Esta pregunta normalmente no es la primera. Primero se pregunta qué cuesta una herramienta, o qué plataforma entrega informes más rápido. La pregunta por el plazo llega solo cuando alguien se da cuenta de que un informe es tan bueno como los datos que hay debajo, y que esos datos tienen que venir de algún lado, deben contarse, y deben ser controlados por alguien que sea responsable de ello.
No hay una respuesta fija a esta pregunta, y quien le dé una, está vendiendo algo. Lo que nosotros podemos hacer es explicar en qué se invierte el tiempo, para que usted mismo pueda estimar qué es realista para su organización.
El primer factor es el número de fuentes por las que pasa un dato. Una cifra de emisiones que proviene directamente de una única factura energética es distinta de una cifra de emisiones que se ha construido a partir de datos de compras, una hoja de cálculo con factores de conversión, y una estimación de un proveedor que tampoco sabe exactamente de dónde viene su propia cifra. Cuantos más eslabones haya, más tiempo cuesta trazar la lineage desde la fuente hasta el informe.
El segundo factor es la titularidad de los datos (ownership). Si para un dato está claro quién lo suministra, quién lo controla y quién es responsable en caso de desviaciones, la elaboración de reglas de calidad avanza relativamente rápido. Si esa pregunta nunca se ha formulado, y la respuesta varía según el departamento, averiguar quién se ocupa de qué a menudo cuesta más tiempo que la implementación misma de las reglas.
El tercer factor es cuánta parte del proceso todavía se hace manualmente ahora. Un dato que viaja mediante copiar y pegar entre tres hojas de cálculo tiene más puntos de atención que un dato que sale automáticamente de un sistema. No porque las hojas de cálculo sean por definición el problema — por qué las hojas de cálculo no son el problema explica que la hoja de cálculo desordenada suele ser un síntoma de un proceso que nunca se ha documentado — sino porque cada paso manual es un lugar donde algo puede salir mal sin que nadie lo note.
La mayoría de las organizaciones que recorren este proceso empiezan por las emisiones de CO2. No porque sea el tema más importante, sino porque suele ser el tema más acotado: existen metodologías de cálculo claras, y las fuentes principales — energía, combustible, viajes — normalmente ya están registradas en algún lugar. Por qué el CO2 suele ser el primer tema describe esa elección con más detalle. Para el CO2, la elaboración del registro de datos, la lineage y la titularidad puede avanzar más rápido que para un tema como la biodiversidad o las condiciones laborales en la cadena, donde las fuentes a menudo faltan o nunca se han documentado de forma sistemática.
Esto no garantiza que el CO2 esté listo antes. Sí es la razón por la que muchas organizaciones no empiezan por él por casualidad: es el tema sobre el que ya hay más presente para construir.
El plazo de este proceso no es un sprint fijo con una fecha de finalización. No es algo que se cierre en un taller de un día, y tampoco es algo que quede listo tras un ejercicio único y que nunca más requiera atención. Las reglas de calidad deben mantenerse, la titularidad cambia cuando las personas cambian de función, y las nuevas obligaciones de reporte a veces traen consigo nuevos datos que deben pasar de nuevo por los mismos pasos.
Lo que sí es realista: una organización que, para un número limitado de datos, consigue definir con claridad de dónde vienen los datos, quién es responsable de ellos y qué controles tienen, dispone después de una plantilla que se puede aplicar más rápido a otros temas. La primera ronda suele ser la más lenta, no porque el tema sea más complejo, sino porque la forma de trabajar todavía hay que encontrarla.
Antes de que tenga sentido responder a la pregunta del plazo, ayuda saber en qué punto se encuentra su organización ahora. Qué es la madurez de datos y cómo se mide describe cómo puede estimarlo sin hacer suposiciones sobre dónde debería estar ya. Una organización donde nadie sabe quién suministra una cifra parte de un punto distinto al de una organización donde eso ya está establecido pero faltan los controles. Ambas pueden recorrer este proceso, solo que la estimación de tiempo difiere.
Parte del retraso en este proceso no está en el trabajo de pensar, sino en el trabajo ejecutivo alrededor de él: transcribir cifras, rastrear fuentes, mantener actualizados los estados. Ese es el tipo de trabajo del que una parte puede ser asumida por IA, sin ceder el control sobre la titularidad y las reglas de calidad. Si desea saber qué parte de ese trabajo en su organización es apta para ello, el escáner de trabajo de FTE TO AI ofrece una estimación de ello por tarea.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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