El dato ESG evoluciona: de reporting a gestión estratégica
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Contenidos
- Una brecha de madurez
- El punto de partida
- Trazabilidad y control del dato ESG
- El valor estratégico de una buena gestión
- Retos que siguen presentes
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La conversación sobre ESG ha cambiado de sitio dentro de las organizaciones. Si antes se centraba principalmente en reporting y cumplimiento, hoy se articula en torno a la gobernanza del dato, los sistemas de control interno, la gestión de riesgos y la capacidad de asegurar la calidad, trazabilidad y fiabilidad de la información para una toma de decisiones efectiva.
En nuestro webinar “Gobernanza de datos ESG y controles internos”, contamos con la participación de Mari Carmen Bellés de Altadia Group, grupo líder en la fabricación de fritas, esmaltes, colores y tintas para la industria cerámica a nivel global, y Amaya Prat de Ametller Origen, cadena de alimentación y grupo agroalimentario especializado en productos frescos, saludables y de elaboración propia para que compartieran como están aterrizando este cambio.
Lo que antes era un ejercicio anual, bastante manual y poco integrado, evoluciona hacia un modelo más alineado con la gestión financiera: con procesos definidos, roles y responsabilidades claros y mecanismos que aseguran la trazabilidad, calidad y control del dato. No en todos los casos, ni al mismo ritmo, pero la dirección hacia una mayor robustez en la gobernanza de la información ESG es clara.
En ese tránsito, muchas organizaciones se están encontrando con los mismos obstáculos: sistemas fragmentados, ausencia de criterios homogéneos entre áreas, una elevada dependencia de Excel, y en consecuencia, la percepción generalizada de que el modelo actual ya no escala ni es viable ante las necesidades actuales.
A continuación, desgranamos los principales aprendizajes que sacamos del webinar y destacamos las experiencias de Altadia y Ametller Origen.
Una brecha de madurez difícil de ignorar
La gestión de los datos ESG sigue siendo un tema pendiente para muchas organizaciones. Existe una brecha significativa de madurez entre el dato financiero y el no financiero.
En el ámbito financiero existe un amplio recorrido consolidado: un lenguaje común, sistemas robustos asentados y auditorías plenamente integradas en el proceso. En ESG, en cambio, el punto de partida suele ser considerablemente más heterogéneo, con distintas unidades de medida, fuentes de información distribuidas entre departamentos y datos que nacen en facturas, en registros manuales o en hojas de cálculo locales.
En el caso de Altadia, ese contraste resultaba evidente. La organización contaba con SAP y con una cultura de control interno sólida en el ámbito financiero. Al trasladar ese mismo nivel de exigencia al dato ESG, lo primero que se puso de manifiesto fue precisamente la falta de homogeneidad.
“El dato financiero se consolida en una única moneda, el dato ESG es multidimensional… muchas veces sin una validación previa.”
Mari Carmen Bellés (Altadia Group)
No se trata únicamente de una cuestión de volumen, sino de la naturaleza del dato. Indicadores como energía, emisiones, seguridad laboral o diversidad no siguen la lógica de una cuenta de resultados. Requieren criterios de cálculo definidos, conversiones y una adecuada contextualización. En ausencia de estos elementos, la credibilidad del dato se deteriora con rapidez.
En Ametller Origen, el reto venía condicionado por la propia estructura del negocio con actividades diversas: retail, actividad agraria y planta de elaboración. Cada una con dinámicas muy distintas. Eso obligó a construir un modelo propio de gestión del dato.
“Tenemos doce razones sociales y tres divisiones muy diferentes… hemos tenido que crear nuestro propio modelo de gestión del dato ESG.”
Amaya Prat (Ametller Origen)
En su caso, destaca la cercanía con el área fiscal. Esta aproximación al el dato, basada en la trazabilidad y la validación, ha servido como referencia interna para estructurar la gobernanza y sistema del dato ESG con un criterio similar al del ámbito financiero.
El punto de partida: cuando el dato no fluye
Antes de hablar de soluciones, conviene entender el punto de partida, donde se repiten patrones comunes. Carpetas compartidas, versiones paralelas de un mismo archivo, evidencias desvinculadas del dato y una coordinación basada en correos. Procesos que acaban funcionando por el esfuerzo de los equipos, pero que consumen mucho tiempo y mantienen un margen de error significativo.
En Ametller Origen, por ejemplo, el sistema se apoyaba en una unidad compartida donde cada departamento subía la información en su propio formato. Eso no solo generaba problemas de coherencia, sino también riesgos menos visibles: la pérdida de información y la dificultad para garantizar una validación adecuada del dato.
