La Dra. María Mora, directora de Innovación y Estrategia Digital | Líder de IA y Sostenibilidad, Global CoE of Data Intelligence en Fujitsu, demuestra cómo la inteligencia artificial puede contribuir de manera positiva a reforzar la veracidad de los datos sostenibles. Mora cuenta con más de 20 años de experiencia internacional en sostenibilidad e innovación digital. Ha ocupado puestos de liderazgo en el CDP y ha asesorado a organizaciones como EFRAG, GRI y la Fundación IFRS, ayudando a dar forma a los estándares globales de sostenibilidad. En Fujitsu, lidera las áreas de Innovación y Estrategia Digital en el Centro Global de Excelencia para Data Intelligence. También forma parte del Consejo de Administración de XBRL International y colabora en iniciativas europeas sobre inteligencia artificial (CEN-CENELEC). Es ponente habitual en conferencias y asesora a reguladores y organizaciones en todo el mundo, trabajando para garantizar que la IA y las herramientas digitales hagan que los informes de sostenibilidad sean más transparentes, fiables y útiles.

¿Podría la Inteligencia Artificial ayudar por fin a que los informes de sostenibilidad corporativa alcancen la madurez y se conviertan en un verdadero motor de valor a largo plazo?

La IA está transformando la forma en que las organizaciones integran la sostenibilidad en sus operaciones, ya que ahora es posible automatizar el cumplimiento de marcos normativos como la Directiva de Informes de Sostenibilidad Corporativa de la UE (CSRD, por sus siglas en inglés) por primera vez.

También ofrece una solución al principal problema que ha afectado durante años a los informes de la CSRD: se trata de un requisito estático y anual que permite a las empresas compartir selectivamente historias, adaptar narrativas y ocultarse tras métricas vagas, pero que suenan impresionantes.

La IA hace posible verificar fuentes de datos, estandarizar las divulgaciones y ejecutar auditorías continuas. Esto cambia los informes de sostenibilidad de una obligación anual y estática a una práctica dinámica y en tiempo real, convirtiéndose así en un verdadero motor de valor a largo plazo.

Una de las mayores ironías de la CSRD es que, hasta ahora, muchas empresas la han visto solo como un obstáculo de cumplimiento. Pero con la IA, los mismos datos que cumplen los requisitos regulatorios pueden convertirse en un activo estratégico de gran valor.

Es una victoria para todos. Para los inversores, los datos comparables y verificados aumentan la confianza y reducen las primas de riesgo. Para los bancos, los datos ESG validados respaldan los modelos de crédito, lo que conduce a mejores condiciones de financiación. Para la dirección, los conocimientos en tiempo real identifican ineficiencias y riesgos mucho más rápido que los informes anuales.

La integración generalizada de la IA en los informes de la CSRD aumentará la transparencia y reducirá significativamente la probabilidad de greenwashing, ya que permite verificar las fuentes de datos, estandarizar las divulgaciones y realizar auditorías continuas. Así es como la sostenibilidad pasa de ser una obligación estática y anual a una práctica dinámica y en tiempo real.

Los retos de la CSRD y cómo la IA puede solucionarlos
Sobre el papel, la CSRD supone un gran avance. Obliga a las empresas que operan en la UE o que cotizan en mercados regulados de la UE a usar un estándar único de sostenibilidad (ESRS) y a publicar esta información en un formato digital y etiquetado (XBRL). En teoría, esto debería permitir comparar directamente a las empresas en métricas clave como huella de carbono, uso de agua en operaciones y cadenas de suministro o prácticas laborales justas. Así, inversores, gobiernos y ciudadanos pueden tomar decisiones más informadas.

Sin embargo, la realidad actual es deficiente porque el proceso de reporte es manual y burocrático. Esto da lugar a divulgaciones que parecen exhaustivas y detalladas, pero que a menudo carecen de claridad o sustancia real. Demasiadas veces, el informe de sostenibilidad se convierte en un ejercicio de "cantidad sobre calidad": una colección de cifras e historias que parecen importantes sobre el papel, pero que ofrecen poco conocimiento útil. El resultado es una ilusión de responsabilidad que no aporta verdadera transparencia y que, además, genera una carga de trabajo pesada para las empresas.

La comparabilidad también ha sido una debilidad. Definiciones vagas crean ambigüedad, lo que permite que dos empresas de la misma industria publiquen cifras muy distintas. Ambas pueden cumplir técnicamente, pero sus informes ofrecen poco valor real para comparar.

