Bu makalenin yazarları olarak kısa süre önce, ExxonMobil'in kamuya yönelik açıklamaları üzerinde, şu an yaygın şekilde kullanılan dört ayrı büyük dil modelini çalıştırdık. Amacımız farklı bir ESG (çevresel, sosyal, yönetimsel) puanı üretmek veya ExxonMobil'i hedef almak değildi. Amaç, sürdürülebilirlik analizinin uzun zamandır büyük ölçekte yapmakta zorlandığı bir şeyi yapay zekânın yapıp yapamayacağını test etmekti. Özetle, bir şirketin finansallarına ilişkin olarak açıkladığı çevresel ve sosyal sorunları ele almak, bunları belirli gelir tablosu, bilanço ve nakit akışı kalemlerine eşleştirmek ve her birinde daha güçlü veya zayıf performansın şirketin değerini nasıl etkileyeceğini tahmin etmek… İçimizden biri benzer bir analizi daha önce manuel olarak yapmıştı ve elbette işi bitirmek yaklaşık 100 saat sürmüştü. Aynı temel çalışma, yapay zekâ ile yaklaşık bir saat sürdü; bazı kısımlarıysa dakikalar içinde tamamlandı.

Buradaki en önemli haber hızı; ancak önemi, iki profesörün kısa sürede işlemi yapabilmesinden kaynaklanmıyor. Önemli olan, kısa süre içinde hemen herkesin bunu yapabilecek olması. Yeni kitabımız “Making Sustainability Financially Relevant”ta da savunduğumuz gibi, ExxonMobil uygulamasının amacı bir kullanım örneği sunmaktı. Zorlu, finansal temelli sürdürülebilirlik analizi artık ucuz, hızlı ve tekrarlanabilir hale geliyor. Bu gerçekleştiğinde ağırlık merkezi hangi ESG derecelendirmesine güvenileceği tartışmasından, varsayımları, ödünleşmeleri ve maddi sonuçları kendi kendinize inceleyebileceğiniz noktaya doğru kayıyor. Geçmişte bu analizin çok güç yapılabilmesinden dolayı bugün karşımıza çıkan bu olasılık, derecelendirme kuruluşları, standart belirleyiciler, veri satışı yapanlar ve fon yöneticilerinin trilyonlarca dolarlık ekosistemini hem canlandıracak hem de tedirgin edecek.

Yeni Bir Metodoloji

ESG'nin siyasi bir hedef tahtası haline geldiğini bir an için bir kenara bırakalım; bu argümanı HBR’de 2024 yılında yayınladığımız “ESG’nin Ötesine Geçmek” başlıklı makalemizde biz de dile getirmiştik. Alanın ciddi destekçileri yıllardır, temel engel konusunda hemfikirler. Bir şirketin çevresel ve sosyal performansını finansal performansıyla ilişkilendirmenin şeffaf ve güvenilir bir yolu hiçbir zaman olmadı. “Paydaşlarımıza özen göstererek hissedar değeri yaratıyoruz” şeklindeki tanıdık ifade, analitik olarak ciddiyet taşımadığı ve ödünleşmeleri sessizce göz ardı ettiği için siyasi yelpazenin hiçbir kesimini ikna edemedi.

Aslında çözüm o kadar sıradan ve basit ki, 20 yıl önce herkes bu basit metodolojiyi akıl edebilirdi; ancak uygulaması aşırı emek gerektirirdi. Halka açık bir şirket için, 10-K veya 20-F raporlarında zaten açıkladığı çevresel ve sosyal risk faktörlerini belirlersiniz; bunları sektöründe finansal açıdan önemli kabul edilen konularla karşılaştırırsınız (SASB - Sustainability Accounting Standards Board standartları iyi bir başlangıç ​​noktasıdır); her birini finansal tablolardaki belirli kalemlere eşleştirirsiniz ve çeşitli senaryolar altında güçlü ve zayıf performansın finansal etkisini tahmin edersiniz. Sonuçta ortaya bir slogan veya puanlama çıkmaz. Aksine, bir yatırımcının gerçekten kullanabileceği türden bir analiz çıkar.

