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• ➞Identificar a través de la Inteligencia Artificial los posibles errores y discrepancias en los datos utilizados para la elaboración del informe ESG.
• ➞Facilitar a través de las nuevas tecnologías una rápida toma de decisiones para implantar políticas ESG de impacto al ofrecer una mayor transparencia y una simplificación de las conclusiones alcanzadas.
• ➞Aprender, a través de los algoritmos de Inteligencia Artificial, a mapear los riesgos en tiempo real en materia de ESG para facilitar una mayor eficiencia y agilidad en la toma de decisiones.
• ➞Implementar modelos predictivos inteligentes en base a la información histórica ESG de que disponemos.
• ➞Detectar patrones de comportamiento ocultos que nos ayuden a implementar nuestra estrategia ESG así como las conexiones entre diferentes factores ESG y el desempeño financiero de la empresa.
• ➞Utilizar el NLP (Natural Language Processing) para conocer la percepción de accionistas, clientes, empleados o reguladores en materia de ESG.
• ➞Realizar benchmarkings en términos de ESG con otras empresas homólogas del mismo sector y perfil.
• ➞Elaborar redes inteligentes (en el caso de las empresas distribuidoras de energía), gracias a la Inteligencia Artificial generativa que permitan predecir la demanda energética, organizar su distribución e incorporar las energías renovables.
• ➞Medir, optimizar y reducir la emisión de huella de carbono en tiempo real a través del uso de algoritmos de inteligencia artificial.
• ➞Aprender a utilizar los algoritmos de inteligencia artificial para simular posibles escenarios climáticos adversos y mitigar sus consecuencias.
• ➞Mejorar a través de la tecnología la transparencia, trazabilidad y sostenibilidad de la cadena de suministros, así como reducir los riesgos de interrupción.
• ➞Utilizar la Inteligencia Artificial para gestionar de manera más inteligente y eficiente los recursos naturales, así como la reducción y reciclaje de los residuos.
• ➞Monitorizar y modelizar en tiempo real las transformaciones de la naturaleza en términos de biodiversidad, medio ambiente, deforestación, etc… permitiendo la implementación de las estrategias más adecuadas para paliar dichos efectos y de acuerdo con la normativa medioambiental.
• ➞Utilizar los modelos de Inteligencia Artificial para predecir posibles conflictos sociales, analizando las prácticas laborales y el cumplimento de los derechos humanos en la empresa, así como las relaciones con el entorno.
• ➞Mejorar el impacto social y promover la diversidad y la inclusión en la empresa a través de la utilización de algoritmos de Inteligencia Artificial (modelos que eliminan los prejuicios en los CV, o que promueven espacios de trabajo inclusivos, etc..).
• ➞Afianzar la relación con los accionistas e inversores a través de la analítica de sus preferencias y prioridades en términos de ESG.
• ➞Garantizar que las herramientas de Inteligencia Artificial utilizadas sean éticas, responsables y coherentes con la política ESG de la empresa.
• ➞Conocer la utilidad de la Inteligencia Artificial para detectar fallos de seguridad y ayudar tanto en el cumplimiento de la ley de protección de datos, como en la adhesión a la normativa internacional más relevante en el ámbito ESG (GRI, SASB, TCFD).