El sector minorista tiene una característica que dificulta más sus datos de sostenibilidad que en una empresa con una única planta de producción: la mayor parte del impacto no se genera en sus propios edificios, sino en los de otros. Un minorista vende productos fabricados en otro lugar, transportados por partes que no están en su plantilla, y envasados en materiales elegidos por proveedores. Las propias tiendas y centros de distribución solo aportan una parte del panorama total. El resto se encuentra en una cadena de proveedores, operadores logísticos y, a veces, sus propios subcontratistas. Quien busca los datos de sostenibilidad de una organización minorista busca, en gran medida, datos que no han sido medidos por la propia organización.
La parte más accesible de los datos corresponde a la propia huella inmobiliaria: consumo energético de tiendas, centros de distribución y oficinas, a menudo localizable en facturas de proveedores de energía o en sistemas de gestión de edificios. En una cadena con muchas sucursales, esto se convierte rápidamente en una colección de contratos independientes, lecturas de contadores y facturas por ubicación, gestionados por distintos gerentes regionales o un equipo de instalaciones. Los datos existen, pero están tan dispersos entre tantas ubicaciones que nadie los convierte automáticamente en un conjunto coherente.
Los datos de transporte —consumo de combustible de flotas propias, pero sobre todo de transportistas subcontratados— se encuentran en gran parte fuera de la organización. Un minorista que externaliza el transporte recibe facturas y, a veces, informes del transportista, pero rara vez en un formato que se ajuste a sus propias necesidades de reporte. Estos datos deben solicitarse, traducirse y vincularse a los volúmenes internos, lo que añade un paso manual que fácilmente se pierde entre compras, logística y sostenibilidad.
La mayor parte del impacto climático de un minorista suele encontrarse en la producción de los bienes vendidos, mucho antes de que lleguen a su puerta. Estos datos, cuando están disponibles, proceden de proveedores que utilizan métodos de medición muy diversos, o de promedios genéricos del sector que compras o sostenibilidad buscó en algún momento. En un surtido con muchos productos y proveedores distintos, se genera una hoja de cálculo con datos de calidad variable: algunas cifras están medidas, otras estimadas, otras tomadas de un informe antiguo. Nadie en la organización tiene una visión completa de de dónde procede cada cifra.
Los datos de envases —peso, material, reciclabilidad— suelen ser registrados por compras o especialistas en packaging, por categoría de producto o contrato de proveedor. Los datos de residuos de tiendas y centros de distribución proceden, a su vez, de los gestores de residuos, con sus propios formatos de informe y unidades de medida. Ambos flujos rara vez acaban en el mismo sistema que los datos de energía o transporte, por lo que quien quiere obtener una imagen completa debe recorrer varios departamentos para reunir las piezas del rompecabezas.
Además de los datos climáticos, el informe de sostenibilidad también exige indicadores sociales: rotación de personal, diversidad, condiciones laborales en la cadena. Para la propia organización, esto suele estar en manos de RR. HH., en sistemas que no fueron diseñados pensando en el informe de sostenibilidad. Para la cadena —las condiciones laborales en los proveedores— los datos suelen ser aún más escasos y dependen de auditorías o certificaciones que no se realizan cada año de la misma manera.
El hilo común en el sector minorista es que los datos rara vez se generan en un solo lugar y casi nunca se gestionan en uno solo. Para cada punto de datos es relevante la pregunta: ¿procede esto de un sistema propio o de un tercero, quién lo ha proporcionado, cómo se ha medido y cuándo se actualizó por última vez? Sin un registro que responda a estas preguntas, los datos que sustentan un informe siguen siendo una colección de archivos sueltos cuyo origen nadie puede señalar con certeza. Ese registro es precisamente el objetivo del Data Readiness Scan: no el informe en sí, sino la trazabilidad (lineage) de cada punto de datos, la titularidad y las reglas de calidad que determinan si una cifra es sostenible.
El reto aquí descrito se repite en forma similar en otros sectores, aunque con distintos centros de gravedad. En una empresa de hostelería el énfasis está en los flujos de alimentos y el consumo energético por establecimiento, en una empresa de TIC en los centros de datos y el uso de equipos, y en una empresa inmobiliaria en el rendimiento energético de los edificios durante todo su ciclo de vida. En cada uno de estos sectores rige la misma pregunta básica: dónde se genera la cifra y quién puede dar cuenta de ella.
El Data Readiness Scan de csrdready.net se encuentra actualmente en desarrollo. Quien ya quiera participar en la reflexión sobre cómo debería ser un registro de puntos de datos para una organización con muchas sucursales y una larga cadena de proveedores, puede inscribirse en la lista de espera. En este momento no se vende nada, solo se reserva un lugar para cuando el instrumento esté disponible.
En cuanto el panorama de puntos de datos, fuentes y propietarios empiece a estar en orden, surge una pregunta de seguimiento: qué parte de la recopilación, verificación y actualización de esos datos es trabajo manual, y qué parte puede realizarse con el apoyo de la IA. FTE TO AI ofrece para ello un escaneo de trabajo que calcula, por tarea, qué parte del trabajo puede asumirse, un complemento que solo cobra sentido una vez que está claro qué tareas existen exactamente y de dónde provienen.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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