25 de octubre de 2024
Fabio Poli, director de Desarrollo de Negocio de RiverRock European Capital Partners, explica cómo el uso innovador de los datos y la tecnología está apoyando la integración de ESG.
En los últimos años, la integración de los factores ESG se ha convertido en un tema central para los inversores y gestores de activos a nivel mundial. Sin embargo, la aplicación práctica de estas prácticas, en particular en el contexto del Reglamento de Divulgación de Finanzas Sostenibles (SFDR) de la UE, ha puesto de manifiesto retos técnicos y normativos de gran complejidad.
El artículo 8 del SFDR, que regula los fondos que promueven las características ESG, representa uno de los puntos críticos para el sector. No solo requiere la integración de factores ESG, sino que también impone mediciones estrictas y transparencia en la comunicación con los inversores. Sin embargo, entre las regulaciones y las ambiciones, existen implicaciones operativas que están redefiniendo todo el panorama de las inversiones sostenibles.
El artículo 8 y la transformación de las prácticas de gestión
El artículo 8 exige que los fondos que promuevan las características ASG declaren claramente cómo se integran estas características en sus estrategias de inversión y, lo que es más importante, que proporcionen datos concretos que demuestren dicha integración. Esto ha empujado a los gestores de activos a desarrollar nuevas metodologías de recopilación y análisis de datos para satisfacer las necesidades de transparencia y verificabilidad.
Según un informe de Morningstar, en 2022, los activos gestionados en fondos que cumplen los requisitos del artículo 8 crecieron más de un 15% en Europa, alcanzando un total de alrededor de 4,2 billones de euros (4,5 billones de dólares). Esto refleja la creciente demanda de transparencia por parte de los inversores, pero al mismo tiempo, ha puesto de manifiesto la dificultad de garantizar la coherencia y la precisión de las métricas ESG.
Muchos gestores de activos han tenido que integrar herramientas analíticas más sofisticadas, a menudo confiando en tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y el análisis de big data para hacer más eficiente la recopilación de información. Un líder de la industria, en particular, ha implementado un sistema que combina datos públicos de las empresas en las que invierte con información obtenida directamente a través de encuestas internas de ESG, validadas por auditorías independientes.
Greenwashing: no solo una cuestión de reputación
El blanqueo verde es uno de los riesgos más tangibles relacionados con la sostenibilidad financiera, y el artículo 8 desempeña un papel crucial en la prevención de esta práctica.
Un reciente estudio realizado por PwC destacó que casi el 55% de los inversores institucionales europeos temen que una parte significativa de los fondos comercializados como sostenibles no cumplan realmente con los criterios ESG declarados. Este fenómeno, además de dañar la confianza de los inversores, puede dar lugar a importantes sanciones regulatorias.
Un ejemplo emblemático es un fondo europeo de infraestructuras que declaró su intención de impulsar proyectos relacionados con la transición energética. Sin embargo, una investigación interna llevada a cabo por un organismo independiente reveló que algunas de las empresas de la cartera estaban activas en sectores con altas emisiones de carbono, como el petróleo y el gas. Tras estos descubrimientos, el fondo experimentó una ola de desinversiones, perdiendo el 12% de los activos en solo seis meses. Este episodio puso de manifiesto la importancia de implementar procesos de debida diligencia más rigurosos, con un seguimiento continuo de las prácticas ESG reales de las empresas en las que invierten.
Soluciones técnicas para abordar los desafíos ESG
La integración de los factores ESG en las decisiones de inversión requiere no solo voluntad, sino también una capacidad técnica adecuada para recopilar, analizar y comparar datos complejos. Los principales retos surgen de la naturaleza heterogénea de las métricas ESG, la falta de estandarización y la incertidumbre sobre los datos proporcionados por las propias empresas.
Un caso de éxito en la gestión de estas complejidades proviene de un fondo europeo que invirtió en un parque eólico marino en el Mar del Norte. Durante la fase de diligencia debida, el equipo de ESG del fondo utilizó tecnologías de imágenes satelitales para monitorear las emisiones de CO2 a lo largo del ciclo de producción de las turbinas, identificando posibles inconsistencias en los datos de sostenibilidad proporcionados por los proveedores. Además, gracias al software blockchain, pudieron rastrear el origen de los materiales utilizados, certificando que provenían de cadenas de suministro de bajo impacto ambiental.
Según un estudio de Bloomberg Intelligence, la adopción de tecnologías analíticas avanzadas para el seguimiento de las métricas ESG contribuyó a mejorar el rendimiento de los fondos del Artículo 8 en más de un 10% en comparación con los fondos convencionales en el periodo 2020-2022. Esto confirma cómo el uso de herramientas de recopilación de datos más sofisticadas puede representar una ventaja competitiva en las inversiones sostenibles.
Estandarización de los datos ESG
Uno de los aspectos más críticos relacionados con la aplicación del artículo 8 es la estandarización de los datos ESG. Hasta la fecha, existen numerosas metodologías para evaluar la sostenibilidad de una inversión, cada una de las cuales adopta diferentes criterios y métricas. Esto ha creado una gran confusión entre los inversores, que a menudo se encuentran comparando fondos con metodologías de evaluación incompatibles.
Un estudio realizado por la Asociación Europea de Gestión de Fondos y Activos (EFAMA) reveló que el 45% de los gestores de activos encuestados cree que la falta de estándares ESG uniformes representa el principal obstáculo para la plena integración de los criterios de sostenibilidad.
Para hacer frente a este problema, algunas empresas de gestión han decidido adoptar normas de evaluación propias basadas en puntos de referencia establecidos, como los del Grupo de Trabajo sobre Divulgaciones Financieras relacionadas con el Clima (TCFD). Sin embargo, la introducción de un marco regulatorio más sólido a nivel europeo, a través de la Directiva de Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD), podría llenar estas lagunas en los próximos años, contribuyendo a una mayor claridad y uniformidad.
Confianza y datos
En última instancia, el futuro de las finanzas sostenibles depende de la transparencia y la confianza, dos pilares sobre los que el artículo 8 del SFDR ha tratado de construir un nuevo paradigma regulatorio. Pero para garantizar que este sistema funcione, es esencial que los gestores de activos sean capaces de proporcionar datos tangibles y verificables.
La creciente adopción de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial y el blockchain, puede ser una respuesta eficaz a los retos relacionados con la recopilación y el análisis de datos ESG, reduciendo el riesgo de greenwashing y mejorando el rendimiento de los fondos sostenibles.
Algunos ejemplos concretos muestran cómo estos esfuerzos pueden dar lugar a resultados tangibles: un fondo gestionado por una empresa líder en finanzas sostenibles ha publicado recientemente un informe que muestra una reducción del 30% de las emisiones de carbono de su cartera en tres años, gracias a la integración de datos ESG en tiempo real y a estrategias proactivas de engagement con las empresas participadas.
La integración de criterios ESG ya no es una opción, sino una necesidad impuesta por la regulación y la presión de los inversores. Sin embargo, el éxito depende de la capacidad de construir un sistema basado en datos fiables y verificables. El artículo 8 sirve de guía, pero el camino a seguir requiere una combinación de habilidades técnicas, transparencia y rendición de cuentas. Solo así podremos garantizar unas finanzas sostenibles, que no solo estén reguladas, sino que también sean auténticas y creíbles.
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Publicado originalmente: https://www.esginvestor.net/article-8-greenwashing-and-transparency/