ExxonMobil için izlediğimiz metodoloji, izlenimlerden ziyade rakamlar üretti. Geliştirdiğimiz yapay zekâ destekli analizde, temel senaryoda toplam sürdürülebilirliğe ilişkin riski yaklaşık 5 ila 10 milyar dolar olarak tahmin ettik. Olumsuz varsayımlar altında bu rakam, 12 ila 18 milyar dolar civarında seyrediyordu. Gemini Pro 2.5 kullanarak yaptığımız paralel bir çalışma ise, daha agresif karbon maliyeti geçiş varsayımlarına ve açıkça itiraz ettiğimiz rezerv değer düşüklüğü hesaplamasına bağlanıyordu. Buradaki bulgular, çok daha yüksek bir rakam olan 25 ila 45 milyar dolara ulaştı. Petrol fiyat seyri, karbon fiyatı, ESG konusundaki davaların hızı ve karbon maliyeti geçiş oranı ile tanımlanan üç senaryoda tahmini yıllık FVÖK etkisi, yaklaşık eksi 3,3 milyar dolardan (muhafazakar tahmin) eksi 8,3 milyar dolara (olumsuz tahmin) ve eksi 15,2 milyar dolara (şiddetli tahmin) kadar değişti.

Açıkçası yapay zekâ sisteminin seçimi önemliydi. Hikâyenin can alıcı kısmı da burada yaşanıyor. Kanıtların ötesine geçildiğinde çerçevemiz, bir zamanlar büyük, kendi içinde tutarlı ama tamamen yanlış bir tahmin üretmiş ve uzun vadede yıkım öngörmüştü. Yanlıştı zira varsaydığı politik dünya tam tersi yönde değişmişti. Bu durumu ancak şirketi ve politika ortamını iyi bildiğimiz için yakaladık. Ama söz konusu durum istisna değil kuraldır. Yapay zekâ analizi mümkün hale getirirken insan muhakemesi de çıktıyı güvenilir kılar. Daha iyi araçlar, onları iyi kullanmak için gereken uzmanlığı yok etmez, aksine önemini artırır.

Her şeye rağmen bu yeni araç gerçek bir fırsat yaratıyor ve işi kimin yapabileceğini değiştiriyor. Eskiden manuel bir iş olan analiz, şirket şirket, sektör sektör endüstriyel hale geliyor. Bunun ESG ekosistemine yönelik derin etkileri var. Derecelendirme firmaları, standart belirleyiciler veya fon düzenleyicilerin ne düşündükleri konusunda içeriden bilgiye sahip değiliz, ancak tanımladığımız yetenek, bu kurumların hareket edebileceğinden çok daha hızlı bir şekilde doğrudan bireylerin eline veriliyor. Derecelendirme, standartlar ve fonlar olmak üzere üç temel unsurun da metodolojimizin işaret ettiği yönde ilerlediğini belirtmekte fayda var. Asıl önemli soru, bu yapıların yeterince hızlı hareket edip etmedikleri. Kuşkusuz, hızlı hareket etmeyenler geride kalacaklar.

ESG Derecelendirmeleri

En basit okuyucu sorusuyla işe başlayalım. Temel açıklamaları kendiniz sorgulayabiliyorken neden tek bir puan almak için üçüncü bir tarafa para ödeyesiniz? ESG derecelendirmeleri, şirketlerin çok az bilgi açıkladıkları ve hiçbir standardın bulunmadığı bir dünyada, yaklaşık 40 yıl önce başladığında mantıklıydı. Birilerinin bu boşluğu doldurması gerekiyordu. Şimdi (kalitesi aynı olmayan) çok miktarda sürdürülebilirlik verisi raporlanırken, bir derecelendirme hâlâ bir firmanın seçtiği metodoloji ve ağırlıklandırmalara dayalı bir toplam sunuyor. Şirketler uzun zamandır sonucun öznel olduğundan şikayet ediyorlar. Zemin zaten gözle görülür şekilde değişiyor. Bu konuda en büyük sağlayıcılardan biri olan MSCI dahi modelini açıklamak yerine finansal önem ve nakit akışı etrafında yeniden inşa ediyor. Artık herkes kendi ayrıntılı, kalem kalem görünümünü oluşturabilir ve yalnızca yararlı bulursa toplu bir puan üretebilir ki, bunun pek çok kişi tarafından yapılacağından şüphe etmiyoruz.

