Inteligencia artificial y ESG: el nuevo binomio estratégico que redefine la sostenibilidad empresarial
Los criterios ESG (ambientales, sociales y de gobernanza) se han consolidado como el principal eje de transformación empresarial en la última década. Lejos de entenderse como una obligación regulatoria, cada vez más compañías los integran como palanca de competitividad, eficiencia y reputación. En este proceso, la inteligencia artificial está desempeñando un papel determinante. Automatiza, predice, monitoriza y, sobre todo, permite evolucionar de un enfoque reactivo a una gestión estratégica de la sostenibilidad.
Este reportaje explora cómo la inteligencia artificial está redefiniendo las prácticas y métricas ESG, a través de tecnologías emergentes, estudios recientes y casos de aplicación reales.
La automatización del reporting ESG ya es una realidad
Uno de los usos más consolidados de la inteligencia artificial en materia ESG es la automatización de los informes de sostenibilidad. Frente al modelo tradicional, basado en procesos manuales y actualizaciones anuales, los sistemas actuales permiten generar informes dinámicos y actualizados en tiempo real. Plataformas como Datamaran o Clarity AI utilizan procesamiento de lenguaje natural para analizar millones de documentos corporativos, identificar tendencias regulatorias y generar visualizaciones automatizadas.
Según el informe “AI for ESG Impact 2024” del Future Investment Initiative Institute, más del 78 % de las grandes empresas europeas ya utilizan IA para al menos una parte del proceso de recopilación y análisis de datos ESG. Además, la incorporación de tecnologías como blockchain está aportando trazabilidad a los datos, reforzando la confianza en los resultados.
Este reportaje explora cómo la inteligencia artificial está redefiniendo las prácticas y métricas ESG, a través de tecnologías emergentes, estudios recientes y casos de aplicación reales.
El impacto ambiental de la IA, un reto para el propio modelo
Paradójicamente, la inteligencia artificial puede tener un coste ambiental elevado. Mientras impulsa herramientas para medir y reducir impactos ESG, sus propios sistemas consumen recursos naturales de forma muy intensiva.
Consumo energético
Los centros de datos ya representan entre el 1 % y el 1,5 % del consumo eléctrico global; la IA podría duplicar esa cifra en 2030, alcanzando aproximadamente 945 TWh al año, un volumen similar al consumo total de electricidad de países como Japón. El impacto indirecto en emisiones de dióxido de carbono se ha disparado: entre 2020 y 2023, gigantes tecnológicos como Amazon y Microsoft aumentaron sus emisiones relacionadas con IA hasta un 182 % y un 155 % respectivamente.
Diversos organismos internacionales, como la IEA, han alertado de que el consumo eléctrico de la IA podría superar el 3 % del total mundial antes de 2030 si no se adoptan medidas correctoras. En respuesta, empresas como Salesforce están incorporando métricas medioambientales en sus propios sistemas de IA y desarrollando herramientas de auditoría energética específicas como Green Algorithms.
Uso de agua
El entrenamiento de modelos generativos como GPT-4 requiere enormes cantidades de energía y agua. Un estudio de la Universidad de Riverside estimó que entrenar un modelo de estas características puede consumir hasta 700.000 litros de agua, principalmente para refrigerar los centros de datos.
El problema viene cuando aterrizamos estas cifras hacia algo más cotidiano: un solo correo electrónico de 100 palabras redactado por ChatGPT-4 consume medio litro de agua y electricidad suficiente para alimentar 14 bombillas LED durante una hora.
Casos reales y medidas mitigadoras
Un centro de datos dedicado a IA en Lincolnshire (Reino Unido) prevé emitir más de 850.000 toneladas de CO₂ anuales, cinco veces más que el aeropuerto de Birmingham. Por su parte, empresas como Digital Realty promueven el uso de energías renovables, refrigeración líquida y sistemas de monitorización inteligente como Apollo AI para conseguir reducciones del 60 % de emisiones por metro cuadrado y del 24 % en la cadena de suministro hacia 2030.
Estas cifras avalan una conclusión clara: para que la IA sea sostenible, debe diseñarse teniendo en cuenta su propio impacto ambiental, mediante eficiencia energética, uso de agua regenerada y exploración de soluciones tecnológicas como refrigeración pasiva, centros en climas fríos o modularidad de infraestructuras.
Gobernanza algorítmica y regulación europea
Uno de los grandes desafíos es cómo garantizar que los sistemas de inteligencia artificial se alineen con principios de ética y transparencia. El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, aprobado en 2024, establece requisitos estrictos de trazabilidad y supervisión para todos los sistemas de alto riesgo, incluyendo los relacionados con decisiones empresariales, financieras o de contratación.
