Miguel Ángel García: «Ser sostenible no debe ser una obligación, debe ser un acto de rentabilidad»

Miguel Ángel García Tamargo, CEO y fundador de NatureBrain, aborda en esta entrevista el papel de la inteligencia artificial en la medición, valoración y gestión del capital natural. El directivo explica cómo la tecnología permite procesar grandes volúmenes de información ambiental, generar modelos predictivos y convertir los servicios de la naturaleza en métricas útiles para la toma de decisiones económicas y financieras.

Helena AI plantea un cambio de paradigma al convertir el capital natural en un activo financiero auditable. ¿Qué barreras impedían hasta ahora que los ecosistemas se integraran de forma rigurosa en las decisiones financieras y cómo las supera vuestra tecnología?

Quizá esa sea la pregunta más importante cuando hablamos de Helena AI. Lo primero que me gustaría decir es que cuantificar la naturaleza no es algo disruptivo ni revolucionario. Ya los griegos clásicos descubrieron numerosas fórmulas matemáticas que servían para explicar la naturaleza: la forma de los moluscos, de los árboles o de las hojas. Es indudable que la naturaleza sigue patrones matemáticos y, como cualquier otro patrón matemático, es predecible.

El problema es que, para predecir sus comportamientos, interviene una cantidad ingente de información y variables. Hasta ahora no teníamos herramientas capaces de ayudarnos a manejar toda esa información.

¿Qué ha cambiado en los últimos años? Primero, la llegada de la matemática cuántica y, posteriormente, de la inteligencia artificial. Uno de los socios fundadores de NatureBrain es el profesor Luis Eco, profesor de matemática cuántica de la Universidad de Toronto y especialista en inteligencia artificial.

Gracias a estas tecnologías podemos desarrollar herramientas capaces de manejar toda esa cantidad de información necesaria para predecir comportamientos. Eso es precisamente lo que ha cambiado: nuestra capacidad para procesarla.

Por ejemplo, España cuenta con inventarios forestales de más de 100 años, por lo que existe información suficiente para poder predecir cuánto crecerá un pino en Galicia. Lo que no existía hasta ahora era capacidad para procesar toda esa información.

Nuestra herramienta, básicamente, procesa, interpreta y extrae conclusiones para realizar predicciones mediante algoritmos y motores de inteligencia artificial.

La herramienta transforma esos datos biológicos y biofísicos en métricas financieras auditables. ¿Cómo se construyen, a grandes rasgos, esos modelos? ¿Qué fuentes de datos integran y cómo validáis sus predicciones?

Me gusta explicarlo utilizando la imagen de un cubo con tres niveles.

En la base se encuentra toda la cantidad de datos que procesa el sistema. Hemos incorporado toda la información pública disponible sobre clima, calidad del suelo, biometría, temperaturas, inventarios forestales, biomasa, biodiversidad y modelos climáticos. Actualmente manejamos más de 67 capas de datos a través de Google Earth Engine. A esto se suma normativa de Naciones Unidas sobre cambio climático, el Acuerdo de París, estudios científicos y trabajos de universidades. Estamos hablando de decenas de terabytes de información.

En un segundo nivel está el cerebro. Somos una startup dentro del programa de Google para startups tecnológicas, Tier 1, y gracias a ello tenemos acceso a su tecnología, asesoramiento e infraestructura.

Es imposible para una startup como la nuestra crear un LLM propio. Helena AI utiliza modelos de Gemini, dependiendo del tipo de consulta.

Finalmente está el nivel superior, formado por toda la estructura de algoritmos, consultas y prompts utilizados para realizar las predicciones. Esa parte sí forma parte de nuestra propiedad intelectual, junto con la construcción y organización de los datos.

Para validar los modelos predictivos utilizamos casos reales. Volviendo al ejemplo del pino gallego, podemos construir el modelo con información histórica del siglo XX y pedirle que prediga qué ocurrió entre 2000 y 2010. Como tenemos los datos reales de ese periodo, podemos contrastar las predicciones con la realidad.

La propia inteligencia artificial, mediante machine learning y un proceso de ensayo y error, permite validar hipótesis y algoritmos. Nosotros vamos ajustando los modelos a partir de ese proceso. Así corroboramos con datos reales que las predicciones funcionan.

Además, nuestro modelo no sustituye a las personas. En nuestra empresa tenemos ingenieros forestales, ingenieros medioambientales y oceanógrafos especializados en humedales y océanos, que validan y verifican la información extraída mediante inteligencia artificial.

La IA permite comprimir muchísimo los procesos y, gracias a ello, reducir costes y plazos. Nuestros clientes no contratan una inteligencia artificial. Contratan reportes de expertos humanos que se apoyan en inteligencia artificial.

Cuando NatureBrain emite, por ejemplo, un PDD o realiza la valoración de un humedal, existe detrás un grupo de profesionales expertos que respaldan ese dictamen y utilizan inteligencia artificial para desarrollar un trabajo más rápido y eficaz.

