Artículo 51
“No es la tecnología la que transforma el mundo, sino cómo decidimos utilizarla.”
Esta reflexión cobra especial relevancia cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA) y sostenibilidad corporativa. En un entorno empresarial cada vez más regulado y orientado hacia los criterios ASG (ambientales, sociales y de gobernanza), la IA se presenta como una herramienta poderosa, pero también como un desafío ético y operativo.
¿Es la IA un aliado estratégico o un riesgo latente para las organizaciones comprometidas con la sostenibilidad?
El papel dual de la IA en ASG
La IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas abordan la sostenibilidad. Sin embargo, su implementación no está exenta de riesgos y consideraciones éticas.
Beneficios de la IA en la sostenibilidad corporativa
- Optimización de recursos: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos para identificar áreas de mejora en el uso de energía, agua y materias primas, reduciendo desperdicios y costos operativos.
- Monitoreo en tiempo real: Con sensores IoT y análisis predictivo, las empresas pueden detectar y corregir desviaciones en sus procesos que afecten su desempeño ESG.
- Transparencia y cumplimiento normativo: La IA facilita la recopilación y análisis de datos necesarios para cumplir con normativas como la CSRD en Europa y las Normas de Información de Sostenibilidad (NIS) en México, que exigen reportes detallados sobre el impacto ambiental y social de las empresas.
- Toma de decisiones informada: Al proporcionar insights basados en datos, la IA ayuda a los líderes empresariales a tomar decisiones estratégicas alineadas con los objetivos de sostenibilidad.
Desafíos y consideraciones éticas
- Huella de carbono de la IA: El entrenamiento de modelos de IA requiere una cantidad significativa de energía, contribuyendo a las emisiones de gases de efecto invernadero.
- Sesgos en los algoritmos: Si los datos utilizados para entrenar los modelos de IA están sesgados, las decisiones automatizadas pueden perpetuar desigualdades y prácticas injustas.
- Privacidad y seguridad de los datos: La recopilación masiva de datos plantea preocupaciones sobre la privacidad y la protección de la información sensible, especialmente en contextos donde las regulaciones aún están en desarrollo.
- Impacto en el empleo: La automatización impulsada por la IA puede desplazar a trabajadores en ciertas industrias, lo que requiere estrategias de reentrenamiento y adaptación laboral.
Impacto sectorial: ejemplos concretos
Automotriz
Volkswagen ha implementado IA para optimizar su cadena de suministro, mejorando la eficiencia y sostenibilidad de sus operaciones. La empresa participa en iniciativas como Catena-X, que promueve el intercambio de datos en toda la industria automotriz para establecer estándares comunes y mejorar la transparencia en la cadena de valor.
Agroindustria y alimentos
Nestlé utiliza IA para mejorar la trazabilidad de sus productos, asegurando altos estándares de calidad y sostenibilidad. La empresa ha adoptado tecnologías avanzadas para rastrear el origen de los ingredientes y optimizar procesos en toda la cadena de valor, desde la producción hasta la distribución.
Retail y supermercados
Walmart ha integrado IA en su gestión de inventarios y logística, permitiendo una mayor eficiencia y reducción de desperdicios. La empresa utiliza análisis predictivo y automatización para optimizar la distribución de mercancías y mejorar la experiencia del cliente.
Normativas y tendencias internacionales: implicaciones para México
La adopción de normativas como la CSRD en la Unión Europea y las NIS en México está elevando los estándares de reporte y transparencia en sostenibilidad. Las empresas mexicanas que exportan o forman parte de cadenas de suministro internacionales deben adaptarse rápidamente para cumplir con estos requisitos.
- CSRD: Exige a las empresas reportar detalladamente sobre su impacto ambiental y social, incluyendo la cadena de suministro. Las empresas mexicanas que exportan a la UE deben asegurarse de que sus prácticas estén alineadas con estos estándares.
- NIS: A partir de 2025, las empresas en México deberán cumplir con las NIS, que incluyen 30 indicadores ESG. Esto implica una mayor responsabilidad en la recopilación y análisis de datos, donde la IA puede ser una herramienta clave.
- NIIF S1 y S2: Emitidas por el International Sustainability Standards Board (ISSB), estas normas establecen requisitos para la divulgación de información financiera relacionada con la sostenibilidad. La NIIF S1 se centra en la divulgación de riesgos y oportunidades generales en sostenibilidad, mientras que la NIIF S2 se enfoca específicamente en la divulgación del riesgo climático.
¿Aliados o enemigos?
La IA no es inherentemente buena o mala; su impacto en la sostenibilidad corporativa depende de cómo se implemente y gestione. Puede ser un aliado poderoso para alcanzar objetivos ESG, siempre que se aborden sus desafíos éticos y operativos de manera proactiva.
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