La auditoría añade otra limitación. Hoy en día, las auditorías de la CSRD se realizan de forma anual, dejando meses en los que los datos permanecen sin comprobar y las fuentes sin verificar. Las primeras auditorías bajo la Ley Ómnibus incluso pueden ser simplificadas o parciales, por lo que algunos riesgos e impactos nunca se abordan por completo. La calidad también varía según el auditor y su interpretación de los estándares ESRS. El proceso se centra únicamente en lo que se informa, lo que significa que omisiones -e incluso greenwashing- pueden pasar desapercibidas. Cuando los errores o falsedades se descubren, a menudo es demasiado tarde para actuar.
Aunque la implementación de la CSRD se ha ralentizado tras la Ley Ómnibus, sigue siendo el marco más avanzado de Europa en materia de sostenibilidad y está influyendo en estándares globales.

Tres formas en que la IA cambia el juego de la sostenibilidad

• Redacción y Cumplimiento: la IA puede analizar rápidamente grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados: números, textos, imágenes y tablas. Esto le permite generar borradores iniciales de informes de sostenibilidad alineados con los nuevos estándares ESRS de la CSRD. También puede detectar lagunas de cumplimiento, como si las emisiones se informan en el alcance correcto (Alcance 1, 2 o 3) o si los indicadores sociales cumplen los umbrales requeridos. Herramientas como el ESG Auto-Tagger de Fujitsu ya apoyan estos procesos, reduciendo errores y mejorando la preparación para auditorías.
• Comparabilidad a gran escala: la IA puede normalizar las divulgaciones, facilitando las comparaciones. Los modelos de machine learning pueden estandarizar unidades, mapear definiciones e identificar inconsistencias. Por primera vez, los inversores podrán hacer comparaciones significativas entre sectores y regiones.
• Auditoría continua: quizá el cambio más importante es que la IA puede transformar la auditoría de listas de verificación anuales a garantía en tiempo real. Los flujos de datos pueden monitorizarse de forma constante, las anomalías se detectan al instante y las trazas de auditoría se mantienen sin retrasos humanos. Esto convierte los informes de sostenibilidad en algo más parecido a los datos de trading financiero: vivos, dinámicos y trazables, y mucho menos un ejercicio anual de relaciones públicas.

El fin del greenwashing
El greenwashing prospera en la opacidad, por lo que cuanto más transparentes, medibles y actuales sean los datos, más difícil será para las empresas exagerar su progreso u ocultar hechos incómodos.

La auditoría continua impulsada por IA cambia radicalmente los incentivos: facilita la detección de falsedades. Por ejemplo, si los datos de energía renovable no coinciden con la información de la red eléctrica, la discrepancia se hace evidente de inmediato.
Además, la comparación significativa de datos pone en evidencia a quienes se quedan atrás. Si tus competidores presentan cifras sólidas de forma constante y tú eres la excepción, los inversores lo notarán. Las auditorías también se vuelven más efectivas: en lugar de aprobar simplemente un informe anual pulido, los auditores pueden verificar cada declaración frente a su fuente original.

Esto libera a las empresas que avanzan genuinamente en sostenibilidad y desenmascara a quienes ocultan la inacción con medidas superficiales. Dicho esto, la IA no es una varita mágica: riesgos como el sesgo algorítmico, la inconsistencia de datos o la complejidad de los modelos deben gestionarse cuidadosamente para generar confianza y no crear nuevos puntos ciegos. Usada de forma responsable, la IA hace que el engaño sea más peligroso que la honestidad, y devuelve los informes de sostenibilidad a su verdadero propósito.

Qué viene después
El camino está claro: en los próximos cinco años, los requisitos regulatorios sobre sostenibilidad no harán más que aumentar. La IA convertirá las divulgaciones en sistemas dinámicos: constantemente auditados, comparados y vinculados a la toma de decisiones. El reto para las organizaciones pasará de simplemente producir informes a usar esos conocimientos para mejorar realmente su rendimiento.

Las empresas que implementen la CSRD potenciada por IA construirán confianza, credibilidad y ventaja competitiva, además de tener un acceso más fácil a la financiación. Aquellas que se retrasen se enfrentarán a un escrutinio creciente por parte de reguladores, auditores e inversores.

En el mundo de los informes de sostenibilidad, la IA está haciendo que la verdad sea más barata que el engaño. Y cuando la verdad se convierte en el estándar, los informes de sostenibilidad por fin empezarán a cumplir con lo que siempre debieron hacer: distinguir entre el verdadero liderazgo y las promesas vacías.

FOTO PRINCIPAL.: Foto de Jayant Kumar en Unsplash.