Qual è il reale consumo energetico di ogni punto vendita di una catena retail? E quel dato è abbastanza preciso da entrare in un bilancio di sostenibilità? La startup milanese Sintropy.ai risponde con sensori IoT proprietari installati nei negozi, capaci di tracciare i consumi energetici in tempo reale, sede per sede. Il sistema trasforma i dati disaggregati per store, impianto e periodo in numeri pronti per le sezioni energetiche del bilancio di sostenibilità, riducendo il ricorso a stime e rafforzando la qualità della rendicontazione ESG.
La rendicontazione ESG e la sfida dei dati energetici nel retail
Il bilancio di sostenibilità è ormai uno strumento strategico per un numero crescente di aziende. La Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) ha ampliato significativamente la platea dei soggetti (obbligati o per l’effetto a cascata sulla catena del valore) alla rendicontazione non finanziaria, imponendo l'adozione degli European Sustainability Reporting Standards (ESRS). In parallelo, gli IFRS S2 definiscono requisiti stringenti per la comunicazione dei rischi e delle opportunità legate al clima. In questo contesto, disporre di dati energetici precisi e verificabili — non di stime — è diventato un requisito imprescindibile.
Per le catene retail, la sfida si fa ancora più complessa. Ogni punto vendita ha caratteristiche proprie in termini di superficie, orari di apertura, impianti e stagionalità. Raccogliere dati affidabili su decine o centinaia di store, spesso distribuiti in diverse regioni o Paesi, richiede processi strutturati che molte aziende ancora non possiedono. Le catene in franchising si trovano di fronte a una difficoltà ulteriore: il GHG Protocol, al Capitolo 14, classifica le emissioni dei franchisee come Scope 3, categoria "Franchises". I franchisor devono quindi contabilizzare le emissioni operative di ogni franchisee — corrispondenti alle loro emissioni Scope 1 e Scope 2 — attraverso due approcci possibili: il franchise-specific method, basato su dati reali dei singoli punti vendita (consumi energetici, carburanti, emissioni dirette), o l'average-data method, che stima le emissioni usando medie per tipologia di struttura o superficie certamente meno preciso.
È in questo scenario che si inserisce Sintropy.ai, con una piattaforma di monitoraggio energetico IoT pensata specificamente per rispondere alle esigenze di retail sostenibile e di rendicontazione ESG.
Sintropy.ai, la piattaforma per il risparmio energetico nei punti vendita
Abbiamo incontrato Andrea Codini, CEO e Co-founder di Sintropy.ai, per capire come funziona la piattaforma e in che modo i dati raccolti dai sensori diventano il materiale grezzo dei bilanci di sostenibilità delle catene retail.
Chi è Sintropy.ai e da quale esigenza di mercato nasce il progetto?
«Sintropy.ai è nata alla fine del 2024 con un obiettivo preciso: rendere democratico e accessibile l'accesso ai dati e l'ottimizzazione energetica. Spesso, le aziende, o non hanno i dati di cui avrebbero bisogno, oppure li hanno ma non li sfruttano in maniera corretta per ridurre il proprio impatto ambientale e costi energetici. Ad oggi per molte realtà è ancora difficile reperire queste informazioni. È qui che entrano in campo le competenze di Sintropy.ai nell'ambito della sensoristica e della gestione del dato».
Come funziona la piattaforma Sintropy.ai: sensori, dati e sistema di monitoraggio energetico?
«Con Sintropy.ai possiamo intervenire in due modi: entrare in un punto vendita già esistente con un'operazione di retrofitting degli impianti, oppure studiare la soluzione di sensoristica ottimale già in fase di progettazione del negozio — consentendo all'azienda di partire con un controllo dei costi e dell'impatto ambientale dal giorno zero. Quest'ultima è naturalmente la soluzione più consigliata, perché evita da subito qualsiasi tipo di spreco, energetico ed economico.
Partire da zero con un sistema di monitoraggio dei consumi energetici integrato significa infatti costruire un negozio a basso impatto ambientale fin dall'apertura.
Progettiamo e produciamo i nostri sensori qui a Milano, il che ci consente di controllare l'intera filiera e mantenere il valore sul territorio. I sensori rilevano temperatura, umidità, CO₂ equivalente del punto vendita e, soprattutto, i dati di consumo energetico. L’istallazione dei sensori è molto rapida e, una volta operativi, tutti i dati convergono nella piattaforma in tempo reale consentendo all’organizzazione di prendere decisioni informate, ridurre i costi energetici tramite automazione, individuare inefficienze e sprechi da correggere, e last but not least reperire velocemente quel set di informazioni utili all'azienda per redigere il bilancio di sostenibilità. Il punto di forza di Sintropy.ai è che si tratta di una soluzione end-to-end con un unico interlocutore».
Uno degli aspetti più rilevanti per il retail multi-store è il confronto tra punti vendita. Come Sintropy.ai consente di individuare inefficienze o anomalie nei consumi energetici?
