Durante años, disponer de información suficiente fue uno de los principales retos para las empresas que querían avanzar en sostenibilidad. Hoy, las empresas generan más información que nunca y cuentan con tecnologías capaces de analizarla a gran velocidad. La inteligencia artificial puede procesar enormes volúmenes de datos, detectar anomalías y encontrar relaciones que no siempre son evidentes. La cuestión ya no es cómo obtener más información, sino cómo convertirla en conocimiento útil y, sobre todo, hasta qué punto podemos confiar en ella.
Esta cuestión es especialmente relevante en sostenibilidad. Una compañía puede conocer sus emisiones, su consumo energético, sus costes operativos, el desempeño de sus proveedores o determinados indicadores relacionados con sus profesionales, pero si cada dato permanece aislado resulta difícil entender qué relación existe entre ellos. Una reducción del consumo energético puede tener una dimensión ambiental, pero también económica; un problema en la cadena de suministro puede incorporar un riesgo social o ambiental y convertirse rápidamente en un problema operativo. Cuando estas informaciones pueden relacionarse, la sostenibilidad deja de ser un conjunto de indicadores independientes y empieza a formar parte de una visión más completa del negocio.
Ahí se encuentra una de las grandes oportunidades de la inteligencia artificial. Los modelos pueden analizar grandes cantidades de información y detectar patrones o relaciones entre variables que hasta ahora se observaban por separado. Pero esa capacidad depende de que los datos puedan encontrarse, entenderse y conectarse. No basta con integrar sistemas. También es necesaria una visión común sobre qué representa cada dato, de dónde procede y cómo puede utilizarse. Solo así la información de sostenibilidad puede dejar de circular en paralelo a la información financiera y operativa y empezar a formar parte de las conversaciones en las que se toman decisiones empresariales. Según la Executive Benchmark Survey de Workiva, el 29% de los líderes empresariales señala la falta de datos en tiempo real como un obstáculo para generar impacto estratégico, y el 28% apunta a los datos aislados en silos. A la vez, el 96% considera que un mejor acceso a datos compartidos favorece mejores resultados empresariales.
Pero, más allá de conectar datos, necesitamos poder confiar en ellos. Una herramienta de inteligencia artificial puede trabajar con cientos de fuentes de información, pero si no sabemos de dónde procede una cifra, cómo se ha calculado, quién es responsable de ella o qué cambios ha experimentado, la conexión por sí sola no garantiza que el resultado sea útil. La IA puede amplificar el valor de unos datos de calidad, pero también puede hacer más visibles los problemas de una información incompleta, contradictoria o desactualizada.
La calidad del dato necesita ir acompañada de trazabilidad, transparencia y controles. No se trata únicamente de obtener una respuesta, sino de poder entender qué información la sustenta y reconstruir el recorrido que ha seguido. La trazabilidad resulta especialmente importante cuando los datos de sostenibilidad adquieren un peso creciente en el reporting corporativo y deben poder respaldar decisiones de inversión, evaluaciones de riesgos o información dirigida a inversores, reguladores y otros grupos de interés.
En este sentido, algunas de las exigencias que tradicionalmente han acompañado a la información financiera adquieren también una importancia creciente en sostenibilidad. La auditabilidad ya no puede entenderse únicamente como una comprobación al final del proceso de reporting. Empieza mucho antes, en la forma en que se recogen los datos, se aplican los controles, se documentan las metodologías y se gobierna la información. La evolución regulatoria refuerza esta tendencia: a medida que la información de sostenibilidad gana peso en los informes corporativos, las organizaciones necesitan poder demostrar no solo qué cifras publican, sino también qué procesos permiten respaldarlas. Reporting, compliance, control interno y auditoría pasan así a formar parte de una misma cadena de confianza.
Esta confianza es especialmente importante porque las preguntas que debe afrontar una empresa rara vez se resuelven con un único indicador, sino que requieren combinar información de distinta naturaleza y entender cómo se relacionan los diferentes datos. La inteligencia artificial puede ayudar a realizar este análisis a una escala mucho mayor, siempre que esa información esté conectada y sea suficientemente fiable para convertir sus resultados en decisiones.
Esta perspectiva cambia la manera en que entendemos el reporting de sostenibilidad. El informe seguirá siendo necesario, pero no debería ser el destino final del esfuerzo dedicado a recopilar información. Si los datos se recogen, gobiernan y conectan adecuadamente, pueden utilizarse durante todo el año para gestionar el negocio. Conocer el consumo energético de una instalación, por ejemplo, no debería servir únicamente para elaborar un indicador, sino también para decidir dónde invertir o dónde actuar. Del mismo modo, identificar un riesgo en la cadena de suministro puede permitir intervenir antes de que termine convirtiéndose en un problema.
Para avanzar en esta dirección será necesario superar también algunos límites en la organización. Finanzas, tecnología, operaciones y sostenibilidad han trabajado durante mucho tiempo con información y herramientas propias. El reto consiste en que todas estas áreas puedan trabajar sobre una base de información común y entender cómo los factores de sostenibilidad se relacionan con el desempeño, los riesgos y las oportunidades de la compañía. La inteligencia artificial puede contribuir a este proceso, pero su valor dependerá de la calidad de la información sobre la que trabaja. Para aprovechar todo su potencial, las organizaciones necesitan datos conectados, contextualizados y bien gobernados. Esto permitirá que los datos que genera la empresa sigan siendo útiles para la gestión una vez cerrado el informe y sirvan de apoyo a las decisiones que se toman durante todo el año.
La cuestión no es cómo cambiará la inteligencia artificial el reporting de sostenibilidad, sino cómo puede transformar la manera en que las empresas toman decisiones cuando la información financiera, operativa y de sostenibilidad deja de analizarse por separado. Para que ese cambio sea posible, la confianza en los datos es tan importante como la capacidad tecnológica para analizarlos. Este es uno de los grandes retos de la sostenibilidad en la era de la inteligencia artificial: no se trata generar más información, sino conseguir que la información que ya generamos esté preparada para ser entendida, verificada y utilizada para decidir.
