Durante los últimos meses, la Inteligencia Artificial (IA) ha ocupado un lugar central en la agenda empresarial. Las conversaciones ya no se limitan a su impacto en entretenimiento o creación de contenidos, sino que abarcan automatización industrial, analítica predictiva, ciberseguridad y gestión avanzada de datos. A medida que las organizaciones destinan presupuestos significativos a estas capacidades, resulta pertinente analizar cómo estas inversiones pueden articularse con otra prioridad corporativa de largo plazo: la sostenibilidad.
La IA como infraestructura estratégica para la gestión de la sostenibilidad
La sostenibilidad depende cada vez más de sistemas que integren datos operativos, financieros y ambientales con capacidad analítica suficiente para convertir información en decisiones ejecutivas.
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La gestión ambiental y social se ha vuelto más compleja y más cuantitativa. Los riesgos climáticos requieren modelaciones prospectivas, las cadenas de suministro exigen trazabilidad detallada y los inversionistas demandan métricas consistentes y comparables. Bajo estas condiciones, la sostenibilidad depende cada vez más de sistemas que integren datos operativos, financieros y ambientales con capacidad analítica suficiente para convertir información en decisiones ejecutivas.
El 2025 C-suite Sustainability Report de Deloitte aporta elementos concretos para entender esta transición. El estudio señala que 83% de los ejecutivos incrementó sus inversiones en sostenibilidad durante el último año, incluso en un entorno económico retador. Más relevante aún es que 37% identificó la necesidad de invertir en nuevas tecnologías, incluida la AI, como el principal factor que impulsó dichas acciones. Este porcentaje supera a cambios regulatorios con 33%, competencia por talento con 33% e incertidumbre geopolítica con 32%.
Este orden de prioridades sugiere que la capacidad tecnológica comienza a condicionar la profundidad con la que las empresas pueden avanzar en sus metas ambientales y sociales. En la práctica, la sostenibilidad exige infraestructura digital que permita capturar datos confiables, analizarlos en tiempo real y vincularlos con decisiones operativas y financieras.
Los ámbitos de aplicación confirman esta integración. El 55% de las organizaciones utiliza tecnología para mejorar eficiencia operativa e infraestructura. El 54% la emplea en sistemas de monitoreo interno. El 53% la aplica en la gestión ambiental de la cadena de suministro, incluyendo emisiones de Alcance 3. Asimismo, 52% la vincula con el desarrollo de productos y servicios con menor impacto, mientras que 49% la incorpora en procesos de reporte.
La distribución de estos porcentajes indica que la mayor adopción se concentra en áreas que afectan directamente estructura de costos, exposición a riesgos y posicionamiento de mercado. La sostenibilidad se inserta así en decisiones relacionadas con productividad, innovación y competitividad.
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En este contexto, la AI adquiere un rol particularmente relevante. Según Deloitte, 81% de los ejecutivos ya la utiliza para fortalecer iniciativas de sostenibilidad y 16% adicional planea hacerlo en el corto plazo. Las aplicaciones incluyen análisis predictivo para identificar ineficiencias, modelación de riesgos físicos y regulatorios, optimización de recursos y desarrollo de portafolios con menor intensidad ambiental.
En el sector energético, la AI permite anticipar demanda y ajustar cargas en tiempo real, lo cual impacta en confiabilidad y reducción de emisiones. En manufactura, facilita mantenimiento predictivo y disminución de desperdicios. En logística, mejora planeación de rutas y eficiencia de transporte. Estos ejemplos ilustran cómo las capacidades analíticas influyen simultáneamente en desempeño ambiental y resultados financieros.
La integración tecnológica, sin embargo, implica desafíos que deben gestionarse con rigor. La infraestructura digital que soporta la AI es intensiva en energía y requiere marcos robustos de gobernanza de datos. Además, la calidad de los modelos determina la calidad de las decisiones, por lo que validación, transparencia y supervisión interna resultan esenciales.
A partir de la evidencia presentada por Deloitte, la convergencia entre AI y sostenibilidad aparece como una tendencia estructural más que coyuntural.
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Desde mi perspectiva, el punto crítico para las organizaciones radica en asegurar que las inversiones tecnológicas estén explícitamente alineadas con sus objetivos ambientales y sociales. Esa alineación permite no solo mejorar eficiencia y resiliencia, sino también integrar la sostenibilidad en la lógica central del negocio, conectando análisis de datos, gestión de riesgos y creación de valor de largo plazo.
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Nota del editor: Antonio Vizcaya Abdo es consultor en distintas organizaciones y profesor en la Universidad Nacional Autónoma de México enfocado en Sostenibilidad Corporativa. Reconocido por LinkedIn como Top Voice en Sostenibilidad. Síguelo en LinkedIn Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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