Los sistemas de inteligencia artificial (IA) fiables dependen de datos confiables; cuando los datos están fragmentados, desactualizados o aislados en silos, las organizaciones corren el riesgo de tomar decisiones deficientes o tardías, de enfrentarse a problemas normativos y de perder la confianza de sus partes interesadas.
Las organizaciones suelen generar un valor empresarial real a partir de las iniciativas de sostenibilidad, pero no logran medir ni utilizar eficazmente esa información porque los datos de sostenibilidad están desconectados de los datos financieros.
La adopción eficaz de la IA requiere la colaboración entre los responsables de liderazgo, especialmente los directivos del nivel C, aportando cada uno una perspectiva crítica sobre gobernanza, infraestructura y riesgo.
Toda organización global está en camino con la inteligencia artificial (IA). A medida que los líderes y los equipos pasan de estar “alfabetizados en IA” a tener “fluidez en IA”, las conversaciones ya no giran solo en torno a la innovación, sino en torno a la confianza, el riesgo y la gobernanza.
El Foro Económico Mundial, en su Informe de Riesgos Globales 2026 identifica los resultados adversos de las tecnologías de IA como el riesgo con mayor aumento de la gravedad percibida a lo largo del tiempo. Este riesgo ha pasado del puesto 30 en la perspectiva a dos años al puesto cinco en la perspectiva a 10 años. Esa advertencia a largo plazo ya se manifiesta como un desafío empresarial a corto plazo.
A medida que la IA se integra más profundamente en la elaboración de informes, la previsión y la toma de decisiones empresariales, la implicación es clara: los datos fiables son una de las defensas más sólidas que tienen las organizaciones frente al riesgo de la IA.
La Encuesta de Referencia para Ejecutivos 2026 de Workiva reveló que más de la mitad de los líderes empresariales afirman que los problemas de datos, encabezados por la falta de datos en tiempo real (29 %) y el acceso limitado a datos en silos (28 %), están obstaculizando el impacto estratégico.
Este problema es especialmente significativo para los datos no financieros y de sostenibilidad, que con demasiada frecuencia permanecen desconectados de los datos financieros que configuran la elaboración de informes empresariales y la toma de decisiones.
La investigación del Centro para los Negocios Sostenibles de NYU Stern, a través de su Retorno de la Inversión en Sostenibilidad (ROSI) metodología, refuerza este punto desde la perspectiva de la creación de valor: las organizaciones suelen generar un valor empresarial real a partir de las acciones relacionadas con la sostenibilidad, pero no logran registrar ni utilizar eficazmente esa información para la toma de decisiones colectiva.
Cómo las organizaciones convierten los datos de sostenibilidad en valor empresarial
Ejemplos reales muestran cómo las organizaciones están traduciendo sus métricas de sostenibilidad en resultados empresariales medibles.
El trabajo ROSI de NYU Stern identifica áreas como la circularidad, el abastecimiento, la salud y la seguridad, y la descarbonización porque revelan factores ocultos de valor en costes, ingresos, riesgos y productividad.
Por ejemplo, Reformation, minorista mundial de ropa para mujer, comprobó que sus programas de recogida, reventa y reciclaje generaron valor financiero mediante la reducción de los costes de insumos, el aumento de la cobertura mediática ganada y los beneficios en la captación de clientes, lo que se tradujo en un beneficio financiero neto de 1,9 millones de dólares.
Los datos de energía y emisiones también ofrecen información operativa clara. En colaboración con Gundersen Health Services, CSB comprobó que las mejoras energéticas de edificios existentes podrían generar ahorros de aproximadamente 1 dólar por pie cuadrado, mientras que la nueva construcción de cero emisiones netas podría lograr ahorros de 2 dólares por pie cuadrado.
Dado que el sector sanitario es responsable de aproximadamente el 10 % de las emisiones de gases de efecto invernadero de los edificios comerciales en Estados Unidos, la oportunidad de reducir costes y mejorar las emisiones es significativa.
Cuando las organizaciones vinculan los esfuerzos de sostenibilidad con los resultados financieros, no solo perciben el valor antes, sino que también construyen la base de datos conectados que la IA necesita.
Cómo la IA fiable depende de datos fiables
Los datos conectados son datos fiables. Cuando los datos financieros, operativos y no financieros se reúnen en un entorno gobernado, las organizaciones pueden rastrear mejor los insumos y validar los resultados. También pueden detectar antes las incoherencias y comprender mejor cómo interactúan el rendimiento y el riesgo en toda la organización.
Las empresas mejor posicionadas para liderar en esta economía impulsada por la IA serán aquellas que puedan confiar en los datos que la sustentan, no las que desplieguen la IA más rápido. El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST describe además las características de los sistemas de IA fiables.
Entre ellas figuran ser válidos y fiables, responsables y transparentes, y justos, con un sesgo perjudicial gestionado. Esto desplaza el debate de la IA como capacidad independiente hacia la solidez del entorno de datos en el que opera. Sin embargo, muchas organizaciones siguen intentando escalar la IA sobre entornos de datos fragmentados.
Además de limitar el impacto estratégico, la encuesta de Workiva reveló que la mala calidad de los datos contribuye a decisiones operativas erróneas o tardías, seguidas de multas o escrutinio regulatorios y de la pérdida de credibilidad ante inversores o prestamistas. Esto aumenta el riesgo de actuar con rapidez sobre insumos débiles y de depositar una confianza mal fundada.
