El maremoto ESG que se está abriendo camino a través de la comunidad empresarial y de inversión global en los últimos años está incorporando la sostenibilidad a un ritmo sin precedentes. El auge de los marcos de divulgación global ESG (ambiental, social y de gobierno), las agencias de calificación y los proveedores de servicios de análisis y acumulación de datos han jugado un papel fundamental en este cambio rápido.
Ya no se limita a una mera evaluación negativa de alto nivel , la evaluación del desempeño de ESG se ha convertido en una combinación de análisis cuantitativo y cualitativo que impacta en las principales decisiones de inversión.
Esto está impulsado por el grupo cada vez mayor de inversores que entienden que los temas ESG son importantes para el negocio y que buscan comprender cómo estos temas se relacionan con la estrategia corporativa, la gestión de riesgos y el éxito operativo.
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De hecho, la encuesta inaugural 'Capitalismo responsable' a finales de 2019 encontrado que 88% de los inversores institucionales ahora ven los factores ESG como más importantes que las métricas financieras tradicionales al tomar decisiones de inversión a largo plazo. Y que incluso si los rendimientos a corto plazo parecen atractivos, 30% cree que se debe evitar una empresa con fallas ESG.
Sin embargo, la investigación también ha demostrado que tan solo 79% de los inversores considera que la información ESG que actualmente proporcionan las empresas es útil para tomar decisiones a la hora de evaluar la materialidad.
El paisaje
Inversores, analistas y empresas por igual continúan tambaleándose, haciendo y respondiendo preguntas que esperan que sean significativas, mientras que las entidades de clasificación y calificación como Sustainalytics e ISS se ven abrumadas por el gran volumen de datos que ingresan. En su estado actual, los conocimientos proporcionados por ESG mercado siguen siendo poco fiables para la mayoría de los inversores. En parte, esto se debe a que las firmas calificadoras no parecen estar de acuerdo en cómo se ve un «buen» desempeño, con diferencias sustanciales en sus metodologías patentadas que conducen a puntajes ESG que se correlacionan mal y que las empresas pueden «jugar». Pero hay otros dos factores críticos que contribuyen a la falta de confiabilidad de los conocimientos de ESG, que la comercialización de la inteligencia artificial promete interrumpir, y mucho antes de lo que piensa.
El primero es la dependencia de la divulgación de la empresa. Este contenido subjetivo autoinformado no solo es limitado y, por lo general, está desactualizado, sino que también suele ser inexacto o incompleto, ya sea intencional o no, lo que deja a los analistas trabajando con datos irregulares que brindan poca información sobre los riesgos ESG reales y actuales.
La segunda es que la mayor parte del trabajo de análisis aún lo realizan analistas humanos. Esto es increíblemente intensivo en recursos y significa que solo se puede analizar de manera realista una cantidad limitada de datos. El uso de analistas humanos individuales dentro de una organización que intenta analizar grandes volúmenes de datos también conlleva un riesgo significativo de error humano, omisión de datos clave y sesgo personal.
El resultado es que, aunque la importancia de ESG está creciendo exponencialmente, los sistemas actuales que buscan proporcionar información precisa y útil para la toma de decisiones se están quedando cortos. Dada la creciente influencia de los datos ESG en las decisiones de inversión, innumerables proveedores de análisis y acumulación de datos, así como nuevas empresas tecnológicas, están en una carrera para aprovechar esta inmensa oportunidad. A medida que una ola de tecnologías disruptivas cambia la faz de nuestras vidas y nuestro mundo tal como lo conocemos, este campo tampoco permanecerá intacto.
¿Qué es cambiando
La colisión de la innovación digital con el mundo de los datos ESG está comenzando a socavar rápidamente los métodos tradicionales. Han surgido innumerables aplicaciones de software nuevas que se centran en fortalecer los sistemas internos de gestión de datos para generar datos limpios listos para informes. Esto está agilizando y simplificando el proceso de recopilar la información que buscan las agencias y los inversores. Sin embargo, esta colisión digital también está ocurriendo tras bambalinas entre aquellos que usan datos ESG para informar sus calificaciones y decisiones de inversión sobre su empresa. En el contexto del estándar ESG global y la armonización del marco , la colisión promete tener un gran impacto en el campo.
Si bien aún no se ha explorado ni estudiado profundamente en el mundo ESG, el aprendizaje automático, el raspado de datos, el análisis satelital, el procesamiento del lenguaje natural (big data, análisis de sentimientos) y otros tipos de tecnologías de inteligencia artificial (IA) se están aprovechando cada vez más para mejorar el análisis ESG y investigar. Simultáneamente, también está en marcha una interrupción masiva de la transparencia impulsada por la tecnología, más evidente en el reciente lanzamiento de la ambiciosa plataforma ESG Book , un bien público gratuito que permite a cualquier persona acceder y comparar la información divulgada por las empresas.
