No meu artigo anterior, "O maior erro cometido pelas empresas na Matriz de Materialidade", abordei os riscos de desalinhamento entre as estratégias de sustentabilidade e os objetivos de negócios. Neste seguimento, pretendo abordar as raízes desse descompasso e ilustrar como a Inteligência Artificial (IA) e o Processamento de Linguagem Natural (NLP) podem não só solucionar essas falhas, mas também construir uma Matriz de Materialidade Dinâmica que esteja em harmonia com o cerne do negócio sustentável. 

Entendendo o desalinhamento

As Matrizes de Materialidade muitas vezes falham em se alinhar com as estratégias de negócio devido, em grande parte, ao viés intrínseco dos especialistas externos. Realizadas por métodos manuais ou pesquisas predominantemente quantitativas, essas avaliações perdem em confiabilidade e transparência, refletindo mais as expectativas dos consultores do que as reais experiências e percepções dos stakeholders envolvidos.

Outro dilema é a representatividade dos dados. Corporações com milhares de colaboradores e milhões de clientes, muitas vezes, restringem-se a um grupo de 100 a 300 stakeholders para suas consultas, o que compromete a confiabilidade dos dados e resulta em uma visão parcial da realidade. Adicionalmente, o formato quantitativo tradicional de avaliações frequentemente resulta em engajamento ainda menor dos stakeholders e das próprias lideranças.

 O estudo de caso da Special Dog

Um caso emblemático é o da Special Dog. João Figueira, gestor de sustentabilidade, compartilhou sua frustração com as metodologias anteriores, que falharam em capturar as reais demandas dos stakeholders e a realidade do negócio. Através do uso de IA com análise de semântica avançada, notaram um ganho significativo em transparência de dados e compreensão das reais necessidades dos stakeholders. O resultado foi uma ferramenta que não somente apoia, mas reflete a estratégia de negócio, colocando a sustentabilidade como eixo central e não como uma decoração periférica.

 Utilizando a IA abrimos um novo leque de possibilidades

1. Melhor comunicação e diálogo com os stakeholders: o uso de questões abertas facilita um diálogo franco entre a empresa e seus stakeholders, o que simplifica o processo e estimula uma participação mais ativa, aumentando o engajamento dos públicos interessados no sucesso do negócio.
2. Maior capacidade de identificar as reais demandas de negócio: o uso de NLP permite mapear e compreender as verdadeiras demandas dos stakeholders e do negócio, o que é muito diferente das previsões dos especialistas, colocando o foco nas vozes daqueles diretamente são afetados e interessados pelas melhores práticas da empresa.
3. Maior agilidade, confiabilidade e transparência de dados: a IA permite incluir a análise de sentimento dos stakeholders sobre os temas abordados, viabilizando maior compreensão sobre os temas citados, quais são vistos como pontos fortes, fracos, riscos e oportunidades, e inserindo uma camada adicional de dados mais objetivos e mais transparentes, com possibilidade de tracking de informações e um processo ainda mais ágil, rápido e eficiente.

Os avanços da IA e o uso de NLP minimizam o viés dos consultores e ampliam o engajamento dos stakeholders, oferecendo insights poderosos sobre as reais expectativas dos públicos de interesse e necessidades do negócio. Essa mudança estimula maior engajamento da própria liderança no processo, e culmina em uma transformação profunda: em vez de disseminar esforços em duas agendas distintas, a tecnologia nos permite criar uma Matriz de Materialidade Dinâmica com um plano de ação unificado, dissolvendo a antiga dicotomia entre negócios e sustentabilidade em favor de uma visão integrada de um negócio realmente sustentavelmente e próspero.