Exploring the Potential of Human and Artificial Intelligence in ESG Ratings: Opportunities, Limitations and Ethical Considerations

Purpose: The growing attention towards sustainability in the corporate world has emphasized the significance of the ESG rating industry, which is now facing mounting pressure to address its challenges. In response, ESG rating providers have been incorporating Artificial Intelligence (AI) technologies into their evaluation processes. However, as this is a relatively new area of development, research on the topic is limited, with most studies examining either ESG ratings or AI. Therefore, this thesis aims to fill this research gap by examining the potential applications of AI in ESG ratings, providing valuable insights into how AI can be used to address the challenges, as well as the ethical considerations that arise when integrating AI into traditionally human-led processes. Design methodology: The study entails a two-step approach: a comprehensive systematic literature review (SLR) and a semi-structured interview phase conducted with executives operating in the ESG rating industry. A theoretical framework was established by analyzing and coding data collected from 17 interviews involving 25 participants, using Nvivo software, and following the rigorous Gioia approach. Findings: The results indicate how AI impacts the main needs of ESG ratings, specifically by improving their consistency and completeness while requiring more transparency efforts. Moreover, the resulting framework describes how technological, contingent, and regulatory factors affect the opportunity for more extended AI applications. Among those factors, the study shows the significant role of ethical concerns and data quality issues.

Finalità: La crescente attenzione verso la sostenibilità nel mondo corporate ha enfatizzato l’importanza del settore dei rating ESG, che si trova ora ad affrontare una crescente pressione nell’affrontare le sue principali sfide. Per far fronte a questa situazione, i provider di rating ESG hanno iniziato a incorporare algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) nei loro processi di valutazione. Tuttavia, trattandosi di un’area di sviluppo relativamente recente, la ricerca sull’argomento è limitata e la maggior parte degli studi esamina rispettivamente i rating ESG o l’IA in maniera distinta. Pertanto, questa tesi mira a colmare questa lacuna di ricerca esaminando le potenziali applicazioni dell’IA nei rating ESG, fornendo preziose indicazioni su come l'IA possa essere utilizzata per affrontare le sfide e le considerazioni etiche che sorgono quando quest'ultima viene integrata in processi tradizionalmente guidati dall’uomo. Metodologia: Lo studio prevede un approccio in due fasi: una revisione sistematica e completa della letteratura (SLR) e una fase di intervista semi-strutturata condotta con dirigenti che operano nel settore dei rating ESG. È stato definito un framework teorico analizzando e codificando i dati raccolti tramite 17 interviste con 25 partecipanti, utilizzando il software Nvivo e seguendo il rigoroso approccio Gioia. Risultati: I risultati indicano come l’intelligenza artificiale influisca sulle principali esigenze dei rating ESG, in particolare migliorandone la consistenza e la completezza ma richiedendo allo stesso tempo un maggiore impegno in termini di trasparenza. Inoltre, il framework descrive come i fattori tecnologici, contingenti e normativi influenzino l’opportunità di applicazioni più estese dell’IA. Tra questi fattori, lo studio mostra il ruolo significativo delle preoccupazioni etiche e della qualità dei dati.