Standart Belirleme

Şimdi daha zor bir soruyu gündeme getirelim: Yapay zekâ, resmi kurumların kurallarını güncellemelerinden çok daha hızlı bir şekilde ortaya çıkan önemli sorunları tespit edebildiğinde ne olacak? Standart belirleme, tasarım gereği yavaştır. Sigorta muhasebe standardının önerilmesinden kabulüne kadar yaklaşık 20 yıl geçti. “We Need Universal ESG Accounting Standards” başlıklı kitabın ortak yazarı olan, meslektaşımız Bhakti Mirchandani, yatırımcılar için önemlilik kavramını yeniden tanımlamada kritik rol oynayan SASB standartlarının büyük bir güncellemeye ihtiyaç duyduğunu öne sürdü. İklim sorunlarını artık önemli olmayan konular gibi gösteriyorlar ve yapay zekânın devreye girmesi sonucunda ortaya çıkan yeni önemli konuları neredeyse hiç dikkate almıyorlar.

Tahminimiz yapay zekânın, maddi sorunların ortaya çıkma hızıyla resmi standartların bunlara yetişme hızı arasındaki uçurumu daha da genişleteceği yönünde. Ancak yapay zekâ, beliren sorunları gün yüzüne çıkararak, revizyon taslakları hazırlayarak ve kamuoyu yorumlarını işlemeye yardımcı olarak, standartlara meşruiyet kazandıran istişare sürecini feda etmeden bu uçurumu kapatmaya da yardımcı olabilir.

Sürdürülebilir Fonlar

Çeşitli isimlerle anılan sürdürülebilir fonlar, sürdürülebilirlik konusundaki siyasi tartışmaların merkezinde yer aldı ve siyasi yelpazenin her kesiminden eleştiri topladı. Sürdürülebilir yatırım, farklı insanlar için farklı anlamlar ifade ediyor. Önemli bir ayrım, değer odaklı yatırım ile değerler odaklı yatırım arasında yapılıyor. Günümüzde bir fonun yapısı, üçüncü parti derecelendirmelerini, onu oluşturan kişinin özel yargısıyla harmanlıyor. Varlıkları görebilirsiniz ama gerekçelerini nadiren görürsünüz. Çoğu kez değer ile değerler arasında bir karışıklık söz konusu olur. Yöntemimiz, bir yatırımcının görünüşte sürdürülebilir olan bir fonun içinde gerçekten ne olduğunu kontrol etmesine veya kendi kriterlerine göre bir portföy oluşturmasına olanak tanıyor.

Bir Sonraki Sınır

Son olarak en zorlu soruya, yani “sürdürülebilirlik” teriminin iki farklı anlamı arasında başından beri var olan karışıklığı temel alan soruya bizi getiriyor. Bu karışıklığın sürdürülebilirliğin siyasallaşmasında büyük rol oynadığına inanıyoruz. Yukarıda bahsettiğimiz her şey finansal öneme, yani şirket için değer yaratma anlamına gelen sürdürülebilirliğe ilişkin. Bir şirketin dünya üzerindeki toplam etkisini veya günümüzde yaygın olarak “etki önemi” olarak adlandırılan şeyi ölçemiyor. Bir petrol şirketi, küresel emisyonlara katkıda bulunurken hissedar değerini koruyacak şekilde iklim riskini yönetebilir; bir teknoloji şirketi, işgücü piyasalarına, gizliliğe veya demokratik kurumlara maliyet getirirken muazzam değer yaratabilir. Bu sorular önemlidir. Ancak bunlar, burada cevapladığımız soruyla aynı değiller.

Bizler daha zorlu bir problem olarak gördüğümüz, bir şirketin paydaşlarına sistem düzeyinde yarattığı katma değeri ölçme konusundaki çalışmalara başladık. Veriler daha karmaşık ve değerlendirmeler daha zor olsa da yapay zekâ burada da çok önemli olacak. Bahsettiğimiz tüm kurumlar sistem seviyesinde sürdürülebilirlik üzerinde çalışıyorlar. Yapay zekâ onlara bu konuda yardımcı olacak. Ancak şirketler yapay zekânın kendilerini geride bırakmaması için, onu alan uzmanlığı ve insan muhakemesiyle birleştirmek zorundalar.