El documento "Sustainability reporting and human rights" destaca la necesidad de establecer un conjunto común de estándares y un repositorio central de reportes en formato legible para la inteligencia artificial a modo de facilitar futuros proyectos que utilicen este tipo de tecnología para la revisión de los reportes de sostenibilidad corporativa.

El documento analiza las siguientes hipótesis:

• Hipótesis 1: Las empresas informan cada vez más sobre derechos humanos desde la adopción de los UNGP en 2011. El trabajo plantea que las empresas están informado sobre una gama más amplia de indicadores de derechos humanos a lo largo del tiempo, y que esta tendencia ha escalado en los últimos años.
   
• Hipótesis 2: Los desarrollos legales y regulatorios han impulsado mejoras en la presentación de informes. El documento plantea que si bien se pueden observar tendencias en los datos, no se pueden hacer conclusiones sobre si existe una relación casual entre los instrumentos y el desarrollos que se observa. En general, se ven tendencias ascendentes en los informes de los años que entraron en vigor las leyes, es decir, los primeros años en los que se impuso la obligación de reportar. Sin embargo, en muchos casos también se pueden observar tendencias al alza a partir de la fecha de entrada en vigor de las leyes. o de promulgación o publicación de medidas. Esto podría atribuirse a un efecto indirecto de las medidas.
   
• Hipótesis 3: Las empresas más grandes informan más sobre temas de derechos humanos que las empresas más pequeñas. El documento plantea que las empresas multinacionales informan más sobre casi todos los indicadores principales que las empresas grandes y las pymes, y de la misma manera las empresas grandes reportan más que las pymes en casi todos indicadores.
   
• Hipótesis 4: Existen diferencias regionales en la información sobre temas de derechos humanos. Como tendencia general se observa que para el período 2019-2020 las empresas de Estados Unidos informan menos sobre cuestiones de derechos humanos que las empresas asiáticas y europeas.
   
• Hipótesis 5: Las empresas informan cada vez más sobre los procesos de identificar y abordar los impactos en los derechos humanos. Para todos los indicadores, se observa un aumento estadísticamente significativo a lo largo del tiempo de 2010 a 2020. Por ejemplo, las divulgaciones sobre evaluaciones de impacto en los derechos humanos aumentaron del 13% en 2010 al 53 % en 2020. Del mismo modo, se observan aumentos significativos en los informes sobre debida diligencia en derechos humanos de 1% en 2010 a 18% en 2020, y políticas de derechos humanos de 8% en 2010 a 38% en 2020.

El documento también destaca una serie de desafíos que presenta el usar esta tecnología de big data en los reportes de sostenibilidad de las empresas, que incluyen:

• Accesibilidad de los informes: el proyecto encontró limitaciones en la capacidad de descargar informes de la base de datos GRI, destacando la necesidad de un repositorio central de informes que sea fácilmente accesible en formato legible por máquina;
   
• Formato y presentación de los datos: el proyecto observó una variación considerable en la presentación de datos sobre cuestiones de derechos humanos en los reportes actuales de las empresas, lo que presenta dificultades al intentar evaluar y comparar la práctica de reportes. Por ejemplo, la información potencialmente relevante está contenida en una variedad de formatos, incluidas tablas o texto en formato de imagen, que es difícil convertir a un formato legible por máquina;
   
• Falta de un conjunto común de estándares: los reportes de sustentabilidad corporativos usan una variedad de estándares diferentes como punto de partida, e incluso aquellos dentro de la base de datos que usaban los Estándares GRI a menudo adoptaron un estilo narrativo o visual para comunicar la información, lo que llevó a una falta de estandarización de la presentación de los reportes;
   
• Limitaciones del algoritmo: existe una clara necesidad de reconocer los límites de lo que este tipo de análisis asistido por algoritmos puede decirnos sobre los datos, ya que no puede evaluar la calidad de los informes, pero sí indicarnos si el texto es relevante para un indicador.
   

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