La inteligencia artificial (IA) está transformando la elaboración de informes de sostenibilidad, al permitir procesos más ágiles y contribuir a implementar soluciones sostenibles.
A medida que se amplía su adopción, la automatización puede agravar los riesgos, multiplicar los errores, malinterpretar el contexto o extraer conclusiones erróneas de datos incompletos.
Para integrar la IA de forma responsable, las empresas deben establecer procesos de validación sólidos y examinar los modelos que utilizan, a la vez que combinan la capacidad de cálculo de la IA con el criterio humano, la transparencia y la participación de las partes interesadas.
A medida que la elaboración de informes de sostenibilidad se vuelve cada vez más compleja, las organizaciones tienen dificultades para responder a las crecientes exigencias de los reguladores, los inversores y las partes interesadas. Desde el seguimiento de las emisiones y el uso de energía hasta la supervisión de los riesgos de la cadena de suministro, el enorme volumen de datos ha hecho que la divulgación de información requiera muchos recursos.
La inteligencia artificial (IA) está surgiendo como una forma de aliviar esta carga. Al automatizar la recopilación de datos, validar la información divulgada, mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y predecir los riesgos climáticos, la IA ofrece a las empresas una manera de mejorar la precisión, agilizar el cumplimiento y reorientar recursos hacia un impacto en el mundo real.
Sin embargo, su adopción exige cautela. Sin supervisión humana ni transparencia, la IA puede agravar los errores, ocultar el contexto y socavar la confianza. La solución y el reto consisten en combinar el criterio humano con la capacidad de cálculo de la IA para crear sistemas de elaboración de informes más fiables y eficaces.
Agilizar la recopilación de datos y la obtención de información
La elaboración de informes de sostenibilidad implica hacer un seguimiento de una amplia variedad de indicadores, desde las emisiones de carbono y el uso de energía hasta las métricas de diversidad, equidad e inclusión. A medida que las expectativas normativas se vuelven cada vez más complejas, las organizaciones afrontan crecientes dificultades para recopilar, validar y divulgar esta información.
Dado que gran parte de este trabajo todavía se realiza manualmente, la inteligencia artificial (IA) puede agilizar considerablemente el proceso al agregar datos de múltiples fuentes, detectar y subsanar lagunas e identificar errores y anomalías en conjuntos de datos de varios años.
La IA tiene el potencial de incorporar más datos a los sistemas de sostenibilidad, pero esto no se traduce automáticamente en datos mejores o más fiables.
En particular, los sistemas autónomos en forma de IA agéntica se han convertido últimamente en un facilitador clave para la recopilación de datos y la obtención de información.
La IA también desempeña un papel fundamental en la verificación y validación de datos, algo esencial para generar la confianza necesaria entre todas las partes interesadas.
Al automatizar tareas que requieren mucho tiempo, la IA puede mejorar la fiabilidad de la información sobre sostenibilidad divulgada y permitir que los equipos de sostenibilidad reorienten sus esfuerzos. Pueden dedicar más tiempo a lograr un impacto en el mundo real, por ejemplo, reduciendo las emisiones e impulsando cambios estratégicos, en lugar de ocuparse de actividades relacionadas con el cumplimiento.
Mejorar el cumplimiento
Para las grandes organizaciones y las multinacionales, desenvolverse en el complejo panorama de los marcos de elaboración de informes de sostenibilidad en múltiples jurisdicciones puede ser un reto considerable.
La IA puede facilitar el cumplimiento de manera eficaz al identificar los datos exigidos por diversas normas y regulaciones, y ayudar a preparar informes adaptados a los requisitos específicos de cada jurisdicción.
Entre los casos pertinentes figuran los requisitos específicos de cumplimiento de la Directiva sobre información corporativa en materia de sostenibilidad, el Mecanismo de Ajuste en Frontera por Carbono y el Reglamento de la UE sobre productos libres de deforestación.
Al automatizar estos procesos, la IA ayuda a reducir la carga administrativa, garantiza una mayor precisión y coherencia en la información divulgada y minimiza el riesgo de incumplimiento.
Visibilidad de la cadena de suministro
Las emisiones de Alcance 3 representan una parte considerable de la huella de carbono total de una empresa; sin embargo, son notoriamente difíciles de reducir, dado que los productos de una empresa pueden proceder de miles de proveedores.
La IA puede ayudar a afrontar este reto al permitir el seguimiento de datos en tiempo real a lo largo de la cadena de suministro y automatizar tareas como el cálculo de la huella de carbono a nivel de producto.
Otras herramientas, como el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de sentimientos pueden utilizarse para evaluar si una empresa situada en un eslabón posterior de su cadena de suministro está en riesgo, lo que ofrece una visión más completa de las operaciones.
