Frontend
11 tools
- Next.js 14 (App Router)
- React 18
- TypeScript
- Tailwind CSS
- Radix UI + shadcn/ui
- React Hook Form
- Zod
- Framer Motion
- Recharts
- TanStack Query
- Zustand
Acquired2023 — 2024Solo founder, end-to-endSostenibilità, SaaS B2B
ESG Lighthouse
Da gap di mercato ad acquisizione in otto mesi — reporting CSRD assistito da AI per le PMI.
Dashboard con AI
https://app.demo-esglighthouse.facundocosimo.eu
Open
8 mesi
Da idea ad acquisizione
−60%
Tempo reporting, pilota
500+
Datapoint ESRS mappati
Acquisita
Esito
Perché esiste
La normativa europea CSRD sul reporting di sostenibilità è arrivata su migliaia di aziende europee medio-piccole — per la maggior parte senza un team di sostenibilità interno e senza budget per consulenze a sei cifre. Il framework ESRS sottostante copre oltre 500 voci di disclosure in un linguaggio regolatorio denso. I primi adopter bruciavano settimane di lavoro analista scavando tra documenti e scrivendo sezioni narrative — la maggior parte delle PMI semplicemente non aveva una strada realistica verso la compliance senza pagare una consulenza oltre €30k per ciclo di reporting.
Che cos'è
Una piattaforma web per il reporting CSRD. Le aziende caricano i documenti sorgente e la piattaforma trova automaticamente le evidenze a livello di paragrafo, le mappa sulle voci di disclosure ESRS corrette, e bozza sezioni narrative con citazioni alla fonte originale. Un assistente AI addestrato sul materiale di riferimento ESRS ufficiale guida gli utenti in tempo reale — ogni suggerimento cita lo standard, non un'ipotesi.
I dati di ogni azienda sono completamente isolati, con permessi basati su ruoli (admin, editor, viewer, auditor) e accessi per progetto. I flussi coprono assessment di materialità, consolidamenti tra società madre e controllate, editor narrativo rich-text, evidenze allegate e dashboard di avanzamento. Costruita da solo end-to-end in otto mesi — ricerca, design, codice, infrastruttura, customer development.
Validata con PMI pilota con una riduzione del 60% del tempo di reporting rispetto ai workflow guidati da consulenti. Acquisita poco dopo da un operatore della sostenibilità che ha assorbito il prodotto nella propria offerta di compliance.
Stack
Costruito con
Uno stack pragmatico — scelto per spedire in fretta senza sacrificare la manutenibilità a lungo termine.
26 technologies · 6 layers
Backend
2 tools
- Next.js API Routes
- Node.js
Database
2 tools
- MongoDB
- Mongoose ODM
AI / ML
6 tools
- OpenAI Assistant API
- Hybrid RAG (embeddings + BM25)
- Vector search with citations
- Streaming responses
- ESRS knowledge base
- LLM report generation
Auth & Security
4 tools
- NextAuth.js (JWT)
- bcryptjs
- Multi-tenant RBAC
- Project-scoped permissions
Infra & DX
1 tool
- Vercel
Punti chiave
Cosa lo fa funzionare
01
Assistente AI con citazioni alla fonte
Guida AI in tempo reale ancorata al materiale di riferimento ESRS ufficiale. Ogni suggerimento cita il paragrafo originale dello standard — pronto all'audit, non inventato.
02
Navigazione ESRS a misura di persona
Oltre 500 voci di disclosure rese navigabili tramite ricerca intelligente e flussi di materialità, così gli utenti trovano i requisiti applicabili senza leggere l'intero framework.
03
Pensata per molte aziende, senza perdite di dati
I dati di ogni azienda restano completamente isolati, con accesso basato su ruoli (admin, editor, viewer, auditor) e permessi per progetto. Progettata dal primo giorno per servire molte organizzazioni sulla stessa piattaforma — senza compromessi.
04
Compressione del time-to-report
Le PMI pilota hanno tagliato il tempo di reporting di circa due terzi rispetto ai workflow guidati da consulenti — una combinazione di assistenza AI, tracciamento automatico delle voci di disclosure e un editor narrativo ricco con evidenze allegate.
Come funziona
Dai KPI a un report finito e citato
La piattaforma è più di un CRUD strutturato su ogni KPI ESRS. Da quei KPI e dalla documentazione che l'azienda carica — PDF, Word, Excel, testo semplice — genera l'intero report di sostenibilità: una valutazione di doppia materialità informata dal settore, sezioni narrative già redatte e un PDF pronto per la stampa in cui ogni affermazione è citata fino alla fonte.
- 01
Ingestione e chunking
Le voci KPI ESRS e ogni documento caricato vengono analizzati e suddivisi in passaggi brevi. Ogni passaggio conserva la propria origine — file, pagina, KPI — così tutto ciò che finisce nel report è tracciabile a ritroso.
- 02
Indice di retrieval ibrido
I passaggi diventano vector embeddings per la ricerca semantica, affiancati da un indice a parole chiave (BM25) per la terminologia regolatoria esatta. Il linguaggio ESRS è preciso — il retrieval ibrido cattura sia il concetto sia la formulazione. Gli indici si ricostruiscono solo quando i dati sorgente cambiano.
- 03
Valutazione di doppia materialità
Un LLM assegna a ogni tema ESRS un punteggio di materialità d'impatto e finanziaria, partendo da una baseline informata dal settore ricavata dal profilo aziendale — così ogni tema riceve un giudizio difendibile anche dove la documentazione è scarsa. I temi materiali decidono quali sezioni del report vanno in profondità.
- 04
Fact pack, non prompt liberi
Per ogni sezione del blueprint del report, query di retrieval mirate assemblano un fact pack: una selezione curata di evidenze, ognuna con la propria àncora alla fonte. Il modello può scrivere solo a partire da questo pacchetto — mai dalla propria conoscenza generale.
- 05
Redazione ancorata alle evidenze
Ogni sezione viene redatta dall'LLM in modalità deterministica a output strutturato, con il suo fact pack come unica evidenza. Ogni paragrafo e tabella deve portare citazioni; quelle mancanti vengono segnalate e reintegrate prima che la sezione sia accettata.
- 06
QA e rendering
Un passaggio di QA automatico intercetta affermazioni senza citazione, sezioni vuote e derive di schema. Il report viene poi reso in Markdown e in un PDF pronto per la stampa, con note a piè di pagina che riportano ogni affermazione al documento, alla pagina o al KPI originale.
Galleria
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