Cómo afecta la IA a los datos de sostenibilidad de las empresas

Los equipos de sostenibilidad corporativa tienen un problema de datos, no de narrativa. Tienen que hacer malabarismos con las emisiones, la energía, la actividad de los proveedores, los indicadores de recursos humanos, los registros de riesgos y la información narrativa. Luego tienen que vincularlo todo a marcos, controles y plazos. Mientras tanto, las expectativas siguen aumentando. A Encuesta mundial de PwC a presión para que se elaboren informes de sostenibilidad sigue aumentando, y el uso de la IA en los informes de sostenibilidad ha crecido rápidamente año tras año.

Por eso la IA está pasando de ser "algo bonito de tener" a "infraestructura de datos". Cuando se utiliza bien, la IA ayuda a capturar los datos de sostenibilidad con mayor rapidez, validarlos mejor y convertirlos en información para la toma de decisiones en la que puedan confiar los departamentos de finanzas, auditoría y dirección.

Por qué los datos de sostenibilidad se rompen en la vida real

La mayoría de los datos sobre sostenibilidad viven en demasiados sitios. Las facturas de energía están en las instalaciones. Compras tiene las listas de proveedores. RRHH posee los datos de la plantilla. Logística hace un seguimiento de los kilómetros recorridos, pero no de las emisiones. Incluso cuando los equipos centralizan los datos, se enfrentan a cuatro problemas recurrentes:

• Datos de baja calidad (valores que faltan, unidades incoherentes, entradas duplicadas)

• Procesos manuales (hojas de cálculo, correos electrónicos, copia de PDF)

• Complejidad del alcance 3 (miles de proveedores, datos primarios débiles)

• Alineación de los informes (ISSB, GRI, ESRS, preparación de garantías)

Aquí es exactamente donde la IA puede ayudar, siempre que se utilice con gobernanza y controles.

Qué mejora realmente la IA en los flujos de datos ESG

1) Captura de datos más rápida y limpia

Las plataformas modernas utilizan la IA para reducir la recogida manual y la repetición de tareas. Tata Motors y Tata Consultancy Services anunciaron una plataforma de sostenibilidad impulsada por IA destinada a automatizar la captura de datos ESG en todas las plantas y socios de la cadena de valor, con el objetivo de reducir los cuellos de botella en la presentación de informes manuales y mejorar la trazabilidad. TCS también describe las capacidades de su plataforma para obtener información sobre la cadena de valor y la cobertura de la red de proveedores, lo cual es importante porque los datos de Alcance 3 suelen fallar antes.

Qué significa esto para los profesionales: La IA no "crea" resultados de sostenibilidad. Reduce la fricción para que su equipo dedique menos tiempo a buscar datos y más a mejorar los resultados.

2) Mejor correspondencia con las normas y las solicitudes de divulgación

La próxima ola de informes ESG es más digital. Las taxonomías hacen que la información sea más legible y fácil de comparar. En NIIF La taxonomía de divulgación de la sostenibilidad admite el etiquetado digital de las divulgaciones alineadas con la ISSB. GRI también ha destacado el cambio hacia la elaboración de informes de sostenibilidad digitales y la alineación con ISSB y ESRS.

La IA ayuda en este sentido clasificando las pruebas, cotejando los campos de datos con los requisitos de divulgación y acelerando la redacción narrativa. Sin embargo, sigue siendo necesaria la revisión humana, sobre todo para todo lo que vaya a someterse a garantía.

3) Gestión proactiva de la sostenibilidad con IA agéntica

Muchas herramientas hablan ahora de "IA agéntica", es decir, IA que puede ejecutar tareas, no sólo responder preguntas. Speeki ha anunciado planes para integrar la IA agéntica en su plataforma ESG, de modo que su asistente digital pueda emprender acciones más orientadas a las tareas y alineadas con las normas de información.

Schneider Electric también ha anunciado una iniciativa plurianual para crear un ecosistema nativo de inteligencia artificial para la gestión de la sostenibilidad y la energía, con funciones como el seguimiento de las emisiones, la modelización de escenarios y la elaboración de informes de cumplimiento.

En la práctica, la IA agéntica puede supervisar lagunas de datos, señalar anomalías, recomendar flujos de trabajo y coordinar acciones entre equipos. Aun así, debe funcionar con permisos claros, registros de auditoría y reglas de escalado.

4) Mejora de la calidad de los datos y de la confianza en la divulgación

Los directivos relacionan cada vez más la IA con la fiabilidad de los informes. En KPMGde 2025, una gran parte de los líderes afirmaron que la IA puede mejorar la calidad de los datos de sostenibilidad y la fiabilidad de la divulgación.

Esa confianza es importante porque los informes de sostenibilidad están empezando a parecerse más a los informes financieros: basados en pruebas, controlados y repetibles. PwC hace una observación similar, describiendo la divulgación de la sostenibilidad como una evolución hacia lo habitual.

El lado del riesgo: La IA también puede dañar la confianza

La IA también puede acelerar los errores. Los riesgos más comunes incluyen:

• Alucinaciones en contenido narrativo que suena confiado pero carece de pruebas

• Datos poco fiables, cuando nadie puede explicar de dónde procede una cifra.

• Problemas de privacidad y seguridad cuando los equipos pegan datos sensibles de proveedores o RRHH en las herramientas.

• Sobreautomatización, donde los controles se debilitan porque "el sistema se encargó"

• Compensaciones de huella, ya que las cargas de trabajo de IA pueden aumentar la demanda de energía.

Una regla práctica funciona bien: utilizar la IA para acelerar la recopilación, la clasificación y el análisis, pero mantener a los humanos responsables de la aprobación, los controles y la preparación de la garantía.

La documentación de Microsoft para Copiloto en Sustainability Manager es útil en este caso, porque enmarca la IA como una forma de consultar datos, crear informes y apoyar los flujos de trabajo, a la vez que se publica información responsable. Consideraciones y limitaciones de la IA.

Un manual sencillo para preparar los datos de sostenibilidad para la IA

Si quiere que la IA mejore sus informes ESG, empiece por estas cinco medidas:

1. Construir una única fuente de verdad para las principales métricas ASG, con propiedad por métrica.

2. Normalizar las unidades, los límites y los métodos de cálculo (especialmente el ámbito 3).

3. Añadir controles, pistas de auditoría y pasos de revisión, como los procesos financieros.

4. Utilice la IA para la clasificación, la detección de anomalías y los primeros borradores, no para la aprobación final.

5. Adaptar los resultados a las taxonomías digitales y las normas de elaboración de informes para reducir la repetición de tareas.

Aquí es donde también importa la formación. Las herramientas cambian rápidamente, pero los profesionales que entienden las normas, la mecánica del Alcance 3, la materialidad, la gobernanza y la garantía pueden adaptarse a cualquier plataforma.

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