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Spainsif Talks con D.ª Elena Domecq, Responsable de Sostenibilidad para JPM Asset Management en España y Portugal.

 

Hablamos con D.ª Elena Domecq, Responsable de Sostenibilidad para JPM Asset Management en España y Portugal.

La IA podría convertirse en clave para avanzar en la investigación ESG y la descarbonización

Ha habido una avalancha de comentarios sobre la inteligencia artificial (IA) durante la primera mitad de 2023, sin embargo un debate mucho menos explícito sobre cómo podría ayudar a resolver algunos de los desafíos de sostenibilidad más difíciles. En JP Morgan Asset Management, hace tiempo que consideramos que la IA podría ser clave a la hora de llevar a cabo análisis de factores ESG. A día de hoy, ya hemos visto en la práctica cómo los grandes modelos de lenguaje (LLM) y el procesamiento del lenguaje natural pueden ayudar a examinar enormes cantidades de datos y así reducir rápidamente el universo de inversión y ofrecer un conjunto de oportunidades más preciso.

La disponibilidad de datos ESG está aumentando rápidamente, pero los conjuntos de datos siguen siendo a menudo enormes, complejos y dispares. Mientras que los medios de procesamiento en la actualidad son manuales, la IA puede mejorar la capacidad para recopilar y completar datos, permitiendo que se utilicen de manera más efectiva en la toma de decisiones. Los inversores podrán resumir rápidamente cualquier documento escrito y también hacer preguntas sobre el contenido de los documentos, una gran mejora con respecto a la tradicional herramienta ‘CTRL F’.

En términos de datos climáticos, el machine learning basado en IA, podría ayudar a cerrar las brechas en las publicaciones de las compañías sobre sus emisiones o mejorar los modelos de tests de estrés sobre riesgo climático. También podría usarse para hacer estimaciones del precio del carbono o para calcular la huella de carbono de los productos.

Otra aplicación importante de la IA podría ser en el ámbito de la adaptación climática. En este caso, se puede utilizar para hacer estimaciones de posibles peligros y mejorar los sistemas de alerta temprana utilizando imágenes satelitales, así como para respaldar soluciones prácticas de adaptación como la agricultura de precisión.

La promesa de la IA es especialmente relevante en áreas menos desarrolladas del análisis de inversiones sostenibles, como la biodiversidad, donde los datos son aún más escasos y no están estandarizados. La IA puede, por ejemplo, combinarse con datos geoespaciales para producir nuevas herramientas analíticas y datos más precisos que permitan una mejor recopilación e interpretación de la información sobre biodiversidad. Estos datos pueden luego aplicarse de manera más eficiente a la toma de decisiones de inversión sostenible. 

La IA también está surgiendo como una herramienta práctica para ayudar a las empresas con aspectos difíciles en cuanto a la descarbonización, ayudándolas a mejorar su perfil de sostenibilidad más rápidamente. Por ejemplo, la IA puede ayudar a gestionar la imprevisibilidad en la red energética y, por tanto, minimizar las emisiones de los generadores de reserva. También se ha utilizado con éxito para reducir el consumo de energía para enfriar centros de datos, lo que ha resultado en ahorro significativo en términos de costes y emisiones. Además, podría ayudar con la eliminación de carbono, tanto natural como mecánica, mediante la evaluación de los sitios de almacenamiento de carbono y la monitorización de las tendencias de absorción de carbono de bosques.

 Es necesario reconocer y trabajar los problemas de la IA, como los sesgos y la percepción de falta de transparencia, así como el propio impacto ambiental de la tecnología. Es necesario mejorar las herramientas y todavía queda mucho por hacer. También compartir conocimientos sobre las oportunidades y limitaciones realistas de la IA. Pero ver la IA como una herramienta para un análisis de ESG más sofisticado y un medio para mejorar la sostenibilidad operativa de las empresas puede dar una idea  del papel clave que la IA podría pronto jugar en la inversión sostenible.

Fuente:

Amundi, Artificial Intelligence and ESG: How do they fit? (October 2022)
Shahzad, U., Sengupta, T., Rao, A. et al. Forecasting carbon emissions future prices using the machine learning methods. Annals of Operations Research (2023)
LSE, What opportunities and risks does AI present for climate action? (July 2023)
Fairr, Using Geospatial Imagery and AI to Solve the Environmental Data Gap (September 2022)
Google DeepMing, DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40% (July 2016)


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