Carreras de gobernanza ESG: lo que necesitan los ganadores.

Carreras de gobernanza ESG: lo que necesitan los ganadores.


Más noticiable que nunca, desde la pandemia, lo que se conoce como ESG (Environmental, Social, and Governance) ha sido uno de los temas más candentes en todas las organizaciones, en todas las industrias. No es de extrañar que la inversión ESG siga creciendo en 2022.

¿Te dije que trabajo para una empresa que tiene una granja solar, abejas y ovejas? ¿No? Ok, no es el punto de todos modos. Hay mucho más. ESG no se trata solo de huellas de carbono y riesgos climáticos. Desde la perspectiva de un inversor, los factores ESG son una forma de evaluar a las empresas en función de factores no financieros. Se trata de gestión de riesgos y oportunidades de crecimiento.

En 2021, ESG se generalizó. Las ambiciones ambientales, sociales y de gobernanza ganaron importancia en todos los ámbitos. Estos 3 factores son ahora un observador de cuánto han progresado las empresas en términos de sostenibilidad e impacto social. Según la investigación de McKinsey sobre las «Cinco prioridades para los directores ejecutivos en la próxima normalidad» (septiembre de 2021), una estrategia central de sostenibilidad es la primera prioridad TOP. ESG también está sacudiendo el mundo de las finanzas y la inversión. Bloomberg Intelligence estima que «los activos alcanzarán los 41 billones de dólares a finales de este año». En 2022, ESG innovará para cumplir con estas expectativas. Debería. Veamos por qué y cómo.

«Cada vez más empresas y sus inversores reconocen la sostenibilidad como una prioridad estratégica que conlleva importantes riesgos y oportunidades comerciales». McKinsey, Five Priorities for CEOs in the Next Normal, septiembre de 2021″

#Por qué es importante: una situación de ganar-ganar

En medio de la inflación y las interrupciones de la cadena de suministro, la pandemia de Covid-19 cambió las reglas del juego. Los inversores y las empresas han sentido la urgencia de actualizar sus estrategias y procesos de gestión del riesgo de inversión.

Más de la mitad de los estudios de empresas muestran una correlación positiva entre ESG y el desempeño financiero. Cuando las empresas divulgan las medidas de ESG y las partes interesadas se involucran con los problemas de ESG, el resultado es la lealtad, y la lealtad impulsa la ventaja competitiva. Digamos un círculo virtuoso. Sin embargo, todavía no estamos allí.

Fuente: Gartner, El imperativo ESG: 7 factores que deben considerar los líderes financieros, 2021

Existen importantes desafíos que las empresas deben enfrentar para mantenerse a la vanguardia de las mediciones de ESG.

#Reto 1: Falta de (buenos) datos

Los datos ESG son clave. Hay muchos datos. Pero, ¿son todos estos datos lo suficientemente precisos para medir los criterios ESG en las carteras de las empresas y para respaldar el proceso de toma de decisiones de inversión? Probablemente no. Hay datos masivos estructurados y no estructurados, datos fragmentados, datos en tiempo real, imágenes y archivos PDF enterrados en muchas aplicaciones diferentes. Estos datos deben filtrarse y analizarse para extraer la información perspicaz.

No existe un tablero ESG confiable sin un repositorio de datos ESG confiable y un proceso de administración de datos verdaderamente efectivo. Sin embargo, el estudio muestra que menos de la mitad (46 %) tiene un enfoque sofisticado y completamente implementado para la gestión de datos con un repositorio de datos ESG centralizado. La seguridad, la resiliencia, la rentabilidad y la eficacia estarán en el corazón de una plataforma de datos sostenible que garantice la calidad, la trazabilidad y la accesibilidad de los datos.

#Reto 2: lavado verde

La falta histórica de estandarización global de las métricas de ESG ha generado sospechas de lavado verde, donde una empresa parece más amigable con ESG de lo que es. Los datos sesgados autoproporcionados y lavados de verde deben identificarse mediante un sistema de detección temprana para garantizar la calidad y la transparencia del análisis de datos ESG de las empresas que se merece.

Desafortunadamente, las regulaciones no son consistentes en todo el mercado: la Unión Europea, EE. UU. y Asia Pacífico pueden tener regulaciones diferentes. Dado que los cuadros de mando ESG aún no están estandarizados, es muy difícil realizar una evaluación objetiva. Como la mayoría ha abogado por un panorama regulatorio más claro, se están lanzando algunas iniciativas e incluso grupos de trabajo para identificar conductas indebidas relacionadas con ESG para que los jugadores se vean obligados a divulgar la información correcta.

