En el complejo tejido empresarial contemporáneo, las siglas ESG y AI resuenan con creciente prominencia. De acuerdo con el último Informe sobre el Futuro del Trabajo del Foro Económico Mundial, el 85% de las empresas encuestadas afirmaron que la inteligencia artificial sería el motor detrás de la transformación en sus organizaciones. Este informe también destaca que la adopción de estándares ambientales, sociales y de gobierno (ESG, por sus siglas en inglés) afectará a quiénes contratan y cómo trabajan.
Ante la creciente demanda de experiencia en sostenibilidad y un número cada vez mayor de tecnologías respaldadas por Inteligencia Artificial (IA), surge una pregunta crucial: ¿cómo afectará y transformará la IA los roles en una disciplina que continúa creciendo y evolucionando en respuesta a cambios socioeconómicos, culturales y ambientales?
La narrativa predominante sobre las pérdidas de empleo debido a la IA refleja la mentalidad de escasez en la que vivimos; sin embargo, si elegimos posicionar la IA como una oportunidad para mejorar la colaboración y la coevolución, se abren innumerables posibilidades, según Shilpa Tiwari, fundadora y directora ejecutiva de Isenzo Group, una empresa de comunicación y estrategia ESG que escribió en Corporate Knight.
Un horizonte de oportunidades
De acuerdo con ella, para los profesionales de ESG, la cuarta revolución industrial, como se conoce a esta era de rápido avance tecnológico, representa un nuevo horizonte de oportunidades. La IA en los empleos ESG creará roles que exigen una combinación de conocimientos técnicos y experiencia profunda en sostenibilidad, abriendo paso a roles híbridos de ESG y roles especializados que no existían hace una década.
«La IA en el contexto de ESG debe ser vista como una herramienta poderosa en el arsenal de los profesionales de sostenibilidad».
Sharmila Singh de Green Lens Consulting.
Esto significa que los especialistas en sostenibilidad obtendrán un merecido respiro al automatizar tareas repetitivas, permitiendo que la disciplina de ESG avance desde una revisión retrospectiva y presentación de informes sobre un conjunto estándar de indicadores clave de rendimiento hasta un trabajo mucho más interesante que incluye la integración de datos de ESG en la estrategia empresarial, las relaciones con las partes interesadas, acciones y la innovación futura.
IA facilita trabajo en ESG
La Fundadora y directora ejecutiva de Isenzo Group destaca que en una colaboración destacada entre Microsoft y la plataforma de biodiversidad iNaturalist, los profesionales de ESG mostraron el poder transformador de la IA al pasar de la simple recopilación de datos a la acción significativa.
La plataforma iNaturalist, que permite a los usuarios mapear y compartir observaciones de biodiversidad, enfrentó desafíos en el procesamiento de grandes cantidades de datos. Al asociarse con la iniciativa AI for Earth de Microsoft, el equipo de iNaturalist implementó modelos de aprendizaje automático para la identificación automatizada de especies. Esto no solo aceleró la verificación de datos, sino que también proporcionó conocimientos inmediatos y accionables.
Investigadores y conservacionistas fueron capacitados para pasar rápidamente de la recopilación de observaciones a la implementación de estrategias de conservación basadas en datos, resaltando el potencial de la IA para cerrar la brecha entre la acumulación de datos y los resultados accionables de ESG.
Ya estamos viendo un claro cambio desde posiciones genéricas de ESG que abarcan una amplia gama de habilidades y competencias hacia una especialización que mejora la capacidad de los profesionales de ESG para influir en la toma de decisiones estratégicas, añade Shilpa Tiwari.
Encontrar el equilibrio adecuado: Garantizar la fiabilidad de la IA en ESG
A pesar de los evidentes beneficios de la IA, «la confiabilidad es una preocupación», advierte Toby Sparwasser Soroka, líder de desarrollo comercial en Brrink. La empresa con sede en Berlín crea infraestructuras de IA que se pueden integrar en flujos de trabajo de ESG para hacer que la recopilación de datos sea más eficiente y se puedan generar conocimientos esenciales más rápido.
La inteligencia artificial, al realizar tareas complejas, podría generar resultados que parecen correctos a primera vista, pero que están en desacuerdo con el contexto más amplio o la realidad subyacente. Abordar esta posibilidad es crucial, especialmente en campos críticos como la gestión de datos en el ámbito ESG, donde la precisión y la integridad de la información son fundamentales para la toma de decisiones.
También existen preocupaciones sobre la privacidad. La vasta recopilación de datos de la tecnología puede incluir información sensible, mientras que sus poderosas capacidades de inferencia pueden predecir atributos o comportamientos privados sin depender de datos directos. La categoría de gobernanza, o «G» en ESG, es un lugar lógico para la divulgación de la política y el uso de la IA de una empresa.
El factor humano se vuelve imprescindible
«La IA no es un sustituto sino un habilitador, que aumenta la productividad de la fuerza laboral existente. El toque humano: una comprensión matizada, una mentalidad estratégica y habilidades de compromiso, sigue siendo insustituible», señala Sparwasser Soroka.
A medida que la IA gestiona las tareas rutinarias, habrá una creciente demanda de profesionales que puedan navegar por el intrincado cruce de la IA y ESG: expertos que puedan entender las salidas de la IA, validarlas e integrarlas sin problemas en estrategias más amplias de ESG. Los profesionales de ESG equipados con herramientas de IA están mejor posicionados para navegar por el paisaje en evolución de la sostenibilidad, garantizando transparencia, cumplimiento e impacto positivo.
«Lo que promete la IA es elevar estas fortalezas fomentando la eficiencia».
Toby Sparwasser Soroka, líder de desarrollo comercial en Brrink.
Una relación simbiótica
Singh destaca que «la relación simbiótica entre la IA y ESG es la clave para desbloquear un futuro sostenible que equilibre el beneficio con el propósito». También plantea la posibilidad de conectar la IA con el conocimiento indígena en el contexto de la sostenibilidad. «¿Cómo podemos conectar mejor la IA con el conocimiento indígena para mejorar la gestión ambiental o abordar, evitar o minimizar los impactos de las condiciones climáticas cambiantes, como los incendios forestales en Hawái?» pregunta.
Además, con la propensión de la IA a adaptarse y evolucionar, el aprendizaje continuo se vuelve crítico. Los profesionales de ESG deben estar equipados no solo con un conocimiento profundo de la sostenibilidad, sino también con una comprensión fundamental de los mecanismos de la IA. Esta doble experiencia asegurará que las herramientas de IA se utilicen al máximo mientras se mantiene la integridad de las métricas de ESG.
Es probable que el mercado laboral vea un aumento en posiciones centradas en la integración de IA y ESG, la ética de la IA en ESG e incluso roles dedicados a la formación continua y el ajuste fino de estos modelos de IA, garantizando que sus resultados se alineen con los estándares de ESG que evolucionan rápidamente.
El panorama de ESG está al borde de una era transformadora. A medida que la IA se convierte en una herramienta integral en la presentación y gestión de ESG, la clave radica en armonizar las fortalezas de ambas. La IA no debería ser vista como una panacea, sino como un aliado, uno que puede capacitar a los profesionales de ESG para crear un mundo corporativo más sostenible y transparente, enfatiza Shilpa Tiwari.
