El papel de la IA en la fiabilidad de los datos ESG

Los inversores necesitan datos ESG de calidad y automatización a escala para mejorar la toma de decisiones críticas

Tanto los pequeños como los grandes gestores de activos están buscando la manera de aprovechar la IA para mejorar su toma de decisiones de inversión, al tiempo que gestionan y miden los resultados en materia de ASG. La IA podría ser el eslabón vital para conectar los puntos en el camino hacia un futuro más sostenible. Puede resolver problemas de datos que los inversores y las empresas no podrían resolver sin la tecnología.

"Cuando pensamos en datos ESG, en realidad los utilizamos de diversas maneras, desde nuestra evaluación ascendente de riesgos e impactos hasta nuestros informes regulatorios y de otros clientes, pasando por la aplicación de nuestros controles de cumplimiento", afirmó David Klausner, especialista en ESG de PGIM Fixed Income, en un seminario web para inversores responsables patrocinado por Clarity AI. "Creo que por eso la IA es tan importante en este proceso. No tenemos capacidad para manejar todos estos datos. Simplemente no podríamos hacer nuestros procesos ESG a escala como un gran inversor institucional."

La capacidad de la IA para ayudar a automatizar las funciones de datos ESG y ampliarlas a las carteras de los clientes de los inversores significa que los gestores de activos pueden dedicar más tiempo a sus funciones principales en lugar de a depurar los datos. los gestores de activos pueden dedicar más tiempo a sus funciones principales en lugar de a la búsqueda de datos. La IA también permite a los gestores de activos más pequeños acceder a datos que podrían carecer de estructura interna para investigar.

Por ejemplo, dos empresas con sede en Florida pueden no estar expuestas al mismo nivel de riesgo climático físico (como el derivado de una mayor posibilidad de inundaciones) cuando una ha tomado medidas activas de adaptación trasladando los sistemas eléctricos a un piso más alto, y la segunda no. Este contexto, cuando se incorpora a los modelos de inversión, puede mejorar la toma de decisiones. "Creo que la IA desempeña un papel muy importante a la hora de ayudar a reunir esa información". afirma David.

El valor de unos datos ESG fiables

La capacidad de la IA para centrarse en la calidad de los datos ofrece una solución al reto de la fiabilidad de los datos. Incluso los datos comunicados por las empresas pueden contener errores, ya sea por fallos humanos o por interpretaciones inexactas. "Hemos sido capaces de identificar, de entre todos los datos comunicados, cuáles son fiables y, por tanto, se puede confiar en ellos, y cuáles pueden estar sujetos a errores", afirma Borja Cadenato, Director de Productos ESG de Clarity AI. "El uso de modelos estadísticos de aprendizaje automático para comparar los datos de una empresa con los de años anteriores, o con los de otras empresas del mismo sector, nos ayuda a identificar cuáles de esos datos podrían ser erróneos."

Más allá de los datos comunicados, señaló una "enorme laguna" que hay que llenar peinando todos los datos disponibles. "La IA también puede marcar la diferencia ahí". Por ejemplo, Clarity AI aprovecha los modelos de aprendizaje automático para estimar los datos de emisiones de más de 30.000 empresas, para ofrecer a los inversores una visión más comparable y completa de las emisiones.

¿En qué consiste un modelo de datos ESG fiable?

Crear confianza entre el proveedor y el usuario de los datos es el primer paso para cualquier tecnología en cualquier sector, señaló Nick Pelosi, Director Asociado de Compromiso de Federated Hermes, en el seminario web. En el caso de la IA, esa confianza empieza por la mano de obra y por garantizar que los datos estén libres de sesgos.  

"Es muy importante poder explicar los modelos para que la gente confíe en los números y, por tanto, los integre en sus decisiones de inversión", afirma Robert Smith, Director de Ingeniería de Aprendizaje Automático en Clarity AI. "Para mí, los modelos de aprendizaje automático son una forma de comparar sistemáticamente un número infinito de enfoques diferentes, lo que llamamos características, que en última instancia impulsarán el valor estimado, con una función objetivo que elige entre ellas y selecciona la mejor", dijo Robert. Hay un resultado estadístico que proporciona un intervalo de confianza (un cierto nivel porcentual de saber que los datos son todo lo precisos que podrían ser) que ofrece una capa adicional de transparencia para reforzar la confianza de nuestros usuarios".

"No se trata de deshacerse de los humanos, sino de que validen los modelos y un número mucho menor de resultados. Estos son aspectos clave para generar confianza en los modelos impulsados por IA. Parte de ello también podría requerir un cambio de mentalidad en algunos sectores."

Muchas formas de aprovechar la IA para la ESG

No existe un enfoque único para la IA. Aunque ChatGPT y la IA generativa son las más conocidas hoy en día, Robert señaló que sólo son una mínima parte de todos los enfoques de IA que están a disposición de los inversores y las empresas para resolver los retos que plantean los datos ESG. 

A medida que se disponga de más datos, la IA permitirá una agregación mucho mayor y una mayor capacidad para realizar análisis y sacar a la luz ideas que sirvan de base a las decisiones. "Tenemos modelos de procesamiento del lenguaje natural que leen que leen cientos de miles de artículos de noticias a diario y son capaces de clasificarlos en una de 40 categorías diferentes y asignarles gravedad. Pudimos demostrar que las empresas que tenían un cierto nivel de controversia provocaban un rendimiento inferior del 2 al 5% al cabo de seis meses."

Desde las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) hasta las imágenes por satélite para el seguimiento de las emisiones, pasando por la IA de la biodiversidad para calcular el número de especies en peligro de extinción, la IA puede ampliar o abrir la puerta a datos ESG mejorados que informen las decisiones empresariales.

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