SAP suele fallar en sus informes de sostenibilidad

En gran parte de la industria alemana, la información ESG almacenada en los sistemas SAP es incompleta o incorrecta. Como consecuencia, muchas empresas son incapaces de cumplir los requisitos legales de protección del medio ambiente, sostenibilidad y gestión ética (ESG - Environmental, Social, Governance).

Lo mismo cabe decir de los requisitos de las nuevas normativas de la UE sobre conformidad material, como Reach (Registro, Evaluación, Autorización y Restricción de Sustancias Químicas), RoHS (Restricción de Sustancias Peligrosas), POP (Contaminantes Orgánicos Persistentes) y Pfas (Sustancias Per- y Polifluoroalquiladas). En la práctica operativa, a menudo resulta problemático o incluso imposible obtener o aportar todas las pruebas necesarias, por ejemplo de los proveedores, para registrarlas en el sistema SAP. En algunos casos, es imposible obtener información detallada sobre cada una de las sustancias de un producto. Además, el cumplimiento de las normas ASG y materiales está tan estrechamente entrelazado en la práctica que el esfuerzo administrativo necesario para cumplir la normativa es inmanejable para muchas empresas medianas.

Las consecuencias son potencialmente fatales, porque muchas empresas industriales infringen así la ley sin darse cuenta debido a las cifras incorrectas del sistema SAP. No me gustaría ser uno de los responsables en una empresa así. Según mi experiencia, las infracciones de las normativas REACH, RoHS y Pfas son habituales porque en el sistema SAP se almacenan datos incorrectos y, en ocasiones, completamente engañosos.

Las infracciones están a la orden del día

El Reglamento Reach de la UE (Registro, Evaluación, Autorización y Restricción de Sustancias Químicas) obliga a las empresas a recopilar y evaluar información sobre las sustancias químicas que fabrican o importan. La Directiva RoHS (Restricción de Sustancias Peligrosas) de la UE restringe el uso de determinadas sustancias peligrosas como el plomo, el mercurio y el cadmio en aparatos eléctricos y electrónicos. Los pfas (compuestos alquílicos perfluorados y polifluorados) son un grupo de más de 4.700 sustancias químicas que se utilizan en muchos productos por sus propiedades repelentes del agua, la grasa y la suciedad, desde textiles, envases alimentarios y sartenes de parrilla hasta champús y cosméticos. Debido a esta diversidad, estas "sustancias químicas eternas" están sujetas a numerosas normativas, desde REACH hasta directrices sobre agua potable, pasando por normativas sobre materiales en contacto con alimentos o legislación fitosanitaria.

La IA desenmascara los falsos ESG

Todas estas sustancias son potencialmente peligrosas para la salud y las empresas deben aportar pruebas claras de cómo se manipulan. No hacerlo podría acarrear fuertes multas e incluso penas de cárcel. Muchas empresas industriales han "pasado desapercibidas con su estrategia ASG basada en hechos falsos porque, sencillamente, nadie ha examinado la base de datos. Pero los nuevos análisis de IA sacarán a la luz tarde o temprano toda esta información falsa.

Grupo de trabajo sobre datos ESG

Muchos doctorados plagiados pasaron desapercibidos durante años o incluso décadas hasta que las modernas técnicas de análisis permitieron rastrear cada frase copiada de algún sitio. Del mismo modo, en el futuro, las afirmaciones absurdas sobre ESG y materiales quedarán al descubierto en cuanto se sometan a comprobaciones de plausibilidad, por ejemplo mediante análisis de la cadena de suministro y comparaciones con la competencia. Del mismo modo que algunas personas han tenido que renunciar a su doctorado, es probable que muchas personas en las empresas que son directa o indirectamente responsables de ESG o materiales se encuentren en una situación extremadamente desagradable en el futuro. Por ello, las empresas sujetas a normativas como Reach, RoHS o Pfas deberían crear lo antes posible un grupo de trabajo para examinar los datos ESG y relativos a los materiales en el sistema SAP. Según su experiencia en proyectos, esto debería centrarse en dos cuestiones: en primer lugar, el origen y, en segundo lugar, la plausibilidad de los datos. Es necesario rastrear en detalle qué datos proceden de qué fuentes y hasta qué punto son fiables.

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