An AI agent-based platform for automating sustainability audits

In the context of the green transition, traditional corporate sustainability audits are often complex, costly, and time-consuming. This thesis proposes the development of an innovative platform based on AI agents to automate the entire auditing process. By leveraging the ability of intelligent agents to autonomously collect and analyze large volumes of data, the system aims to reduce execution times and minimize human error. The thesis examines the platform's technical architecture and the integration of Large Language Models (LLMs) for compliance with key sustainability frameworks, demonstrating how AI can make this process scalable and accessible.

Nel contesto della transizione ecologica, i tradizionali audit di sostenibilità aziendale risultano spesso complessi, costosi e lenti. Questo lavoro di tesi propone lo sviluppo di una piattaforma innovativa basata su agenti di Intelligenza Artificiale (AI agents) per automatizzare l'intero processo di auditing. Sfruttando la capacità degli agenti intelligenti di raccogliere e analizzare autonomamente grandi moli di dati, il sistema mira a ridurre i tempi di esecuzione e a minimizzare l'errore umano. La tesi esamina l'architettura tecnica della piattaforma e l'integrazione di modelli linguistici avanzati (LLM) per la compliance ai principali framework di sostenibilità, dimostrando come l'AI possa rendere questo processo scalabile e accessibile