La gestión de datos ambientales, sociales y de gobierno (ESG) es el héroe anónimo del cumplimiento de los criterios ESG. Si bien los principios, las misiones y los objetivos ESG enfatizan la visión de una organización para ser mejor, es la recopilación, el análisis y la interpretación meticulosos de los datos lo que realmente puede permitir a las empresas convertir las ideas en acciones tangibles y resultados reveladores. En otras palabras, el cumplimiento de los criterios ESG comienza con una buena gestión de los datos.

¿Qué es la gestión de datos ESG?

Al igual que la gestión de datos normal, la gestión de datos ESG es la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos, excepto que todos estos datos están relacionados con ESG.

Es un aspecto importante en el panorama empresarial actual, ya que es una conexión entre las actividades y el impacto ambiental, social y de gobierno, y la estrategia y el rendimiento corporativos.

¿Qué se incluye en los datos ESG?

Los datos ESG abarcan una amplia gama de información, tanto cualitativa como cuantitativa, que evalúa el impacto de una empresa en tres áreas, que pueden incluir lo siguiente:

Ambiental

• Emisiones de dióxido de carbono
• Otros gases de efecto invernadero (GEI) y contaminantes
• Uso del agua
• Uso de materia prima
• Gestión de residuos
• Uso y eficiencia energética
• Incidentes de contaminación

Social

• Diversidad de la fuerza laboral
• Salario justo
• Bienestar del personal
• Responsabilidad social en la cadena de suministro y consumo
• Participación de la comunidad
• Salud y seguridad
• Derechos humanos

Gobernanza

• Composición del Consejo
• Remuneración de los ejecutivos
• Privacidad y seguridad de los datos
• Controles ambientales y sociales
• Cumplimiento de auditorías
• Prácticas éticas de toma de decisiones
• Contribuciones políticas
• Comprobaciones de clientes y proveedores

Gestión de datos ESG frente a gobernanza ESG

Entonces, ¿cómo se relaciona todo esto con la conocida expresión de gobernanza ESG? Puedes pensarlo así: La gestión de datos ESG es un pez en el estanque de la gobernanza ESG. Esto se debe a que la gobernanza de datos ESG es un concepto más holístico. Se centra en el marco, las políticas y las prácticas que guían las iniciativas ESG de una organización utilizando los datos proporcionados por la gestión de datos ESG para formar la base de su marco.

La gobernanza ESG garantiza que los programas ESG cuenten con entradas de datos, resultados, controles y transparencia eficaces, incluida la gestión de datos.

¿Por qué es necesario recopilar datos ESG?

Además de informar la estrategia de gobernanza ESG, la recopilación de datos ESG es esencial por muchas razones:

• Ayuda a la gestión de riesgos ESG. Los datos ESG ayudan a identificar y mitigar los riesgos ESG. Por ejemplo, comprender cuántas emisiones de carbono provienen de una empresa ayuda a evaluar su impacto climático e informa a las empresas dónde centrar su atención para evitar violaciones de la legislación climática.
• Atrae a los inversores. En el panorama empresarial actual, los inversores están tomando decisiones de inversión con datos de rendimiento ESG. La recopilación y presentación de informes de datos ESG permite a las organizaciones cumplir con estas expectativas y acceder a un grupo más amplio de inversores.
• Presentación de informes de cumplimiento. Cada vez hay más requisitos de divulgación de ESG por parte de los gobiernos y los organismos reguladores. Por ejemplo, la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) propuso cambios en las reglas que requerirían que las empresas incluyan ciertas divulgaciones de emisiones relacionadas con el clima. Del mismo modo, la UE y los gobiernos de todo el mundo están proponiendo (o ya han implementado) una normativa ESG y de información relacionada con ESG. Por ejemplo, la Directiva sobre información corporativa en materia de sostenibilidad (CSRD) en la UE. La recopilación eficaz de datos ESG ayuda a las empresas a elaborar informes ESG y a reducir el impacto ESG, así como a reducir el riesgo de sanciones.
• Da una ventaja competitiva. Las organizaciones que recopilan datos ESG y luego utilizan esos datos para elaborar estrategias pueden obtener una ventaja competitiva a largo plazo, ya que pueden descubrir nuevas oportunidades alineadas con los objetivos de sostenibilidad, como atraer a más inversores, clientes y empleados. Ser visiblemente progresista con las mejoras ambientales y sociales aumenta el interés de los clientes.
• Apoya la innovación. Los datos ESG pueden descubrir oportunidades para innovar y mejorar las operaciones. Por ejemplo, la reducción de residuos no solo reduce su impacto ambiental, sino que también reduce los costos que conllevan.

La recopilación, la gestión y la presentación de informes de datos ESG tienen muchas más ventajas. La conclusión clave es que los beneficios van mucho más allá del cumplimiento normativo. Ayudan a que las operaciones de las organizaciones estén más alineadas estratégicamente y tengan más éxito en un entorno cada vez más consciente de los criterios ESG.

¿Cómo capturar datos ESG?

