A medida que han evolucionado los requisitos de informes de sostenibilidad corporativa, el etiquetado digital y la IA se presentan a veces como soluciones contrapuestas. Sin embargo, esta dicotomía es engañosa. El etiquetado digital proporciona datos estructurados, transparentes y comparables, mientras que la IA mejora el análisis y la interpretación. Al integrar estas tecnologías, las organizaciones pueden ir más allá del cumplimiento normativo y obtener información estratégica a partir de los datos relacionados con ESG.
Comprender el etiquetado digital: la base de la transparencia
Las normativas vigentes, como la Directiva de la UE sobre informes de sostenibilidad corporativa (CSRD) y las normas IFRS de sostenibilidad, exigen la divulgación digital de la información. Como explica John Turner, director ejecutivo de XBRL International, el etiquetado digital mediante un «diccionario» estructurado permite que el software interprete la información de forma coherente. Esto garantiza:
- Claridad: Los datos están categorizados de forma inequívoca, lo que reduce el riesgo de interpretaciones erróneas.
- Comparabilidad: Los inversores y las partes interesadas pueden analizar la información de forma coherente entre las distintas empresas.
- Trazabilidad: Los informes estructurados permiten rastrear los datos directamente hasta las divulgaciones originales, lo que mejora la fiabilidad y la rendición de cuentas.
Si bien el etiquetado digital está bien establecido en los informes financieros a nivel mundial, los informes de sostenibilidad siguen fragmentados. Sin la divulgación digital, el análisis ESG impulsado por IA requiere que los modelos de IA extraigan e interpreten datos no estructurados, lo que genera inconsistencias e imprecisiones. Turner enfatiza la necesidad de estructura, afirmando: «Se asume que se puede entregar el informe anual a diez personas diferentes y que todas llegarán a la misma conclusión sobre el desempeño. Pero, en realidad, lo que se obtiene son diez versiones distintas de la verdad». Por ello, el etiquetado digital, supervisado por la dirección de la empresa, que proporciona una versión única, autorizada y lista para el análisis de los eventos, es crucial para mantener la transparencia y la coherencia en los informes de sostenibilidad corporativa.
El papel de la IA: Descubriendo conocimientos más profundos
Datamaran ha sido pionera en el análisis ESG impulsado por IA durante más de una década. Jerome Basdevant, CTO y cofundador de Datamaran, destaca el papel de la IA en:
- Extracción de información valiosa: la IA puede procesar grandes cantidades de información divulgada para identificar temas y riesgos clave.
- Comparación de informes: la IA permite a las empresas comparar sus informes ESG con los de sus pares del sector.
- Análisis de materialidad: la IA ayuda a las organizaciones a determinar qué cuestiones ESG son más relevantes en función de la evolución de las expectativas regulatorias y del mercado.
Sin embargo, la IA no sustituye al etiquetado digital. La IA destaca por su capacidad para interpretar datos, pero sin un etiquetado estructurado, las interpretaciones pueden variar, lo que podría generar discrepancias en el análisis. Basdevant reflexiona sobre este desafío: «Terminamos desarrollando nuestro propio sistema de etiquetado digital porque en aquel momento no existía un estándar al respecto. Tuvimos que crear nuestra propia ontología —un diccionario de cuestiones ESG— para poder garantizar la comparabilidad. Los datos estructurados son la base de los análisis basados en IA».
El debate: ¿La IA hace que el etiquetado digital sea redundante?
Los recientes debates sobre políticas públicas sugieren un cambio de enfoque, pasando de la idea de «digital desde el principio» al escepticismo respecto a los mandatos digitales. Algunos argumentan que la IA puede automatizar la extracción y estructuración de datos ESG, haciendo innecesario el etiquetado digital. Sin embargo, esta premisa es errónea.
Como explica Basdevant, usar la IA para «recrear una estructura» donde ya debería existir un etiquetado es ineficiente e impreciso. Los modelos de IA requieren importantes recursos computacionales y pueden tener dificultades para mantener la coherencia al procesar datos no estructurados. En cambio, la IA debería basarse en el etiquetado estructurado, no reemplazarlo.» ¿Por qué usar la IA para resolver un problema que el etiquetado digital ya soluciona? Es como usar una motosierra para cortar una tortilla: una aplicación innecesaria e ineficiente de la tecnología». La IA debería aprovecharse para generar conocimiento en lugar de compensar la falta de una estructura fundamental.
Turner añade que los informes digitales estructurados garantizan «una única versión de la verdad». Sin el etiquetado digital, múltiples proveedores de IA producirán interpretaciones ligeramente diferentes de los mismos datos, lo que reduce la confianza en los análisis ESG» Con el etiquetado estructurado, las empresas siguen siendo responsables de sus propias divulgaciones. Sin él, se acaba en un laberinto de espejos, enfrentándose a múltiples reflejos distorsionados de la realidad, que es precisamente lo que los reguladores e inversores intentan evitar», advierte. La presentación de informes digitales debe considerarse esencial. «No tomamos fotos con una cámara, las imprimimos y luego las digitalizamos. Tomamos fotos digitales desde el principio. Los informes ESG deberían seguir la misma lógica».
Avanzando: Un enfoque combinado para una presentación de informes ESG eficaz
En lugar de hablar de «IA frente a etiquetado digital», la verdadera oportunidad reside en su integración:
- La IA mejora el etiquetado digital: la IA puede ayudar en el proceso de etiquetado, lo que permite a las empresas minimizar el esfuerzo.
- El etiquetado digital mejora la precisión de la IA: los datos estructurados permiten que la IA realice análisis de mayor calidad sin ambigüedad.
- Claridad normativa: los responsables políticos deben garantizar que la divulgación estructurada siga siendo una parte fundamental de los requisitos de información ESG para promover la coherencia.
Como concluye Basdevant, «Si las empresas pueden reducir el esfuerzo que dedican a adquirir y estandarizar datos, podrán centrarse en obtener información valiosa que genere un verdadero valor para el negocio». Turner coincide y añade: «El futuro de los informes y análisis ESG no reside en elegir entre la IA y el etiquetado digital, sino en reconocer cómo se complementan para generar transparencia y confianza».
Conclusión
El etiquetado digital y la IA no son tecnologías que compitan entre sí; son herramientas complementarias que, al combinarse, brindan transparencia, comparabilidad e información útil para la toma de decisiones. En una era donde la elaboración de informes de sostenibilidad se está convirtiendo en una parte fundamental de la estrategia corporativa, las empresas deben adoptar ambas para mantenerse a la vanguardia.
Para reguladores, empresas e inversores por igual, el camino a seguir es claro: la elaboración de informes de sostenibilidad digitales, mejorados con inteligencia artificial, es la clave para obtener información y datos fiables, reveladores y listos para la toma de decisiones.