ESG / SOSTENIBILIDAD 2025 32 ESG / SOSTENIBILIDAD 2025 33 natural (NLP) es posible analizar datos de diferentes fuentes como informes, encuestas, entrevistas de empleo, registros de capacitación y correos electrónicos, entre otros, para elaborar reportes con texto, imágenes y gráficas sobre las condiciones laborales. Este análisis de datos también permite a grandes corporaciones prever posibles incumplimientos con normativas laborales en diferentes países y en su relación con proveedores. Los datos generados también contribuyen a tomar mejores decisiones en cuanto a la asignación de recursos y el desarrollo de nuevos proyectos. Asimismo, la IA es una herramienta ideal para generar contenido sobre sostenibilidad en diferentes formatos, para capacitar a los colaboradores acerca de los objetivos de sostenibilidad de la empresa, prevenir riesgos laborales y otros temas. OPTIMIZACIÓN EN LA RECOPILACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS Las herramientas automatizadas para la recopilación y análisis de datos ESG proporcionan reportes confiables que fortalecen la transparencia y la rendición de cuentas en las organizaciones. Sin embargo, es crucial asegurarse de que la información recopilada por la IA se centre en los objetivos que son relevantes para la empresa. De esta manera, el Chief Information Officer (CIO) podrá colaborar con los ejecutivos que impulsan los programas de sostenibilidad para fijar los indicadores de rendimiento. Algunos de los objetivos ESG medibles con Indicadores Clave de Desempeño (KPI) recopilados y analizados utilizando IA son: • Neutral carbono • Neutralidad climática • Cero neto (emisiones) • Clima positivo/negativo. En este sentido, la consultora en tecnologías de la información Gartner explica que la sostenibilidad es un resultado, mientras los criterios ESG permiten evaluar el compromiso con la sostenibilidad. “Por ejemplo, si su estrategia empresarial sostenible incluye el compromiso de reducir el calentamiento global, puede medir el éxito en términos de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI)”, se cita en una de sus publicaciones. De esta manera, los programas de sostenibilidad y de ESG requieren un uso intensivo de datos y tecnología. Las herramientas con IA permiten desde la automatización en la recopilación de datos, así como el análisis inteligente para generar reportes en menos tiempo y sin errores humanos. Por otra parte, debe asegurarse la calidad de los datos y la información a recopilar. “El desafío clave no radica en qué o cuánto reportar, sino en garantizar la precisión de lo reportado. Dado que los inversores y clientes exigen mayor transparencia en torno a los factores ESG, lo mejor es recopilar información de diversas iniciativas y utilizarla para mejorar la calidad, la accesibilidad y la trazabilidad de los datos”, se indica en la publicación de Gartner. SOLUCIONES CON IA PARA LA GESTIÓN DE INDICADORES ESG En el mercado existen diferentes soluciones que pueden utilizarse para la gestión de datos en tiempo real, adaptándolas a los objetivos ESG de cada organización. Algunos ejemplos son Analytics Plus, de ManageEngine, o Power BI, de Microsoft, que permiten integrar información desde una USB, bases de datos, aplicaciones como Dropbox, Google Drive o One Drive, en formatos xlm y html, entre otros. Microsoft Copilot for Service, es otra herramienta que, aunque está orientada al servicio al cliente, permite la integración de IA para mejorar la eficiencia en la recopilación de datos ESG. Sin embargo, existen otras opciones diseñadas específicamente para reportes de sostenibilidad, sugeridos por la Cornell University, como: • ESGReveal: extrae y analiza datos de informes ESG corporativos a gran escala con precisión del análisis. • DocQA: extrae información de documentos mediante un asistente conversacional para facilitar el acceso a datos ESG de más de 10 mil informes. • ChatReport: automatiza el análisis de informes de sostenibilidad corporativos, involucrando a expertos en el desarrollo para mejorar la precisión. • ESG-Miner: analiza automáticamente la cobertura mediática relacionada con ESG, proporcionando evaluaciones basadas en datos no corporativos. • Microsoft Sustainability Manager: permite a las organizaciones recopilar, analizar y reportar datos ESG de manera eficiente. • SAP Cloud for Energy: ofrece capacidades avanzadas para el monitoreo y optimización del consumo energético. Cabe destacar que, para una gestión eficiente, además de tecnología de vanguardia, es importante tener un conocimiento apropiado en cuanto al gobierno de datos. Esto permitirá obtener beneficios como: seguridad y calidad de los datos, contexto apropiado, disminución de hallazgos regulatorios, exactitud de la información y mejor usabilidad de la misma, incremento de confianza y consistencia en la toma de decisiones. Sin duda, la adopción de la IA en estrategias de sostenibilidad, no solo mejora considerablemente la eficiencia y efectividad de las iniciativas, sino que además transforma la manera en que las empresas e instituciones enfrentan desafíos globales, posicionándose como líderes responsables de un futuro sustentable. BUENAS PRÁCTICAS PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE IA EN LA GESTIÓN DE DATOS ESG • Optar por la recopilación automatizada de datos, aprovechando tecnologías como códigos de barras, IoT, API y gemelos digitales. • Establecer una plataforma de datos de sostenibilidad donde se pueda recopilar y analizar datos ESG de las operaciones a lo largo de la cadena de valor. • Proporcionar un conjunto de herramientas analíticas, de informes y de aplicaciones comerciales que puedan proporcionar la perspectiva, el conocimiento y la previsión necesaria. • Aprovechar las calificaciones ESG y los datos de investigación para compartir con los inversores, mejorar las puntuaciones ESG y compararlas con sus pares. • Permitir que las unidades de negocio midan la huella de carbono, la optimización de la cadena de suministro y los ingresos ecológicos, entre otros indicadores, en tiempo real. Fuente: Gartner “El desafío clave no radica en qué o cuánto reportar, sino en garantizar la precisión de lo reportado. Dado que los inversores y clientes exigen mayor transparencia en torno a los factores ESG, lo mejor es recopilar información de diversas iniciativas y utilizarla para mejorar la calidad, la accesibilidad y la trazabilidad de los datos”, se indica en la publicación de Gartner. Las herramientas con IA permiten desde la automatización en la recopilación de datos, así como el análisis inteligente para generar reportes en menos tiempo y sin errores humanos.
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