Cuando hablamos de capital natural, ¿a qué nos referimos exactamente?

Es una cuestión interesante porque también resulta polémica. Dependiendo del ámbito académico, incluso hay personas que cuestionan directamente el concepto.

Para mí, capital natural es cualquier activo registrable o registrado en el balance de una compañía cuya utilidad procede directamente de servicios de la naturaleza.

Por ejemplo, trabajé durante 19 años en Iberdrola. El viento no aparece cuantificado como activo en su balance porque no le pertenece, pero es tremendamente importante para la compañía porque permite mover las palas de los aerogeneradores y producir electricidad. Lo mismo sucede con el agua de un embalse.

También existen ejemplos que sí pueden aparecer contabilizados en un balance: una mina, un bosque para una empresa maderera o un yacimiento de petróleo para una petrolera. Eso es capital natural y, como tal, debería valorarse, gestionarse, recibir inversión y reponerse.

Cuando un agricultor produce tomates para elaborar zumo, cuida la planta, la repone y procura que ese recurso pueda mantenerse en el tiempo, porque sabe que, cuando desaparezca el tomate, dejará de producir zumo.

Ese tratamiento del capital natural es el que personalmente reivindico para las empresas que dependen directamente de él. No necesariamente por motivos altruistas, sino también por razones puramente económicas.

Invertir en naturaleza para una empresa que depende de ella debe ser rentable, porque es precisamente aquello de lo que vive. Un modelo económico basado en explotar un activo sin invertir en él ni reponerlo no es eficiente.

¿Crees que veremos cada vez más fiscalidad o mecanismos económicos vinculados al impacto de las empresas sobre el capital natural? ¿Cómo puede cambiar esto la manera en que las organizaciones gestionan y miden sus impactos?

Estoy convencido de que no es algo que vaya a pasar: ya está pasando.

Según diferentes organismos e instituciones internacionales, al menos el 55% del PIB mundial depende directa o indirectamente de la naturaleza. Estamos hablando de aproximadamente 55 billones de dólares anuales.

La dependencia de nuestra economía y de nuestra forma de vida respecto a la naturaleza es absoluta. Quizá hace 20 años no disponíamos de las herramientas ni de la sensibilidad necesarias para realizar estos cálculos, pero hoy sí.

Ya existen países que están avanzando en esta dirección. Australia es un ejemplo. Allí se están desarrollando obligaciones para que determinadas empresas cuantifiquen tanto su capital natural como los pasivos naturales derivados de su actividad económica.

Todo esto obligará a las empresas a desarrollar mecanismos de cuantificación, valoración y análisis que les permitan registrar, tanto en su activo como en su pasivo, este capital natural.

El cambio ya está ocurriendo y lo que tenemos que hacer es adaptarnos. La transición hacia una economía sostenible implica precisamente eso.

A grandes rasgos y sin entrar en excesivos tecnicismos, ¿cómo se cuantifica económicamente el valor de la naturaleza?

Aquí tampoco hay que inventarlo todo desde cero. Ya existen normas y metodologías de valoración que pueden utilizarse para determinados activos naturales.

A grandes rasgos, pueden utilizarse tres métodos: el método de reposición, el método comparativo y el método de utilidad.

El método de reposición calcula cuánto costaría devolver un activo natural a su estado actual. Por ejemplo, si se produce un incendio forestal, los mecanismos utilizados por los seguros pueden establecer indemnizaciones siguiendo criterios de reposición.

El segundo es el método comparativo. En muchos casos es complicado aplicarlo porque no existen activos similares con los que comparar. Por ejemplo, en un proyecto en el que estamos trabajando actualmente sobre un humedal en Toledo resulta difícil encontrar otro humedal comparable en Castilla-La Mancha.

El tercero es el método de utilidad, que es donde la inteligencia artificial resulta especialmente necesaria porque requiere modelos complejos. Consiste en calcular el fruto económico que genera ese capital natural.

Pongamos como ejemplo un restaurante situado junto a un pinar. Si ese pinar reduce la temperatura, puede generar ahorros en climatización, consumo eléctrico o agua. Incluso podrías realizar investigación cualitativa preguntando a los clientes qué percepción positiva tienen de ese entorno o cuánto más estarían dispuestos a pagar por comer allí.

Todo ello es cuantificable. Puedes proyectarlo hacia el futuro, descontarlo utilizando una determinada tasa y obtener un valor actual, como sucede con cualquier otro activo financiero.

En un contexto de creciente exigencia frente al greenwashing, ¿cómo puede vuestra plataforma ayudar a las organizaciones a respaldar sus compromisos de sostenibilidad con evidencias científicas y cuantificables?

Lo más importante es la capacidad de generar KPIs verificables prácticamente en tiempo real.

Cuando empecé a trabajar en este sector, una de las cosas que más me llamó la atención era la falta de información inmediata.

