Download di Tesi per l'esame di Economia aziendale

Tesi triennale in Economia e Commercio (Università Cà Foscari). L'elaborato analizza il trattamento contabile dell'avviamento secondo OIC e IAS/IFRS, con un'analisi empirica su società quotate e non.

La tesi analizza l’Intelligenza Artificiale (IA) come strumento per la trasformazione dei sistemi produttivi, considerando principalmente due aspetti, ossia l’efficienza economico – organizzativa e la sostenibilità ambientale. Il lavoro è strutturato in quattro parti: • si ricostruisce l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale dalle origini teoriche (neurone artificiale, Test di Turing) alla stagione contemporanea segnata da Machine Learning e Deep Learning. Definisce e distingue ANI, AGI e ASI, sottolineando che oggi la diffusione reale riguarda soprattutto l’Intelligenza Artificiale ristretta (compiti specifici, apprendimento da dati). Viene tematizzata la dimensione “onlife” delle nostre vite e la necessità di un perimetro etico – giuridico per garantire affidabilità e tutela dei diritti fondamentali. Sul piano applicativo, l’Intelligenza Artificiale abilita previsioni, auto – ottimizzazione, personalizzazione e velocità, con impatti in sanità, finanza, marketing, logistica, visione artificiale, assistenti virtuali e guida autonoma. In parallelo, il testo elenca criticità e rischi: costi di implementazione, impatti occupazionali (riqualificazione di quote significative della forza lavoro), profilazione, bias, sicurezza e trasparenza dei modelli, nonché sei macro categorie di rischio (privacy, cybersecurity, fairness, safety/performance, third‑party risks). Si sostiene la necessità di team multidisciplinari e di pratiche di AI risk management lungo tutto il ciclo dati – modello – deploy. Vengono trattati anche gli impatti macroeconomici attesi: l’Intelligenza Artificiale è un volano di crescita potenzialmente capace di aggiungere rilevanti quote al PIL globale entro il 2030. I paesi avanzati e quelli con ecosistemi tecnologici maturi dovrebbero beneficiare maggiormente, infatti le imprese che adottano l’Intelligenza Artificiale possono incrementare sensibilmente i flussi di cassa, mentre i ritardatari rischiano contrazioni. Sul lavoro, si prevede crescita delle professioni ad alta intensità digitale e riduzione delle mansioni ripetitive; • si affronta la digitalizzazione d’impresa come percorso di medio – lungo periodo che richiede non solo tecnologie, ma anche cambiamento culturale, organizzativo e competenze specifiche. In Italia, gli investimenti risultano ancora più orientati a infrastrutture (gestionali, connettività, cloud) che a tecnologie applicative avanzate e ciò segnala un gap da colmare in termini di Digital Maturity. È centrale la transizione verso la Smart Manufacturing, in cui il dato diventa fondamentale nei processi. Il lavoro descrive il ciclo di vita del dato (fonti, integrazione/ETL, storage/warehouse, processing/cleaning, analytics & feedback) e mostra come l’elaborazione Data Driven migliori efficienza, qualità e time‑to‑market anche oltre il reparto produttivo (marketing, demand planning, supply chain). Una sezione corposa è dedicata al Data Management che pone l’accento sulla continuità operativa, sulla qualità e sicurezza degli asset informativi e sull’interoperabilità tra sistemi con ruoli e responsabilità definiti. Si passa poi “dalla teoria alla pratica”, illustrando come l’Intelligenza Artificiale, integrata con i sistemi MES/PLM/CRM, abiliti manutenzione predittiva, controllo qualità in linea, scheduling dinamico, automazione intralogistica e, più in generale, la riconfigurabilità dei processi in ottica di Industria 4.0. Si menziona anche lo Smart Working come nuovo assetto organizzativo reso possibile dal digitale, con impatti su produttività, coordinamento e benessere. • si definisce cosa sia un’impresa A.I. – Driven: un’organizzazione che incorpora l’Intelligenza Artificiale nel core della strategia e della gestione, facendo leva su dati, algoritmi e piattaforme per creare, distribuire e catturare valore. Vengono presentate le competenze e le nuove figure professionali richieste, gli elementi architetturali e le quattro fasi della trasformazione del modello operativo digitale. La transizione da un modello tradizionale a uno “A.I.‑centrico” comporta: o revisione della strategia competitiva; o ridefinizione di governance e processi decisionali; o integrazione della supply chain “inside‑out” e “outside‑in”, con automazione degli ordini e gestione predittiva dei colli di bottiglia. Ostacolo critico è il reperimento di talenti. Sul fronte manageriale, l’Intelligenza Artificiale rafforza pianificazione e budgeting, controllo di gestione data‑centric e gestione del rischio. • si intreccia l’Intelligenza Artificiale con la sostenibilità ambientale e la più ampia sostenibilità digitale. Si analizzano i benefici, come la riduzione di consumi e di emissioni tramite l’efficienza energetica e l’ottimizzazione dei carichi IT; la reputazione e la fiducia ESG; i risparmi operativi; la conformità normativa; la cyber‑resilienza; le migliori decisioni Data – Driven e il contenimento sprechi, accanto ai rischi e alle esternalità, come ad esempio gli impatti dei data center. In ambito infrastrutturale, sono discussi casi e metriche come il PUE (Power Usage Effectiveness) e soluzioni per il raffreddamento efficiente (acqua di mare, climi freddi, evaporativo), anche in contesti italiani. L’idea chiave è che la sostenibilità digitale richieda interventi combinati tecnologici, organizzativi e culturali. Il testo collega il discorso alle policy europee, in particolare alla Digital Compass 2030 e agli strumenti di misurazione come il Digital Sustainability Index (DiSI), che mappa consapevolezza, competenze, comportamenti e differenze territoriali, individuando profili di popolazione e priorità di intervento. Tra le tecnologie abilitanti per la sostenibilità digitale, la tesi evidenzia: o IoT per monitoraggio energetico, gestione illuminazione/clima, qualità dell’aria, traffico, logistica e sicurezza; o Digital twin per simulazione, ottimizzazione di risorse, riduzione di CO₂, sicurezza sul lavoro e trasformazione dei processi di progettazione, produzione e manutenzione. Si richiama anche l’interesse crescente delle imprese verso obiettivi di sostenibilità nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale, a fronte di ostacoli in competenze, costi e complessità dei dati. Le conclusioni ribadiscono che l’Intelligenza Artificiale non è solo tecnologia, ma leva di politica industriale e di trasformazione organizzativa capace di ridisegnare catene del valore, modelli decisionali e relazioni con gli stakeholder. Il valore generato è sostenibile quando l’adozione è responsabile: dati governati, rischi presidiati, processi trasparenti, persone formate e coinvolte. In produzione, l’Intelligenza Artificiale abilita manutenzione predittiva, ottimizzazione e qualità. In prospettiva, essa va considerata come General Purpose Technology: potenzialmente pervasiva, ma da integrare entro confini etici, giuridici e ambientali chiari, con investimenti in capitale umano e infrastrutture verdi.

