Transparencia

En Made with You, la transparencia empieza por nosotros. Así construimos nuestra plataforma de análisis ESG en línea con nuestros valores.

Nuestra metodología de análisis

Cómo funciona

Nuestra plataforma analiza automáticamente la comunicación ESG de las empresas desde su sitio web público. El proceso:

Recopilación de contenido : exploramos el sitio a través de sitemaps y extraemos contenido relevante (páginas web, informes PDF de acceso público).

Análisis por IA : el contenido es analizado por Mistral (mistral-medium-latest) según 5 criterios de transparencia: autenticidad de la comunicación, coherencia entre enfoque y modelo de negocio, transparencia operativa, claridad metodológica y compromiso a largo plazo. El modelo está entrenado para detectar greenwashing y evaluar sustancia sobre marketing.

Adaptación por tamaño : el análisis se adapta automáticamente al tamaño de la empresa. El LLM ha acumulado un conocimiento amplio de diferentes tipos de organizaciones que le permite este matiz. No penalizamos a las pymes por falta de formalismo si su enfoque es coherente y auténtico. Los grandes grupos son evaluados más estrictamente en datos y metodologías formales.

Qué evaluamos y qué no evaluamos

Evaluamos la claridad y autenticidad de lo que la empresa comunica en su sitio. ¿Es el discurso sustancial o marketing? ¿Es coherente con el modelo de negocio? ¿Hay pruebas concretas o promesas vagas?

No evaluamos la realidad sobre el terreno de la empresa. No hacemos auditorías operativas, no vamos in situ, no verificamos cifras en fábricas. Nuestro análisis se centra en la transparencia de la comunicación, no en el rendimiento ESG real.

El papel de la IA

La IA no es humana. Es una herramienta de concentración de conocimiento que tratamos como tal: un analista sintético capaz de procesar rápidamente volúmenes de información que ningún humano podría leer en el mismo tiempo, según los criterios que le damos.

Límites de nuestro enfoque

Protección anti-bot: algunos sitios bloquean el acceso automatizado. En ese caso, el análisis se basa únicamente en el conocimiento preexistente del modelo Mistral (que puede estar incompleto o desactualizado). Lo indicamos claramente en las fuentes del análisis.

Sesgos de LLM: como cualquier modelo de lenguaje, Mistral tiene límites. Puede carecer de contexto sectorial específico, malinterpretar discurso técnico o reflejar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento.

Solo contenido público: si una empresa hace un buen trabajo pero no lo comunica en su sitio, nuestro análisis no lo captará. Transparencia ≠ rendimiento.

Nuestra intención

Nuestro objetivo no es clasificar empresas de mejor a peor. Es ayudar a detectar rápidamente señales: ¿quién comunica de manera sustancial? ¿Quién hace marketing vacío? ¿Dónde están las incoherencias?

Una mala nota no significa necesariamente que la empresa lo hace mal. También puede significar que comunica mal o nada en absoluto. Una buena nota no garantiza perfección, pero indica comunicación clara y coherente.

Queremos fomentar la transparencia, no castigar a quienes hacen esfuerzos sin medios para producir informes exhaustivos.

Nuestro enfoque tecnológico

Elección de IA

Usamos Mistral como motor de análisis. Esta elección no es trivial: Mistral ha sido auditado por Carbone4, referencia en evaluación ambiental. Esta validación externa nos da confianza en el impacto de carbono de nuestra herramienta.

Solo enviamos los extractos más relevantes a la IA. Sin transmisión masiva de información inútil. Una vez generado el análisis, está disponible para todos sin movilizar nuevos recursos: calcular una vez, compartir ampliamente.

Alojamiento

Toda nuestra infraestructura (datos, bases, emails, aplicación) está alojada en Scaleway en Europa. Elegimos este socio por su compromiso concreto con la medición y el reporte del consumo de CO2 y agua de sus centros de datos.

No todo está perfectamente evaluado todavía, pero progresan de manera transparente. Es exactamente el enfoque que queremos apoyar.

Protección de datos

Sin recopilación, sin reventa. No recopilamos datos personales ni vendemos información.

Nuestro modelo es simple: ofrecer un servicio útil y ser remunerados por el valor creado, no por publicidad.

Este enfoque evita conflictos de interés. Tu privacidad sigue siendo privada.

Próximos pasos

Seguimos mejorando nuestro enfoque. Cada decisión técnica se guía por su impacto real.

No podemos pedir más transparencia a otros sin ser transparentes nosotros mismos.