Hay varias formas de capturar datos ESG, y es probable que su estrategia se base en el tipo de datos que desea recopilar. Sin embargo, una cosa está clara: la digitalización de la recopilación de datos ESG es imperativa. Esto incluye el uso de la automatización inteligente (IA) y la automatización robótica de procesos (RPA). Sin embargo, antes de seguir profundizando en el tema, es importante comprender primero los desafíos de la recopilación de datos ESG.

Los desafíos en la recopilación de datos ESG

Debido a su naturaleza, la recopilación de datos ESG puede ser compleja y difícil. Estos son los tres principales retos a los que se enfrenta la recopilación de datos ESG:

Diversidad de datos

Los datos ESG cubren una amplia gama de información y métricas ESG, algunas repartidas en sistemas aislados dentro y fuera de una organización. Los diferentes departamentos, industrias y organizaciones también pueden enfrentar problemas ESG únicos, lo que hace imposible crear un enfoque único para la recopilación de datos.

Calidad de datosfiable

En este momento, ESG depende en gran medida de los autoinformes, que pueden ser propensos a inexactitudes. Sin una forma de recopilar datos precisos de manera confiable, las organizaciones pueden tener dificultades para garantizar la validez de los datos. Aquí se agrega otra capa de dificultad cuando se piensa en la captura de datos cualitativos.

Precisión de los datos

Acceder a los datos puede ser difícil, especialmente para las organizaciones que no tienen los recursos o las herramientas necesarias para comenzar. Este desafío también se amplifica cuando las empresas operan en regiones con una infraestructura de informes limitada para ESG, o cuando las organizaciones buscan acceder a datos relevantes de proveedores, socios y subsidiarias.

Tecnología: Automatice la recopilación de datos ESG

Al igual que las organizaciones utilizan software de automatización para realizar la recopilación de datos financieros y la elaboración de informes, lo mismo se puede hacer con los datos ESG.

La automatización inteligente (IA) es una combinación de tecnologías que automatizan y optimizan los procesos empresariales, como la recopilación y el preprocesamiento de datos ESG. La IA incluye la automatización robótica de procesos (RPA) que es el uso de colaboradores digitales para automatizar actividades que antes realizaba un trabajador humano, como la adquisición y la entrada de datos. Obtenga más información sobre la automatización ESG. 

La inteligencia artificial (IA) es otro componente de la IA que desempeña un papel en la recopilación de datos ESG, ya que extrae datos de fuentes no estructuradas e identifica patrones en los datos que indican riesgos potenciales antes de que los humanos se den cuenta.

La IA ayuda a las organizaciones a minimizar los desafíos de la siguiente manera:

• Hace que la recopilación y el procesamiento de datos sean más eficientes.
• Reduce el riesgo de errores asociados con la entrada manual de datos.
• Gestiona la adquisición de datos altamente repetitiva, a escala y sin errores.
• Adaptarse a la escalabilidad a medida que los procesos de recopilación de datos pueden seguir siendo efectivos incluso cuando una organización se expande.
• Integración con diferentes fuentes de datos, incluidos sistemas internos y externos, para tener una visión holística de sus datos ESG.
• Proporcionar a los responsables de la toma de decisiones información ESG precisa y en tiempo real para tomar decisiones informadas y responder a los problemas ESG que surgen rápidamente.

Estas herramientas son más que solo teoría. Por ejemplo, InvoiceBotz de WonderBotz y GLYNT están revolucionando la forma en que las organizaciones capturan, procesan e informan sobre los datos ESG. InvoiceBotz, el software de automatización de procesamiento de facturas, utiliza la automatización inteligente y la IA de SS&C Blue Prism para recopilar y procesar datos de facturas, incluso a nivel de artículo por línea. GLYNT está ayudando a que los datos de sostenibilidad se preparen con tanto rigor como los datos financieros. Ambas soluciones están impulsando la precisión y la coherencia de los datos y mejorando la transparencia en los informes de sostenibilidad y ESG.

¿Qué datos se requieren para la presentación de informes ESG?

La presentación de informes ESG ya es un requisito legal en algunos países, y otras regiones le siguen de cerca. A medida que evolucionen las regulaciones ESG, habrá cambios en los informes requeridos (de ahí los datos que deben recopilarse para respaldar los informes). El uso de IA para la recopilación de datos permite realizar cambios con facilidad.

Algunas organizaciones ya están publicando sus datos ESG agregando secciones ESG a sus informes anuales y estrategias de gobierno corporativo. Al mismo tiempo, los agregadores de datos ya están creando métricas en torno a ESG y publicando calificaciones y puntuaciones ESG.

Domine la evolución de los datos ESG

A medida que los requisitos de presentación de informes ESG continúan evolucionando, también lo hacen las demandas sobre la recopilación de datos ESG. Puede parecer una actuación interminable, que requiere habilidad, agilidad y un enfoque inquebrantable para mantener en alto cada nuevo requisito y demanda, casi abrumador.

Sin embargo, con la ayuda de la automatización inteligente y otras soluciones digitales, puede dominar la gestión de datos ESG y evitar hundirse bajo todas las regulaciones, marcos y directrices que se le presenten.