Cuando pensamos en inteligencia artificial de forma casi automática nos trasladamos a un escenario futurista. Sin embargo, esta tecnología está presente en nuestras vidas desde hace años. Pensemos que detrás de los cientos de sugerencias para regalar o regalarnos en estas fechas está la inteligencia artificial.

Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones y tendencias la convierten en una herramienta imprescindible para las empresas, especialmente a la hora de tomar decisiones. Y el ámbito ESG no es una excepción. Es más, la urgencia de las compañías por identificar, medir y comunicar el impacto de su actividad a sus grupos de interés hace de los asuntos ESG un catalizador para avanzar en el desarrollo y en la aplicación de la inteligencia artificial. De hecho, en el informe Global Tech, que recientemente hemos publicado desde KPMG, un 46% de los encuestados en España sitúa las cuestiones ESG entre sus prioridades a la hora de invertir en innovación.

En cada una de las siglas ESG, la inteligencia artificial se ha abierto paso. Así, por ejemplo, a través de algoritmos avanzados, las empresas pueden automatizar el análisis de sus consumos energéticos, del uso que realizan de las materias primas o de sus emisiones de carbono con el fin de identificar patrones y, a partir de ellos, proponer soluciones para reducir su impacto medioambiental. Este proceso, además, puede constituir la base para desarrollar nuevos productos y servicios que respondan a las demandas de un consumidor cada vez más concienciado sobre la protección del entorno.

No debemos olvidar que los consumidores y, en un sentido más amplio, los ciudadanos, han incrementado sus exigencias sobre el compromiso de las compañías con la prosperidad y el desarrollo de la sociedad. En este sentido, el empleo es quizá la muestra más evidente de esta contribución y, en concreto, el impulso de entornos diversos e inclusivos. Un ámbito en el que la inteligencia artificial, a través de los modelos de predicción y de optimización basados en Machine Learning actualmente un uso dentro de los procesos empresariales, también puede aportar un valor diferencial. Implementando esta tecnología en la gestión de las personas, se puede conocer el desempeño real de la empresa en aspectos como la diversidad, la equidad salarial o la satisfacción del empleado con métricas concretas, que permiten comprobar los progresos alcanzados. Estos modelos de inteligencia artificial permiten identificar áreas de mejora y fomentar un entorno laboral más equitativo y socialmente responsable y, por tanto, más atractivo para los profesionales que disponen de las competencias que la organización necesita en un momento en el que el talento determina la capacidad de crecimiento y transformación de las empresas. Incluso la aportación de valor que genera la propia inteligencia artificial está ligada al talento de la compañía.

Asimismo, la capacidad de análisis y predicción de la inteligencia artificial ayuda a fortalecer la gobernanza corporativa. Esta herramienta es capaz de recopilar los datos financieros, los de cumplimiento y los relacionados con los riesgos tanto de la propia compañía como de sus proveedores. De este modo, no solo aporta el conocimiento necesario para tomar decisiones que optimicen el negocio desde el punto de vista operativo, sino también para garantizar que la empresa opera con transparencia y responsabilidad en toda su cadena de suministro.

Estos son solo algunos ejemplos de las aplicaciones y beneficios de la inteligencia artificial en el ámbito ESG. No obstante, para aprovechar todo su potencial, es imprescindible que se asiente sobre tres pilares: seguridad, ética y personas. En primer lugar, el uso e implementación de esta tecnología ha de hacerse desde entornos seguros, teniendo en cuenta riesgos como la protección de los datos y posibles usos perniciosos, que además generan mucha inquietud entre las organizaciones por su alto coste reputacional.

La solución a este reto pasa por priorizar la ética en el diseño y desarrollo de los modelos: de este modo se promueve una inteligencia artificial socialmente responsable. Sobre el terreno esto implica reforzar la transparencia tanto en la selección de datos, mitigando todo posible sesgo y garantizando la privacidad del usuario, como a la hora de divulgar los criterios sobre los que se toman las decisiones de forma automatizada. Además, este ejercicio de transparencia facilita la evaluación externa, que certifica la equidad y la justicia en las decisiones algorítmicas.

Tampoco podemos perder de vista la necesidad de integrar las decisiones relacionadas con la inteligencia artificial dentro de los objetivos ESG que la compañía se haya propuesta alcanzar. Desde el punto de vista medioambiental, es fundamental optimizar el procesamiento de modelos para reducir el consumo energético, lo que implica emplear algoritmos eficientes y hardware energéticamente sostenible. Además, es necesario un enfoque de ciclo de vida sostenible en los modelos, considerando su impacto sobre el entorno desde la concepción hasta la disposición. Priorizando arquitecturas eficientes y la gestión responsable de los recursos, garantizamos una inteligencia artificial sostenible y consciente del medio ambiente.

En definitiva, podemos afirmar que ESG e inteligencia artificial se impulsan mutuamente: si antes decíamos que los objetivos medioambientales, sociales y de buen gobierno de las empresas estaban actuando como catalizador de la inversión en inteligencia artificial, queda también claro que esta tecnología refuerza y justifica el papel de los asuntos ESG como eje vertebrador de la reputación de la compañía y, en consecuencia, como motor de crecimiento. De ahí, la necesidad de integrarlos en las estrategias corporativas. Cuanto antes.