Una herramienta llamada ClimateBert evaluó si las empresas realmente están haciendo lo que dicen que están haciendo en lo que respecta al medio ambiente, o si se trata simplemente de un lavado verde. No salió muy bien.
¿Qué es el lavado verde?
La definición de lavado verde se refiere a la comunicación engañosa sobre las prácticas y el impacto ambiental de una empresa. Información y publicidad falsas realizadas únicamente para presentar una imagen pública ambientalmente responsable. En un momento en que los especialistas en marketing tienen alrededor de tres segundos para captar la atención de alguien, es mucho más fácil manipular la verdad, especialmente cuando se trata de elogiar los esfuerzos de sostenibilidad y los esfuerzos ecológicos. Pero si bien hay empresas comprometidas con marcar una diferencia real para las personas y el planeta, muchas otras abrazan el tema ambiental más en el marketing que en la práctica real. Pero, ¿cómo podemos distinguir entre el lavado verde y las verdaderas iniciativas verdes? En este caso, ha entrado en juego la inteligencia artificial.
ClimaBert es una herramienta de inteligencia artificial que deconstruye declaraciones corporativas, informes anuales, declaraciones y otros materiales para evaluar la divulgación relacionada con el clima y medir el desempeño real. Fue creado por TCFD. Es un grupo de trabajo que proporciona a las empresas herramientas para difundir de manera más eficaz el desempeño relacionado con el clima. Como esto no es fácil, TCFD recurrió al procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales en busca de ayuda. El enorme volumen de datos, a menudo compuestos por palabras poco claras, representa un gran desafío para ser analizado de manera oportuna. Con herramientas de inteligencia artificial como ClimateBert, las semanas de análisis ahora se pueden reducir a días.
¿Qué descubrió ClimateBert?
Desafortunadamente, después de evaluar a más de 800 empresas, ClimateBert dio una respuesta negativa. La IA ha determinado que se habla mucho, pero falta el rendimiento real. ¿Porque? En la evaluación de TCFD, hay tres factores contribuyentes principales. Primero, el lavado verde se ha salido de control en gran medida hasta ahora. Por tanto, no hay ningún incentivo para que las empresas cambien. Segundo lugar: los acuerdos de París, irónicamente, han permitido a las empresas ser más “selectivas” en lo que quieren divulgar para limitar el riesgo de la marca. En tercer lugarCon la excepción de Francia, la información sobre el clima empresarial es una divulgación voluntaria. Esto permite a las empresas mucha, demasiada libertad en cuanto a lo que les gustaría compartir.
Por eso insiste TCFD. Necesitamos estandarizar y hacer obligatorios los informes de las empresas sobre compromiso medioambiental.
La IA en busca de un lavado verde
Otras organizaciones también están aprovechando el poder de la inteligencia artificial para descubrir el lavado verde. P.ej Ping an, una compañía de seguros y financiera con sede en China. Ping An aprovecha su Centro de Investigación Económica Digital y su inteligencia artificial para evaluar la divulgación del clima corporativo y detectar el lavado verde. Usando algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, el Centro de Investigaciones Económicas Digitales En cambio, ha desarrollado indicadores basados en inteligencia artificial para determinar la exposición al riesgo climático de manera más precisa que las métricas tradicionales ambientales, sociales y de gobierno corporativo (ESG).
En resumen, la IA es más eficiente para determinar si una empresa es verdaderamente ecológica o simplemente ecológica.
Quedan dos problemas básicos
Sin embargo, aunque estos ejemplos parecen prometedores, todavía quedan dos problemas por resolver.
En primer lugar, Se necesitan buenos datos para entrenar sistemas de inteligencia artificial y darles algo para analizar y revisar. Gracias a otras tecnologías emergentes como i sensori IoT (para recopilar datos ESG) y blockchain (para rastrear transacciones), tenemos la infraestructura para recopilar más datos. Al medir el uso de energía en tiempo real, las rutas de transporte, los desechos de fabricación, etc., el lavado verde se elimina primero.
Segundo problema obviamente, está aplicando los macrobeneficios a las micro soluciones. No basta con evaluar el progreso medioambiental de las empresas sobre iniciativas populares como la plantación de árboles. Empresas como Microsoft, Alibaba, American Express y otras están involucradas en programas para plantar millones de árboles. Suena como una gran idea hasta que empieces a considerar el impacto que realmente tiene.
Un árbol maduro compensa unos 20 kilos (48 libras) de CO2 al año. Bueno, ¿no es así? La mayoría de las empresas, sin embargo, no tienen en cuenta el tiempo que lleva hacerla crecer. La especie arbórea también determina la cantidad de CO2 "capturado". Un arce maduro Puede compensar unos 226 kilos (500 libras) de CO2 al año., mientras las palmeras promedian solo 2 kilos (15 libras) por año. Las empresas deben comprender cuántos árboles, qué tipo, en qué posición, etc. para calcular con precisión el impacto sobre el CO2. Obviamente, este es un proceso que cuesta a las empresas más dinero, recursos y tiempo. Y por tanto la cosa no se hace, o no se hace bien.
Afortunadamente, la IA también es ideal para manejar estas tareas.
Al detectar el lavado verde, la inteligencia artificial nos ayuda a construir la verdad y la confianza en la comunicación empresarial. Y puede ayudar a las empresas a demostrar que realmente están haciendo algo. Si podemos establecer un estándar de recopilación de datos para educarla adecuadamente, la inteligencia artificial nos ayudará a construir un mundo más sostenible para todos.
