El sector TIC se diferencia de los sectores con fábricas, flotas de vehículos o edificios. Una empresa de software no tiene altos hornos y, por lo general, tampoco un inmueble propio de importancia. Esto hace que el sector parezca, a primera vista, ligero en emisiones, pero los datos de sostenibilidad no han desaparecido: se han desplazado. No se encuentran en activos propios, sino en la cadena de proveedores, en contratos con proveedores de servicios en la nube y en el equipamiento que utilizan los empleados. Quien en el sector TIC solo mira a su propia oficina, se pierde la mayor parte de la historia.
Para muchas empresas TIC, el centro de gravedad del impacto climático se ha desplazado hacia la capacidad de cómputo que adquieren. Quien utiliza AWS, Azure, Google Cloud o un proveedor de hosting local, en realidad compra consumo energético que se genera y se contabiliza en otro lugar. Los datos al respecto no suelen estar en un sistema interno, sino en facturas, acuerdos de nivel de servicio y los informes de sostenibilidad que los propios proveedores de nube publican. Algunos proveedores ofrecen cifras de emisiones por cliente o por carga de trabajo, otros solo un promedio general. La diferencia entre ambos determina con qué precisión una empresa puede fundamentar sus propias emisiones relacionadas con la nube, y esa diferencia a menudo no la conoce quien elabora el informe.
El segundo lugar donde se acumulan los datos de sostenibilidad es el equipamiento: portátiles, servidores, equipos de red, teléfonos. Estos datos surgen en varios momentos del ciclo de vida. En la compra, la información sobre el uso de materiales y las emisiones de fabricación está en manos del proveedor, a menudo en un pasaporte de producto o una declaración medioambiental que no se solicita por defecto. Durante el uso, la gestión de TI genera datos sobre el consumo energético de centros de datos y salas de servidores, a veces en sistemas de instalaciones, a veces en herramientas de gestión de activos TI que no se comunican con finanzas. En la retirada surgen de nuevo datos nuevos: porcentajes de reutilización, certificados de reciclaje, contratos con procesadores de residuos electrónicos. Tres fases, tres tipos de fuentes, y raramente un único lugar donde converjan.
Las empresas que ofrecen principalmente software o servicios digitales tienen una complicación adicional: su producto en sí no tiene huella física, pero sí funciona sobre una infraestructura que sí la tiene. La pregunta de qué parte de las emisiones de la nube debe atribuirse a qué producto o a qué cliente requiere métodos de asignación que a menudo aún no están establecidos. Quien informa sobre esto debe determinar primero qué dato constituye la base —capacidad de cómputo, almacenamiento, tráfico de datos— antes de que haya algo que medir. Se trata de una decisión metodológica independiente del informe, pero que lo precede.
Como el sector es intensivo en mano de obra y tiene relativamente pocos activos físicos, las partidas relacionadas con el personal suelen pesar más que en sectores industriales: desplazamientos casa-trabajo, teletrabajo, viajes de negocios, la energía de oficinas que a veces se comparten con otros arrendatarios. Estos datos están dispersos en sistemas de RR.HH., plataformas de reservas de viajes, proveedores de servicios de instalaciones y, a veces, en hojas de cálculo que mantiene un empleado individual. El volumen por partida es pequeño, pero el número de fuentes es grande, y esto hace que la consolidación consuma más tiempo del que su tamaño sugeriría.
En sectores como la construcción o el sector inmobiliario, los datos suelen estar concentrados alrededor de un número limitado de ubicaciones físicas o proyectos. En el sector TIC ocurre lo contrario: los datos están dispersos en gran cantidad de fuentes pequeñas, digitales y contractuales. Esto exige un enfoque distinto al elaborar un registro de puntos de datos: no empezar por edificios o máquinas, sino por contratos, sistemas y la pregunta de quién dentro de la organización gestiona qué parte de la cadena.
También dentro de una empresa TIC con varias unidades de negocio —por ejemplo, una rama independiente de nube, consultoría y software— vuelve a surgir la misma pregunta: qué puntos de datos realmente necesita con varias unidades de negocio y en qué parte de la organización ya existe ese dato. Antes de volver a preguntar por el consumo de nube o el inventario de hardware, vale la pena comprobar si ese dato ya se registra en algún sitio, por ejemplo mediante dónde ya existe un punto de datos con varias unidades de negocio. Esto evita que cada unidad construya su propia versión, ligeramente distinta, de la misma cifra.
La tentación ante datos fragmentados es adquirir primero una herramienta que lo ordene todo. Sin embargo, una herramienta aplicada sobre un proceso desorganizado produce sobre todo un informe de apariencia más pulida sobre cifras que, en el fondo, aún no son correctas. Aclarar primero de dónde procede cada punto de datos, quién es responsable de él y qué normas de calidad se le aplican, es el paso que precede a las decisiones sobre sistemas, no el que las sigue.
En cuanto queda claro qué puntos de datos existen, de dónde proceden y quién los gestiona, también se obtiene una visión de cuánto trabajo manual queda alrededor de ellos: volver a introducir datos, verificar, indagar con un compañero. Ese es precisamente el tipo de trabajo que FTE TO AI, mediante un escaneo de trabajo por tarea, calcula qué parte puede asumir la IA, como complemento a la visión que ya aporta un registro de puntos de datos.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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