Lo spreco alimentare rappresenta una delle principali sfide globali, con impatti ambientali, economici e sociali significativi. Questa tesi analizza il problema delle eccedenze alimentari a livello mondiale e nazionale, individuandone cause, criticità e possibili soluzioni. Nella prima parte viene definito il concetto di spreco alimentare e presentate le principali strategie di contrasto, dalla riduzione degli scarti lungo la filiera agroalimentare alla redistribuzione delle eccedenze, fino al ruolo dell’educazione dei consumatori e del principio di solidarietà nei processi redistributivi. La seconda parte approfondisce l’evoluzione dello spreco alimentare durante e dopo la pandemia da Covid-19, evidenziando come i cambiamenti nei modelli di consumo e distribuzione abbiano inciso sulla quantità di scarti generati. Attraverso l’analisi dei dati provenienti da diversi casi di studio, si esaminano le innovazioni emerse in risposta alla crisi sanitaria e le nuove sfide che essa ha prodotto. La terza parte presenta una selezione di imprese, organizzazioni e realtà caritative impegnate nella riduzione dello spreco, con particolare attenzione alle iniziative digitali e all’uso delle tecnologie per ottimizzare i processi di recupero e distribuzione. L’analisi si conclude con il caso del Last Minute Market, esempio virtuoso di recupero e redistribuzione delle eccedenze. L’obiettivo della tesi è offrire una visione completa delle dimensioni del fenomeno, delle politiche adottate e delle prospettive future per mitigare lo spreco alimentare.

