Cómo Clarity AI usa la AI y ML en AWS para cuantificar la sostenibilidad

Crear una empresa sostenible, desde una perspectiva medioambiental, social y de gobernanza, es una prioridad para muchos fundadores. Pero ¿sabía que la sostenibilidad de una empresa también es cada vez más importante para los inversores?

Los activos globales de los fondos ESG, inversiones realizadas en función de los resultados de las empresas en materia medioambiental, social y de gobernanza, se dispararon un 12 % en el cuarto trimestre de 2022 y se encaminaban a alcanzar los aproximadamente 2,5 billones de dólares a finales de año. Ahora que los inversores y los directivos tienen cada vez más en cuenta el impacto medioambiental, social y de gobernanza corporativa de las organizaciones a la hora de tomar decisiones, el uso de datos para hacer un seguimiento y predecir este impacto se ha convertido en algo vital.

En la actualidad, Clarity AI ofrece una plataforma creada en Amazon Web Services (AWS) que proporciona datos claros y procesables sobre más de 70 000 empresas, 360 000 fondos, 198 países y 199 gobiernos locales para factores como:

• Impacto en las personas y el planeta a través de la óptica de los Organismos de las Naciones Unidas para el Desarrollo Sostenible.
• Riesgo vinculado a la sostenibilidad y, a menudo, a través del marco ESG consensuado por el sector y respaldado por la norma del Consejo de Normas Contables de Sostenibilidad (SASB).
• Impacto climático que se mide por las emisiones y la huella de carbono, la temperatura, la alineación con Net Zero y los informes TCFD (Grupo de Trabajo sobre Divulgación de Información Financiera Relacionada con el Clima) impulsados por datos del CDP.
• Cumplimiento regulador (incluido el Reglamento sobre Divulgación de Información Financiera Sostenible (SFDR), la taxonomía de la UE, etc.)
• Impacto de las inversiones en la biodiversidad (incluidos los requisitos de información del Grupo de trabajo sobre divulgación de información financiera relacionada con la naturaleza (TNFD)) en colaboración con GIST Impact.

La plataforma abarca la selección de nuevas inversiones, cumplimiento de los mandatos de sostenibilidad, seguimiento y reequilibrio de la inversión, e informes automáticos y personalizados para las partes interesadas internas o externas.

Todo sobre la analítica

¿Cómo se traduce en cifras la “sostenibilidad” de una empresa? Con millones de puntos de datos potenciales sobre cualquier empresa, recopilar y analizar las métricas más significativas puede ser una tarea abrumadora. Clarity AI usa la inteligencia artificial (IA) (incluido el machine learning [ML]) y AWS para agilizar y mejorar radicalmente el proceso de medición del impacto de las inversiones y las organizaciones.

Según explica el director de la junta directiva y vicepresidente de producto de Clarity AI, Ángel Agudo, hasta hace unos años había normas ambiguas de elaboración de informes de sostenibilidad que dificultaban saber qué datos incorporar y cuál era la mejor forma de interpretarlos. “Era difícil porque la gente hacía valoraciones sobre lo buenas o malas que eran las empresas, sin ofrecer la posibilidad de entender exactamente en qué se basaban”, dice.

Crear una pila de tecnología en AWS

Para proporcionar una visión completa de la huella de sostenibilidad de una empresa, es necesario almacenar y analizar muchos datos. Con el fin de crear un producto innovador que cumpla estas dos funciones, Clarity AI decidió utilizar AWS.

“Intentamos usar los servicios administrados de AWS en la medida de lo posible porque nos permiten centrarnos en optimizar el tiempo de comercialización y minimizar los costes operativos”, explica Ángel.

Desde una perspectiva técnica, la plataforma de Clarity AI se divide en tres secciones:

• La primera es la plataforma base, que incluye servicios en la nube, servicios base y entornos de experimentación y desarrollo. Clarity AI administra los microservicios mediante Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), que permite al equipo de ingeniería de la plataforma descargar la disponibilidad y escalabilidad del plano de control de Kubernetes. El punto de entrada a este conjunto de microservicios se produce a través de Elastic Load Balancing (ELB), en concreto equilibrador de carga de aplicación. Los servicios de almacenamiento incluyen Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Clarity AI usa bases de datos personalizadas específicamente como Amazon Aurora, Amazon ElastiCache y el socio de AWS MongoDB. Clarity AI adapta la tecnología de cada base de datos al caso de uso más adecuado para ofrecer la mejor experiencia a sus usuarios finales.
• La siguiente sección es la plataforma de datos, que captura los datos y los transforma para que se puedan aplicar los algoritmos de IA. Clarity AI orquesta estos procesos con Apache Airflow, y usa una combinación de trabajos ETL de Python con Amazon EMR clústeres y Amazon SageMaker. Amazon S3 es la tecnología de almacenamiento principal.
• La última sección es el software como servicio (SaaS) orientado al cliente, que incluye todas las aplicaciones que se exponen directamente a los clientes de Clarity AI.

La IA (y el ML) son la clave

Los algoritmos de Clarity AI recopilan datos de fuentes oficiales de la empresa, como informes de sostenibilidad, informes financieros y convocatorias de beneficios, así como documentos de investigación y otras fuentes externas. La plataforma puede incluso analizar datos no estructurados, como imágenes por satélite, lo que le permite analizar la huella física de las operaciones de una empresa.

