IA fornirà risposte errate.

Per ovviare a questo problema, abbiamo implementato misure e procedure tecniche rigorose, quali:

Dati standardizzati: assicurarsi che i dati di input siano imparziali, diversificati e completi.

Test: Utilizzare casi di test per verificare se il modello presenta distorsioni. In tal caso, aggiungere dati per riequilibrarlo o scartare il modello.

La tecnica "Generazione Semantica del Diavolo" utilizza l'IA per "sfidare" l'IA. Richiediamo ai moduli di generare dati a partire dai dati originali per testarne la logica e l'accuratezza. Se i dati originali sono corretti, i risultati generati saranno corretti, evitando il fenomeno dell'"illusione".

In definitiva, è necessario definire delle politiche per un uso corretto dell'IA. L'IA è un'arma a doppio taglio: la sua utilità dipende da come gli esseri umani la controllano e dalle aree di dati a cui le consentiamo di accedere.

Con risorse limitate, da dove dovrebbero iniziare le PMI il loro percorso nell'intelligenza artificiale, signore?

Un errore comune è quello di affrettarsi a trovare strumenti di intelligenza artificiale superficiali. In questo modo si affrontano solo i sintomi. Per applicare l'IA in modo efficace, le aziende devono partire dai dati. I dati devono essere puliti e raccolti nel corso di molti anni.

Il nostro tipico processo di consulenza comprende le seguenti fasi:

Consolidamento dei dati: Raccolta di tutti i dati eterogenei provenienti da sistemi ERP, CRM, HRM, ecc., in un'unica piattaforma denominata Piattaforma dati.

Pulizia: Trasferimento dei dati grezzi dal Data Lake al Data Warehouse.

Analisi approfondita: suddividere i dati in aree quali marketing, finanza, risorse umane, ecc.

Creazione di una forza lavoro digitale: una volta ottenuta una solida base di dati di alta qualità (che rappresenta l'80% del successo), è possibile costruire sistemi di intelligenza artificiale e personale digitale su tale base.

Nella nostra azienda, la soluzione AI Data Platform è stata creata per affrontare il problema dei dati inattivi (dati che rimangono inutilizzati e non vengono aggiornati). Li trasformiamo in dati dinamici, alimentando il "cervello aziendale" per le operazioni.

Di conseguenza, grazie a un'ottimizzazione eccezionale, l'azienda è riuscita ad aumentare il fatturato da 100 miliardi a 1 trilione senza incrementare di conseguenza il personale.

Quali sono le vostre previsioni riguardo all'evoluzione dell'integrazione dell'IA nei criteri ESG nei prossimi 3-5 anni e al ruolo del governo?

- In qualità di persona coinvolta nella creazione di una comunità di 1.000 imprese pioniere, ho una previsione franca: nei prossimi 3-5 anni, qualsiasi azienda che non si trasformerà in un'impresa che adotti intelligenza artificiale, dati e criteri ESG sarà tagliata fuori dal gioco.

Sul fronte governativo, abbiamo compiuto progressi significativi, come l'approvazione della Legge sull'industria delle tecnologie digitali e dei quadri giuridici per l'intelligenza artificiale (il Vietnam è stato uno dei primi Paesi a mostrare interesse per questo tema). Tuttavia, per ottenere una vera svolta, ho due suggerimenti:

Innanzitutto, è necessario rafforzare la formazione del mercato: servono campagne di comunicazione più incisive, come una "campagna di difesa aerea", per sensibilizzare l'intera società sull'urgenza di questa trasformazione.

In secondo luogo, politiche preferenziali anziché sussidi in denaro: il governo non dovrebbe spendere direttamente denaro per le imprese (il che porta facilmente a un sistema di favoritismi e abusi). Dovrebbe invece adottare politiche preferenziali in materia di tasse, capitali e terreni per le imprese innovative che applicano l'intelligenza artificiale e i criteri ESG. Man mano che le imprese crescono, aumentano la produttività e il fatturato, pagando di conseguenza più tasse allo Stato. Si tratta di una situazione vantaggiosa per tutti, sostenibile nel tempo.

Grazie mille per la conversazione!

Workshop "Implementare i criteri ESG attraverso la scienza e la tecnologia: dai dati all'azione"

Come applicare la scienza e la tecnologia all'implementazione dei criteri ESG in diverse tipologie di imprese, comprese le piccole e medie imprese (PMI), è stato uno dei temi trattati durante il workshop "Implementazione ESG attraverso la scienza e la tecnologia - Dai dati all'azione", organizzato dal quotidiano Dan Tri alle 13:30 del 26 novembre ad Hanoi.

Questo workshop è un'attività collaterale nell'ambito dell'ESG Vietnam Forum 2025, sul tema "Scienza e tecnologia come forza trainante per lo sviluppo sostenibile".

I lettori interessati possono registrarsi per partecipare al seminario qui.

Fonte: https://dantri.com.vn/cong-nghe/ai-bien-esg-tu-ganh-nang-chi-phi-thanh-co-may-in-tien-20251121001452831.htm