Claves para implementar la IA en tu estrategia ESG

23 Septiembre 2025

Contenidos

Identifica la necesidad
Prioriza la seguridad
Construye una arquitectura para el cambio
Cómo puede ayudar Anthesis
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En un mundo empresarial cada vez más orientado hacia la sostenibilidad, las estrategias ESG se han convertido en un pilar fundamental para generar confianza, cumplir con normativas y responder a las expectativas de inversores y consumidores. Sin embargo, la gestión de grandes volúmenes de datos, la medición del impacto y la identificación de riesgos siguen siendo retos importantes para muchas organizaciones.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta transformadora capaz de optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aportar transparencia a las iniciativas ESG. Desde el análisis predictivo para reducir riesgos medioambientales hasta la automatización de informes de sostenibilidad, la IA permite a las empresas avanzar hacia modelos más eficientes y responsables, sin perder de vista la rentabilidad.

No obstante, implementar IA en una estrategia ESG no es simplemente cuestión de tecnología: requiere una estrategia, un sistema seguro y confiable y completa y absoluta trazabilidad.

En este artículo, te contamos cómo combinar innovación y responsabilidad, asegurando que la tecnología sea transparente, inclusiva y respetuosa con la privacidad.

Claves principales

1. Identificar cuál es la necesidad real y escoge la herramienta adecuada

Es importante que la organización localice cuáles son las necesidades principales y el resultado que espera conseguir con la implementación de la IA. En esta fase también es importante definir qué información se necesita y de donde saldrá.

A partir de aquí, el primer paso sería establecer:

Un asistente RAG*, que permite generar texto y recuperar información precisa y relevante de bases de datos
Guardrails o barreras de seguridad, medidas de protección que garantizan que los sistemas de inteligencia artificial funcionen de forma ética, segura y dentro de los límites previstos.
Revisión humana porque el factor humano nunca debe perderse.

2. Prioriza siempre la seguridad de los datos y los sistemas

En sostenibilidad, la seguridad de los datos no es un lujo ni un “extra”: es la base de la confianza. Los reportes ESG manejan información delicada (desde emisiones de CO₂ hasta condiciones laborales) que puede afectar la reputación de una organización, su valor en bolsa o incluso derivar en sanciones si se gestiona mal.

Un fallo de seguridad aquí no solo cuesta dinero: puede poner en duda la credibilidad de todo el trabajo hecho hasta ahora. Y la confianza, una vez perdida, es difícil de recuperar.

Por eso, la seguridad debe establecerse desde el primer momento con:

Clasificación y etiquetado de datos: no toda la información es igual. Identificar qué datos son sensibles (por ejemplo, indicadores de derechos humanos en la cadena de suministro) y cuáles pueden ser públicos ayuda a tratarlos con el nivel de protección adecuado.
Cifrado en tránsito y en reposo: la información debe viajar protegida y también almacenarse de forma segura. Así se minimiza el riesgo de fuga o manipulación.
Trazabilidad y registros: cada interacción con los datos debe dejar huella. ¿Quién accedió? ¿Qué cambió? ¿Cuándo? Esta “caja negra” es la que permite demostrar a auditores y reguladores que la información es fiable.
Políticas claras de retención: decidir cuánto tiempo se guarda la información y bajo qué condiciones. Guardar “todo para siempre” no es seguro: aumenta el riesgo de filtraciones y complica el cumplimiento normativo.
Protección contra shadow AI: establecer reglas claras para evitar que empleados usen herramientas externas sin control, subiendo datos sensibles a modelos que no garantizan privacidad.

3. Construye una arquitectura preparada para el cambio

El modelo de IA que hoy parece imbatible puede quedar obsoleto mañana. Por eso, lo importante es diseñar una arquitectura flexible que permita cambiar de IA sin desarmar todo el sistema. Lo valioso no debe ser el modelo que utilicemos, sino la capacidad de evolucionar de forma ágil y sin perder información.

En la práctica, esto significa:

Interoperabilidad por diseño: que la IA sea un módulo más, no el corazón del sistema. Así, si aparece un modelo más eficiente, se puede sustituir sin tocar procesos de negocio ni controles de auditoría.
Separar datos de modelos: la información debe estar organizada y gobernada en repositorios propios de la organización. El modelo puede cambiar, pero los datos siguen siendo los mismos y continúan bajo control.
Estandarizar flujos de trabajo: si cada paso está documentado y normalizado, cambiar de motor de IA no implica volver a entrenar a todo el equipo o rediseñar procedimientos.

Cómo puede ayudar Anthesis

La inteligencia artificial está transformando la gestión de la sostenibilidad corporativa. Más allá de simplificar procesos, permite a las empresas avanzar con mayor precisión y eficacia hacia sus objetivos ESG.

En un contexto donde la sostenibilidad ha dejado de ser una ventaja competitiva para convertirse en una exigencia del mercado, adoptar tecnologías innovadoras es una decisión estratégica. Con soluciones como Anthesis Mero, las organizaciones no solo cumplen con los estándares ESG, sino que también lideran el camino hacia un futuro más responsable.

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