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Enhanced Data Collection and Analysis
La IA ha revolucionado la forma en que se recopilan y analizan los datos ESG. En 2024, las organizaciones aprovecharán la IA para recopilar grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como imágenes por satélite, datos de sensores, redes sociales y noticias. Por ejemplo, en la supervisión medioambiental, los algoritmos de IA procesan imágenes de satélites y drones para evaluar la deforestación, el uso del agua y los niveles de contaminación, proporcionando datos precisos y actualizados sobre el impacto medioambiental. Esta exhaustiva recopilación de datos permite a las organizaciones tener una comprensión más matizada y en tiempo real de su rendimiento ESG.
Predictive Analytics for ESG Performance
Las capacidades predictivas de la IA son cruciales para prever futuros resultados en materia de ESG. Las organizaciones están utilizando modelos basados en la IA para predecir el impacto futuro de sus iniciativas ESG actuales, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, en el ámbito de la responsabilidad social, la IA puede predecir los resultados de diversas iniciativas sobre la satisfacción y la retención de los empleados, lo que permite a las empresas invertir en los programas de mayor impacto.
Automatización y eficiencia
Las tecnologías centradas en la IA automatizan el tratamiento y la notificación de los datos ESG, aumentando significativamente la eficiencia y reduciendo la probabilidad de error humano. Esta automatización es especialmente importante dada la naturaleza compleja y voluminosa de los datos ESG. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden clasificar y cuantificar automáticamente los datos de emisiones, agilizando el proceso de notificación para el cumplimiento de la normativa medioambiental.
Evaluación y gestión de riesgos
Las herramientas de IA se utilizan cada vez más para la evaluación y gestión de los riesgos en ESG. Mediante el análisis de patrones y tendencias en los datos, la IA puede identificar posibles riesgos y problemas de incumplimiento antes de que estos se agraven. Este enfoque proactivo es crucial para que las organizaciones mantengan su reputación y eviten sanciones reglamentarias. Por ejemplo, la IA puede analizar los datos de la cadena de suministro para identificar riesgos relacionados con prácticas laborales o impactos medioambientales, permitiendo a las empresas abordar estos problemas con prontitud.
Caso práctico real: sector de la hostelería
SDG Group trabajó con una organización de inversión hotelera europea, compuesto por más de diez hoteles, cada uno con sus propias características ESG y criterios de información. Antes de trabajar con SDG Group, los usuarios de los hoteles enviaban los datos ESG por correo electrónico y los consolidaban en una única hoja de cálculo en Excel, con todos los cálculos realizados mediante manipulación manual de los datos. A través del acelerador ESG de SDG, que se desarrolló utilizando la plataforma Board, la organización puso en marcha un completo módulo de información ESG para sus empleados.
Este módulo incluye más de 100 métricas ESG calculadas, funciones integradas de BI y elaboración de informes, previsiones y ajustes, cuadros de mando para usuarios y administradores, flujos de trabajo y KPI's integrados (tanto dentro como fuera de las normas GRI) e informes personalizados. Gracias a este acelerador ESG, la organización pudo ahorrar tiempo, mejorar la precisión y lograr una mayor flexibilidad en sus informes ESG en toda su cartera de hoteles.
Mirando hacia el futuro
A medida que la IA sigue avanzando, su papel en la transformación de la recopilación y gestión de datos ESG es cada vez más integral para las organizaciones. Este cambio no solo ayuda en el cumplimiento y la presentación de informes, sino que también impulsa un mejor rendimiento ESG, alineando las prácticas empresariales con objetivos más amplios de sostenibilidad y responsabilidad social. Sin embargo, las organizaciones deben hacer frente a los retos relacionados con la privacidad de los datos, el uso ético de la IA y la garantía de la exactitud e integridad de los datos procesados por la IA.
