¿Y si mañana desapareciera el informe de sostenibilidad? La pregunta, planteada durante el evento DIRSE & Sygris “La IA aplicada a la Sostenibilidad: procesos, evidencias, personas y decisiones”, sirvió para situar el debate en un punto clave: más allá de la obligación de reportar, las organizaciones necesitan comprender qué está ocurriendo, disponer de información fiable y utilizarla para tomar mejores decisiones.
Celebrado el pasado 30 de septiembre en la sede de Noaway, en Madrid, el encuentro reunió a profesionales de la sostenibilidad, la tecnología y el negocio para analizar cómo la inteligencia artificial puede contribuir a transformar la información ASG en una capacidad de gestión. Una idea atravesó las diferentes intervenciones: la IA puede ampliar la capacidad de las organizaciones, pero no debe sustituir su criterio.
La jornada arrancó con la bienvenida institucional de Arantxa Sasiambarrena, CEO y fundadora de Noaway, y Carlos Arango, director general de DIRSE, quien presentó el posicionamiento de la asociación sobre la inteligencia artificial. A continuación, Sergio Brihuega, CEO de Sygris, desarrolló la ponencia central, planteando una aproximación a la IA alejada de la lógica de las herramientas y centrada en cuatro elementos: procesos, evidencias, personas y decisiones.
Del informe a la capacidad de gestionar
Una de las principales ideas de la sesión fue la necesidad de diferenciar entre la obligación de explicar y la necesidad de comprender. Incluso si mañana desapareciera la obligación de publicar un informe de sostenibilidad, una empresa seguiría necesitando saber de qué recursos depende, qué ocurre en sus operaciones, qué riesgos existen en su cadena de valor, dónde conviene invertir o qué resultados están produciendo las decisiones adoptadas.
Desde esta perspectiva, el reto no consiste simplemente en utilizar la IA para elaborar informes más rápidamente. Se trata de conseguir que la misma información que alimenta el reporting pueda utilizarse durante todo el año para detectar desviaciones, priorizar inversiones, revisar medidas, conversar con las áreas de negocio y comprobar si las actuaciones adoptadas han funcionado.
La transición es, por tanto, del reporting a la gestión: de preguntarse únicamente “¿qué ha ocurrido?” a incorporar una pregunta fundamental: “con lo que sabemos, ¿qué hacemos ahora?”.
Datos conectados, trazables y con responsables
Para que ese salto sea posible, la tecnología no basta. Las respuestas sobre sostenibilidad suelen estar distribuidas entre diferentes áreas: Operaciones aporta información sobre consumos y producción; Finanzas, sobre costes e inversiones; Personas, sobre plantilla y condiciones; y Compras o la cadena de valor, sobre proveedores y dependencias.
Conectar esas piezas sin perder su significado es uno de los grandes retos. La jornada puso de manifiesto la necesidad de construir una base de información que pueda defenderse, con un significado común, evidencias trazables, fuentes identificadas y responsables claros.
En este contexto, la IA puede ayudar a clasificar documentos, detectar incoherencias, relacionar información o ampliar la capacidad de investigación. Pero no elimina la necesidad de gobernar los datos. Como se destacó durante la sesión, crear una estructura de información no equivale a crear un dato: una estimación debe ser identificada como tal y un dato debe poder remontarse a la evidencia que lo respalda.
De consultar a ejecutar: la importancia del control
La conversación abordó también los riesgos asociados al uso de IA en contextos empresariales. No es lo mismo utilizar una herramienta para consultar información, que pedirle que proponga una modificación o permitirle ejecutar una acción.
A medida que aumenta la autonomía del sistema, también deben aumentar los controles. Entre los aspectos planteados estuvieron la protección frente a fugas de información, los permisos de acceso, la trazabilidad de las fuentes y cálculos, la supervisión humana y la autorización de acciones de mayor impacto.
La conclusión fue clara: la seguridad y la integridad no se delegan. Los controles deben estar integrados en los procesos y sistemas, y no depender únicamente de instrucciones escritas para el modelo.
De identificar patrones a tomar decisiones
Uno de los ejemplos didácticos utilizados durante la jornada mostró por qué la interpretación sigue necesitando criterio profesional. Una planta podía haber reducido un 10 % su consumo energético y, al mismo tiempo, haber aumentado un 20 % su consumo por unidad producida. Con esos datos no sería correcto afirmar automáticamente que había mejorado su eficiencia.
La IA puede ayudar a identificar la desviación, cruzar información y plantear hipótesis. Pero identificar un patrón, explicar su causa y decidir qué hacer son tareas diferentes. La causalidad requiere contraste con las áreas responsables y evidencia adicional.
La misma lógica se trasladó a la comunicación. Una IA puede adaptar una información validada a un informe, una presentación o una respuesta para un cuestionario, pero no debería convertir una conclusión no demostrada en un hecho. El flujo defendido durante la sesión fue claro: dato validado → borrador asistido → revisión → aprobación.
La experiencia empresarial: del dato a la decisión
La segunda parte del encuentro llevó estas cuestiones a la experiencia de diferentes organizaciones. La mesa, moderada por Rubén González-Román Quignon, miembro de la Junta Directiva de DIRSE, contó con Miguel Ángel Ruiz Ortega, Head of Brand & Innovation de Samsung Iberia; Carla Morcillo, Sustainability Global Business Development for Companies de BBVA; y Alejandro Abellaneda, Aerospace Engineer | Data Governance & Digital Transformation Specialist de Telefónica.
Desde diferentes perspectivas —innovación, finanzas, sostenibilidad y gobierno del dato—, la conversación permitió profundizar en una cuestión común: cómo conseguir que los datos de sostenibilidad dejen de alimentar exclusivamente el reporte y se conviertan en información útil para las decisiones de negocio y de inversión.
La calidad y trazabilidad de la información ASG, la colaboración entre áreas y la necesidad de disponer de datos suficientemente fiables y comparables aparecieron como elementos fundamentales para avanzar en esa dirección.
Las personas siguen en el centro
El encuentro también puso el foco en cómo cambia el papel de los profesionales ante la llegada de la IA. Más que aprender únicamente a escribir mejores prompts, el reto pasa por desarrollar capacidades para formular preguntas con contexto, contrastar fuentes, comprobar cálculos y conclusiones, diseñar procesos y establecer responsabilidades.
La transformación requiere, además, colaboración entre sostenibilidad, IT, Seguridad, Legal y los responsables de cada proceso. La IA no elimina la responsabilidad: cambia dónde y cómo se aplica el criterio profesional.
Por eso, la recomendación final fue empezar por un proceso importante y acotado, no por una lista de herramientas. Elegir una fricción real, definir fuentes, permisos y responsables, probar también los casos difíciles, medir calidad y control y decidir después si ampliar, corregir o detener el caso de uso.
