La inteligencia artificial se ha consolidado como una de las tecnologías más transformadoras de la era digital, y su impacto ya es tangible en la competitividad empresarial. Pero, ¿cómo se conecta este despliegue tecnológico con la sostenibilidad y los criterios ASG?

La respuesta es clara: bien aplicada, la IA puede convertirse en un acelerador real de la sostenibilidad, con potencial para contribuir hasta un 24% de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), transformando la manera en que las empresas miden, gestionan y optimizan su desempeño ambiental, social y de gobernanza.

¿Dónde puede aportar más valor la IA en sostenibilidad?

La IA puede impulsar cambios relevantes en varios frentes clave:

• Economía circular y eficiencia de recursos: optimizando procesos, reduciendo desperdicios y facilitando nuevos modelos (reutilización, “producto como servicio”).
• Eficiencia energética y descarbonización: identificando oportunidades de ahorro, optimizando consumos y reduciendo emisiones.
• Competitividad y resiliencia: mejorando la capacidad de anticiparse a riesgos y adaptarse con rapidez.

Ahora bien, la condición para que esto sea positivo es no perder de vista un principio central: el desarrollo y uso de la IA debe ser ético, transparente y centrado en las personas, para maximizar el impacto y minimizar los riesgos.

La gobernanza ya es parte del “cómo”

Los 5 principales retos para integrar IA en sostenibilidad (sin caer en greenwashing tecnológico)

1. Impacto ambiental de la propia IA
   Entrenar modelos avanzados puede requerir altos consumos de energía y agua, además de generar residuos electrónicos. Esto obliga a buscar soluciones más eficientes y avanzar centros de datos más sostenibles.
2. Calidad y disponibilidad del dato ASG
   La IA depende de datos precisos, verificables y estructurados. Si el dato ASG es incompleto o poco confiable, la IA puede amplificar errores en lugar de solucionarlos.
3. Medición del impacto
   Muchas empresas aún no tienen métricas claras para evaluar cómo la IA contribuye a criterios ASG. Sin métricas, es difícil integrar IA de forma estratégica y sostener un reporting robusto.
4. Ética y gobernanza
   Los riesgos incluyen sesgos, desigualdades y vulneración de privacidad. La respuesta pasa por transparencia, responsabilidad y alineamiento con derechos humanos.
5. Falta de formación y perfiles híbridos
   Existe escasez de talento que combina IA + sostenibilidad. Sin capacidades internas (o socios adecuados), la implementación se vuelve superficial o se queda en pilotos.

Las 5 oportunidades más claras (dónde suele “pagar” antes)

1. Eficiencia operativa y energética
   Optimiza procesos, reduce costes y puede apoyar la reducción de emisiones, acelerando la descarbonización.
2. Mayor aceptación social (si se hace bien)
   Hay una percepción positiva de la IA como aliada de la sostenibilidad, lo que abre espacio para innovación responsable y propuestas de valor creíbles.
3. Mejora del reporting ASG
   Ayuda a estructurar y analizar datos de forma más fiable, facilitando el cumplimiento normativo y mejorando la trazabilidad del desempeño.
4. Optimización de la cadena de suministro
   Mejor planificación, menor desperdicio, reducción de emisiones y mayor control sobre proveedores (aspecto crítico en ASG).
5. Innovación en productos y modelos de negocio
   Impulsa ecodiseño, mantenimiento predictivo y modelos circulares.

Situación actual: interés alto, adopción todavía incipiente

La conversación sobre IA y sostenibilidad está avanzando más rápido que su implementación.

• En conocimiento y formación:
  • 55% declara tener claridad y formación adecuada
  • 33% tiene conocimientos básicos
  • 12% reconoce el desconocimiento
• En percepción de eficacia para objetivos ASG:
  • 60% la ve como herramienta complementaria
  • 22% como indispensable
  • 17% desconoce
  • 1% no le ve utilidad
• En aplicaciones donde más valor se identifica:
  • Predicción de impactos y riesgos financieros y no financieros: 41%
  • Recolección/análisis de datos ASG para reporting: 36%
  • Reducción de huella de carbono: 27%
  • Eficiencia energética: 20%
  • Eficiencia operativa: 20%
  • Trazabilidad de proveedores: 18%
• En implementación real:
  Solo 7–8% de las empresas en LATAM ya ha implementado IA en sostenibilidad, pero el interés es fuerte: 23% está definiendo estrategia y 65% ​​planea desarrollarla.

Hay una ventana competitiva para quienes pasan de la intención a la ejecución con buen gobierno del dato y del riesgo.

La IA puede ser un catalizador para avanzar en ODS y ASG, pero no “automáticamente”. El mayor valor aparece cuando se combina con:

• Datos ASG de calidad (sin esto no hay IA fiable)
• Métricas claras de impacto y contribución a objetivos
• Gobernanza ética y normativa desde el diseño
• Formación y capacidades híbridas (tecnología + sostenibilidad)

En síntesis: la IA puede ayudar a predecir riesgos, mejorar los informes, reducir la huella de carbono y optimizar las operaciones, pero el éxito depende menos de la herramienta y más de cómo la empresa la integra, la gobierna y la mide.

Por Fabián Garófalo, Líder de Sostenibilidad – Consultoría de Auren Argentina