Pablo Sánchez (Skills4Impact): «La recopilación manual de datos y buena parte del trabajo de consolidación para el reporting, tal y como lo conocemos, van a desaparecer casi por completo»

La llegada de la inteligencia artificial está abriendo un nuevo escenario para la sostenibilidad corporativa. Pero más allá del entusiasmo tecnológico, el gran reto para las organizaciones es responder a una pregunta clave: ¿cómo puede la IA ayudar a que los equipos ESG dediquen menos tiempo a recopilar, medir y reportar información, y más a tomar decisiones estratégicas, anticipar riesgos e impulsar cambios reales?

Sobre este desafío reflexiona Pablo Sánchez, cofundador de Skills4Impact, una de las voces más reconocidas en sostenibilidad corporativa e impacto en España y Europa. Con más de 20 años de experiencia en sostenibilidad, negocios inclusivos e innovación social, Sánchez ha sido también cofundador de Roots for Sustainability y del movimiento B Corp en España, donde ejerció como director ejecutivo de B Lab Spain.

En esta entrevista con Corresponsables, Pablo Sánchez analiza cómo la inteligencia artificial está transformando los departamentos ESG, las oportunidades que ofrece para mejorar procesos como el reporting, la gestión del dato y el análisis documental, y los retos que deben afrontar las empresas para integrar esta tecnología con rigor, trazabilidad y supervisión humana.

Porque, como destaca Sánchez, “la IA puede acelerar el reporting, pero no convierte automáticamente un dato ESG en una decisión mejor”. La verdadera ventaja competitiva estará en aquellas organizaciones capaces de combinar tecnología, talento y criterio para convertir la información en impacto.

Entrevista Corresponsables a Pablo Sánchez, cofundador de Skills4Impact

¿Cómo está cambiando la inteligencia artificial el papel de los departamentos de Sostenibilidad dentro de las organizaciones?

En las áreas de Sostenibilidad, la IA puede ser un gran aliado. Por su naturaleza transversal, el área de Sostenibilidad puede ganar influencia gracias a una mejor y mayor capacidad para tomar decisiones respaldadas por análisis de datos más robustos y proyección de escenarios más fiables que conecten con los resultados del negocio. Esta capacidad ya se está traduciendo en mejoras de eficiencia y descarbonización de operaciones, automatización de procesos de reporting, anticipación de riesgos climáticos y cadena de suministro. Además, esta mayor capacidad analítica ahora está también disponible para PYMEs, no solo para grandes compañías.

De igual modo, la IA supone un nuevo riesgo que debe gestionarse para mitigar sus potenciales efectos negativos. Actualmente, hay un cierto desconcierto y desorden en el despliegue del uso de la IA. Pocas empresas están midiendo los riesgos derivados del uso de la IA y sus correspondientes impactos sociales y ambientales. Aquellas empresas que sean capaces de medir con métricas su uso responsable, y evidenciarlo ante terceros, van a poder liderar con el ejemplo una nueva tendencia más sostenible en contra de la actual “el que más, mejor”.

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA que ya están aportando más valor a los equipos ESG y cuáles cree que aún tardarán más tiempo en consolidarse?

A pesar del potencial de la IA, su uso en los departamentos de sostenibilidad todavía es limitado. Principalmente, se está utilizando para facilitar procesos de reporting y analítica de datos. Algunas empresas también la utilizan como herramienta de inteligencia de mercado, ya que fácilmente puede analizar los resultados de otras compañías de tu mismo sector y puedes hacer comparativas para identificar tus fortalezas y debilidades, así como áreas de mejora. También algunas compañías ya han entendido su potencial para analizar y anticipar riesgos climáticos y operativos.

No es fácil hacer predicciones en este ámbito, pero en no mucho tiempo vamos a ver un despliegue de agentes para el análisis de doble materialidad, cálculo de huella de carbono o simulación de escenarios climáticos. En el futuro, el gran potencial considero que está en la capacidad de generar un sistema integrado que permita identificar oportunidades de negocio y mejora de métricas sociales y ambientales, analizando y estimando directamente su retorno e impacto en el resultado económico de la compañía.

