Comprender los riesgos relacionados con la naturaleza: Por qué las entidades financieras necesitan algo más que datos de geolocalización

A primera vista, los ondulados campos de soja que cubren el corazón de Brasil parecen una historia de éxito agrícola. Sin embargo, la realidad revela importantes y complejos riesgos relacionados con la naturaleza. Los gigantes del agronegocio se han expandido rápidamente hacia ecosistemas frágiles para satisfacer la creciente necesidad mundial de producción de carne, talando miles de hectáreas en el Amazonas y el Cerrado, lo que ha provocado la pérdida de biodiversidad y la degradación de los ecosistemas^.1

Pero no es solo la expansión la que causa devastación: la escala de la producción de soja ha agravado los riesgos relacionados con la naturaleza, con repercusiones tanto medioambientales como económicas. Entre 1985 y 2012, la deforestación provocó una caída media del 12% en la productividad de la soja, con reducciones superiores al 20% en algunas regiones^.2 Estas pérdidas ponen de manifiesto el creciente desafío que supone para los inversores y las instituciones financieras evaluar con precisión los riesgos relacionados con la naturaleza.

Muchos han aprovechado los datos de geolocalización, concretamente las coordenadas de latitud y longitud de las instalaciones de producción, para evaluar sus riesgos e impactos relacionados con la naturaleza. Pero este enfoque sólo araña la superficie. Los riesgos relacionados con la naturaleza son intrínsecamente locales. La ubicación y las características únicas de cada ecosistema determinan el impacto de las operaciones sobre la biodiversidad y la disponibilidad de recursos.

Para comprender plenamente los riesgos relacionados con la naturaleza, las instituciones financieras deben integrar las métricas de producción -como la cantidad de bienes producidos o la energía generada en lugares concretos- con los datos de geolocalización.

En este artículo, exploramos cómo la combinación de estos datos proporciona una comprensión más profunda de los riesgos relacionados con la naturaleza, ayuda a evitar costosos errores de apreciación, descubre dependencias ocultas de los recursos naturales e identifica posibles impactos sobre la biodiversidad antes de que perturben las operaciones.

De los marcos voluntarios a los obligatorios: Cada vez más atención a los datos de producción

A medida que evolucionan los marcos de sostenibilidad, los datos de producción se están convirtiendo en un elemento central de la forma en que las empresas y las instituciones financieras evalúan los riesgos medioambientales. Más allá de simplemente saber dónde tienen lugar las operaciones, estos marcos se centran cada vez más en qué se produce y cuánto, ya que esto proporciona una imagen más clara de las dependencias e impactos relacionados con la naturaleza.

Directrices como el enfoque LEAP (Localizar, Evaluar, Valorar, Preparar) del Grupo de Trabajo sobre Divulgación de Información Financiera Relacionada con la Naturaleza (TNFD) subrayan la necesidad de ir más allá de la simple localización de los lugares donde las empresas interactúan con la naturaleza.

Aunque los datos de geolocalización son cruciales para el componente "Localizar", LEAP aboga por una evaluación más profunda de la dependencia de las empresas de los recursos naturales -como el agua, los minerales y los ecosistemas biológicos- y de los riesgos asociados a su agotamiento o degradación. Para comprender la escala y la importancia de estas dependencias, es esencial integrar los datos de producción para una evaluación exhaustiva de los riesgos.

Además de los marcos voluntarios, la Directiva sobre Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD) ha introducido requisitos obligatorios para las instituciones financieras. Estas instituciones deben ahora divulgar sus impactos materiales, riesgos y oportunidades en ámbitos como la biodiversidad y los ecosistemas. Esto requiere un análisis exhaustivo de las actividades para identificar posibles impactos negativos. Las evaluaciones precisas requieren datos a nivel de activos, incluidas métricas detalladas de producción, para evaluar los efectos posteriores de las operaciones tanto en las comunidades como en los ecosistemas.

Las limitaciones de los datos de geolocalización para evaluar los riesgos relacionados con la naturaleza

Aunque los datos de geolocalización proporcionan una visión crítica, se necesita información adicional para evaluar con precisión los riesgos y establecer objetivos mensurables. Por ejemplo, saber que una empresa opera en zonas propensas a la escasez de agua sólo ofrece una parte del panorama. La cuestión más crítica es: ¿cuánta producción tiene lugar en estos lugares con escasez de agua?