«Partiamo sempre da un'analisi preliminare. Quando incontriamo un potenziale nuovo cliente, raccogliamo le bollette energetiche e le analizziamo senza impegno, grazie al nostro algoritmo automatizzato. Già dalle bollette riusciamo a identificare quali negozi funzionano meglio in termini di efficienza energetica. Nella fase successiva, a cliente acquisito e sensori installati, forniamo ogni mese un report che indica lo store con le performance peggiori e quello migliore, attraverso un calcolo preciso che restituisce una classifica oggettiva — normalizzando i dati per orari di apertura, giornate lavorative, stagionalità. Dove individuiamo un'anomalia, interveniamo».
In che modo i dati del monitoraggio energetico di Sintropy.ai aiutano concretamente i facility manager a prendere decisioni operative?
«Avendo i dati in tempo reale da remoto — potendo cioè raggiungere dal proprio PC qualsiasi store in qualsiasi punto del Paese — il facility manager può agire grazie ad alert automatici (o anche richieste manuali dallo store) che segnalano, per esempio, quando la temperatura nel punto vendita si sta alzando oltre la soglia, o quando l'impianto di climatizzazione ha smesso di funzionare. Il controllo da remoto consente di verificare prima il problema e la sua entità, scegliendo come gestirlo in modo rapido e senza costi aggiuntivi, qualora non fosse necessario inviare un supporto tecnico in negozio. Questo tipo di monitoraggio del consumo energetico in tempo reale è un elemento chiave per qualsiasi catena che voglia operare come un'organizzazione a basso impatto ambientale».
Quali sono oggi i principali settori in cui operate?
«Il nostro obiettivo è portare l'efficientamento energetico e l'ottimizzazione dei processi nel mondo retail in senso ampio: catene di negozi, catene del food, industria alimentare, strutture sanitarie — cliniche, RSA, catene di ambulatori — e uffici. Il modello di monitoraggio energetico che abbiamo sviluppato è trasversale, perché il problema del risparmio energetico e della rendicontazione ESG è comune a tutti questi contesti».
Quali risultati avete raggiunto finora in termini di diffusione della vostra tecnologia?
«Essendo nati nel 2024, siamo ancora agli inizi della nostra penetrazione di mercato. Il riscontro ottenuto sino ad ora è certamente positivo: KFC e Miscusi nel food retail, e Yamamay nel retail abbigliamento, sono alcuni dei marchi con cui stiamo già collaborando. Per Miscusi, ad esempio, ci siamo occupati non solo di ottimizzare i consumi degli impianti di climatizzazione, ma anche di remotizzare e ottimizzare gli elementi di consumo energetico presenti nelle cucine: bollitori, scaldapiatti, forni. Un approccio che trasforma ogni negozio in uno spazio a impatto energetico controllato e misurabile».
Dal dato energetico al bilancio di sostenibilità: il contributo di Sintropy.ai alla rendicontazione ESG
Come i dati raccolti dai sensori sui consumi energetici del punto vendita diventano informazioni utili per il bilancio di sostenibilità? Ovvero, in che modo contribuiscono a rendere più solida e credibile la rendicontazione?
«I report di sostenibilità richiedono di rendicontare le emissioni dirette e indirette. Sia che si tratti di una catena retail a gestione diretta, sia di una catena in franchising in cui la gestione del singolo punto vendita è affidata al franchisee, i marchi che vogliono intraprendere un percorso di sostenibilità devono essere in grado di rilevare i consumi energetici sull'intera catena. I dati che arrivano dai sensori che installiamo sono oggettivi: una volta raccolte rapidamente queste informazioni dalla piattaforma, non è necessario perdere tempo a validarle. Questo riduce drasticamente il ricorso a stime e rafforza la qualità della rendicontazione, che diventa così difendibile in caso di audit o di verifica da parte di terzi».
Il sistema di monitoraggio dei consumi energetici di Sintropy.ai risponde quindi a una duplice esigenza: operativa, perché consente il risparmio energetico punto vendita per punto vendita attraverso l'individuazione di sprechi e inefficienze; e reportistica, perché produce i dati granulari — disaggregati per store, impianto e periodo — che alimentano le sezioni energetiche del bilancio di sostenibilità senza ricorrere ad approssimazioni. Una soluzione che trasforma ogni negozio green in un nodo di raccolta dati, e ogni catena retail in un sistema di rendicontazione ESG strutturato e credibile.
In sintesi
- Sintropy.ai è una piattaforma IoT che progetta installa sensori proprietari nei punti vendita per rilevare consumi energetici in tempo reale, sede per sede.
- I dati raccolti — disaggregati per store, impianto e periodo — alimentano direttamente le sezioni energetiche del bilancio di sostenibilità, riducendo il ricorso a stime e rendendo la rendicontazione difendibile in caso di audit.
- Per le catene in franchising, il sistema consente di applicare il franchise-specific method previsto dal GHG Protocol (Capitolo 14), garantendo una contabilizzazione puntuale delle emissioni Scope 3 categoria "Franchises".
- Il monitoraggio da remoto permette ai facility manager di individuare anomalie e inefficienze store per store, con alert automatici e una classifica mensile delle performance energetiche normalizzata per orari, stagionalità e giornate lavorative.
- La soluzione è già operativa presso brand come KFC, Miscusi e Yamamay, ed è applicabile a qualsiasi contesto multi-sede: retail abbigliamento, food, strutture sanitarie e uffici.
