Un bufete de abogados, una firma de contabilidad o una consultora no tienen línea de producción, ni una flota de vehículos de peso, ni normalmente una nave propia. Las emisiones no están en las máquinas sino en las personas: edificios de oficinas, ordenadores portátiles, desplazamientos de trabajo y los servicios que se contratan a terceros. Mientras que una empresa industrial puede medir la mayoría de sus emisiones dentro de sus propias paredes, en los servicios profesionales la mayor parte se encuentra precisamente fuera de esas paredes. Esto desplaza la pregunta de "qué emitimos nosotros" a "qué emiten las partes que nos rodean", y ese desplazamiento es exactamente donde los datos se vuelven complicados.
Los datos básicos sobre el propio inmueble suelen ser localizables: facturas de energía en gestión de instalaciones, contratos de servicio con el administrador del edificio, contratos de alquiler en finanzas. Pero en cuanto el alcance se amplía, los datos se dispersan entre departamentos que no necesariamente se comunican entre sí. Los gastos de viaje y las declaraciones de gastos están en el sistema de RR. HH. o de gastos, a menudo sin distinguir entre vuelo, tren o coche. La contratación de servicios de TI, almacenamiento en la nube y licencias de software pasa por compras o por contratos departamentales sueltos, con facturas que no indican el consumo energético del proveedor. El consumo de papel, las impresiones y el catering están en instalaciones. Los trabajadores temporales y los autónomos a veces sí y a veces no aparecen en las cifras de personal, dependiendo de cómo esté organizada la administración de RR. HH.
La partida más grande, los servicios contratados a otras empresas, suele ser la más difusa. Una consultora que recurre a subcontratistas, una firma de contabilidad que subcontrata trabajo a otra firma, un equipo jurídico que contrata expertos externos: esa cadena de prestación de servicios genera emisiones que no se registran automáticamente en ningún sitio, porque la factura solo muestra el importe y no su origen.
Como no hay un aparato que mida de forma continua, los datos de sostenibilidad en los servicios profesionales suelen surgir mediante recopilación manual: alguien solicita facturas a instalaciones, pide datos de viajes a RR. HH., solicita datos de compras a procurement, y lo pega todo en una hoja de cálculo. Esa hoja de cálculo se convierte en el sistema de referencia real, sin que nadie pueda señalar quién gestiona la fuente de cada cifra ni con qué frecuencia se actualiza. En la siguiente ronda de informes, el trabajo suele repetirse, con una selección de fuentes ligeramente distinta, lo que dificulta comparar las cifras de un año a otro.
La tentación es adquirir una herramienta de generación de informes en cuanto llegan los cuestionarios. Pero una herramienta que se superpone a una recopilación dispersa y manual hace que el resultado sea más ordenado, no más fiable. La pregunta subyacente sigue sin respuesta: quién es el propietario del dato de viajes, de dónde procede la cifra de energía del inmueble, qué regla de calidad determina si un autónomo excluido cuenta o no. Sin un registro que indique, por cada dato, dónde se origina, quién lo gestiona y qué regla vigila su calidad, cada informe sigue siendo una fotografía instantánea de lo que alguien pudo recopilar ese mes.
El Data Readiness Scan de csrdready.net mapea ese registro para este sector específico: por cada dato, los sistemas de origen, el recorrido desde la fuente hasta el informe, el propietario dentro de la organización y la regla que determina si el valor es correcto. Para una organización de oficinas, esto suele significar una combinación de sistemas de instalaciones, administración de RR. HH., compras e introducción manual, todos con su propio ritmo y su propio gestor. El escáner registra esa combinación para que no haya que reinventarla cada año.
La forma en que surge esa fragmentación difiere según el sector. Quien quiera comparar cómo se ve esto en cuestiones similares, puede consultar la dispersión de los datos de energía y compras en el comercio minorista, el papel de los recorridos de clientes y los datos de servidores en el sector de las TIC, o la interconexión entre los datos de inversión y la propia operativa empresarial en los proveedores de servicios financieros. Los patrones difieren, pero el núcleo es siempre el mismo: datos que se generan en sistemas que no se diseñaron pensando en la elaboración de informes.
El Data Readiness Scan se está construyendo ahora. Todavía no existe un producto funcional para probar hoy, y aquí no se vende nada que aún no exista. Quien quiera dejar constancia de dónde debe empezar el registro de puntos de datos para su propia organización, puede inscribirse en la lista de espera y será informado en cuanto el escáner esté disponible.
En cuanto quede claro qué dato procede de qué sistema y quién es responsable de él, la atención suele desplazarse hacia la pregunta de cuánta parte del propio trabajo de recopilación sigue siendo manual. Solicitar facturas, combinar hojas de cálculo y verificar cifras son tareas que pueden dividirse entre la parte que sigue un patrón fijo y la parte que requiere criterio. FTE TO AI calcula, por tarea, qué parte de ese trabajo puede asumir la IA, como paso siguiente una vez que el registro de puntos de datos está establecido.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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