#Reto 3: falta de gobernabilidad

Tomemos la parte climática como ejemplo. Si la carrera neta cero es una prioridad, es más complejo de lo que parece. No se trata solo de un tablero de sus emisiones de carbono. No puede completar su estrategia ESG sin gobernanza. ¿Cuáles son los riesgos si no alcanza su objetivo? ¿Cómo integra todo este gobierno en su organización y se asegura de que se reduzca en un x% en 5 años? ¿Cómo está respondiendo a los reguladores para ser coherente con el evento COP 21 y el Acuerdo de París y cumplir con sus obligaciones naturales?

# ¿Por qué AI la respuesta?

La IA ayuda a abordar los desafíos anteriores y es un verdadero acelerador para lograr los objetivos ESG. Las empresas que puedan aprovechar las capacidades listas para usar a través de una solución de inteligencia artificial y análisis avanzados serán los siguientes actores clave en la carrera ESG:

  • Automatice la recopilación de datos

Computer Vision (CV) y Natural Language Processing (NLP) transforman datos no estructurados y caóticos en indicadores clave. Las funciones de CV y ​​NLP generan valiosos datos estructurados a partir de millones de datos no estructurados (facturas, facturas de servicios públicos, pedidos, transmisión de datos de consumo en tiempo real…), luego los clasifican por tema, a través de una taxonomía de toda la empresa, extraen conceptos comerciales y métricas para calcular automáticamente los indicadores ESG más importantes.

  • El análisis de datos agrega un nivel de responsabilidad: calidad y transparencia

AI ayudará a los inversores o reguladores a crear datos sobre una empresa. El rastreo de datos y la PNL profundizan en los datos que pueden existir fuera del ESG formal de una empresa: ONG, investigación de analistas, blogs y redes sociales, informes de investigación y análisis… El uso de datos alternativos puede ayudar a identificar riesgos y oportunidades para la inversión ESG. El seguimiento de datos ESG de noticias o divulgaciones de la empresa, como informes anuales, gracias a las capacidades avanzadas de extracción de NLP, también podría ayudar a encontrar respuestas a algunas controversias relacionadas con ESG.

El uso de la IA y el aprendizaje automático para estimar los factores ESG aún está poco explorado. Sin embargo, los beneficios son reales. La PNL y el aprendizaje automático para transformar datos textuales en datos numéricos y las técnicas de análisis de sentimientos para extraer la tonalidad de los artículos proporcionarán valiosos indicadores predictivos potenciales para la evaluación de riesgos a largo plazo.

¿Qué pasa si la IA se convierte en el patio de recreo para la inversión ESG? Al aprovechar los algoritmos para reducir el sesgo humano y aplicar un sistema de alerta temprana, la inteligencia artificial y las capacidades de análisis de datos producen informes de rendimiento de ESG confiables.

  • Pronóstico, Optimización y capacidades de IoT

Con sensores IoT conectados y capacidades y alertas de transmisión de datos en tiempo real, el consumo de energía de sus activos se puede monitorear y optimizar (se pueden establecer diferentes objetivos para diferentes áreas comerciales). Esto le alertará sobre el comportamiento inusual del consumidor.

La última metodología impulsada por IA pronostica parámetros ESG (como el consumo de energía, etc.) en función del pronóstico de las variables más relevantes y tiene en cuenta variables externas adicionales (por ejemplo, el pronóstico del tiempo). Luego, se podrían establecer objetivos más realistas con mayor precisión y granularidad para tener compromisos de cero neto más confiables y alcanzables.

  • Supervisión inteligente y pruebas de estrés

¿Cómo se asegura de que el impacto de su proyecto se integre en su organización y se evalúe adecuadamente? Creando un modelo de calificación ESG interno real y usándolo en su proceso de toma de decisiones.

Es necesario desarrollar un enfoque integral, desde la recopilación de datos hasta la transmisión en tiempo real y la puntuación impulsada por IA, para abordar todos los aspectos clave de ESG: métricas y objetivos, estrategia, gestión de riesgos y gobernanza.

La automatización de sus informes y análisis de ESG casi en tiempo real lo ayuda a comprender los factores que impulsan su puntaje de ESG sin tener que esperar al próximo informe semanal o mensual. Dado que las reglas de informes de ESG aún no están claras, es imperativo un sistema con un alto grado de flexibilidad para poder adaptarse a los requisitos futuros. Una vez que se define un marco de divulgación estandarizado global, un sistema con funciones de gestión de riesgos y cumplimiento ayuda a monitorear ESG.

tu viaje

Una herramienta de informes y gestión de ESG impulsada por IA es un factor clave de éxito. Aprovechar las capacidades de inteligencia artificial y análisis avanzado brinda transparencia y responsabilidad al analizar más información que nunca al considerar los riesgos y oportunidades de ESG. Sin embargo, nada se puede hacer de la noche a la mañana…

¿Tan holístico o enfocado? resistente o inflexible? ¿tímido o valiente? tradicional o innovador? nuevo, en funcionamiento, ¿todavía no está allí? … ¿cómo describiría su enfoque ESG anterior?

#ESG #sostenibilidad #IA #analítica avanzada

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