En un entorno empresarial cada vez más enfocado en el cumplimiento de criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ESG, por sus siglas en inglés), la Inteligencia Artificial (IA) también se ha empezado a utilizar como una herramienta estratégica que puede acelerar de manera significativa el avance hacia modelos de desarrollo sostenible. Es así que lejos de ser una tecnología exclusiva para automatizar procesos o mejorar la eficiencia operativa, la IA está demostrando su capacidad para contribuir de forma integral a los tres pilares de la sostenibilidad: el ambiental, el social y el económico.
Aplicaciones, riesgos y oportunidades de la IA en la sostenibilidad corporativa
Las empresas tienen la oportunidad, y también la responsabilidad, de adoptar un enfoque estratégico e informado en la integración de la IA, que esté alineado con sus compromisos de sostenibilidad.
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En términos ambientales, su aplicación puede optimizar el uso de recursos naturales, reducir emisiones contaminantes y anticipar riesgos climáticos mediante el análisis predictivo. Por ello, empresas en sectores como la energía, la manufactura o la logística ya están utilizando sistemas inteligentes para monitorear en tiempo real sus niveles de consumo energético, identificar ineficiencias y tomar decisiones informadas que disminuyen su huella ambiental, ya que esta capacidad de anticipación y ajuste permanente no solo reduce impactos negativos sobre el entorno, sino que también genera ahorros importantes, mejorando la rentabilidad y contribuyendo al mismo tiempo a las metas de sostenibilidad corporativa.
Desde una perspectiva social, la IA puede ser un habilitador para la inclusión y la equidad. Por ejemplo, su uso en procesos de reclutamiento permite detectar sesgos, diversificar las contrataciones y mejorar la alineación entre perfiles y valores organizacionales; en materia de salud ocupacional, los sistemas inteligentes pueden identificar patrones de riesgo, predecir ausentismos o sugerir medidas preventivas personalizadas que pueden ser consideradas en la toma de decisiones; o también, cuando la IA se integra en plataformas de capacitación, puede facilitar el acceso a contenidos adaptados a distintos perfiles y/o trayectorias profesionales, contribuyendo a reducir brechas formativas y generando oportunidades más personalizadas y relevantes para el desarrollo del talento.
En el ámbito económico, la IA puede contribuir significativamente a una gestión más eficiente y estratégica de los recursos, lo que fortalece la posición de la empresa en entornos volátiles y de alta incertidumbre. Asimismo, al automatizar tareas rutinarias y mejorar la precisión en la planificación de la demanda, las empresas pueden optimizar sus inventarios, reducir desperdicios y responder con mayor agilidad a las dinámicas del mercado incidiendo positivamente en sus resultados financieros.
Además, el uso responsable de la IA fortalece la gobernanza corporativa al ofrecer sistemas de apoyo a la toma de decisiones más transparentes, trazables y basados en datos confiables, lo cual es clave para asegurar la rendición de cuentas y alinear las estrategias empresariales con principios éticos y de sostenibilidad a largo plazo.
Sin embargo, la incorporación de estas tecnologías emergentes no está exenta de desafíos. Uno de los principales es el consumo energético que implica el entrenamiento y operación de modelos de IA de gran escala, lo que puede contradecir los objetivos ambientales si no se acompaña de estrategias de eficiencia energética o uso de energías limpias. Asimismo, los algoritmos pueden reproducir sesgos existentes si se alimentan con datos históricos que reflejan desigualdades estructurales, lo que pone en riesgo los avances hacia la equidad y la inclusión si no se gestionan con criterios éticos y una supervisión humana; y por otro lado, la falta de transparencia en el funcionamiento de algunos modelos también representa un obstáculo para su adopción responsable, especialmente cuando se requiere rendición de cuentas ante grupos de interés o entes reguladores.
A esto se suman barreras económicas y técnicas, como los altos costos iniciales de implementación o la escasez de talento especializado en inteligencia artificial con enfoque en sostenibilidad. Las pequeñas y medianas empresas, en particular, pueden enfrentar mayores dificultades para incorporar estas soluciones si no existen mecanismos de acompañamiento, financiamiento o colaboración intersectorial que faciliten su acceso a tecnologías responsables. Además, no debe pasarse por alto el riesgo asociado a la gestión de grandes volúmenes de datos, que exige robustos protocolos de ciberseguridad y respeto a la privacidad de las personas.
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Frente a este panorama, las empresas tienen la oportunidad, y también la responsabilidad, de adoptar un enfoque estratégico e informado en la integración de la IA, que esté alineado con sus compromisos de sostenibilidad. Por ello, más allá de implementar soluciones tecnológicas por moda o presión por parte de la competencia, es fundamental hacerlo con una visión sistémica que considere los impactos y beneficios en toda la cadena de valor, lo cual implica realizar evaluaciones éticas de los algoritmos, fomentar la transparencia en el uso de datos, invertir en formación de equipos multidisciplinarios y promover una cultura organizacional que entienda la sostenibilidad como un objetivo transversal en donde la IA puede ser una herramienta muy valiosa.
Es así que la IA no es por sí sola la solución a los desafíos globales, pero sí puede servir como un catalizador poderoso si se pone al servicio de las personas y del bien común, por lo que en la medida en que las organizaciones logren combinar innovación tecnológica con responsabilidad social y compromiso ambiental, estarán mejor posicionadas para liderar en un mundo que exige modelos de negocio más justos, equitativos y sostenibles.
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Nota del editor: Jorge Reyes Iturbide es especialista en responsabilidad social empresarial y desarrollo sostenible y desde hace 20 años ha trabajado para diversas empresas y organismos nacionales e internacionales en proyectos de investigación, consultoría, desarrollo de estándares y educación ejecutiva en la materia. Actualmente es Director de Empleabilidad en la Universidad Anáhuac México. Síguelo en Twitter y LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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