Los estándares ambientales, sociales y de gobernanza (ESG, por sus siglas en inglés) son herramientas de gran valor para evaluar el desempeño de una empresa, en temas que tienen un impacto en las comunidades donde operan.
Las compañías socialmente responsables captan mayor atención de los consumidores, sobre todo en la realidad actual, donde las personas buscan identificarse con firmas que tengan políticas de compromiso social.
De lo anterior surge la importancia de los criterios ESG, ya que permiten una medición precisa de la responsabilidad de una empresa o marca. La tecnología —a través de la Inteligencia Artificial y el aprendizaje de máquinas o automático (Machine Learning, por sus siglas en inglés) — es una aliada para identificar estos datos exactos.
Trabajar de la mano con el medio ambiente tiene una estrecha relación con el uso de nuevas tecnologías. Utilizar inteligencia artificial en la industria moderna puede tener un impacto positivo en las inversiones ESG, haciéndolas más metódicas y accesibles. Los algoritmos informáticos pueden procesar una gran cantidad de información disponible sobre una empresa, lo que facilita la automatización de tareas complejas a velocidades y volúmenes increíbles, transformando la forma en que las empresas trabajan con datos.
Retos de manejar información ESG
Los lineamientos ESG son herramientas que nos ayudarán a ubicar y definir tanto riesgos como oportunidades en una empresa, sin embargo, existen retos al momento de utilizar los datos que se generan.
Por ejemplo, cuando creemos que podemos definir algo, como las emisiones de carbono generadas o se busca disminuir, ¿qué información están disponibles para medirlas? A veces no es muy claro y las empresas podrían hacer suposiciones.
La información ESG es menos cuantificable y estandarizada. WorldQuant la describe como «ruidosa e incompleta, no del todo estandarizada, no integrada y no transparente”, pero su utilidad es de gran valor. Las encuestas de la industria incluyen información sobre acciones ESG que, en ocasiones, una empresa no divulgaría voluntariamente.
Ante el problema de tener cifras incompletas y, sobre todo, darles el sentido para que las empresas las alineen a sus metas ESG; la Inteligencia Artificial es una opción para y determinar cuáles son más útiles.
Los inversionistas están bajo presión constante al momento de medir los criterios ESG en sus portafolios. Sin embargo, la falta de datos dificulta que los bancos evalúen los riesgos y las recompensas a largo plazo. Aquí, la IA, por medio de tecnologías emergentes filtrarán la información esencial de los que algunos inversores carecen, actuando como catalizador para la inversión sostenible a escala.
El aprendizaje automático
La innovación en beneficio de una mejor organización de datos tiene beneficios tangibles. Hablamos de predecir, de manera más certera, las calificaciones ESG utilizando técnicas de aprendizaje automático, como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés). Su función se centrará en la clasificación utilizando textos de informes, comunicados y otros materiales con temática ESG.
Lo ESG y el aprendizaje automático conforman una alianza estratégica para identificar empresas que no tengan establecidos dichos criterios, que no estén cumpliendo sus objetivos o que quieran progresar en su desarrollo.
Para esto, es esencial contar con una base de datos amplia, sólida y disponible en tiempo real. Considera las soluciones de empresas especializadas, como CIAL Dun & Bradstreet, con las que puedes tomar decisiones más inteligentes, escalables y, en la actualidad, basadas en criterios ESG.
Comunicado de prensa.
