La inteligencia artificial ya entró en las estrategias de sostenibilidad empresarial en Argentina. El problema es que todavía no llegó con la misma fuerza en la conversación sobre sus riesgos, sus impactos y su gobernanza. Y esa diferencia importa más de lo que parece.
La IA ya llegó a la sostenibilidad empresarial. Ahora falta gobernarla
La inteligencia artificial ya comenzó a transformar las estrategias de sostenibilidad empresarial en la Argentina, pero especialistas advierten que las compañías aún no debaten con la misma profundidad sus riesgos, impactos ambientales y desafíos éticos.
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Especialistas advierten que la IA puede acelerar la sostenibilidad corporativa, pero también generar nuevos desafíos ambientales, laborales y éticos.
Mediante el análisis de 196 reportes de sostenibilidad de empresas adheridas a Pacto Global Argentina se nos revela una escena paradójica: apenas el 12% de las organizaciones menciona explícitamente el uso de inteligencia artificial en sus procesos ESG, pero los casos relevados muestran que la tecnología ya está operando en áreas críticas como energía, logística, salud, finanzas, seguridad laboral y gestión ambiental. La IA avanza más rápido que la capacidad de las empresas para narrarla, medirla, gobernarla y rendir cuentas sobre ella.
El dato más inquietante no es solamente la baja adopción declarada. Es la asimetría. Mientras las grandes compañías alcanzan niveles de implementación cercanos al 19%, entre las PyMEs el porcentaje cae al 7%. Y no necesariamente porque estén completamente afuera de la transformación digital, sino porque muchas veces utilizan automatización, analítica avanzada o plataformas de datos sin conceptualizarlas como inteligencia artificial. La tecnología existe; el lenguaje estratégico todavía no.
En los hechos, la IA ya está cambiando la manera en que las empresas gestionan la sostenibilidad. Una gran distribuidora de energía eléctrica aplica machine learning en su smart grid para detectar fraudes y optimizar la demanda energética. Una petrolera utiliza inteligencia predictiva para el mantenimiento industrial. Una empresa de logística automatiza procesos de evaluación de proveedores. Un grupo agrario toma decisiones agronómicas basadas en IA. Un laboratorio implementó chatbots con tecnología GPT para atención sanitaria. No se trata de experimentos futuristas: son herramientas concretas que reducen emisiones, optimizan recursos, previenen accidentes y amplían el acceso a servicios.
La gran promesa de la IA en sostenibilidad es, justamente, la escala. Durante años, la sostenibilidad corporativa estuvo reservada, en buena medida, para organizaciones con capacidad de sostener equipos técnicos, sistemas de medición complejos y procesos de reporte sofisticados. La inteligencia artificial rompe parcialmente esa barrera. Una PyME que no puede contratar un equipo ESG puede, sin embargo, usar plataformas inteligentes para automatizar indicadores, monitorear consumos o gestionar riesgos. Ahí aparece un potencial democratizador enorme.
Pero toda revolución tecnológica trae consigo una zona ciega. Y en este caso, esa zona ciega es alarmante.
Ninguna de las empresas analizadas dedica una sección específica a los riesgos asociados al uso de inteligencia artificial en su estrategia ESG. Ninguna mide la huella de carbono de sus propios sistemas de IA. Ninguna incorpora evaluaciones de sesgo algorítmico dentro de sus procesos de debida diligencia en derechos humanos. Ninguna vincula automatización con transición justa del empleo. En otras palabras: las organizaciones están usando IA para resolver problemas de sostenibilidad sin discutir todavía qué problemas de sostenibilidad puede generar la propia IA.
La contradicción energética es quizás el ejemplo más evidente. Las empresas utilizan inteligencia artificial para reducir emisiones o mejorar la eficiencia, pero omiten el costo energético creciente de los modelos de lenguaje, los centros de datos y la infraestructura computacional que esas soluciones requieren. La IA aparece como solución climática sin que nadie mida todavía su propia huella ambiental.
También existe un riesgo menos visible, pero igual de profundo: el sesgo algorítmico. Cuando bancos, aseguradoras, plataformas o áreas de recursos humanos automatizan decisiones mediante IA, los sesgos presentes en los datos históricos pueden reproducirse y amplificarse. Género, territorio, ingresos, edad, discapacidad, nacionalidad o nivel educativo pueden convertirse en variables invisibles de discriminación automatizada. Y sin gobernanza ética, la eficiencia puede terminar erosionando derechos.
Por eso, la discusión sobre IA y sostenibilidad no puede reducirse a una conversación tecnológica. Es, antes que nada, una conversación ética, institucional y política. La reciente encíclica Magnifica Humanitas, del Papa León XIV, lo expresa con una precisión difícil de mejorar cuando advierte que la tecnología “no es neutral, porque toma el rostro de quien la concibe, la financia, la regula, la utiliza”. Esa afirmación debería interpelar directamente al mundo empresario: no alcanza con adoptar IA; hay que preguntarse quién la diseña, con qué datos, bajo qué criterios, con qué controles, con qué impactos y con qué mecanismos de reparación cuando produce daños.
La gobernanza ética de la inteligencia artificial exige pasar del entusiasmo instrumental a la responsabilidad verificable. No se trata de frenar la innovación, sino de orientarla. Implica definir principios, roles, límites y procesos claros: trazabilidad de decisiones automatizadas, evaluación de impactos en derechos humanos, análisis de sesgos, protección de datos, revisión humana significativa, medición ambiental de la infraestructura digital, transparencia frente a usuarios y partes interesadas, y mecanismos efectivos de reclamo y remediación. En términos empresariales, la pregunta ya no debería ser solamente qué puede hacer la IA por la sostenibilidad, sino qué tipo de sostenibilidad estamos construyendo con IA.
La pregunta de fondo no es si la inteligencia artificial va a transformar la sostenibilidad empresarial. Eso ya está ocurriendo. La verdadera discusión es quién va a conducir esa transformación y bajo qué criterios.
Hoy, gran parte de la adopción tecnológica ocurre de manera fragmentada, oportunista y reactiva. Las empresas incorporan IA porque mejora operaciones, reduce costos o acelera procesos, y recién después descubren que eso tiene impactos positivos sobre indicadores ESG. Falta todavía el movimiento inverso: partir de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, de los derechos humanos y del principio de no dejar a nadie atrás para diseñar soluciones de inteligencia artificial específicamente orientadas a resolver esos desafíos.
Ahí existe una oportunidad estratégica enorme para el Pacto Global de Naciones Unidas y para el ecosistema empresarial argentino. Porque el desafío ya no es solamente incorporar tecnología. Es construir criterios compartidos para que esa tecnología contribuya efectivamente a una economía más inclusiva, transparente, sostenible y respetuosa de la dignidad humana.
La IA puede convertirse en una herramienta extraordinaria para acelerar transformaciones ambientales y sociales. Pero también puede profundizar desigualdades, aumentar dependencias tecnológicas y crear nuevos riesgos invisibles si se implementa sin gobernanza.
La herramienta ya llegó.
La conversación empezó tarde.
La responsabilidad no puede esperar.
Asociado de programas de impacto del Pacto Global Argentina