“Sabíamos que estábamos perdiendo información y sobre todo dedicando demasiadas horas al proceso, que en las empresas esto es un factor de riesgo.”
Amaya
En Altadia, más allá del esfuerzo de consolidación, el principal reto estaba en la trazabilidad. El dato y su evidencia se gestionaban en espacios distintos Drive y Excel, lo que complicaba la verificación de la información y la identificación de posibles carencias documentales. A ello se le sumaba que cualquier cambio de última hora obligaba a rehacer parte del trabajo.
“Uno de los detonantes que aceleró nuestra decisión a pasar a una solución digital fue uno de ellos la llegada de la CSRD.”
Mari Carmen
En este punto, la regulación europea, especialmente la CSRD cambió las reglas del juego al exigir la verificación externa del dato ESG con un nivel de seguridad similar al financiero.
Trazabilidad y control del dato ESG: impacto en la operativa
El salto a soluciones digitales no responde tanto a una lógica de innovación como a una necesidad bastante práctica: tener la consciencia tranquila de saber qué contamos con datos verificados y trazables todo en un mismo sitio.
En Altadia, esto se ha traducido en pasar de recoger información de forma reactiva a tener un flujo más estructurado. Cada centro conoce qué y cómo reportar, en qué unidades y en qué plazo. Pueda parecer básico, pero cuando se aplica de forma consistente cambia radicalmente la operativa diaria. Asimismo, se reduce ruido operativo: menos correos de seguimiento, menos validaciones manuales y mayor visibilidad sobre el estado de reporting (quién ha reportado y quién no). Ese tipo de mejoras acaban teniendo un impacto considerable en la eficiencia del proceso.
Además, la relación con auditores evoluciona. Poder acceder a una plataforma donde el dato ya está directamente vinculado a su evidencia agiliza las revisiones y refuerza la confianza en el resultado.
“Ya no están revisando esas hojas de cálculo y buscando en carpetas, sino que entran en una plataforma donde pueden ver la evidencia adjunta a cada uno de los datos.”
Mari Carmen
En Ametller Origen, además, se da algo que suele pasarse por alto: mejora la predisposición de los equipos en participar. Cuando el proceso es más claro y menos costoso, hay una mejor coordinación interna y permite una dinámica de trabajo más fluida.
El valor estratégico de una buena gestión del dato
Durante mucho tiempo, el ESG ha estado orientado principalmente al pasado, con un enfoque centrado en la recopilación de información para explicar lo ocurrido en el ejercicio anterior. Este enfoque empieza a cambiar conforme la frecuencia y la calidad del dato mejoran.
En Ametller Origen, la implantación de un seguimiento mensual ya permite tomar decisiones con más contexto y dando respuesta a necesidades reales del presente. En áreas como desperdicio alimentario o el consumo de recursos supone un antes y un después.
En Altadia, la mejora se concentra especialmente en la capacidad de reacción: detectar desviaciones en consumos y poder actuar en el momento introduce una nueva lógica de gestión. El dato deja de ser descriptivo y pasa a ser operativo.
Aunque es un cambio inmediato ni completo, sí marca una diferencia en cómo se percibe la sostenibilidad dentro de la organización. Pasa de ser un ejercicio de reporte a una verdadera herramienta de gestión estratégica.
Retos que siguen presentes
La implantación de estos modelos de gobernanza y control del dato no está exenta de fricciones. Algunas están relacionadas con la escala, especialmente en organizaciones con presencia internacional o con estructures más complenas(múltiples unidades de negocio o plantes).
No todos los países cuentan con el mismo nivel de digitalización ni operan bajo los mismos marcos regulatorios, y eso obliga a gestionar con distintos niveles de madurez de un mismo sistema de datos.
Otras fricciones tienen un componente claramente organizativo y de gestión del cambio. La transición de Excel a plataforma estructurada implica modificar hábitos de trabajo y reforzar los mecanismos de control.. Requiere formación, tiempo y una capacidad de adaptación que no siempre es inmediata.
En Ametller Origen, por ejemplo, uno de los retos ha sido la definición clara de los roles y responsabilidades dentro del modelo de gobernanza: quién reporta, quién revisa y quién valida. Aunque puede parecer un aspecto operativo, es clave para garantizar la consistencia, trazabilidad y fiabilidad del sistema.
También hay un componente iterativo que conviene integrar desde el principio en el propio modelo de control. El primer modelo rara vez es el definitivo: ajustar metodologías de cálculo, mejorar la precisión del dato o afinar los procesos forma parte del propio recorrido.
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