Trasparenza
Per Made with You la trasparenza inizia da noi. Ecco come costruiamo la nostra piattaforma di analisi ESG in coerenza con i nostri valori.
La nostra metodologia di analisi
Come funziona
La nostra piattaforma analizza automaticamente la comunicazione ESG delle organizzazioni dal loro sito web pubblico. Il processo:
Raccolta dei contenuti : esploriamo il sito tramite sitemap ed estraiamo contenuti rilevanti (pagine web, report PDF accessibili pubblicamente).
Analisi IA : il contenuto è analizzato da Mistral (mistral-large-latest) secondo 5 criteri di trasparenza: autenticità della comunicazione, coerenza tra approccio e modello di business, trasparenza operativa, chiarezza metodologica e impegno a lungo termine. Il modello è addestrato per rilevare il greenwashing e valutare la sostanza rispetto al marketing.
Adattamento per dimensione : l'analisi si adatta automaticamente alle dimensioni dell'organizzazione. L'LLM ha accumulato una vasta conoscenza di diversi tipi di organizzazioni che gli consente questa sfumatura. Non penalizziamo le PMI per mancanza di formalismo se il loro approccio è coerente e autentico. I grandi gruppi sono valutati più rigorosamente su dati e metodologie formali.
Discorso25 pt
Coerenza25 pt
Trasparenza operativa20 pt
Rigore dei dati20 pt
Traiettoria10 pt
Punteggio di trasparenza
Come leggere il punteggio?
Il punteggio di trasparenza valuta la chiarezza e la sostanza della comunicazione ESG, espresso in % (da 0 a 100). Cinque livelli:
- 80–100 · Eccellentecomunicazione sostanziale, dati verificabili, impegni coerenti con il modello di business.
- 60–79 · Buonoapproccio chiaro e generalmente coerente, alcune aree di miglioramento (prove mancanti, perimetro poco chiaro).
- 40–59 · Medioimpegni dichiarati ma poco documentati, mix di contenuti sostanziali e di marketing.
- 20–39 · Debolecomunicazione prevalentemente di marketing, poche prove, incoerenze con l'attività.
- 0–19 · Criticoassenza di discorso ESG, greenwashing accertato o informazioni pubbliche insufficienti per valutare.
Cosa valutiamo e cosa non valutiamo
Valutiamo la chiarezza e l'autenticità di ciò che l'organizzazione comunica sul suo sito. Il discorso è sostanziale o marketing? È coerente con il modello di business? Ci sono prove concrete o promesse vaghe?
Non valutiamo la realtà sul campo dell'organizzazione. Non facciamo audit operativi, non andiamo in loco, non verifichiamo le cifre nelle fabbriche. La nostra analisi si concentra sulla trasparenza della comunicazione, non sulla performance ESG reale.
Il ruolo dell'IA
L'IA non è umana. È uno strumento di concentrazione della conoscenza che trattiamo come tale: un analista sintetico capace di elaborare rapidamente volumi di informazioni che nessun umano potrebbe leggere nello stesso tempo, secondo i criteri che gli forniamo.
I limiti del nostro approccio
Protezione anti-bot: alcuni siti bloccano l'accesso automatizzato. In tal caso, l'analisi si basa esclusivamente sulla conoscenza preesistente del modello Mistral (che può essere incompleta o datata). Lo indichiamo chiaramente nelle fonti dell'analisi.
Bias degli LLM: come ogni modello linguistico, Mistral ha limiti. Può mancare di contesto settoriale specifico, interpretare male il discorso tecnico o riflettere bias presenti nei suoi dati di addestramento.
Solo contenuto pubblico: se un'organizzazione fa un buon lavoro ma non lo comunica sul suo sito, la nostra analisi non lo capterà. Trasparenza ≠ performance.
La nostra intenzione
Il nostro obiettivo non è classificare le organizzazioni dalla migliore alla peggiore. È aiutare a individuare rapidamente i segnali: chi comunica in modo sostanziale? Chi fa marketing vuoto? Dove sono le incoerenze?
Un punteggio basso non significa necessariamente che l'organizzazione fa male. Può anche significare che comunica male o per niente. Un buon punteggio non garantisce la perfezione, ma indica una comunicazione chiara e coerente.
Vogliamo incoraggiare la trasparenza, non punire chi fa sforzi senza i mezzi per produrre report esaustivi.
Il nostro approccio tecnologico
Scelta dell'IA
Usiamo Mistral come motore di analisi. Questa scelta non è banale: Mistral è stato auditato da Carbone4, riferimento nella valutazione ambientale. Questa validazione esterna ci dà fiducia nell'impatto di carbonio del nostro strumento.
Inviamo all'IA solo gli estratti più rilevanti. Nessuna trasmissione massiva di informazioni inutili. Una volta generata l'analisi, è disponibile per tutti senza mobilitare nuove risorse: calcolare una volta, condividere ampiamente.
Hosting
Tutta la nostra infrastruttura (dati, database, email, applicazione) è ospitata su Scaleway in Europa. Abbiamo scelto questo partner per il loro impegno concreto nella misurazione e nel reporting del consumo di CO2 e acqua dei loro data center.
Non tutto è perfettamente valutato ancora, ma progrediscono in modo trasparente. È esattamente l'approccio che vogliamo sostenere.
Protezione dei dati
Nessuna raccolta, nessuna rivendita. Non raccogliamo dati personali e non vendiamo informazioni.
Il nostro modello è semplice: offrire un servizio utile ed essere remunerati per il valore creato, non tramite pubblicità.
Questo approccio evita conflitti di interesse. La tua privacy resta privata.
Prossimi passi
Continuiamo a migliorare il nostro approccio. Ogni scelta tecnica è guidata dal suo impatto reale.
Non possiamo chiedere più trasparenza agli altri senza essere trasparenti noi stessi.