La inteligencia artificial redefine la aplicación de criterios ESG en el sector empresarial
Las estrategias de sostenibilidad han evolucionado de ser iniciativas voluntarias para convertirse en requisitos fundamentales del mercado, y con la llegada de la inteligencia artificial al sector se facilita su implementación.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- La integración de IA en las estrategias ESG agiliza la recopilación y el análisis de datos, además de elevar la precisión y la trazabilidad.
- Esto fortalece la capacidad de las empresas para cumplir estándares cada vez más exigentes y convierte la sostenibilidad en un motor real de competitividad.
Las estrategias ESG (por sus siglas en inglés: Environmental, Social and Governance) han evolucionado de ser iniciativas voluntarias para convertirse en requisitos fundamentales del mercado. Sin embargo, la complejidad en la gestión de datos y la medición de impacto representa un desafío constante para las organizaciones de la región.
La inteligencia artificial (IA) está siendo utilizada como un aliado estratégico en esta transformación. Desde el análisis predictivo hasta la automatización de reportes, la tecnología permite optimizar procesos sin comprometer la rentabilidad. Pero su implementación exige más que herramientas tecnológicas.
Un reciente análisis de Ernst & Young (EY) basado en entrevistas a más de 400 organizaciones en 19 industrias de América Latina revela que la mayoría de las empresas de la región se encuentran en un nivel incipiente de madurez en materia de ESG.
Esta tecnología debe integrarse con una estrategia clara y sistemas confiables que garanticen trazabilidad completa. La transparencia y seguridad de datos se han convertido en requisitos no negociables para construir confianza.
Relacionado:
Cimientos sólidos para una transformación segura
La seguridad informática constituye el fundamento de cualquier iniciativa ESG tecnológica. Los reportes de sostenibilidad manejan información sensible que puede afectar la reputación corporativa y el valor bursátil si se gestiona inadecuadamente.
“Un fallo de seguridad no solo tiene costos económicos: pone en duda toda la credibilidad construida”, revela el informe. La clasificación de datos, el cifrado y las políticas de retención son esenciales para proteger la información crítica.
La trazabilidad de cada interacción con los datos permite demostrar a reguladores y auditores la confiabilidad de la información. Este rigor resulta crucial en mercados cada vez más exigentes.
Las organizaciones deben construir sistemas preparados para la evolución tecnológica. El modelo de IA actual puede quedar obsoleto rápidamente, por lo que la interoperabilidad se convierte en un principio de diseño fundamental.
Pero lo valioso no es el modelo específico, sino la capacidad de evolucionar sin perder información. Separar los datos de los modelos permite actualizaciones ágiles manteniendo el control sobre la información crítica.
La estandarización de flujos de trabajo facilita la transición entre tecnologías sin requerir rediseños completos. Esta flexibilidad resulta vital en el dinámico panorama de la IA aplicada.
Relacionado: Deja de usar la IA como adorno y empieza a usarla para crear valor real
Del reporte a la acción transformadora
Jitesh Shetty, CEO de Credibl ESG, destaca el potencial transformador de estas herramientas. “La tecnología permite analizar grandes volúmenes de datos, pero los modelos tradicionales tienen limitaciones”, reconoce.
Su plataforma simplifica la distribución masiva de información, generando reportes precisos que cumplen estándares internacionales. “Convertimos los criterios ESG en un marco estratégico para gestionar riesgos y optimizar recursos”, añade Shetty.
El directivo enfatiza que los mayores desafíos están en las cadenas de suministro. “La creación de oficinas verdes es más sencilla que abordar las emisiones industriales. La IA puede gestionar esa transición considerando innumerables variables operativas”.
La IA está redefiniendo el management de la sostenibilidad corporativa. Más allá de simplificar procesos, permite a las empresas avanzar con precisión hacia sus objetivos ambientales y sociales en un mercado donde la sostenibilidad ya no es opcional.
Relacionado: La IA no te reemplazará — pero tu previsibilidad sí. Así es como puedes volverte irremplazable
Conclusiones Clave
- La integración de IA en las estrategias ESG agiliza la recopilación y el análisis de datos, además de elevar la precisión y la trazabilidad.
- Esto fortalece la capacidad de las empresas para cumplir estándares cada vez más exigentes y convierte la sostenibilidad en un motor real de competitividad.
Las estrategias ESG (por sus siglas en inglés: Environmental, Social and Governance) han evolucionado de ser iniciativas voluntarias para convertirse en requisitos fundamentales del mercado. Sin embargo, la complejidad en la gestión de datos y la medición de impacto representa un desafío constante para las organizaciones de la región.
La inteligencia artificial (IA) está siendo utilizada como un aliado estratégico en esta transformación. Desde el análisis predictivo hasta la automatización de reportes, la tecnología permite optimizar procesos sin comprometer la rentabilidad. Pero su implementación exige más que herramientas tecnológicas.
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Esta tecnología debe integrarse con una estrategia clara y sistemas confiables que garanticen trazabilidad completa. La transparencia y seguridad de datos se han convertido en requisitos no negociables para construir confianza.
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La trazabilidad de cada interacción con los datos permite demostrar a reguladores y auditores la confiabilidad de la información. Este rigor resulta crucial en mercados cada vez más exigentes.
Las organizaciones deben construir sistemas preparados para la evolución tecnológica. El modelo de IA actual puede quedar obsoleto rápidamente, por lo que la interoperabilidad se convierte en un principio de diseño fundamental.
Pero lo valioso no es el modelo específico, sino la capacidad de evolucionar sin perder información. Separar los datos de los modelos permite actualizaciones ágiles manteniendo el control sobre la información crítica.
La estandarización de flujos de trabajo facilita la transición entre tecnologías sin requerir rediseños completos. Esta flexibilidad resulta vital en el dinámico panorama de la IA aplicada.
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Su plataforma simplifica la distribución masiva de información, generando reportes precisos que cumplen estándares internacionales. “Convertimos los criterios ESG en un marco estratégico para gestionar riesgos y optimizar recursos”, añade Shetty.
El directivo enfatiza que los mayores desafíos están en las cadenas de suministro. “La creación de oficinas verdes es más sencilla que abordar las emisiones industriales. La IA puede gestionar esa transición considerando innumerables variables operativas”.
La IA está redefiniendo el management de la sostenibilidad corporativa. Más allá de simplificar procesos, permite a las empresas avanzar con precisión hacia sus objetivos ambientales y sociales en un mercado donde la sostenibilidad ya no es opcional.
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