ESG

Las misiones ESG de las empresas solo pueden llevarse a cabo con la colaboración de los equipos de Datos e IA, simplemente porque es necesario medir los fenómenos (y por lo tanto recopilar datos precisos y de calidad, exponerlos a los departamentos) y comprender estos fenómenos (explicar, predecir, prescribir soluciones de mejora) que son muy complejos, lo que requiere el uso de algoritmos de ciencia de datos, aprendizaje automático, IA e incluso IA generativa.

Misiones principales de un/a Manager o Head of Data/IA para ESG

a. Gobernanza y recolección de datos ESG

• Centralización de datos

  • Recopilar, limpiar, estructurar y gobernar los datos ESG provenientes de diversas fuentes (informes RSE, bases de datos internas, proveedores externos, regulaciones, etc.).

  • Implementar procesos de gobernanza para garantizar la calidad, coherencia y trazabilidad de los datos.

• Indicadores clave

  • Definir y monitorear KPIs ESG (ej.: huella de carbono, diversidad de equipos, cumplimiento normativo).

  • Colaborar con los equipos de negocio para validar y priorizar los indicadores.

b. Reportes y visualización

• Cuadros de mando

  • Diseñar herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Python) para hacer que los datos ESG sean accesibles para las partes interesadas.

  • Adaptar los cuadros de mando a las necesidades específicas de los diferentes departamentos (RRHH, compras, dirección).

• Automatización de informes

  • Utilizar IA para generar informes ESG conformes con los estándares (GRI, SASB, TCFD, etc.).

  • Automatizar la recolección y agregación de datos para reducir errores y ahorrar tiempo.

c. Modelización

• Desarrollo de modelos

  • Crear algoritmos de IA o aprendizaje automático para analizar tendencias ESG, predecir riesgos (ej.: riesgos climáticos, incumplimiento, fraude).

  • Desarrollar modelos explicativos, predictivos y prescriptivos para proponer rutas de mejora.

• IA generativa y NLP

  • Utilizar IA generativa o algoritmos de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) para automatizar la generación de informes.

  • Analizar textos (informes, artículos, regulaciones) para extraer información ESG relevante.

d. Colaboración transversal

• Interfaz con los departamentos

  • Trabajar con equipos operativos (RRHH, compras, legal) para integrar los datos ESG en los procesos de toma de decisiones.

  • Sensibilizar y formar a los equipos de negocio sobre la importancia de los datos ESG.

• Vigilancia normativa

  • Seguir la evolución de las regulaciones ESG (ej.: CSRD en Europa, taxonomía verde) y adaptar las herramientas de datos en consecuencia.

  • Colaborar con los equipos legales para garantizar el cumplimiento de los datos e informes.

Ejemplos de proyectos concretos

• Análisis de la huella de carbono

  • Modelar las emisiones de alcance 1, 2 y 3 de una empresa utilizando datos internos y externos.

  • Utilizar algoritmos para identificar palancas de reducción de emisiones.

• Detección de greenwashing

  • Utilizar NLP para analizar las comunicaciones de una empresa e identificar inconsistencias con sus acciones reales.

• Optimización de la cadena de suministro

  • Cruzar datos sociales (trabajo infantil, condiciones laborales) con datos logísticos para identificar riesgos.

• Puntuación ESG automatizada

  • Desarrollar una herramienta para calificar a proveedores o inversiones según criterios ESG.