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La elaboración de informes de sostenibilidad mediante IA parece el atajo que toda empresa sobrecargada de trabajo desea. Promete borradores más rápidos, comprobaciones de deficiencias más precisas, mejores flujos de trabajo y menos sorpresas de última hora a la hora de presentar los informes.
Sin embargo, la IA no puede arreglar los equipos débiles.
Es capaz de procesar información rápidamente, organizar documentos y ayudar a redactar el texto de las declaraciones. Sin embargo, no puede sustituir a los profesionales cualificados que comprenden la calidad de los datos, los límites de la información que debe figurar en los informes, la información sobre los proveedores y el riesgo empresarial. De hecho, cuando un equipo carece de estructura, los informes de sostenibilidad basados en la IA pueden hacer que unos procesos deficientes parezcan más pulidos de lo que realmente son.
Ahí es donde empieza el riesgo.
Por qué están aumentando los informes de sostenibilidad basados en la IA
La elaboración de informes de sostenibilidad se ha vuelto más exigente para las empresas estadounidenses. Los equipos deben integrar datos procedentes de los departamentos financiero, jurídico, de operaciones, de compras, de instalaciones y de proveedores. Además, deben explicar los riesgos, los avances, los objetivos y los controles de forma que los directivos puedan confiar en ellos.
Esto explica por qué están apareciendo nuevas herramientas en el mercado. Workiva ha presentado recientemente su Agente de divulgación de información sobre sostenibilidad, cuyo objetivo es ayudar a los equipos a interpretar los requisitos de presentación de informes, identificar deficiencias y redactar la información que debe divulgarse dentro de una plataforma regulada. Este tipo de herramienta puede ser de gran ayuda para las empresas que se enfrentan a requisitos de presentación de informes complejos y a plazos internos muy ajustados.
Al mismo tiempo, las expectativas en materia de presentación de informes siguen aumentando. NIIF S1 establece los requisitos generales para la divulgación de información financiera relacionada con la sostenibilidad. Normas GRI ayudar a las organizaciones a informar sobre su impacto de forma estructurada y comparable. En EE. UU., la ley de California… Programa corporativo de información sobre gases de efecto invernadero, autorizada por la Ley SB 253, aumenta la presión sobre las empresas afectadas para que se preparen para la divulgación de las emisiones de Alcance 1, Alcance 2 y Alcance 3.
Así que sí, los informes de sostenibilidad sobre la IA son importantes. Pero solo funcionan bien cuando las personas que los elaboran saben lo que están analizando.
El problema no es la herramienta
La IA es capaz de generar un lenguaje que transmite seguridad. Eso es útil, pero también peligroso.
Imaginemos que un fabricante estadounidense está preparando un informe de sostenibilidad. El equipo sube notas internas, hojas de cálculo de proveedores y estimaciones de emisiones a un flujo de trabajo asistido por IA. La herramienta redacta un párrafo convincente sobre las emisiones de la cadena de suministro. En él se afirma que la empresa está mejorando la implicación de los proveedores y reforzando la calidad de los datos de Alcance 3.
El párrafo tiene un tono profesional. Sin embargo, un revisor con experiencia detecta el problema.
El archivo de proveedores solo abarca el 40% del gasto. Varios proveedores presentaron estimaciones sin notas sobre la metodología utilizada. El departamento de compras utilizó una lista de proveedores diferente a la del departamento financiero. Nadie documentó qué categorías se habían excluido. El texto generado por IA parece creíble, pero las pruebas no respaldan esa afirmación.
Este es el verdadero problema. La IA no creó la vulnerabilidad, sino que la puso de manifiesto.
Cinco riesgos que los equipos débiles pasan por alto
Los equipos de sostenibilidad poco eficaces suelen enfrentarse a los mismos problemas a la hora de elaborar informes.
En primer lugar, carecen de una titularidad clara de los datos. Nadie sabe quién es el titular de los datos sobre energía, los datos de los proveedores, los datos sobre la plantilla o la información sobre los productos.
En segundo lugar, carecen de límites en la presentación de informes. Los equipos pueden mezclar instalaciones, unidades de negocio, períodos de tiempo o categorías de proveedores sin documentar el motivo.
En tercer lugar, carecen de pruebas. Una empresa puede describir los avances, pero no respaldar esa afirmación con registros, cálculos o autorizaciones.
En cuarto lugar, carecen de controles de revisión. Los departamentos de sostenibilidad, finanzas, asuntos jurídicos, compras y operaciones pueden revisar el contenido demasiado tarde, o incluso no revisarlo en absoluto.
Por último, carecen de formación profesional. Es posible que los miembros del equipo conozcan los objetivos de la empresa, pero no las normas de información, los principios sobre gases de efecto invernadero ni las expectativas de verificación que subyacen a ellos.
Los informes de sostenibilidad basados en la IA no pueden resolver por sí solos estas deficiencias. Solo pueden agilizar el flujo de trabajo. Si el flujo de trabajo es deficiente, la rapidez se convierte en un problema.
El Marco de Preparación para la Divulgación de la IA
Las empresas deberían considerar la IA como parte de un proceso de información controlado. Un marco sencillo de preparación puede resultar de ayuda.
