Un banco, una aseguradora o una gestora de patrimonio tiene relativamente poca emisión operativa propia. Oficinas, flota de vehículos, consumo energético: eso existe, pero en la mayoría de los casos no pesa frente a lo que entra a través de la cartera. La proporción es casi inversa a la que conoce una empresa productora: la mayor parte de los datos de sostenibilidad relevantes no se genera dentro de las propias paredes, sino en las partes en las que se invierte, a las que se presta dinero o que se asegura. Esa diferencia determina dónde debe buscar, y explica por qué un enfoque que funciona para una fábrica no puede aplicarse aquí sin adaptación.
Los datos sobre la huella propia suelen ser los más fáciles de encontrar. La gestión de instalaciones tiene el consumo de energía y agua de las oficinas, RR.HH. tiene datos de viajes y desplazamientos entre el domicilio y el trabajo, compras tiene contratos con proveedores de material de oficina, catering y servicios de TI. Esta parte del registro de puntos de datos es comparable a lo que mantiene cualquier empresa de servicios. El reto no está en la complejidad de estos datos, sino en la atención que reciben: como su peso es relativamente pequeño frente al impacto de la cartera, la responsabilidad sobre ellos a menudo se define de forma más laxa de lo que debería.
La mayor parte de los datos de sostenibilidad relevantes se encuentra en los propios productos financieros: préstamos, inversiones, riesgos asegurados, patrimonio gestionado. Para cada contraparte hay que determinar qué emisiones, qué riesgo climático o qué otro indicador de sostenibilidad le corresponde. Estos datos proceden de distintas direcciones: informes de la propia contraparte, datos de proveedores externos que ofrecen estimaciones cuando faltan datos directos, y modelos internos que combinan estas fuentes en una cifra por posición o por préstamo.
Las fuentes, por tanto, rara vez son sistemas propios. Un sistema de crédito registra quién ha pedido dinero prestado y en qué condiciones, no las emisiones que genera ese cliente. Un sistema de gestión de carteras registra posiciones y valoraciones, no los riesgos climáticos vinculados a esas posiciones. Las cifras de sostenibilidad suelen calcularse en una vía separada y vincularse después a los datos financieros, lo que significa que la propia vinculación es un punto vulnerable: si una contraparte cambia de nombre, de estructura o de año de referencia del informe, el enlace puede romperse sin que esto se note de inmediato.
Como no todas las contrapartes publican por sí mismas buenas cifras de sostenibilidad, se recurre ampliamente a proveedores de datos externos que ofrecen estimaciones, puntuaciones o calificaciones. Es una solución práctica, pero no elimina el problema, añade un eslabón. Para cada dato que proviene de un proveedor externo, sigue siendo necesario registrar: qué método se ha utilizado, qué supuestos se han hecho, qué antigüedad tiene la cifra, y qué ocurre si dos proveedores ofrecen una estimación distinta para la misma contraparte. Sin ese registro, se genera un informe que parece convincente pero que, en el fondo, se basa en cifras cuyo origen ya nadie puede reconstruir.
Dentro de una entidad financiera suelen existir varias unidades de negocio que utilizan en parte la misma contraparte o el mismo dato subyacente: un banco que ofrece tanto financiación crediticia como gestión de patrimonio puede solicitar o calcular dos veces una cifra de emisiones para el mismo cliente, a través de departamentos y proveedores distintos. Quien determina dónde existe ya un dato en varias unidades de negocio evita que la misma pregunta se responda dos veces por separado con dos resultados posiblemente distintos. No es solo una cuestión de eficiencia, es también una cuestión de coherencia: una contraparte no puede tener un riesgo climático distinto en un informe y en otro sin que exista una explicación para ello.
El método para construir un registro de puntos de datos, rastrear las fuentes y asignar responsabilidades no difiere fundamentalmente de lo que se necesita en el sector energético, el sector inmobiliario o la construcción. Lo que sí difiere es dónde recae el peso principal: en esos sectores, la mayor parte de los datos se encuentra en la propia operación o en la cadena de suministro directa; en los servicios financieros, la mayor parte se encuentra en terceros sobre los que no se tiene control operativo directo. Eso no cambia la estructura del trabajo, pero sí la cuestión de a quién se puede considerar responsable de qué, y qué puntos de datos están, en primer lugar, dentro del alcance para gestionarse. Antes de responder a esa pregunta, conviene aclarar qué puntos de datos se necesitan realmente cuando intervienen varias unidades de negocio, de modo que el registro no crezca con cifras que nadie consulta.
Una vez que está claro qué puntos de datos existen, de dónde proceden y quién los gestiona, surge la siguiente pregunta: cuánto del trabajo de recopilar, verificar y actualizar esos datos sigue requiriendo trabajo humano, y qué parte es suficientemente repetitiva como para dejarla en manos de un sistema. FTE TO AI calcula, por tarea, qué parte del trabajo puede ser asumida por la IA, basándose en las tareas que surgen del registro de puntos de datos, no en una estimación previa.
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