Por Adriana Quirós - Especialista en sostenibilidad, comunicación y asuntos corporativos
Lectura de:
La gestión de la sostenibilidad corporativa no es posible sin medición. Lo que ha cambiado en el tiempo, y lo que hoy hace o deshace una buena estrategia, es qué datos se miden, cómo se analizan y qué decisiones informan. Hemos pasado de cálculos en papel a dashboards en Excel a sistemas que miden en tiempo real y proyectan a futuro. La Inteligencia Artificial (IA) es el siguiente paso en esa evolución.
Según Veridion/Ecoactive, en 2025 el 63 % de empresas ya usaba o planeaba usar IA para recolección, análisis y reporte ESG. Los profesionales de sostenibilidad no nos quedamos detrás: la usamos para encontrar eficiencias, generar benchmarking continuo, analizar brechas regulatorias y monitorear portafolios a escala. Con un enfoque de sostenibilidad, la IA se convierte en algo más que herramienta de reporte: se convierte en aceleradora de impacto. Por ejemplo, el sistema Forest Foresight de WWF predice deforestación con 80 % de precisión hasta con seis meses de anticipación, permitiendo alertas tempranas a autoridades y acción comunitaria antes que el daño ocurra.
Pero aquí emerge la paradoja central: con alrededor del 70 % de las organizaciones globales operando IA generativa en al menos una función de negocio (Stanford HAI AI Index, 2026), son pocas las que reportan los impactos ambientales, sociales y éticos de ese uso. Usamos IA para medirnos sin medir la huella de nuestra IA, un vacío en la coherencia de la sostenibilidad corporativa.
«América Latina tiene una oportunidad estratégica. La región concentra las mayores reservas de agua dulce del mundo».
A nivel de emisiones y energía, no basta con considerar los equipos internos: hay que incluir el consumo de las interacciones con la IA, es decir, el consumo de los centros de datos. Según la IEA (2025), ese consumo crece al 15 % anual, cuatro veces más rápido que el resto de la demanda eléctrica global. Estudios estiman que en 2025 la huella de carbono de los sistemas de IA equivale a la de la ciudad de Nueva York, y su consumo hídrico iguala el consumo global anual de agua embotellada (Cell/Patterns, 2025). ¿Qué efecto genera esto en los ecosistemas y comunidades cercanas a los centros de datos?
El problema no es solo el consumo de los centros de datos: es la falta de trazabilidad, comparabilidad y transparencia de las empresas de IA. Recién en agosto de 2025, Google Gemini publicó datos ambientales por consulta —0.24 Wh de energía, 0.03 g de CO₂ y 0.26 ml de agua— siendo el primer gran proveedor en hacerlo. OpenAI mencionó cifras en un foro público sin publicar datos formales. Anthropic, Apple, xAI y DeepSeek no cuentan con reportes de energía, agua ni emisiones. AWS reporta métricas agregadas pero no segmenta cargas de IA, imposibilitando la trazabilidad para sus clientes. El Stanford Foundation Model Transparency Index 2025 lo cuantifica: diez de las trece empresas de IA principales no divulgan ninguna métrica ambiental clave.
América Latina tiene una oportunidad estratégica. La región concentra las mayores reservas de agua dulce del mundo y en 2025 atrajo $70 000 millones en inversión de energía limpia. La inversión en infraestructura digital creció 111 % entre 2019 y 2024, con centros de datos representando el 50 % de ese capital (White & Case, 2026). La región que tiene el agua que el mundo necesita para enfriar sus centros de datos y la energía renovable para sostenerlos puede y debe definir en qué condiciones lo hace.
La presión ya no viene solo del regulador. Viene del mercado: inversores que exigen divulgaciones claras, clientes internacionales con requerimientos de cadena y normas que ya incorporan la huella tecnológica.
La IA es la próxima frontera de la sostenibilidad corporativa. Quien no empiece a exigir responsabilidad de sus proveedores y medir su impacto enfrentará crisis mañana.
