Para mover a agulha, precisamos medir o impacto da sustentabilidade, não apenas marcar caixas

Por Alan McClay, CEO, Better Cotton.

Este artigo foi publicado pela primeira vez por Reuters no 4 April 2023.

A sustentabilidade não é mais um espetáculo secundário dos negócios convencionais, para ser apresentado pelo executivo-chefe em conferências e depois enviado de volta para as linhas secundárias. O desempenho social e ambiental de uma empresa é hoje uma preocupação central de consumidores, investidores e reguladores.

A evidência mais recente do perfil crescente do assunto é a recente aprovação pela Comissão Européia de um conjunto rígido de novas regras que regem como as empresas divulgam suas atividades nesse espaço.

No pipeline regulatório por vários anos, o Diretriz de Relatórios de Sustentabilidade Corporativa apresenta alguma clareza sobre o que é – e o que não é – apropriado em relação às metodologias que sustentam as reivindicações corporativas. Isso é muito bem-vindo.

O momento desta nova legislação não é de forma alguma coincidência. O interesse do consumidor e a pressão dos investidores estão levando as empresas a exibir suas credenciais de sustentabilidade mais do que nunca. Com as apostas comerciais tão altas, a tentação de massagear a mensagem é intensa.

De alegações falsas de fabricantes de automóveis sobre poluentes atmosféricos ao uso de dados ambientais enganosos por marcas de roupas, as acusações de “lavagem verde” estão se intensificando a cada dia.

Deixando de lado a dinâmica do mercado, no entanto, a capacidade de calcular com confiança o desempenho geral de sustentabilidade de uma empresa ainda não está garantida. As corporações modernas são entidades vastas, muitas vezes com pegadas globais que se estendem de fazendas e fábricas distantes até compradores na loja da esquina local.

Felizmente, uma revolução de dados está em andamento. Coleta e armazenamento automatizado de dados, análise de Big Data, aprendizado de máquina: essas e outras ferramentas digitais estão colocando uma riqueza de informações à disposição das empresas.

Este último ponto é crucial. Cada protocolo para relatar dados de desempenho carrega consigo as prioridades e tendências de seus criadores. Algumas abordagens são voltadas para evitar riscos (poluição ambiental, altas emissões de carbono, etc); outros adotam uma lente de oportunidade (investimentos em tecnologias de baixo carbono, desenvolvimento de talentos etc.).

O quadro geral é complexo, mas uma linha divisória crucial permeia quase todas as metodologias de relatório – ou seja, a ênfase (ou não) colocada nos efeitos de nível superior de uma determinada intervenção, seu impacto, em outras palavras.

Como organização, o foco da Better Cotton é melhorar a sorte dos produtores de algodão e das comunidades que eles apoiam. Como a maior iniciativa de algodão sustentável do mundo, nosso objetivo é ver os meios de subsistência dos agricultores e a proteção ambiental aumentarem de mãos dadas.

No entanto, encontrar um padrão de divulgação que se encaixe em uma abordagem orientada para o impacto como a nossa está longe de ser fácil. Por que? Porque medir o impacto é complexo. Exige dados localizados, amostras longitudinais e análises contextualizadas – nenhum dos quais pode ser gerado (ainda) com o apertar de um botão, especialmente considerando que 99% dos produtores de algodão com os quais trabalhamos são pequenos produtores, a maioria dos quais cultiva algodão em menos de um hectare de terra em alguns dos desertos digitais remanescentes do mundo.

Em vez disso, o mercado é dominado por sistemas de avaliação simplificados e orientados para o risco. Apoiar muitas dessas abordagens são metodologias baseadas na lógica de longa data da avaliação do ciclo de vida (LCAs).

Defendidas pelo órgão de padrões autorizado, a ISO, as LCAs foram adotadas ao longo dos anos por reguladores em todo o mundo como um meio de determinar as credenciais ambientais de um produto ou serviço.

Normalmente, as LCAs dependem de um conjunto acordado de métricas ambientais facilmente acessíveis, sobrepostas com variáveis ​​geográficas básicas, específicas do setor ou outras variáveis ​​relevantes. Os LCAs desempenham um papel valioso como um meio abrangente de levantar bandeiras vermelhas ou oferecer um instantâneo generalizado de um determinado produto em um determinado momento, incluindo a identificação de pontos críticos no ciclo de fabricação e uso de um produto.

Mas como uma ferramenta para avaliar o impacto positivo (ou negativo) ao longo do tempo, ou gerar insights sobre por que as melhorias foram (ou não) observadas, as LCAs não revelam quase nada.

Tomemos o exemplo do uso de fertilizantes na produção de algodão. Um LCA perguntará quanto fertilizante químico um agricultor usa e o classificará de acordo. Uma abordagem baseada no impacto fará a mesma pergunta, mas depois perguntará como isso se compara ao uso do mesmo agricultor no ano anterior e à média da indústria.

Se os níveis de consumo mudaram, além disso, ele questionará a causa. Qual o papel que a mudança nos preços dos fertilizantes teve, por exemplo? A participação em iniciativas de sustentabilidade dirigidas por empresas como a Better Cotton exerceu alguma influência? A demanda do mercado é um fator? Qual é o efeito sobre a renda líquida do agricultor, ele ou ela está em melhor situação?

Na Better Cotton, trabalhamos com Universidade e pesquisa de Wageningen aplicar exatamente essa abordagem entre os produtores de algodão em dois distritos nos estados indianos de Maharashtra e Telangana. O descobertas iniciais revelam uma riqueza de dados sobre técnicas agrícolas, níveis de rendimento e progresso em questões ambientais materiais.

Para a temporada 2021-22, por exemplo, agora sabemos que os agricultores participantes em Maharashtra viram seus gastos com inseticidas sintéticos reduzirem em 75% ao mudarem para bioinseticidas. Também sabemos que o preço de entrada de seu algodão era 20% maior do que as linhas de base, com os descaroçadores comentando que a qualidade da fibra era maior.

Uma abordagem LCA pode resultar em um “tick” genérico para os agricultores em questão, mas não oferece nenhum desses detalhes granulares, nem qualquer evidência de que o programa Better Cotton tenha algo a ver com os resultados alcançados.

Uma abordagem de avaliação baseada no impacto abre as portas para uma melhor tomada de decisão e, por sua vez, para um melhor desempenho ambiental. Estes são os dados como um burro de carga para a melhoria contínua; não, como ainda é frequentemente o caso, dados por dados (ou, na melhor das hipóteses, caixas de seleção).

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