Cuando los líderes pueden trabajar a partir de una visión compartida y gobernada de los datos financieros, operativos y de sostenibilidad, pueden validar mejor lo que la IA pone de relieve, vincular los datos no financieros con el rendimiento empresarial y actuar con mayor confianza.
¿Qué es el dividendo de la confianza?
Los datos conectados pueden ayudar a las organizaciones a evitar malos resultados, pero, más allá de eso, crean mejores condiciones para tomar decisiones más rápidas, claras y defendibles. Cuando los líderes pueden trabajar a partir de una visión compartida y gobernada de los datos financieros, operativos y de sostenibilidad, pueden validar mejor lo que la IA pone de relieve, vincular los datos no financieros con el rendimiento empresarial y actuar con mayor confianza.
Ese es el dividendo: no solo informes más limpios, sino un juicio más sólido. La encuesta de Workiva respalda directamente este punto: el 96 % de los encuestados afirma que un mejor acceso a los datos compartidos aumenta la probabilidad de alcanzar resultados empresariales óptimos. Esto es especialmente importante para las decisiones relacionadas con la sostenibilidad.
Mientras los requisitos de presentación de informes de sostenibilidad siguen evolucionando a escala mundial, las expectativas de los inversores y las partes interesadas en cuanto a datos conectados y útiles para la toma de decisiones se mantienen firmes.
En NYU Stern nos apoyamos en la metodología ROSI, que mide los rendimientos financieros de las actividades de sostenibilidad y tiende un puente entre las estrategias de sostenibilidad y el rendimiento financiero.
Por eso, ROSI resulta útil aquí no como un artículo sobre un marco aparte, sino como ejemplo del dividendo de la confianza en la práctica: el valor empresarial es más fácil de ver, medir y aprovechar cuando los datos pertinentes están conectados en lugar de dispersarse entre funciones.
Por qué la alianza de nivel C es clave para mejorar los datos
Como informó previamente el Foro, el equipo directivo debe alinear la estrategia, la tecnología y el capital para acertar con la IA en los negocios. Lo mismo ocurre a la hora de poner la IA en funcionamiento.
El director de sostenibilidad (CSO), el director de información (CIO) y el director financiero (CFO) tienen cada uno una visión distinta del mismo riesgo, en relación con los datos no financieros y de resiliencia, los sistemas y la gobernanza, y las decisiones de asignación de capital.
Para reducir el riesgo de la IA y captar el dividendo de la confianza, esas perspectivas siguen convergiendo. La encuesta de Workiva muestra que este cambio ya está tomando forma:
El 96 % de los encuestados afirma que el CFO, el CIO y el CSO deben unirse en torno a una estrategia compartida de gobernanza de datos.
El 97 % de los inversores afirma que los datos financieros y no financieros son esenciales para evaluar el riesgo a largo plazo.
El 94 % de los inversores afirma que tiene en cuenta los factores de sostenibilidad en sus decisiones de inversión.
Estas cifras validan de forma contundente una realidad más amplia del mercado: los inversores quieren una visión más conectada del valor empresarial, que refleje tanto el rendimiento financiero como los factores no financieros que configuran la resiliencia, la reputación y el riesgo a largo plazo. Ninguna función puede satisfacer por sí sola esa demanda.
El CFO aporta disciplina de capital y responsabilidad en las decisiones. El CIO aporta arquitectura, gobernanza y rigor en la implementación. El CSO aporta visibilidad sobre el riesgo a largo plazo, la resiliencia y los factores no financieros del valor. La IA lista para decidir depende de que las tres funciones trabajen desde la misma base.
Cómo puede la organización empezar a construir una IA mejor para la elaboración de informes de sostenibilidad
Para empezar a aprovechar mejor la IA y obtener mejores conocimientos en materia de sostenibilidad y creación de valor:
Empiece por un flujo de datos de sostenibilidad relevante y vincúlelo a un resultado financiero. Elija un área, como la energía, el rendimiento de los proveedores, la circularidad o la seguridad laboral, y conecte después esos datos con una métrica empresarial, como el coste, el margen, la productividad o el riesgo, para que el liderazgo pueda utilizarla en decisiones reales.
Empiece por un área de decisión de alto valor. Céntrese en los ámbitos en los que la IA ya está dando forma a la elaboración de informes, la previsión, la planificación o la evaluación de riesgos, y determine después si los datos de respaldo están actualizados, conectados y son adecuados para su finalidad. Así, el esfuerzo se mantiene anclado en el valor empresarial y no en la novedad.
Identifique las brechas de confianza en su base de datos. Localice dónde los datos que sustentan esa decisión se retrasan, están aislados en silos, son incoherentes o son difíciles de validar. Cerrar esas brechas refuerza la elaboración de informes y la fiabilidad de los resultados respaldados por IA.
Haga de los datos conectados una prioridad de liderazgo compartida. Trate los datos conectados y gobernados como infraestructura empresarial básica y asigne al CFO, al CIO y al CSO una responsabilidad compartida sobre ellos. Asegúrese de que la elaboración de informes de sostenibilidad esté vinculada a la elaboración de informes financieros para impulsar y preservar el valor financiero.
