La gobernanza de la IA y los criterios ESG aborda la relación bidireccional entre la inteligencia artificial y la información ambiental, social y de gobernanza. Por un lado, los sistemas de IA generan impactos ESG que deben medirse y divulgarse: el consumo de energía derivado del entrenamiento y la inferencia de modelos, el uso de agua para la refrigeración de los centros de datos, los residuos electrónicos del hardware de IA, el desplazamiento de mano de obra, el sesgo algorítmico que afecta a las comunidades y las estructuras de gobernanza para la supervisión de la IA. Por otro lado, la IA se utiliza cada vez más para mejorar la medición, la elaboración de informes y el desempeño ESG, desde la monitorización ambiental por satélite hasta la analítica de transparencia de la cadena de suministro. Para las organizaciones sujetas a obligaciones de información ESG, el reto de gobernanza consiste en garantizar que los impactos ESG relacionados con la IA se reflejen con precisión en las divulgaciones, y que los sistemas de IA utilizados para la elaboración de informes ESG estén, a su vez, gobernados, validados y sean transparentes.

Impacto ambiental de la IA

La huella ambiental de la IA es material y creciente. Entrenar grandes modelos de IA requiere recursos computacionales y energía significativos. La Agencia Internacional de la Energía estima que el consumo eléctrico de los centros de datos podría duplicarse entre 2022 y 2026, impulsado en gran medida por las cargas de trabajo de IA. El consumo de agua para la refrigeración de los centros de datos es una preocupación emergente, un solo gran centro de datos puede consumir millones de litros de agua al año. Para las organizaciones sujetas a requisitos de divulgación climática (CSRD de la UE, normas del ISSB, normas climáticas de la SEC), el consumo de energía y las emisiones relacionados con la IA deben incluirse en el alcance 2 (electricidad adquirida) y, potencialmente, en el alcance 3 (cadena de valor). Las organizaciones que utilizan servicios de IA en la nube deben obtener los datos de emisiones de sus proveedores de nube e incluirlos en sus informes.

Impacto social de la IA

Los impactos sociales de la IA incluyen los efectos sobre la fuerza laboral (desplazamiento de empleos, requisitos de cualificación, condiciones de trabajo bajo gestión algorítmica), los impactos sobre los consumidores (sesgo algorítmico en decisiones de crédito, seguros, vivienda y empleo) y los efectos sobre las comunidades (vigilancia, moderación de contenidos, acceso a servicios). Los marcos de información ESG esperan cada vez más que se divulgue cómo gestionan las organizaciones estos impactos. El requisito de evaluación de impacto sobre los derechos fundamentales del Reglamento de IA de la UE para la IA de alto riesgo se cruza directamente con la dimensión social de los informes ESG.

Dimensión de gobernanza

El pilar de gobernanza de los criterios ESG se corresponde directamente con la gobernanza de la IA: supervisión de la IA por parte del consejo, estructuras de rendición de cuentas, marcos de gestión de riesgos, políticas de ética, mecanismos de auditoría y participación de las partes interesadas. Para los inversores y analistas que evalúan el desempeño ESG, la madurez de la gobernanza de la IA se está convirtiendo en un indicador indirecto de la calidad general de la gobernanza, las organizaciones que gobiernan bien la IA probablemente también estén gobernando bien otros riesgos complejos.

Integración práctica

Integre la IA en su evaluación de materialidad ESG, determine qué impactos ESG relacionados con la IA son materiales para sus grupos de interés. Incluya el consumo de energía de la IA en los informes ambientales. Divulgue los impactos de la IA sobre la fuerza laboral en los informes sociales. Informe sobre las estructuras, políticas y mecanismos de supervisión de la gobernanza de la IA en las divulgaciones de gobernanza. Asegúrese de que los sistemas de IA utilizados para la elaboración de informes y la medición ESG estén, a su vez, gobernados, validados y sean transparentes, un sistema de IA que produce datos ESG inexactos genera exposición conforme a la legislación del mercado de valores por divulgaciones engañosas.

Lecturas adicionales: AIE, Energía e IA | Principios de la OCDE sobre IA

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