1. Propiedad
Asigne un responsable específico a cada área principal de información. Esto incluye los datos sobre emisiones, los datos de los proveedores, las declaraciones de riesgo, los objetivos, las políticas y los indicadores de rendimiento.
2. Pruebas
Toda afirmación importante debe ir acompañada de una fuente. Dicha fuente puede consistir en facturas, formularios de proveedores, archivos de cálculo, documentos de la junta directiva, políticas internas o informes aprobados.
3. Límite
Las empresas deben definir el alcance de la información facilitada. Deben documentar las instalaciones, las entidades, los periodos de tiempo, los grupos de proveedores y las exclusiones.
4. Revisión
El contenido generado por IA debe ser revisado por personas. Los departamentos de sostenibilidad, finanzas, asuntos jurídicos, compras y operaciones deben revisar las secciones relacionadas con sus responsabilidades.
5. Aprobación
Un profesional cualificado debe aprobar el texto definitivo antes de su publicación. La IA puede ayudar en el proceso, pero no debe ser quien realice la revisión final.
Este marco ayuda a los equipos a pasar de “generado por IA” a “listo para la toma de decisiones”.”
Por qué es importante la supervisión humana
Las directrices sobre gestión de riesgos de la IA también respaldan este punto. La Perfil de IA generativa del NIST Ayuda a las organizaciones a identificar y gestionar los riesgos relacionados con la IA generativa. Esto es importante para la presentación de informes, ya que la divulgación de información depende de la precisión, la trazabilidad, la gobernanza y la rendición de cuentas.
La inteligencia artificial puede ayudar a un equipo cualificado a trabajar más rápido. Puede señalar el contenido que falta, mejorar la coherencia y servir de apoyo en los primeros borradores. Sin embargo, no puede determinar si una afirmación sobre sostenibilidad se ajusta a la realidad empresarial.
Esa decisión corresponde a los profesionales.
Un profesional cualificado en sostenibilidad plantea preguntas más pertinentes. ¿De dónde procede esta cifra? ¿Coinciden los datos del proveedor con el ámbito de la información? ¿Puede el departamento financiero verificar la cifra? ¿Está de acuerdo el departamento jurídico con la redacción? ¿Superaría esta afirmación una revisión externa?
Estas preguntas convierten a la IA en un asistente útil, en lugar de en un riesgo oculto.
La formación es ahora un elemento de control
Durante años, las empresas consideraban la formación en sostenibilidad como una ventaja en materia de desarrollo profesional. Hoy en día, esa visión resulta demasiado limitada.
La formación se ha convertido en parte del control de la presentación de informes.
Un profesional que conozca bien las normas, los datos sobre las emisiones de carbono, la colaboración con los proveedores y la revisión de la información divulgada puede evitar que se presenten afirmaciones poco sólidas antes de que lleguen a la dirección. También puede ayudar a los equipos a utilizar las herramientas de inteligencia artificial con mayor confianza y menos riesgo.
Esto es especialmente importante para las empresas estadounidenses que se enfrentan a normativas climáticas a nivel estatal, solicitudes de datos de clientes, expectativas de los inversores y un escrutinio cada vez mayor de sus declaraciones públicas. Las empresas que tengan éxito no serán aquellas que se limiten a comprar más software, sino aquellas que desarrollen una capacidad interna más sólida.
Por eso el Programa para Profesionales Certificados en Sostenibilidad de EE.UU., Edición Avanzada 2026 Es de interés para los profesionales que buscan adquirir habilidades prácticas, y no solo teoría. El programa ayuda a los participantes a comprender la estrategia de sostenibilidad, la legislación, las emisiones de carbono, las normas de presentación de informes, la sostenibilidad de la cadena de suministro, el riesgo de «greenwashing» y los ejercicios prácticos de gestión empresarial.
Preguntas frecuentes
¿Puede la IA sustituir a los profesionales de la sostenibilidad?
No. La IA puede ayudar en la redacción, la comprobación de posibles lagunas y la revisión de documentos. Sin embargo, sigue siendo necesario que profesionales cualificados validen los datos, interpreten las normas, cuestionen las hipótesis y aprueben las divulgaciones finales.
¿Por qué es arriesgado elaborar informes de sostenibilidad basados en la inteligencia artificial?
La elaboración de informes de sostenibilidad basados en la inteligencia artificial se convierte en un riesgo cuando los equipos se fían de un lenguaje pulido sin comprobar las pruebas, los límites, la calidad de los datos y los controles de revisión.
¿Qué deben hacer las empresas antes de utilizar herramientas de IA?
Las empresas deben designar a los responsables de los datos, documentar las pruebas, definir los límites de la presentación de informes, formar a los revisores y establecer un proceso de aprobación claro para las divulgaciones asistidas por IA.
Conclusión
La inteligencia artificial va a transformar la elaboración de informes de sostenibilidad. Hará que algunas tareas sean más rápidas y estén mejor organizadas. Sin embargo, no solucionará los problemas de los equipos poco eficaces.
Para los equipos sólidos, la IA se convierte en un acelerador. Para los equipos débiles, se convierte en un multiplicador de riesgos.
La verdadera ventaja la tendrán aquellas empresas que combinen la tecnología con profesionales cualificados, controles claros y pruebas fiables.
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