La IA ya redefine la sostenibilidad empresarial, pero su verdadero valor dependerá de gestionarla con gobernanza, métricas claras y enfoque estratégico.
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Por Jaime García Gómez*
Hasta hace poco, los reportes de sostenibilidad eran documentos vistosos que casi nadie leía fuera del área de comunicaciones. Hoy eso cambió. La razón es más que reputacional: es estructural. Regulaciones como la CSRD en Europa y los estándares del ISSB están empujando a las empresas a tratar los datos ESG con el mismo rigor que la información financiera. Al mismo tiempo, los inversionistas exigen mayor confiabilidad y trazabilidad: el 75% de los inversionistas institucionales a nivel global ya exige que las empresas mejoren la fiabilidad de sus datos ESG mediante herramientas digitales avanzadas (Global Investor Survey, PwC, 2024).
La sostenibilidad debe gestionarse con infraestructura de datos y capacidades analíticas.
Por eso, la inteligencia artificial comienza a ocupar un lugar central en la estrategia empresarial. Es diferente a una moda tecnológica porque es una reconfiguración del modelo operativo. Las empresas están usando IA para automatizar reportes, monitorear indicadores, optimizar cadenas de suministro y reducir consumos de energía, agua y materiales. Sin estas herramientas, gestionar sostenibilidad a la escala y velocidad que hoy exigen los mercados resulta cada vez más difícil.
La adopción avanza con rapidez. El C-suite Sustainability Report 2025 de Deloitte reveló que el 62% de las grandes empresas ya despliega activamente sistemas de inteligencia artificial en sus flujos de cumplimiento y sostenibilidad. Más del 65% de las compañías de la lista Fortune 500 experimenta con plataformas de analítica ESG asistidas por IA.
Pero aquí aparece el verdadero problema, la adopción avanza más rápido que la gobernanza. Según la Evaluación de Sostenibilidad Corporativa de S&P Global 2024, que analizó cerca de 13 000 empresas, el 48% de las compañías que utilizan IA para sostenibilidad carece de una política de gobernanza de IA. Más revelador aún, apenas el 21% mide empíricamente el impacto de sus implementaciones. En otras palabras, se invierte en tecnología sin saber con certeza si genera valor ambiental, social o financiero. Esa es la brecha crítica de esta transición; se invierte en tecnología sin resultados ambientales ni financieros verificables.
Junto con el reto de la gobernanza interna, emerge un desafío aún más amplio, gestionar estratégicamente el uso de la inteligencia artificial como herramienta para la sostenibilidad. Ya que existe una paradoja incómoda, estamos utilizando una tecnología intensiva en recursos para resolver problemas de sostenibilidad. Y de hecho, la adopción acelerada de IA podría generar entre 4200 y 6600 millones de metros cúbicos adicionales de uso de agua para 2027, hasta seis veces el consumo anual de Dinamarca, principalmente por el enfriamiento de centros de datos (Foro Económico Mundial, 2025), y para 2030 estos podrían consumir entre el 3% y 4% de la electricidad global (Energy & Environmental Science, 2025).
Esto es un argumento a favor de gestionar la IA con mayor rigor, diseñar su uso para maximizar valor y minimizar externalidades. Pues la misma evidencia muestra que, bien utilizada, la IA puede transformar esta tensión en oportunidad, por ejemplo, reutilizando el calor de los centros de datos para purificar agua o capturar carbono. En ese sentido, la verdadera ventaja está en integrar la IA estratégicamente como un sistema de decisión que contribuya activamente a resolver los desafíos de sostenibilidad.
Viendo hacia nuestra región, América Latina tiene casos que muestran cómo la IA puede convertirse en una herramienta concreta de competitividad sostenible. Mercado Libre ha usado algoritmos para optimizar rutas logísticas y reducir emisiones. Natura &Co aplica modelos para fortalecer la trazabilidad de insumos sostenibles en la Amazonía. CEMEX ha utilizado IA para mejorar la eficiencia energética de sus hornos, y Solinftec, en Brasil, ha desarrollado soluciones de agricultura de precisión que reducen en un 95% el uso de herbicidas. Son ejemplos de empresas que usan IA para transformar operaciones, aunque todavía falta mucho camino por recorrer para decir que le región está aprovechando la IA en su máximo potencial como herramienta de creación de valor.
En ese sentido, la pregunta para los líderes empresariales latinoamericanos es mucho más profunda que si deben incorporar inteligencia artificial. Esa discusión terminó. La pregunta relevante es si están construyendo la gobernanza, las métricas y la disciplina institucional necesarias para que esa adopción genere valor real sin que introduzca nuevas externalidades sin medir. La ventaja de la IA está en la capacidad de convertirla en sistemas de decisión confiables, medibles y alineados con la creación de valor. En esa capacidad se va a definir quién lidera y quién se queda atrás.
*Director de Impacto y Sostenibilidad, INCAE Business School.
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