Por ejemplo, la solución de cadena de valor de Microsoft en materia ambiental, social y de gobernanza (ESG) utiliza IA para recopilar, validar e integrar datos de sostenibilidad de los proveedores, agilizar los procesos de adquisición de productos y detectar con antelación a los proveedores que no cumplen las normas.
Una mayor transparencia permite elaborar informes más precisos y oportunos, y ayuda a las empresas a cumplir sus objetivos de sostenibilidad, lo que en última instancia genera un mayor impacto real en la reducción de emisiones.
Además, el uso de técnicas de IA también reduce la carga administrativa que recae sobre los participantes de la cadena de suministro, muchos de los cuales podrían ser pequeñas y medianas empresas.
Desarrollar herramientas predictivas
Además de mejorar la elaboración de informes, cada vez se recurre más a la IA para desarrollar herramientas predictivas que respalden la gestión de los riesgos climáticos. Al entrenar modelos con grandes conjuntos de datos, incluidos patrones meteorológicos, información hidrológica e imágenes satelitales, la IA puede ayudar a pronosticar fenómenos relacionados con el clima y detectar cambios ambientales como la deforestación en tiempo real.
Estas capacidades permiten a las empresas acceder a datos más rápidos y precisos y realizar evaluaciones de riesgos con miras al futuro, lo que favorece una toma de decisiones más proactiva y una mejor preparación ante los retos relacionados con el clima.
Los riesgos: precisión y transparencia
La IA tiene el potencial de incorporar más datos a los sistemas de sostenibilidad, pero esto no se traduce automáticamente en datos mejores o más fiables. Sin una supervisión humana adecuada, existe el riesgo de depender demasiado de los resultados generados por la IA, aunque estos puedan ser inexactos o engañosos.
Para muchos usuarios, la IA sigue siendo una «caja negra»: se introducen datos y se obtienen resultados, pero a menudo no queda claro el razonamiento que hay detrás. Esta falta de transparencia puede ser peligrosa en la elaboración de informes de sostenibilidad, donde la complejidad y los matices son esenciales.
La IA no sustituirá a los profesionales de la sostenibilidad, pero quienes sepan aprovecharla de forma eficaz y responsable tendrán una clara ventaja.
Precisamente las capacidades que hacen que la IA sea tan eficaz —su velocidad, escala y potencia analítica— también la hacen intrínsecamente arriesgada: puede procesar rápidamente enormes cantidades de información, pero también puede agravar errores, malinterpretar el contexto o extraer conclusiones de datos incompletos con la misma facilidad.
Esto es especialmente preocupante, ya que los proveedores de datos de sostenibilidad recurren cada vez más a la IA para evaluar la información corporativa divulgada. Si estas herramientas clasifican mal a las empresas o pasan por alto detalles esenciales, pueden inducir a error a los inversores y otras partes interesadas.
Mantener a las personas en el proceso
El criterio humano, la supervisión y la implementación responsable son esenciales para garantizar que la IA contribuya a una elaboración de informes de sostenibilidad creíble, precisa y transparente. Es posible que la IA no distinga entre intención y acción, ni entre objetivos aspiracionales y objetivos basados en la ciencia.
Además, combinar múltiples fuentes sin validarlas puede conducir a conclusiones contradictorias. La intervención humana es fundamental cuando los matices importan. Una preocupación clave es la posible pérdida del «toque humano» al utilizar la IA para generar informes de sostenibilidad.
La narrativa —la historia única que hay detrás del recorrido de una empresa en materia de sostenibilidad— puede diluirse o pasar completamente desapercibida. Preservar esta singularidad es crucial para mantener la autenticidad, generar confianza y comunicar los avances de una manera que conecte con las partes interesadas.
El camino a seguir
Para integrar la IA de forma responsable, las empresas deben establecer procesos de validación sólidos y examinar los modelos que utilizan. ¿Se entrenó el modelo con datos fiables? ¿Es transparente la metodología?
La IA no sustituirá a los profesionales de la sostenibilidad, pero quienes sepan aprovecharla de forma eficaz y responsable tendrán una clara ventaja. Si se utiliza bien, puede ayudar a cubrir lagunas de datos, acelerar la elaboración de informes, descubrir riesgos ambientales y, en última instancia, reducir los costes para las empresas.
También permite a las empresas centrar mucho más sus esfuerzos en implementar soluciones prácticas, en lugar de dedicarlos a recopilar y gestionar datos. Si se utiliza mal, puede profundizar la desigualdad, reforzar el lavado verde y dificultar la navegación por el ámbito de la sostenibilidad.
La clave está en combinar la capacidad de cálculo de la IA con el criterio humano, la transparencia y la participación de las partes interesadas. Así podemos crear sistemas que refuercen, en lugar de erosionar, la confianza en la acción climática.