Además, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) usan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar millones de artículos de noticias en busca de nueva información y tendencias.

“Todos los días evaluamos alrededor de 1,4 millones de noticias de más de 30 000 fuentes fiables”, explica Ángel. “Son fuentes que a lo mejor capturan temas de los que las empresas no van a informar directamente, pero que pueden decir mucho sobre cómo lo están haciendo estas empresas desde el punto de vista de la sostenibilidad”.

Analizar las noticias automáticamente les permite no solo encontrar nuevos puntos de datos, sino también posibles controversias. Con la ayuda de distintos modelos de PLN, Clarity AI es capaz de extraer la información, identificar los problemas y evaluar su importancia.

“Una empresa puede aparecer en las noticias por cualquier motivo. Lo que necesitamos saber es: ¿Hay algo que pueda poner en peligro a la empresa por cuestiones de sostenibilidad? ¿Cuál es el problema concreto?”, dice Ángel. Esta combinación de datos y contextualización proporciona a Clarity AI una visión sin precedentes de los resultados exactos de una empresa.

La automatización de este proceso permite un acceso casi instantáneo a los datos más recientes a través de la API o la aplicación web de Clarity AI. Si se publica un nuevo informe de ganancias o un artículo de noticias, se incorpora inmediatamente. Las soluciones de AWS como SageMaker son fundamentales para que esto suceda.

“Como nos dedicamos a entrenar NLP propios, poder ejecutar trabajos con las GPU de AWS y pagar solo por el tiempo de procesamiento es crucial”, comenta Ángel. “Estos modelos de PNL nos permiten recopilar de manera eficiente los datos de calidad más recientes de un amplio espectro. Usamos los trabajos de transformación por lotes de SageMaker para procesar de forma escalable la inferencia de un gran número de documentos y artículos”.

Gracias a SageMaker, Clarity AI puede procesar grandes cargas de trabajo de análisis de datos e IA/ML de forma rápida y eficiente. Esto proporciona el análisis más completo y granular posible, ya sea sobre toda la cartera de un administrador de activos o sobre la empresa individual de un fundador.

Esto es solo el principio: a medida que el equipo de Clarity AI continúa innovando en cómo la IA y el ML pueden hacer avanzar las iniciativas de sostenibilidad, también han aprovechado Amazon SageMaker Studio. Este entorno de desarrollo totalmente integrado (IDE) aloja cuadernos de Jupyter que facilitan la experimentación y colaboración del equipo.

Juntos es mejor

Además de cumplir con las necesidades técnicas de Clarity AI, la colaboración con AWS ayudó a Clarity AI a acelerar su empresa. Según Ángel, “el programa AWS Activate para startups nos permitió acelerar la experimentación y mejorar nuestro tiempo de comercialización de nuevas características”.

Como miembro de AWS Activate, Clarity AI participó en sesiones de capacitación y asesoramiento con expertos de AWS. “Esto nos permitió incorporar nuevos servicios y capacidades con muy poca fricción”, afirma Ángel. “Al mismo tiempo, AWS Activate nos proporcionó créditos para llevar a cabo toda esta experimentación sin costo adicional”. Y explica: “Estas sesiones fueron cruciales para presentar servicios de ciencia de datos, como SageMaker, así como para mejorar nuestras operaciones y seguridad”.

AWS también ayudó a Clarity AI a usar el AWS Well-Architected Framework para evaluar su infraestructura. “Gracias a AWS, reforzamos algunas decisiones y creamos nuevas iniciativas dentro del equipo de ingeniería para mejorar nuestra plataforma”, afirma Ángel. “Ahora, ya tenemos las certificaciones ISO 27001 y SOC2 y esas sesiones resultaron muy útiles”.

Juntos, Clarity AI y AWS amplifican la importancia de la sostenibilidad. Clarity AI presentó recientemente “Sustainability Assessment Powered by Machine Learning”, con el apoyo de AWS y NVIDIA, a los asistentes a Money20/20 en Las Vegas, Nevada. Las dos empresas también copatrocinaron un panel sobre oportunidades ESG en el evento Discovery Day de BattleFin en Nueva York.

El futuro de las mejores opciones empresariales

A medida que aumenta el valor de la sostenibilidad, los inversores y ejecutivos buscan ayuda para moverse por este mundo tan cambiante. Clarity AI satisface esta necesidad al usar AWS Marketplace como parte de su salida al mercado, y ofrecer su API de Puntuación de riesgo de ESG directamente a empresas, fondos y carteras.

“Hay una fuerte relación entre AWS y las instituciones financieras, así que cuanto más podamos usar AWS para comercializar con estas instituciones, mejor”, dice Ángel.

Y no son solo los inversores quienes se centran en las cuestiones ASG; los organismos reguladores de todo el mundo están preparando nuevas normas sobre las políticas medioambientales y sociales de las empresas. Mientras lo hacen, un público muy comprometido está prestando más atención que nunca.

“Lo que vemos en el futuro son normativas estrictas y específicas que obligarán a las empresas y a las instituciones financieras a rendir cuentas”, augura Ángel. Rendir cuentas significa un mayor acceso a datos más precisos, para los que Clarity AI está preparada.