La inteligencia artificial en las finanzas sostenibles: de la promesa a la responsabilidad
La inteligencia artificial (IA) está provocando un terremoto en los mercados financieros y transformando nuestros trabajos y nuestro día a día. La integración de la IA promete una nueva era de mayor productividad, eficiencia, rapidez y capacidad analítica. Sin embargo, esta transformación no está exenta de riesgos desde el punto de vista de las finanzas sostenibles. La IA se presenta como una espada de doble filo, ofreciendo tanto oportunidades inéditas como desafíos éticos y regulatorios que no pueden ser ignorados. El reto no es solo incorporar la IA a las finanzas, sino hacerlo de manera que refuerce y potencie los pilares de la sostenibilidad y no los ponga en riesgo. Un estudio publicado en Nature Communications demuestra que la IA puede contribuir positivamente a 134 metas de los ODS, pero también puede obstaculizar 59, especialmente aquellas relacionadas con desigualdad, empleo y gobernanza digital.
Las nuevas posibilidades que aporta la IA
La integración de las finanzas sostenibles se basa en el principio de que los factores medioambientales, sociales y de gobernanza son materiales y tienen un potencial impacto, por lo que deben incluirse en las decisiones financieras. La clave para integrar estas consideraciones en nuestras inversiones es tener acceso a esta información. No obstante, los inversores se han quejado históricamente de la mala calidad de los datos ASG, provocada por la ausencia de estandarización, lo que hacía que los datos no fueran consistentes de una empresa a otra. Es aquí donde aparece la IA para ayudar y aportar una mayor claridad sobre estos datos. Sin embargo, esto no eliminará completamente la opacidad, ya que la caja negra de los ratings ESG se traslada a la falta de transparencia de los algoritmos.
La IA a través del procesamiento del lenguaje natural (NPL) permite integrar información de fuentes diversas (informes corporativos, redes sociales, documentos regulatorios) para construir indicadores de sostenibilidad más precisos y actualizados. Estos análisis permiten un estudio más granular de los riesgos climáticos e incluso el acceso a nuevas fuentes de datos. Estos avances incluyen desde la detección de fugas de metano a través de satélites hasta el uso de micrófonos y la bioacústica para medir la biodiversidad. Asimismo, este análisis más actualizado permitirá detectar potenciales controversias ASG y prácticas de “greenwashing” que constituyen una de las principales amenazas para el desarrollo y la confianza de los inversores en las finanzas sostenibles. Aun así, la fiabilidad de los modelos dependerá de la calidad y la transparencia de los datos, así como de la existencia de “human in the loop”, es decir, una supervisión humana que garantice una interpretación correcta y responsable de los datos.
Los riesgos de la IA para la sostenibilidad
Frente a las oportunidades que la IA aporta para el análisis de datos sostenibles, surgen al mismo tiempo riesgos para los tres pilares de la sostenibilidad. Para el pilar ambiental (E), la IA supondrá un aumento del consumo energético, ya que el entrenamiento y el uso de modelos de IA requieren cantidades significativas de electricidad. Se estima que el consumo eléctrico de los centros de datos en Estados Unidos podría duplicarse en la próxima década, suponiendo una huella energética creciente en el contexto actual de emergencia climática. Por el lado social, la IA puede presentar sesgos en sus modelos (de raza o de género), derivados a menudo de los datos históricos con los que se entrenan, que pueden afectar las decisiones de riesgo, inversión o financiación. Asimismo, la IA tendrá un impacto en el mercado laboral sustituyendo empleos y desplazando tareas. Los gobiernos tendrán que anticipar una “just transition” como se está planeando en algunas regiones en torno al cambio climático. En cuanto al pilar de la gobernanza, existe un riesgo de privacidad con el manejo de enormes cantidades de datos personales y corporativos, la falta de trazabilidad y los retos que supone para la verificación y las auditorías.
Además, la concentración de capacidades de IA en muy pocos actores plantea retos adicionales y puede suponer riesgos geopolíticos al crear asimetrías de poder tecnológico. Estos riesgos apuntan a la necesidad de marcos regulatorios sólidos y mecanismos de supervisión humana que garanticen un uso responsable de la IA.
En Europa, el EU AI Act establece obligaciones claras; tanto ESMA como la EBA insisten en que el uso de la IA debe ir acompañado de transparencia, trazabilidad y control humano. La IA puede convertirse en una herramienta poderosa para acelerar y solucionar algunos de los problemas clave de las finanzas sostenibles, pero solo si viene acompañada de una gobernanza responsable. Esta gobernanza debe incluir temas como la transparencia algorítmica, auditorías y el ya comentado y clave “human in the loop”. Ya que la IA no debería sustituir el juicio humano, sino amplificarlo y potenciarlo. El verdadero reto al que nos encontramos en este momento disruptivo es conseguir combinar el increíble avance tecnológico que aporta la IA con la responsabilidad necesaria para que sus beneficios no se vean superados por los riesgos.
Susana Martinez Meyers, PhD, CFA, es miembro del Comité de Sostenibilidad de CFA Society Spain y Profesora de Finanzas en IE University.
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Meyers, S. M. (2025, 15 diciembre). La inteligencia artificial en las finanzas sostenibles: de la promesa a la responsabilidad. elEconomista.es. https://www.eleconomista.es/mercados-cotizaciones/noticias/13691006/12/25/la-inteligencia-artificial-en-las-finanzas-sostenibles-de-la-promesa-a-la-responsabilidad.html