Si tenías un proyecto de conservación con comunidades indígenas en el Amazonas brasileño, para confirmar muchos datos necesitabas desplazarte, coger un avión, una avioneta, caminar hasta la zona y contratar expertos que realizasen mediciones sobre el terreno.

Es muy difícil vigilar, controlar y valorar aquello que no puedes medir y, especialmente, aquello que no puedes medir de forma remota.

Una plataforma como la nuestra aporta la capacidad de confirmar prácticamente en tiempo real los impactos asociados al capital natural.

Actualmente analizamos imágenes satelitales de manera recurrente. La cobertura disponible permite realizar un seguimiento con una frecuencia muy elevada en gran parte del planeta.

Analizando esas imágenes y toda la información obtenida mediante satélite puedes verificar y hacer seguimiento de diferentes KPIs.

Si eres un inversor, un banco, una compañía de seguros o una Administración que ha financiado, por ejemplo, una restauración de un cauce para reducir el riesgo de inundaciones, puedes verificar el éxito de esa intervención sin necesidad de realizar continuamente visitas o mediciones manuales.

Creo que eso puede aportar una enorme solidez y credibilidad al mercado.

Durante años, uno de los problemas de determinados proyectos ambientales ha sido precisamente que funcionaban como una especie de caja negra. Había que confiar en que el dinero invertido estaba llegando al territorio, que realmente se estaban desarrollando las actividades de conservación previstas y que estas estaban beneficiando al ecosistema.

Hoy, mediante plataformas de análisis y seguimiento, es posible verificar si en una determinada región se ha detenido la degradación, ha mejorado la biodiversidad o ha aumentado la calidad del agua y relacionar esa evolución con las actuaciones previstas en el proyecto.

Mirando al futuro, ¿cómo imaginas la gestión del capital natural dentro de diez años? ¿Llegaremos a valorar estos activos con la misma normalidad que cualquier otro activo financiero? ¿Qué papel desempeñará la inteligencia artificial?

Creo que todo esto está evolucionando muy deprisa y que 2030 probablemente marcará un hito regulatorio en muchos mercados.

Ya existen acuerdos internacionales y normativas sectoriales que están obligando a las compañías a tomar medidas.

Podemos encontrar un precedente interesante en los activos intangibles. Hoy la contabilización del valor de una marca está completamente normalizada y una persona que estudie contabilidad o administración de empresas entiende con naturalidad que una marca tiene valor económico, que puede valorarse y que existen reglas para contabilizarla.

Sin embargo, esta regulación de los activos intangibles es relativamente reciente y fue evolucionando como respuesta a importantes crisis empresariales y cambios en la normativa contable internacional.

Creo que con la naturaleza y con el capital natural sucederá algo similar.

Vendrá regulación, probablemente no solo impulsada por los Estados, sino también por inversores, accionistas, bancos que financian grandes corporaciones y compañías aseguradoras. Todos ellos exigirán contabilizar y analizar los impactos relacionados con la naturaleza porque nuestra dependencia económica de ella es muy elevada.

¿Y cómo intervendrá la inteligencia artificial? Será clave.

Hoy, la única manera que tenemos de manejar el enorme volumen de datos necesarios para valorar la naturaleza es mediante inteligencia artificial, algoritmos y modelos predictivos.

Me imagino un 2030 en el que muchas grandes corporaciones, ya sea por su tamaño, por el país donde operan o por su sector, tendrán que contabilizar su activo y su pasivo natural. Y necesitarán herramientas de inteligencia artificial para cumplir esos requerimientos de contabilización e información y para incorporar estas valoraciones a sus estados financieros.

Esto es lo que viene y las empresas tienen que adaptarse cuanto antes porque todo está evolucionando muy rápidamente.

Para finalizar, ¿qué mensaje te gustaría trasladar a la audiencia de Corresponsables?

Me gustaría dejar un mensaje relacionado con la sostenibilidad entendida en su sentido más amplio: la capacidad de generar riqueza de manera recurrente sin necesidad de destruir el activo que la genera.

Eso es desarrollo sostenible y es rentable. Es algo sobre lo que debemos seguir educando a dirigentes públicos, empresas y consejos de administración.

Ser sostenible no debe ser una obligación, debe ser un acto de rentabilidad.

Las empresas sostenibles son más rentables, generan más confianza y se financian mejor. Cada vez existen más datos y análisis que corroboran estas prácticas.

La sostenibilidad debería ser una necesidad derivada de la propia rentabilidad y no únicamente una imposición.

La inteligencia artificial y la tecnología en general nos están proporcionando herramientas para poder demostrar, con datos y hechos, toda la generación de riqueza que existe alrededor de una economía sostenible.

Y creo que es responsabilidad de las empresas que trabajamos en este ámbito educar, defender y convencer al resto de sectores económicos de que este es el camino que debemos seguir.

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