El 79% de las empresas tiene datos de sostenibilidad, ¿por qué no los usan en las decisiones clave?

Tu empresa probablemente ya mide su impacto en sostenibilidad. No es raro: el 79% de las grandes compañías lo hace, y muchas llevan más de una década acumulando datos.

Pero medir ya no es el problema, sino qué se hace con esa información.

En la mayoría de los casos, poco. Solo entre el 20% y el 25% de las empresas está utilizando esos datos en decisiones como operaciones, compras o diseño de producto. El resto se queda en el reporting.

Esto no es solo una cuestión de madurez en sostenibilidad, sino que es un desajuste estructural. Las empresas están tomando decisiones con una parte crítica de la información fuera del radar. Y eso, cada vez más, empieza a pasar factura.

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El auge del dato no ha cambiado la toma de decisiones

Durante la última década, la sostenibilidad ha pasado de ser un elemento reputacional a convertirse en un estándar empresarial. La entrada en vigor de marcos como la CSRD en Europa, el desarrollo de los ESRS o la consolidación de metodologías como el GHG Protocol han obligado a las empresas a medir, estructurar y reportar su impacto con un nivel de detalle cada vez mayor.

El resultado es un volumen de información sin precedentes. Indicadores ambientales, métricas sociales, análisis de doble materialidad, inventarios de emisiones cada vez más completos... En muchos sectores, la medición del impacto está ya tan integrada como la financiera.

Sin embargo, esa sofisticación no ha tenido un reflejo equivalente en la toma de decisiones. Mientras el 79% de las grandes empresas ya reporta su impacto, sólo entre el 20% y el 25% está utilizando esos datos en decisiones relevantes de negocio.

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Lo que pasa cuando decides sin esa información

Esta desconexión tiene consecuencias muy concretas en el día a día:

• Compras aparentemente más baratas, pero más caras en el medio plazo: proveedores con mayor exposición a costes energéticos, impuestos al carbono o riesgos regulatorios que acaban impactando directamente en márgenes.
• Riesgos que aparecen demasiado tarde: interrupciones en la cadena de suministro, subidas de costes o cambios regulatorios que no se anticipan y obligan a reaccionar con sobrecostes.
• Ineficiencias que erosionan rentabilidad: procesos intensivos en energía o recursos que pasan desapercibidos y que, acumulados, suponen desviaciones relevantes en costes operativos.
• Pérdida de oportunidades comerciales: no cumplir con requisitos ESG en clientes, licitaciones o inversores, quedando fuera de oportunidades de negocio.

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Por qué los datos no llegan al negocio

En primer lugar, muchos datos siguen viviendo fuera del flujo operativo. Se generan en equipos de sostenibilidad o a través de consultoras, pero no están integrados en los sistemas donde se toman decisiones.

A esto se suma la propia naturaleza del reporting: información agregada, con periodicidad anual y pensada para explicar lo que ya ha ocurrido. Un formato que encaja con la lógica regulatoria, pero no con la operativa diaria de una empresa.

La complejidad también juega un papel relevante. Especialmente en ámbitos como el Scope 3, donde los datos son fragmentados, dependen de terceros y requieren una capacidad de procesamiento que muchas organizaciones todavía no tienen.

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De reporting a herramienta de gestión

El problema no es de generación de datos, sino de cómo integrarlos en la toma de decisiones. Eso implica transformar el papel del dato:

• De informe estático a input operativo
• De análisis anual a uso continuo
• De métrica agregada a información accionable
• De explicación del pasado a anticipación

Incorporar variables ambientales en decisiones reales (como la selección de proveedores o la optimización de procesos) permite detectar riesgos antes de que se materialicen y encontrar oportunidades de eficiencia que, de otro modo, quedan fuera del radar.

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El papel de la tecnología: integrar, procesar, decidir

El reto ya no es medir el impacto, sino conseguir que esa información se utilice donde realmente se decide. Ahí es donde Manglai introduce un cambio claro al aplicar inteligencia artificial para convertir los datos ambientales en decisiones operativas.

Su enfoque está directamente ligado a la eficiencia. La plataforma automatiza la recogida, el cruce y el análisis de datos, reduciendo de forma significativa el tiempo dedicado a tareas manuales. Lo que antes implicaba semanas de trabajo pasa a resolverse mucho más rápido y con menos errores, lo que termina impactando de forma directa en los costes.

A partir de ahí, la inteligencia artificial permite detectar ineficiencias que normalmente quedan fuera del radar, como procesos con consumos elevados o proveedores con mayor impacto y riesgo asociado. Esto facilita tomar mejores decisiones en compras y cadena de suministro, optimizando costes no solo en el corto plazo, sino también evitando sobrecostes futuros.

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Las empresas ya han hecho una parte importante del camino. Hoy, el desafío es conseguir que esos datos dejen de quedarse en el reporting y pasen a formar parte de la toma de decisiones.

Porque en el contexto actual, la diferencia no la marca quién mide, sino quién es capaz de utilizar esa información para operar mejor.