Organizaciones como CGI y Telefónica están adoptando marcos internos de gobernanza responsable, integrando la gestión de riesgos ESG y algoritmos explicables en sus órganos de control. El concepto de «sostenibilidad algorítmica» cobra fuerza: se trata de diseñar modelos que no solo sean precisos, sino también responsables en términos sociales y medioambientales.
IA como motor de la inversión sostenible
En el ámbito financiero, la inteligencia artificial está transformando la evaluación de riesgos ESG en tiempo real. Los algoritmos ya no se limitan a analizar memorias de sostenibilidad, sino que procesan grandes volúmenes de datos no estructurados, como noticias, litigios o redes sociales. Esto permite detectar inconsistencias o anticipar crisis reputacionales.
Clarity AI, por ejemplo, ha desarrollado modelos que miden la credibilidad de los planes de descarbonización de empresas cotizadas, evaluando su viabilidad frente al cumplimiento histórico y la evolución sectorial. Este enfoque reduce el riesgo de greenwashing y favorece decisiones de inversión más fundamentadas.
Además, instituciones como el World Economic Forum destacan que la combinación de ESG e inteligencia artificial es ya una de las tendencias clave en gestión de activos.
Limitaciones técnicas y desafíos de implantación
La integración de la IA en los criterios ESG ofrece enormes posibilidades, pero también presenta obstáculos técnicos y organizativos que requieren análisis y planificación.
Calidad y disponibilidad de datos
La eficacia de la IA depende de datos fiables y estructurados. Sin embargo, la realidad es que los marcos ESG vigentes (como GRI, CSRD o SFDR) generan inconsistencias. Según un estudio de Veridion, entre el 85 % y el 90 % de las empresas ilustran lagunas considerables en datos procedentes de proveedores, especialmente en pymes sin recursos tecnológicos para reportar adecuadamente.
Sesgos, transparencia y explicabilidad
La inteligencia artificial, en ocasiones, opera como una “caja negra”. Esto genera desconfianza en decisiones sensibles y no garantiza una alineación con objetivos ESG. El informe “What Challenges Arise When Using AI for ESG Reporting?” señala que los sesgos, la falta de transparencia en modelos opacos y la ausencia de supervisión humana sólida representan desafíos clave. Además, las técnicas de inteligencia artificial explicable (XAI) aún tienen problemas para equilibrar profundidad técnica con claridad para todos los usuarios.
Gobernanza y competencias en la organización
Según PwC, sólo el 14 % de los consejos de administración revisan regularmente el impacto de la IA en sus decisiones, lo que evidencia una brecha formativa significativa en gobiernos corporativos. Sin estructuras adecuadas, un sistema eficaz en reporting puede quedar subordinado a una gestión pobre o a una visión sesgada.
Coste, infraestructura y talento especializado
La implementación de IA con criterios ESG no es trivial: requiere inversión en tecnología, personal cualificado y tiempo. Según EcoActiveTech, las pymes se enfrentan a restricciones presupuestarias y falta de infraestructuras internas, dudas sobre costos y modelado de retorno de inversión .
Regulación cambiante y compleja
Las autoridades continúan adaptando marcos normativos (como es el caso del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial o los requisitos del ISSB), lo que obliga a las organizaciones a invertir en equipos técnicos y jurídicos para no quedar desfasadas .
IA y ESG: convergencia estratégica para la próxima década
La integración de la inteligencia artificial en los criterios ESG no es una cuestión de mera optimización, sino un reto multidimensional. No basta con adoptar la tecnología: se trata de construir un sistema robusto en gobernanza, muy consciente de sus impactos medioambientales, ético en su operación y sostenible económicamente.
Lejos de ser una herramienta auxiliar, la inteligencia artificial está llamada a convertirse en el núcleo operativo de la sostenibilidad empresarial. Aporta velocidad, capacidad de análisis y predictibilidad. Pero su adopción exige gobernanza sólida, transparencia algorítmica y compromiso medioambiental real.
Las empresas que integren la IA en sus estrategias ESG no sólo mejorarán su rendimiento operativo, sino que ganarán legitimidad y resiliencia en un entorno cada vez más regulado y exigente.
El reto no es utilizar inteligencia artificial para mejorar la sostenibilidad, sino asegurarse de que la propia inteligencia artificial sea sostenible. Sólo ese enfoque estratégico permitirá que IA y ESG funcionen de forma sinérgica, reforzando la transición hacia una sostenibilidad real y medible.