La evaluación de los riesgos climáticos: desafíos y soluciones

Uno de los desafíos más prominentes en este proceso es la evaluación sectorial específica. En sectores como el agrícola y el inmobiliario se presentan desafíos particulares debido a su alta sensibilidad a las variables climáticas y su dependencia de ubicaciones geoespaciales específicas.

En el sector agrícola, por ejemplo, la tarea de identificar y evaluar el riesgo de cada granja, fábrica o infraestructura se convierte en un trabajo titánico. La dificultad no solo reside en mapear estas locaciones, sino también en traducir los riesgos locales de los activos individuales a métricas financieras que reflejen las implicaciones a nivel de contraparte y sistema.

Por lo que respecta a la evaluación de activos no cotizados y pequeñas y medianas empresas (pymes), se complica por la escasez de datos disponibles. Esta falta de información limita la precisión y el alcance de las proyecciones y evaluaciones de riesgos relacionados con el clima, lo cual es especialmente crítico en áreas que podrían ser vulnerables a los efectos del cambio climático.

Otro obstáculo importante es el análisis de la cadena de suministro. La evaluación exhaustiva de las cadenas de suministro sigue siendo un desafío significativo, considerando las interdependencias y el potencial de impactos en cascada que un evento climático podría detonar a lo largo de la cadena.

Herramientas innovadoras, pero no exentas de dificultades

Los retos descritos evidencian la necesidad de herramientas avanzadas que puedan abordar las particularidades de cada sector y proporcionar análisis detallados que permitan a las empresas y las instituciones financieras prepararse mejor para los riesgos climáticos.

La industria de herramientas climáticas ha respondido con innovaciones como el uso de grandes bases de datos para proporcionar datos a nivel de los activos y análisis de exposición a riesgos físicos, entre otros. Herramientas como GeoSpatial de MSCI y Climate Excellence de PwC para el sector inmobiliario son ejemplos de cómo se están desarrollando soluciones específicas para abordar estos desafíos complejos.

Sin embargo, la implementación de estas herramientas no solo es costosa, sino que también requiere una infraestructura tecnológica robusta. Además, personalizar las herramientas para adaptarlas a necesidades específicas a menudo incrementa significativamente estos costos.

Además de estas complejidades económicas, las instituciones deben invertir en capacitación continua, ya que estas herramientas especializadas demandan un nivel de competencia que no todas las organizaciones poseen de forma inherente. Por lo tanto, desarrollar o adquirir este conocimiento técnico añade otra capa de complejidad y costes a la ya ardua tarea de evaluación de riesgos climáticos.

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Otro factor que dificulta la adopción de estas herramientas es la necesidad de dedicar tiempo y recursos para evaluar y comparar los diversos proveedores disponibles. La falta de estándares uniformes en las metodologías y la presentación de datos climáticos hace que este proceso sea especialmente laborioso y propenso a incertidumbres.

Asimismo, la transparencia en la estructura de costos de estas herramientas es otra preocupación significativa entre las instituciones financieras. Muchas de ellas prefieren funcionalidades específicas en vez de suscripciones a paquetes completos, reflejando una demanda de mayor flexibilidad y claridad en las ofertas de los proveedores.

Por último, los desafíos son aún más pronunciados en los mercados emergentes, donde las restricciones presupuestarias y la falta de infraestructura tecnológica adecuada restringen considerablemente el acceso a herramientas avanzadas de evaluación de riesgos climáticos. Esto coloca a las instituciones en estas regiones en una posición desfavorable para gestionar de manera efectiva los riesgos climáticos.

IA y machine learning: soluciones con pros y contras

Ante la situación descrita anteriormente, el informe del Programa Medioambiental de las Naciones Unidas destaca la necesidad imperiosa de desarrollar soluciones que sean tanto accesibles como ajustadas a las diversas necesidades de los usuarios.

Es en ese contexto de necesidad de nuevas soluciones donde la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), subcampo de la IA que se centra en desarrollar algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar a partir de experiencias pasadas sin estar explícitamente programadas, pueden revolucionar la forma en que las instituciones financieras evalúan los riesgos climáticos, brindando nuevas oportunidades para abordar estos desafíos con una eficiencia y precisión sin precedentes.

Mediante el uso de algoritmos avanzados y el procesamiento de grandes conjuntos de datos, estas tecnologías son capaces de identificar tendencias y patrones que podrían pasar desapercibidos en análisis más tradicionales. Además, la IA y el ML son excepcionalmente efectivos en la predicción de eventos climáticos extremos, lo que permite a las empresas anticiparse y mitigar posibles daños financieros antes de que ocurran.

Estas herramientas no solo ofrecen un análisis más profundo y matizado de los riesgos, sino que también facilitan un enfoque dinámico para su gestión. A diferencia de los métodos convencionales, que pueden quedarse obsoletos rápidamente debido a la naturaleza cambiante del clima, los sistemas basados en IA y ML tienen la capacidad de actualizar y mejorar sus predicciones continuamente a medida que se disponga de nuevos datos.

Esta capacidad es crucial para mantener la relevancia y precisión en las evaluaciones de riesgo, asegurando que las instituciones financieras puedan adaptarse a las condiciones climáticas en evolución.

Estas tecnologías permiten modelar escenarios de riesgo climático con un nivel de detalle impresionante, desde simular los efectos específicos del aumento del nivel del mar en infraestructuras costeras hasta anticipar cómo los cambios en los patrones climáticos pueden afectar la productividad en distintas regiones agrícolas.

No obstante, la adopción de IA y ML en la evaluación de riesgos climáticos tampoco está exenta de desafíos. La calidad y la cantidad de los datos disponibles juegan un papel crucial en la eficacia de los modelos de aprendizaje automático. Además, existe una preocupación continua sobre la ‘caja negra’ de la IA, donde las decisiones del modelo no siempre son transparentes o fáciles de interpretar, lo que puede generar desconfianza entre los usuarios.

Asimismo, la implementación de estas tecnologías requiere una inversión significativa en términos de infraestructura y capacitación del personal, así como una consideración cuidadosa de las implicaciones éticas, especialmente en lo que respecta a la privacidad de datos y la seguridad.

A pesar de estos desafíos, el informe de la ONU es claro y subraya que el potencial de IA y ML para revolucionar la evaluación de riesgos climáticos es indiscutible.

A medida que estas tecnologías continúan desarrollándose y mejorando, su capacidad para proporcionar perspectivas valiosas y acciones proactivas frente al cambio climático se volverá cada vez más indispensable en el ámbito financiero y empresarial.