Domande frequenti
La CSRD vi si applica se siete una grande società soggetta al diritto dell'UE, quotata sui mercati regolamentati dell'UE o con sede in uno Stato membro dell'UE.
Inoltre, è necessario soddisfare almeno due dei seguenti criteri:
- 40 milioni di euro di fatturato netto
- 20 milioni di euro di beni e attività (asset) totali
- 250 o più dipendenti
La CSRD è la normativa ESG più esigente al mondo. Se da un lato rappresenta una grande opportunità per generare valore e diventare più sostenibili, dall'altro comporta nuove sfide:
- Dati: in media, le aziende dovranno analizzare più di 1000 punti dati. Questi punti dati devono essere identificati e poi i dati stessi devono essere recuperati da diversi sistemi informativi.
- Rendicontazione: le aziende devono assicurarsi di essere conformi agli standard di rendicontazione. Il report deve essere leggibile da un essere umano (forma scritta) e da una macchina (formato XBRL).
- Azioni: la CSRD è più ambiziosa di altre normative perché impone alle aziende di intraprendere azioni e di dimostrare i progressi compiuti. Questi elementi devono essere dimostrati.
Nel 2026 le aziende dovranno redigere un rapporto sui dati del 2025, pertanto è necessario predisporre di un sistema per raccogliere i dati pertinenti entro l'1 gennaio 2025. Questo vi permetterà di assicurarvi che ogni singolo punto di dati su cui dovete analizzare sia coperto e tracciato (audit trail).
Ogni azienda è unica e la risposta dipende da molti fattori, tra cui il lavoro svolto finora sull'argomento CSRD e le risorse umane disponibili per lavorarci.
Per un'azienda che parte dall'analisi di doppia materialità (DMA in inglese), consigliamo di lanciare il progetto da 4 a 6 mesi prima della data desiderata per il go-live.
Il software deve essere configurato per adattarsi esattamente al contesto e alle esigenze del cliente, quindi non può essere utilizzato fino a quando questa fase di configurazione non è stata completata. Tuttavia, è possibile richiedere una demo e vi mostreremo ROSE Framework in azione utilizzando dati fittizi.