Da sempre, la natura rappresenta il fondamento della vita sulla Terra, fornendo le risorse vitali e i servizi ecosistemici in grado di sostenere la sopravvivenza di tutte le forme di vita. Tuttavia, per troppo tempo, la ricchezza del capitale naturale è stata data per scontata: il nostro modo di vivere, di produrre, ha messo a dura prova la capacità del pianeta di fornire queste risorse e servizi in modo sostenibile, e ci ritroviamo oggi a fare i conti con importanti problematiche ambientali che mettono a rischio il nostro futuro e quello della Terra.

Per invertire questa tendenza, ognuno di noi è chiamato a fare la propria parte. È fondamentale cambiare i propri comportamenti per ridurre l’impatto sull’ambiente, così come – per le aziende – ripensare interi processi produttivi, per produrre ciò che è necessario nel rispetto della natura. E in questa direzione, lo sfruttamento del potenziale offerto dalla trasformazione digitale ricoprirà un ruolo di fondamentale importanza.

Un potenziale che oggi, tra le altre cose, è rappresentato dall’enorme quantità di dati a nostra disposizione che, se correttamente utilizzati e analizzati, possono rappresentare gli strumenti alla base di questo necessario cambiamento: gli advanced analytics, infatti, possono aiutare nel modificare le nostre abitudini di consumo di cibo, acqua ed energia, così come contribuire ad aumentare l’efficienza delle catene di approvvigionamento o, ancora, a creare infrastrutture energetiche flessibili e resilienti. Insomma, possono essere uno strumento chiave per guidare la transizione verso un futuro più sostenibile, in cui la nostra economia e il nostro benessere siano in armonia con l’ambiente.

I dati a supporto di un’agricoltura sostenibile

Tra i settori il cui percorso evolutivo è oggi fortemente indirizzato dalla trasformazione digitale c’è quello agroalimentare. Un comparto le cui pratiche, se non ottimizzate, risultano significativamente impattanti sull’ambiente: un eccessivo uso di fertilizzanti nocivi, una scorretta gestione dei terreni e un consumo incontrollato delle risorse idriche sono tutti aspetti in grado di danneggiare il patrimonio naturale del Pianeta.

La crescente disponibilità di dati sulle tecniche agricole e i relativi effetti sul terreno può, in questo senso, rappresentare un importante supporto per incrementare l’efficienza dei processi produttivi. Alcune aziende sono particolarmente attive in questo campo, nello sviluppo e nella messa a disposizione di soluzioni in grado di sfruttare il reale potenziale dei dati: tra queste c’è SAS – azienda di analytics e intelligenza artificiale – le cui soluzioni, grazie all’acquisizione di dati reali, possono supportare le decisioni nei processi di coltivazione, elaborazione e distribuzione, migliorando la qualità dei prodotti, la salute del suolo, il consumo di acqua e altro ancora. Grazie agli advanced analytics, inoltre, è possibile fare previsioni sulla produzione stagionale, riducendo gli sprechi e migliorando la qualità delle coltivazioni. Metodi innovativi, dunque, oggi a disposizione delle imprese per efficientare le proprie attività, nell’ottica di un bilanciamento tra qualità e sostenibilità.

Verso la transizione energetica

Proteggere il patrimonio naturale significa anche guardare alle emissioni derivanti dal settore energetico. Secondo i dati pubblicati dall’IEA, nel 2022 le emissioni globali di CO₂ legate all’energia sono cresciute dello 0,9%, raggiungendo un nuovo massimo di oltre 36,8 Gt. L’emissione di ulteriori 550 milioni di tonnellate di emissioni di CO₂, in questo contesto, è stata però evitata da una maggiore diffusione di tecnologie energetiche pulite, come veicoli elettrici e fonti rinnovabili.

Ciò suggerisce la necessità di perseguire con forza la transizione energetica, in un percorso che, però, non può che guardare alla trasformazione digitale come a un fondamentale abilitatore. E, anche in questo caso, ritorna l’enorme potenziale dei dati: la transizione da un modello energetico basato sull’utilizzo di combustibili fossili a uno basato sulla produzione e utilizzo di energie rinnovabili richiede infatti resilienza e flessibilità, rendendo necessaria anche una immediata disponibilità di dati elaborati, per poter prendere decisioni ponderate nel minor tempo possibile. Aziende come SAS sono impegnate in questo campo  anche supportando la transizione energetica di aziende ancora molto legate al consumo di combustibili fossili: con gli analytics, queste imprese possono riuscire a prevedere i costi del processo di decarbonizzazione e implementare nuovi sistemi di produzione energetica dinamici e di maggior valore. Inoltre, grazie agli strumenti di machine learning, è possibile prevedere il migliore posizionamento per un impianto solare in base ai dati meteorologici che anticipano la produzione di energia solare in varie condizioni.

Insomma, per affrontare problematiche ambientali che si fanno sempre più urgenti, e dunque tutelare il capitale naturale a nostra disposizione, è necessario oggi ripensare a infrastrutture e processi sostenibili, allineando con gli analytics le principali attività produttive. Se combinati con una partecipazione collettiva, investimenti mirati e una regolamentazione ad hoc, gli analytics possono quindi rappresentare lo strumento sulla base del quale costruire un futuro migliore.