Tuttavia, l’analisi della rendicontazione di sostenibilità mostra una persistente debolezza nella trattazione del SDG 5. La parità di genere è spesso affrontata in modo vago o dichiarativo, priva di indicatori misurabili o riferimenti a standard condivisi. Le informazioni sono frammentarie, disallineate rispetto ai principali framework internazionali – come gli Standard Global Reporting Initiative (GRI) – e difficilmente comparabili tra settori. Questa opacità ostacola il monitoraggio da parte degli stakeholder e alimenta il rischio di SDG washing: una rendicontazione simbolica, non sostenuta da trasformazioni concrete. Per contrastare questi limiti, la nostra ricerca ha adottato un approccio basato sull’intelligenza artificiale. Abbiamo utilizzato ChatGPT per l’analisi automatizzata dei report di sostenibilità , istruendolo con frasi chiave (prompt) progettate per riconoscere gli indicatori GRI relativi al SDG 5. Il sistema sviluppato è replicabile e consente di analizzare rapidamente grandi volumi di documenti, con un’accuratezza confrontabile a quella di un’analisi umana. L’analisi ha riguardato quattro imprese italiane del settore elettrico che adottano gli standard GRI. L’algoritmo ha risposto con un grado di accuratezza molto elevato, restituendo risultati quasi identici a quelli ottenuti da un’analisi manuale – effettuata cioè da un operatore umano – ma in tempi decisamente più rapidi. Tuttavia, i contenuti relativi alla parità di genere sono risultati spesso generici, senza indicatori né riferimenti a interventi strutturati .
Ciò conferma della potenziale presenza del fenomeno di “SDG washing”: un impegno solo apparente verso gli Obiettivi dell’Agenda 2030. potenziale dell’intelligenza artificiale per semplificare e oggettivare l’analisi dei report di sostenibilità e sottolinea la necessità di rafforzare il monitoraggio critico, soprattutto su temi trasversali come l’uguaglianza di genere. La ricerca dimostra il
Fonti
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