Evaluar los volúmenes de producción ayuda a revelar la verdadera dependencia de una empresa de unos recursos tan limitados. Descuidar esta capa más profunda del análisis puede conducir a decisiones de inversión equivocadas y a una mayor exposición a los riesgos de la naturaleza y la biodiversidad. Esto va mucho más allá del ejemplo de la agroindustria mencionado en la introducción. Muchas industrias están sujetas a riesgos únicos relacionados con la naturaleza.

Para ilustrarlo, utilizamos nuestra Solución de Evaluación Geoespacial de Activos para analizar las instalaciones de producción de las 10 principales empresas de generación de electricidad en lo que respecta a su exposición a riesgos relacionados con la naturaleza^.3 Los resultados muestran que la clasificación de las empresas en cuanto a exposición a riesgos cambia significativamente cuando se incluyen datos de producción junto con información de geolocalización (véase la Figura 1).

El análisis indica que las clasificaciones de las empresas pueden cambiar significativamente cuando se incorporan datos de producción junto con información sobre geolocalización. Por término medio, las clasificaciones cambiaron dos posiciones una vez incluidos los datos de producción. Por ejemplo, una compañía eléctrica ocupaba originalmente el primer puesto basándose únicamente en datos de geolocalización, con un 19% de sus centrales eléctricas en zonas de riesgo. Sin embargo, cuando se tuvieron en cuenta los datos de producción, que revelaron que el 53% de su producción total de electricidad procedía de estos lugares vulnerables, la clasificación de la empresa descendió al puesto 4.

Figura 1. Evolución de la clasificación de las empresas según su exposición a los riesgos relacionados con la naturaleza cuando se incorporan al análisis datos sobre el nivel de producción del activo

  Nota: Este gráfico muestra los cambios en la clasificación de las 10 primeras empresas por ingresos en el sector de Servicios Públicos Eléctricos basándose en dos métodos: el primero calcula una media simple de todos los activos; el segundo utiliza una media ponderada en la que la influencia de cada activo viene determinada por su producción total. Una clasificación de 1 en la columna de la izquierda indica la empresa con mejores resultados, mientras que 10 indica la peor. Los colores originales se mantienen en la columna de la derecha para resaltar las diferencias en las clasificaciones.

Surgieron patrones similares en otros sectores, como el carbón y el petróleo y el gas, en los que al centrarse únicamente en el número de instalaciones se pasaron por alto riesgos clave ligados a la elevada producción en zonas vulnerables. Este enfoque es especialmente pertinente para evaluar la exposición a lugares sensibles y regiones ricas en biodiversidad. Las métricas de producción ofrecen una visión más clara de la exposición de una empresa al cuantificar las actividades dentro de los ecosistemas que podrían enfrentarse a sanciones reglamentarias o a publicidad negativa.

Por ejemplo, una empresa minera podría parecer inicialmente de bajo riesgo debido al número limitado de emplazamientos en zonas sensibles basándose únicamente en los datos de geolocalización. Pero si una parte sustancial de sus actividades de extracción se realiza en zonas críticas para la biodiversidad, la empresa se enfrenta a mayores riesgos, incluso con menos instalaciones operativas en esas zonas. Esta información adicional podría cambiar significativamente la clasificación de riesgo de la empresa, lo que subraya la importancia de comprender no sólo dónde opera, sino también el alcance de sus actividades en esas zonas.

Al combinar datos de geolocalización y producción, las instituciones financieras pueden ofrecer una evaluación de riesgos más completa. Este enfoque se alinea con marcos voluntarios como el TNFD, ayudando a las empresas a anticipar y mitigar los riesgos para la biodiversidad, al tiempo que evitan costosas sanciones o daños a su reputación.

Clarity AI: Más allá de los datos de geolocalización para los riesgos relacionados con la naturaleza

Clarity AIpermite a las instituciones financieras comprender mejor los riesgos relacionados con la naturaleza a los que se enfrentan las empresas. Al incorporar datos de producción de activos físicos (por ejemplo, electricidad generada para las empresas de servicios públicos, petróleo producido para las empresas energéticas), determinamos el porcentaje de los ingresos de una empresa en riesgo en función de la geolocalización y la escala de producción de sus actividades principales. Mientras que la mayoría de los demás proveedores de datos se basan en la agregación de activos físicos sin tener en cuenta su tamaño, Clarity AI utiliza datos de producción para obtener las evaluaciones más precisas. Nuestros resultados agregados simplifican la evaluación del riesgo, proporcionando la precisión que las instituciones financieras necesitan para protegerse contra los riesgos relacionados con la naturaleza.