Descrizione del lavoro - Il presente elaborato analizza in modo approfondito l’impatto che la pandemia di Covid-19 ha avuto sul sistema di trasporto urbano, con particolare attenzione al contesto italiano. L’obiettivo è comprendere come l’emergenza sanitaria abbia modificato le abitudini di mobilità, influenzato la gestione dei servizi pubblici e spinto verso nuove soluzioni di sostenibilità e innovazione. Nella prima parte del lavoro viene fornita una panoramica generale degli effetti del Covid-19 sul trasporto urbano a livello globale, evidenziando i cambiamenti nei comportamenti di viaggio e le misure adottate dalle autorità durante le diverse fasi dell’emergenza. La seconda parte è dedicata all’Italia e analizza i fattori specifici che hanno caratterizzato la risposta nazionale alla crisi, con un confronto tra le aree del Sud e il resto del Paese. Viene inoltre esaminato il ruolo delle istituzioni locali nell’attuazione delle politiche di contenimento e nel mantenimento della mobilità essenziale. Infine, la terza parte affronta le conseguenze di lungo periodo e le strategie di adattamento e innovazione. Si discute dell’evoluzione del trasporto urbano verso modelli più sostenibili, dell’importanza della rigenerazione urbana e del contributo delle nuove tecnologie — come la micromobilità elettrica — nella riduzione delle emissioni e nella costruzione di città più resilienti. L’elaborato si conclude con una riflessione sulle opportunità di trasformazione emerse dalla crisi sanitaria, ponendo le basi per un futuro sistema di mobilità urbana più efficiente, equo e rispettoso dell’ambiente.

Gli ultimi decenni sono stati caratterizzati da notevoli trasformazioni che hanno investito vari settori, in particolare quello politico, economico e soprattutto quello pubblico. Focalizzandosi sulla realtà locale, il concetto principale di cambiamento si riflette nel ruolo del cittadino come principale interlocutore dell’amministrazione pubblica. Questo individuo non è più un semplice spettatore delle decisioni prese dall’Amministrazione Pubblica e delle loro conseguenze, ma è ora coinvolto attivamente nella gestione dell’ente. Ciò comporta il dovere da parte del soggetto pubblico di rendere, quanto più possibile, obiettivi e risultati chiari e trasparenti, attraverso una corretta accountability. Il termine accountability va oltre la semplice responsabilità, richiamando l’obbligo di rendere conto delle proprie azioni, decisioni e risultati. Tutto ciò porta alla necessità di vigilare costantemente sulle prestazioni e sui servizi offerti alle comunità locali al fine di realizzare una comunicazione permanente tra cittadini e amministrazione e viceversa. È in questa situazione che gli enti locali si interessano al tema della rendicontazione sociale, utilizzando strumenti contabili diversi, affiancati ai documenti tradizionali, per rendicontare i risultati dell’ente in maniera chiara e trasparente al pubblico destinatario. In un contesto in cui la fiducia verso le istituzioni è spesso messa in discussione, l’accountability e la rendicontazione rappresentano strumenti fondamentali per promuovere una governance etica e rafforzare il rapporto con gli stakeholder. L’obiettivo del presente lavoro è analizzare l’evoluzione del concetto di accountability nel tempo, come quest’ultima sia legata alla rendicontazione, e l’uso del Bilancio Sociale come strumento di rendicontazione negli enti locali, analizzando un caso pratico. Il lavoro di ricerca si divide in tre parti: le prime due approfondiscono aspetti teorici, la terza invece analizza un caso aziendale. La prima parte esamina il concetto di accountability sia dal lato teorico che da quello pratico, affiancandolo al concetto di public accountability e l’inquadramento teorico del fenomeno di rendicontazione sociale negli enti pubblici. Il lavoro propone successivamente una breve descrizione dei soggetti, oggetti e strumenti dell’accountability, con un breve cenno sulla performance- based accountability. La seconda parte dell’elaborato riguarda la spiegazione del processo di rendicontazione sociale, i vari strumenti di rendicontazione che possono essere attuati, tra cui il Bilancio di mandato, il Bilancio partecipativo, il Bilancio ambientale e Agenda 21 Locale. Nella seconda parte si porgerà particolare attenzione sul processo di diffusione del Bilancio Sociale negli enti locali come strumento utile a rendere conto ai cittadini, gli standard esistenti di rendicontazione, tra i quali si approfondiranno Le Linee Guida GBS per il settore pubblico come direttiva da seguire per una rendicontazione trasparente. Nell’ultima parte si esaminerà il processo di realizzazione del Bilancio Sociale per poi terminare con un’analisi sulle modalità per le quali è stato realizzato; tra queste ultime si ribadisce il suo uso come strumento di garanzia della società pubblica. La terza parte riporta l’analisi di un’esperienza “sul campo” in tema di Bilancio Sociale, prendendo in esame un ente locale: il Comune di Palermo. Viene esposto come esso ha saputo mettersi in gioco, intraprendendo una strada innovativa di autovalutazione del proprio operato. Inerente al caso esaminato, viene illustrato il processo che ha portato alla necessità di rendicontare e di redigere il Bilancio Sociale, si approfondiscono le caratteristiche del comune in questione e i tratti distintivi del documento.