Existe el riesgo de que la IA facilite el reporting, pero también que las empresas caigan en una falsa sensación de control. ¿Cómo evitar que la tecnología sustituya al criterio humano en la toma de decisiones?

La IA todavía comete errores, así que no debemos dar por garantizado que el resultado siempre es correcto. Además, la IA hará lo que nosotros le digamos, que también podemos cometer errores. Por tanto, tenemos que asegurarnos de que, en cada paso y proceso del ejercicio de reporting, no pueda avanzar sin supervisión humana para poder estar seguros de que el resultado corresponde al contexto real de la compañía. Este último punto también es muy importante: cuanto más contexto podamos aportar y más preciso sea, mejor será el resultado. Todos sabemos, no obstante, que hay conocimiento implícito que no está documentado. Integrar nuestro criterio y conocimiento personal es donde reside nuestro valor y capacidad de diferenciación.

¿Qué deberían hacer las organizaciones que quieren empezar a incorporar la inteligencia artificial en sus estrategias de sostenibilidad sin cometer errores ni quedarse atrás?

Lo primero es evitar dos errores opuestos: la parálisis por miedo y la adopción sin criterio guiada por la moda del momento. Yo recomendaría empezar por un diagnóstico honesto de qué procesos con mayor carga de horas pueden ser automatizados, porque así veremos más rápido el retorno de la IA.

En paralelo, hace falta formalizar su gobernanza desde el primer día, aunque sea sencilla: un inventario de las herramientas de IA que ya se están usando, una política de uso responsable y, sobre todo, revisión humana en cada paso del proceso. No hace falta montar un comité de IA sofisticado para empezar; para una pyme, ese mínimo ya supone un salto cualitativo. Para organizaciones más grandes, además, es clave que Sostenibilidad tenga presencia expresa en los comités de gobernanza de IA, que hoy suelen estar pensados solo en clave de TI, ciberseguridad y protección de datos.

La formación es la pieza que más se olvida y probablemente la más urgente: el propio Reglamento europeo de IA exige ya a las organizaciones garantizar un nivel adecuado de alfabetización en IA entre su personal. En sostenibilidad, eso significa entender qué puede y qué no puede hacer un modelo, para no delegarle decisiones que exigen criterio humano.

Y añadiría un último ingrediente: conectar cualquier iniciativa de IA con el marco regulatorio, incorporando la huella de la propia IA -energética e hídrica- en el análisis de doble materialidad y en el alcance 3 de la CSRD. Según la Agencia Internacional de la Energía, el consumo eléctrico de los centros de datos creció un 17% en 2025 y los centros orientados específicamente a IA lo hicieron aún más rápido; no tendría sentido usar IA para reportar sostenibilidad sin medir también ese coste.

Si tuviera que lanzar un mensaje a los responsables de sostenibilidad que ven la IA con incertidumbre, ¿cuál sería la principal oportunidad que no deberían dejar escapar?

Les diría que el riesgo principal es no adoptar la IA. Por tanto, la gran oportunidad es entender cómo adoptarla de forma eficaz y responsable dentro de la organización. Su potencial transformador está fuera de toda duda; es importante formarse bien para entender sus aplicaciones, su forma de operar, cómo se puede integrar en nuestros procesos de trabajo y cómo mitigar sus riesgos.

Si tuviera que señalar una oportunidad concreta, sería usar la IA para traducir cada iniciativa de sostenibilidad a números que el negocio entienda: ahorro de costes; reducción de riesgo; ingresos ligados a nuevos productos o mercados; o mejoras en acceso a financiamiento; y presentarlo así ante el comité de dirección. Como decía, la lA puede ser un gran aliado del área de Sostenibilidad para recuperar su relevancia y contribuir a la transformación sostenible de la compañía gracias a la generación de análisis robustos vinculados al negocio.

¿Estamos viviendo un punto de inflexión comparable al que supuso la llegada de Internet para la gestión de la sostenibilidad?

