¿Cómo lideran las empresas la aplicación de la IA en sostenibilidad?

¿Es la Inteligencia Artificial (IA) un aliado para el liderazgo en sostenibilidad o un obstáculo para lograr los Objetivos globales? Actualmente el 41% de las grandes empresas ya integra la IA en sus operaciones diarias, lo que indica la importancia que está adquiriendo esta tecnología en los negocios y en la competitividad a largo plazo. Esto no es ajeno a la gestión de la sostenibilidad empresarial. De hecho, un 27% de las empresas españolas la utiliza con este objetivo.

Sin embargo, el uso inadecuado de la IA también implica varios riesgos tanto para los derechos humanos como para el medioambiente. Por ello, un líder responsable debe saber promover el uso de esta tecnología y encaminarla hacia un uso con un impacto positivo en la sociedad, economía y planeta.

En este artículo ponemos el foco en los procesos de aplicación de la IA en materia de sostenibilidad basándonos en el reciente informe Inteligencia artificial y empresas. Lee más para descubrir cómo la Inteligencia Artificial puede usarse de forma responsable y productiva para alcanzar las metas del desarrollo sostenible.

1. Principales aplicaciones de la IA en sostenibilidad

Según el estudio recién publicado Inteligencia Artificial y Empresas: claves para avanzar en sostenibilidad, el uso de la IA en la gestión sostenible, aunque incipiente, está en constante crecimiento. A continuación, exponemos las aplicaciones más extendidas de la IA entre las organizaciones españolas:

Gráfico extraído de Inteligencia Artificial y Empresas: claves para avanzar en sostenibilidad.

a. Eficiencia operativa y energética y descarbonización

La mejora de la eficiencia operativa es una de las aplicaciones más comunes de la IA en España. El 37% de las empresas ya utiliza algoritmos inteligentes avanzados para optimizar sus activos y recursos. Además, el 20% de las empresas aplica específicamente la IA para mejorar su gestión de eficiencia energética. Otras empresas señalan la reducción de su huella de carbono (22%), la optimización de residuos (15%) o mejoras en sus procesos de economía circular (13%).

En cuanto a los resultados obtenidos de esta aplicación, en ciertos sectores industriales la IA logra reducciones del 5% al 15% en el consumo energético total. Una capacidad que optimiza los procesos de descarbonización en industrias como la química o el acero. De hecho, el uso de aplicaciones ambientales tiene el potencial de reducir las emisiones globales de gases invernadero en más de un 4%.

Y es que, la IA permite que las máquinas aprendan a predecir consumos exactos según la actividad real. Mediante machine learning, muchas organizaciones han optimizado funciones que antes requerían una supervisión constante y manual. De este modo, la Inteligencia Artificial puede ayudar a reducir el impacto ambiental de las empresas a la vez que mejora su eficiencia operativa.

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b. Inteligencia de datos para el reporting ESG

La transparencia y verificación son pilares fundamentales de los informes y memorias de sostenibilidad en cualquier estrategia corporativa. Pero ¿cómo puede ayudar la IA a mejorar estos procesos?

Esta tecnología facilita la recolección y análisis masivo de datos medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG). Un ámbito considerado por la mitad de las organizaciones como un beneficio crítico para la gestión estratégica. Por ejemplo, la IA puede crear arquitecturas de datos solidas que permiten generar informes fiables ante nuevas normativas europeas, como señala Accenture en nuestra publicación. Así, la IA se convierte en una herramienta aliada para cumplir con exigencias establecidas en la CSRD, la CSDDD o la Taxonomía de la Unión Europea.

Es por ello que cada vez más empresas la usan con este fin. En concreto, el 28% de las empresas españolas ya emplea procesos de aplicación de la IA en sostenibilidad para el reporting. Además, un 11% de las empresas ya aplica la IA para ejercicios de doble materialidad.

De este modo, el reporte con soporte de la IA no sólo ahorra tiempo y costes de personal, sino que también mejora la confianza de grupos de interés y redunda en una ventaja competitiva directa, tal y como señala el 36% de las empresas analizadas.

c. Gestión de riesgos ESG y cadenas de suministro

Como explicábamos en nuestro artículo sobre gestión de riesgos ESG, anticiparse es esencial para la resiliencia de cualquier modelo de negocio en una situación volátil marcada por la incertidumbre. En este sentido, un 24% de las empresas ya aprovechan la Inteligencia Artificial (IA) para predecir impactos y riesgos tanto financieros como no financieros.

Mediante modelos predictivos, las direcciones estratégicas pueden tomar decisiones formadas basadas en escenarios de futuros probables. Un ejemplo claro de su aplicación es la monitorización en tiempo real de cambios regulatorios globales, lo que permite reducir los tiempos de respuesta y proteger la estabilidad del negocio, incluyendo la reputación y la operatividad a largo plazo, tal y como señala el informe Inteligencia Artificial y Empresas: claves para avanzar en sostenibilidad.

Por otro lado, una de cada cinco empresas españolas aplica la IA para la trazabilidad de sus proveedores. Así, cartografían redes complejas para detectar posibles riesgos sociales, medioambientales o de gobernanzas críticos. De hecho, un 60% ya invierte en estas capacidades para mejorar su competitividad logística. Pero no es lo único, los algoritmos optimizan rutas de transporte, evitan la sobreproducción y el desperdicio reduciendo las emisiones de CO2.

2. Desafíos para una mayor implementación y gobernanza ética de la IA

Teniendo en cuenta los beneficios y las aplicaciones de la IA en la sostenibilidad, ¿por qué no hay más empresas liderando estos procesos? La falta de conocimiento es la principal barrera, siendo señalada por un 61% de las empresas españolas. Sólo un 12% de organizaciones afirma poseer la formación y recursos necesarios para implementar la IA.

Y cuando hablamos de formación, no sólo nos referimos al conocimiento de la herramienta, sino también a sus posibles riesgos y desafíos. Actualmente, más de la mitad de las empresas españolas que usan la IA (57%) no miden su impacto real bajo factores sociales, medioambientales y de gobernanza. Esto puede suponer un riesgo no sólo para el medioambiente sino también para los derechos humanos.

Por este motivo, es esencial que la IA se desarrolle bajo un enfoque ético, transparente y centrado en las personas. Las empresas deben aplicar la diligencia debida en base a los Principios Rectores sobre Empresas y Derechos Humanos. Esto implica identificar y corregir sesgos algorítmicos que puedan reforzar desigualdades o vulnerar la privacidad.

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