Claus per implementar la IA en la teva estratègia ESG

23 setembre 2025

Continguts

Identifica la necessitat
Prioritza la seguretat
Construeix una arquitectura per al canvi
Com pot ajudar Anthesis
Contacta'ns

Comparteix aquest article

En un món empresarial cada cop més orientat cap a la sostenibilitat, les estratègies ESG s’han convertit en un pilar fonamental per generar confiança, complir amb normatives i respondre a les expectatives d’inversors i consumidors. Tanmateix, la gestió de grans volums de dades, la mesura de l’impacte i la identificació de riscos continuen sent reptes importants per a moltes organitzacions.

En aquest context, la intel·ligència artificial (IA) es presenta com una eina transformadora capaç d’optimitzar processos, millorar la presa de decisions i aportar transparència a les iniciatives ESG. Des de l’anàlisi predictiva per reduir riscos mediambientals fins a l’automatització d’informes de sostenibilitat, la IA permet a les empreses avançar cap a models més eficients i responsables, sense perdre de vista la rendibilitat.

Tanmateix, implementar IA en una estratègia ESG no és simplement qüestió de tecnologia: requereix una estratègia, un sistema segur i fiable i una traçabilitat completa i absoluta.

En aquest article, t’expliquem com combinar innovació i responsabilitat, assegurant que la tecnologia sigui transparent, inclusiva i respectuosa amb la privacitat.

Claus principals

1. Identificar quina és la necessitat real i escull l’eina adequada

És important que l’organització localitzi quines són les necessitats principals i el resultat que espera aconseguir amb la implementació de la IA. En aquesta fase també és important definir quina informació es necessita i d’on sortirà.

A partir d’aquí, el primer pas seria establir:

Un assistent RAG*, que permet generar text i recuperar informació precisa i rellevant de bases de dades.
Guardrails o barreres de seguretat, mesures de protecció que garanteixen que els sistemes d’intel·ligència artificial funcionin de manera ètica, segura i dins dels límits previstos.
Revisió humana perquè el factor humà mai no s’ha de perdre.

2. Prioritza sempre la seguretat de les dades i els sistemes

En sostenibilitat, la seguretat de les dades no és un luxe ni un “extra”: és la base de la confiança. Els informes ESG gestionen informació delicada (des d’emissions de CO₂ fins a condicions laborals) que pot afectar la reputació d’una organització, el seu valor en borsa o fins i tot derivar en sancions si es gestiona malament.

Una fallada de seguretat aquí no només costa diners: pot posar en dubte la credibilitat de tota la feina feta fins ara. I la confiança, un cop perduda, és difícil de recuperar.

Per això, la seguretat s’ha d’establir des del primer moment amb:

Classificació i etiquetatge de dades: no tota la informació és igual. Identificar quines dades són sensibles (per exemple, indicadors de drets humans en la cadena de subministrament) i quines poden ser públiques ajuda a tractar-les amb el nivell de protecció adequat.
Xifrat en trànsit i en repòs: la informació ha de viatjar protegida i també emmagatzemar-se de manera segura. Així es minimitza el risc de fuga o manipulació.
Traçabilitat i registres: cada interacció amb les dades ha de deixar rastre. Qui hi va accedir? Què va canviar? Quan? Aquesta “caixa negra” és la que permet demostrar a auditors i reguladors que la informació és fiable.
Polítiques clares de retenció: decidir quant temps es guarda la informació i sota quines condicions. Guardar “tot per sempre” no és segur: augmenta el risc de filtracions i complica el compliment normatiu.
Protecció contra shadow AI: establir regles clares per evitar que els empleats utilitzin eines externes sense control, pujant dades delicades a models que no garanteixen privacitat.

3. Construeix una arquitectura preparada per al canvi

El model de IA que avui sembla imbatible pot quedar obsolet demà. Per això, el més important és dissenyar una arquitectura flexible que permeti canviar de IA sense desmuntar tot el sistema. El que és valuós no hauria de ser el model que utilitzem, sinó la capacitat d’evolucionar de manera àgil i sense perdre informació.

En la pràctica, això significa:

Interoperabilitat per disseny: que la IA sigui un mòdul més, no el cor del sistema. Així, si apareix un model més eficient, es pot substituir sense tocar processos de negoci ni controls d’auditoria.
Separar dades de models: la informació ha d’estar organitzada i governada en repositoris propis de l’organització. El model pot canviar, però les dades continuen sent les mateixes i continuen sota control.
Estandarditzar fluxos de treball: si cada pas està documentat i normalitzat, canviar de motor de IA no implica tornar a formar tot l’equip o redissenyar procediments.

Com pot ajudar Anthesis

La intel·ligència artificial està transformant la gestió de la sostenibilitat corporativa. Més enllà de simplificar processos, permet a les empreses avançar amb més precisió i eficàcia cap als seus objectius ESG.

En un context on la sostenibilitat ha deixat de ser un avantatge competitiu per convertir-se en una exigència del mercat, adoptar tecnologies innovadores és una decisió estratègica. Amb solucions com Anthesis Mero, les organitzacions no només compleixen amb els estàndards ESG, sinó que també lideren el camí cap a un futur més responsable.

Què fa únic a Mero?