Cuando los clientes sopesan la sostenibilidad en una decisión de compra, no comparan sus intenciones sino sus pruebas. Una cifra de CO2 por producto, un análisis de la cadena, un certificado que se ajusta a la norma del cliente, una respuesta a un cuestionario de sostenibilidad que coincide con el resto de su expediente. Quien gana esta dimensión no es necesariamente la empresa con el mejor rendimiento subyacente. Suele ser la empresa que presenta la prueba más rápido y de forma más consistente en el momento en que el cliente la solicita.
Ahí es precisamente donde está el trabajo: recopilar datos de compras, producción y logística, agregarlos en una cifra por producto o servicio, y mantener esa cifra trazable en el momento en que un auditor o cliente pregunta más a fondo. Hasta hace poco, ese era un trabajo para el que se necesitaban personas que pasaban semanas con hojas de cálculo, declaraciones de proveedores y controles manuales. Eso determinaba la rapidez con la que podía responder a una licitación con requisitos de sostenibilidad.
El trabajo detrás de la sostenibilidad como argumento de venta consta a grandes rasgos de tres capas. En primer lugar, la recopilación de datos básicos: consumo energético, flujos de materiales, kilómetros de transporte, cifras de residuos. En segundo lugar, la traducción de esos datos a una norma o estándar que el cliente reconoce, como una huella de CO2 por unidad o una puntuación según un marco sectorial. En tercer lugar, la fundamentación: si puede demostrar de dónde procede una cifra cuando alguien la verifica.
La primera capa es en gran medida una cuestión de desbloquear y estructurar datos de forma consistente, algo para lo que cada vez más se emplea la IA para reconocer y combinar automáticamente datos de facturas, portales de proveedores y sistemas internos. La segunda capa, la traducción a una norma, se desplaza hacia un modelo en el que la IA hace una primera clasificación y una persona aprueba o rechaza esa clasificación con motivos, porque las normas difieren según el cliente y el sector y una aplicación incorrecta tiene consecuencias para la credibilidad de la cifra. La tercera capa, la fundamentación ante una auditoría, sigue siendo por ahora trabajo humano: alguien debe poder explicar por qué una cifra es correcta, no solo que un sistema la ha calculado.
En cuanto la recopilación y agregación de datos de sostenibilidad esté en gran medida automatizada, cambia lo que resulta distintivo. Antes ganaba la empresa con la mayor plantilla dedicada a la elaboración de informes de sostenibilidad: más personas, más capacidad para responder solicitudes. Cuando esa capacidad se libera porque gran parte del trabajo de recopilación se hace por sí solo, la distinción se desplaza hacia la calidad de los datos subyacentes y hacia la rapidez con la que una empresa puede responder a una nueva pregunta de un cliente sin poner en marcha un nuevo proyecto.
Esto no ocurre en todas partes al mismo ritmo. Una empresa con datos de origen ordenados, procesos de compra estandarizados y una estructura de cadena clara puede hacer que este trabajo se automatice antes que una empresa donde los mismos datos están dispersos entre sistemas separados y el conocimiento personal de los empleados. Así pues, la diferencia no está en la voluntad de automatizar, sino en lo accesibles que ya son los datos subyacentes. Quien lo tiene en orden puede responder a una pregunta de sostenibilidad en una licitación más rápido y con más detalle que un competidor que todavía busca cifras manualmente. Esa diferencia es medible en plazos de entrega y en cuánta de la fundamentación solicitada se entrega realmente, no en una afirmación de marketing.
Cuando surjan decisiones de personal como consecuencia de este cambio, se aplican requisitos legales propios; eso corresponde al empleador, no a una comparación de posiciones competitivas.
La sostenibilidad rara vez existe de forma aislada en una decisión de compra. A menudo se pondera junto con otras dimensiones, y el mismo cambio también opera ahí: cómo la automatización del trabajo de auditoría cambia la comparabilidad de las certificaciones, qué significa para la posición competitiva el que las evaluaciones de garantía y riesgo puedan fundamentarse más rápido, y por qué las afirmaciones de sostenibilidad en los textos de marketing a menudo suenan intercambiables entre competidores. Quien observa varias de estas dimensiones a la vez ve que las empresas que van en cabeza suelen hacerlo en más de un frente, porque la capacidad de gestión de datos subyacente es transferible entre dimensiones.
La pregunta de qué parte de este trabajo en su propia empresa puede realmente asumir la IA, y qué parte sigue siendo supervisión o trabajo humano, no puede responderse de forma general. Eso depende de cómo estén organizados sus datos ahora y de qué normas apliquen sus clientes. Esa pregunta se responde por tarea con el escáner de trabajo de FTE TO AI.
Para saber si la sostenibilidad es una dimensión en la que gana o pierde, primero hay que tener claro en qué afirma ganar y si eso puede respaldarse con pruebas. En la comprobación de dimensión gratuita, indica en qué cree que gana, y ve cuál de esas afirmaciones puede defenderse con pruebas. El benchmark completo, con su posición y la de su grupo de referencia en todas las dimensiones decisivas para el negocio, está en construcción.