Se están analizando e integrando noticias, anuncios, presentaciones para inversionistas, documentos publicados (como políticas) y presentaciones más diversas y oportunas, combinando fuentes de datos financieros y no financieros para monitorear los cambios en los perfiles de riesgo ASG corporativos. Parabole.AI, RSMetrics ' ESGSeñales, Util, ERM's ESG Fusión, PACTA (Evaluación de Transición de Capital del Acuerdo de París), RepRisk, Impacto al cubo, SenseFolio, ClimateBert y más ya están facilitando la evaluación de la empresa y la cartera mejorada por tecnología que mide los resultados, impactos y rendimiento relacionados con ESG, y lo hace con mayor precisión y de una manera más personalizada de lo que hemos visto anteriormente, proporcionando a los buscadores de datos información cada vez más concreta y información objetiva.
Y no son solo las fuentes de la empresa. En nuestro mundo en línea, hay una gran cantidad de datos no estructurados que son una fuente extraordinaria de señales de todo tipo. Los programas de software están comenzando a extraer estos llamados “datos alternativos” en múltiples idiomas en todo el mundo, incluidos sitios web, mapas, imágenes satelitales, medios de comunicación tradicionales, redes sociales, ONG y organismos de control de la industria, publicaciones comerciales e industriales y muchas otras fuentes, para proporcionar 360 perspectivas.
Por ejemplo, los datos sobre la contaminación del aire, las vías fluviales o la limpieza del suelo de las imágenes satelitales se pueden comparar en la realidad con sus divulgaciones de GEI, uso del agua o alteración/recuperación de la tierra. O el análisis de opinión de los comentarios de las redes sociales geovallados sobre su empresa se puede comparar con sus reclamos de licencia social.
Esto introduce nuevas posibilidades de completar la visión de 'adentro-afuera' del desempeño de la empresa con una visión de 'afuera-adentro' de innumerables fuentes externas, para una perspectiva más holística y de múltiples partes interesadas de lo que era posible anteriormente. A medida que los proveedores de calificaciones tradicionales comienzan a moverse en esta dirección, algunas entidades, como Truvalue Labs, incluso están experimentando con la exclusión total del autoinforme de la empresa para ver cómo se comparan los resultados de la evaluación.
Que esperar
Espere procesos de agregación de datos más democráticos y holísticos. Espere que los análisis integren mayores volúmenes de datos y conjuntos de datos más amplios. Y espere que esto incluya una gran cantidad de datos que no provienen de su empresa. Esto hará que el análisis del desempeño ESG sea más completo y sólido, pero inevitablemente elimina cierto elemento de control o influencia de las manos de la empresa. A medida que los datos externos no informados por la empresa se incorporan cada vez más al análisis de rendimiento, pronto será común identificar información dudosa o completamente errónea en un abrir y cerrar de ojos, lo que permitirá evaluaciones casi instantáneas de la precisión o veracidad de las afirmaciones ESG de una empresa. Dicho software se puede aplicar a fondos y carteras ESG completos, así como a empresas específicas. Las acusaciones resultantes de lavado verde o fraude podrían devastar la credibilidad y la reputación de una empresa en nuestro clima actual de desconfianza global y expectativas de desempeño crecientes. Puede dar lugar a sanciones y litigios. Y puede afectar negativamente las relaciones con las partes interesadas clave, incluidas no solo las agencias calificadoras y los inversores, sino también los reguladores, las comunidades y los gobiernos anfitriones que tienen en sus manos su licencia actual y futura para operar. En este contexto, el sentimiento público desde lo local a lo global, con respecto a cualquier empresa dada, se vuelve más poderoso que nunca. Y a medida que crecen las expectativas de transparencia y autenticidad de toda la sociedad, el giro de las relaciones públicas no será suficiente. Emprender esfuerzos estratégicos con recursos suficientes para desarrollar (y cumplir) objetivos de sustentabilidad significativos y adoptar un rol de administración ambiental genuina será clave para la ventaja competitiva de la empresa. Mientras tanto, puede asegurarse de que su empresa está preparada para ello: ● Si no tienes un fuerte Sistema de Gestión Ambiental y Social (ESMS) implementado, desarrollar uno, que incluye métricas claras y prácticas y procesos de gestión documentados, que pueden divulgarse; Cómo preparar
Elizabeth Freele es cofundadora y socia gerente de un grupo de expertos en sustentabilidad centrado en la industria y consultoría ESG Simpacto. Trabaja con empresas para ayudarlas a garantizar que su desempeño social cumpla con las expectativas crecientes.