No tengo duda de ello, aunque pienso que el cambio y la capacidad transformadora de la IA es mayor que la de Internet. Cambiará modelos y sistemas de trabajo, redefinirá políticas económicas y sociales. Internet nos aportaba conectividad y acceso; la IA nos aporta una capacidad de cálculo que potencia a cada persona, empresa, sector y actividad económica. Eso sí, a diferencia de la revolución de Internet, la de la IA nos obliga a gestionar a la vez su potencial transformador y su impacto ambiental directo. Es un punto de inflexión, sí, pero uno en el que la sostenibilidad no puede llegar después: tiene que estar en el diseño desde el principio si no queremos cometer errores pasados.

¿Qué procesos de sostenibilidad cree que desaparecerán o cambiarán radicalmente gracias a la inteligencia artificial?

La recopilación manual de datos y buena parte del trabajo de consolidación para el reporting, tal y como lo conocemos, van a desaparecer casi por completo; ya hay agentes capaces de extraer, cruzar y validar datos de múltiples fuentes en minutos. Cambiarán radicalmente también los procesos de doble materialidad y el cálculo de huella de carbono, que pasarán de ejercicios anuales y estáticos a análisis casi continuos, con simulación de escenarios climáticos bajo demanda. Lo que no va a desaparecer -y de hecho va a ganar peso- es el criterio humano para interpretar esos resultados, priorizar y tomar decisiones: cuanta más automatización haya en la parte mecánica, más valor tendrá el juicio experto en la parte estratégica.

¿Qué riesgos éticos y de gobernanza deberían preocupar más a las organizaciones cuando utilizan IA aplicada a ESG?

Me preocupan tres cosas especialmente. La primera, los sesgos: un modelo entrenado con datos históricos puede perpetuar exclusiones que precisamente la sostenibilidad social pretende corregir. La segunda es la falta de transparencia: si no sabemos qué datos y qué lógica hay detrás de una recomendación, no podemos rendir cuentas por ella, y eso es incompatible con la esencia de nuestra función. Y la tercera, menos comentada, es la huella ambiental de la propia IA: no tendría sentido usarla para reportar sostenibilidad si no medimos también su coste energético e hídrico.

También hay otro riesgo que es conocido como el greenwashing algorítmico: dar por bueno un dato solo porque lo ha generado una IA. El etiquetado de contenido generado por IA que exige el Reglamento europeo desde agosto de este año va precisamente en la dirección de ofrecer mayor transparencia sobre este aspecto.

¿Qué competencias deberán desarrollar los profesionales de sostenibilidad para seguir aportando valor en un entorno cada vez más automatizado?

La competencia técnica de manejar herramientas de IA es la parte fácil; se aprende rápido y cada vez son más sencillas de usar. Lo que marcará la diferencia es la capacidad de hacer las preguntas correctas, de dotar de contexto a la IA y de supervisar críticamente sus resultados. Yo diría que las competencias clave son el pensamiento crítico, la alfabetización en IA, procesamiento y analítica de datos, la comprensión de los límites y riesgos de estos sistemas, y la capacidad de traducir entre el lenguaje técnico, el de negocio y el regulatorio.

Añadiría, además, dos competencias que progresivamente ganarán mayor peso: la gestión del cambio para integrar la IA en los equipos de trabajo; y entender cómo la IA genera no sólo mayores eficiencias, sino cómo puede generar valor a nuestro propio producto o servicio.

¿Cómo imagina el departamento de Sostenibilidad de una gran empresa dentro de cinco años gracias a la inteligencia artificial?

Pregunta difícil. Diría que serán departamentos más pequeños en tareas operativas, e incluso con un menor número de personas, pero más influyentes en la toma de decisiones. No sé si es una predicción o un deseo que seguro comparten muchos profesionales de la sostenibilidad, pero sería un escenario muy favorable si la IA reduce gran parte del reporting, la recopilación de datos porque estará automatizado y supervisado, no ejecutado manualmente. Eso liberará tiempo para lo que de verdad aporta valor: identificar oportunidades de negocio ligadas a mejoras sociales y ambientales, contribuyendo de forma más efectiva a la transformación sostenible de la compañía.

Además, el departamento de Sostenibilidad participará activamente en los comités de gobernanza de IA de la compañía y actuará como garante de que la tecnología que usa la organización es coherente con lo que dice hacia fuera. El profesional de sostenibilidad de dentro de cinco años será, sobre todo, estratega y garante ético, más que responsable de reporting y cumplimiento.

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