A evolução do ESG passa pela inclusão da letra T, de tecnologia

Que as práticas ESG, sigla que traduzida do inglês, se refere à governança ambiental, social e corporativa, entraram definitivamente no radar das lideranças das empresas, você já sabe. O que ainda é pouco falado é sobre o potencial do uso de tecnologias avançadas para viabilizar uma agenda positiva e propositiva para elas. É aí que a sigla ganha mais uma letra: “T”, de tecnologia.

São muitas as aplicações disponíveis. Uma delas é a análise de dados. Quem já lida com  data analytics para tomadas de decisão  sabe da sua importância. A partir do cruzamento de informações de fontes variadas, conseguimos identificar padrões e obter insights precisos e rápidos, que dificilmente partiriam apenas do ser humano.

Essa visão granular traz vantagens competitivas para o dia a dia das empresas, motivo que explica a relevância da tecnologia para impulsionar a agenda ESG. Para além dos benefícios à sociedade e ao planeta, está cada vez mais claro que uma atuação eficiente  nessas dimensões fortalece a marca e contribui para a sua longevidade.

Tomar decisões ESG coerentes só é possível tendo atenção máxima às consequências de cada passo da operação, seja no monitoramento adequado da pegada de carbono, acompanhamento de perto dos indicadores sociais ou no pente-fino da atuação de fornecedores, parceiros e colaboradores.

Existem exemplos muito interessantes do uso da análise de dados combinado com ferramentas de Inteligência Artificial. Na maioria dos casos, essas combinações são utilizadas para esclarecer o processo de investimentos com base em critérios ESG.

Atualmente, existem técnicas avançadas de machine learning e IA  que permitem, por exemplo, desenvolver um score de compliance. Trata-se de um modelo estatístico que reúne inúmeras variáveis e dados de gestão de riscos capazes de mostrar indícios de práticas suspeitas, o que gera  subsídios para uma  tomada de decisão rápida, precisa e consciente.

É interessante perceber que esse tipo de modelagem engloba todas as dimensões do ESG, sendo valiosa, por exemplo, para identificar empresas que sofreram autuações e embargos do IBAMA (E) ou companhias enquadradas na lista do trabalho escravo do Ministério do Trabalho (S), entre outros.

Além disso, há casos de uso específicos para cada aspecto do ESG.

Na esfera ambiental, é possível utilizar big data e IA para fazer análises preditivas e identificar empresas que possam ter licenças irregulares ou tenham sido condenadas por crimes à natureza. Tendo acesso ao nível de risco envolvido, uma instituição financeira pode recusar o financiamento a determinada operação por entender que ela é danosa.

Os dados e a tecnologia, em geral, servem não só como um apoio, mas como uma solução inteligente para quem precisa também acompanhar “mídias adversas”. Dessa forma,  fica viável  fazer uma ampla varredura de notícias relacionadas à determinada empresa para descobrir se há denúncias sobre sua atuação em vários aspectos, como, por exemplo,  trabalhistas, e checar a veracidade dos fatos. Tal levantamento favorece a análise de questões referentes ao pilar social.

Por fim, conhecer a fundo os stakeholders do negócio é essencial e cada vez mais necessário do ponto de vista estratégico, e isso explica o aumento da relevância do compliance no quesito governança corporativa. Análises automatizadas permitem realizar diligências prévias para garantir a conformidade com leis e regulações, além de zelar pela reputação da empresa, pois afasta riscos financeiros e operacionais.

Pesquisas mostram que organizações com práticas ESG eficientes, além de mais benquistas pelo mercado e sociedade, apresentam melhores resultados econômicos e financeiros. A inclusão do T, de tecnologia, vai potencializar ainda mais esse cenário. A adoção dessas ferramentas está deixando de ser uma questão de opção, mas, sim, de sobrevivência para as organizações.

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