Normas SASB: propuestas para mejorar la información sectorial en sostenibilidad
Las propuestas implican cambios en 53 de las 77 normas del SASB.
21 mayo, 2026
2 min
La gestión de la sostenibilidad es una prioridad en cualquier organización. Los comités de dirección evalúan hoy los riesgos ambientales y sociales con la misma urgencia con que revisan la inestabilidad geopolítica o la inflación. Un cambio regulatorio inesperado o un problema en el suministro de energía puede desestabilizar el modelo de negocio más consolidado. En este escenario, en el que las exigencias de información aumentan cada día, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta clave para organizar y analizar los datos de sostenibilidad. Su eficacia real, sin embargo, depende de la calidad de la información disponible.
El proceso de estructuración de la información no financiera está resultando complejo. A diferencia de los datos contables tradicionales, que cuentan con décadas de metodologías de auditoría consolidadas, las métricas de sostenibilidad avanzan a contrarreloj. Las nuevas exigencias de economía circular y de debida diligencia obligan a las empresas a contar con una visibilidad completa de sus actividades. La tecnología ofrece soluciones rápidas para procesar esos volúmenes de información, pero la automatización por sí sola no garantiza que los datos sean correctos. El análisis humano y el control interno siguen siendo indispensables para garantizar la transparencia y evitar errores en el reporte estratégico.
“La inteligencia artificial en el ámbito de la sostenibilidad tiene diferentes vertientes”, afirma Teresa Royo, socia del área de Sostenibilidad y Buen Gobierno de KPMG España. La experta indica que esta tecnología aporta una comprensión más profunda de problemas ya existentes, permite descomponerlos y analizarlos desde múltiples dimensiones.
Por ejemplo, la IA aporta respuestas a un reto creciente: hacer más con menos, producir y prestar servicios optimizando los recursos disponibles. En el plano social, también ofrece claves para garantizar derechos básicos —como el acceso a bienes y servicios esenciales— en un contexto de crecimiento demográfico sostenido. Todo ello se ve condicionado por un factor crítico: la escasez de recursos, cada vez más limitados o más costosos de obtener.
En ese contexto, la IA aporta valor porque permite analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones y simular escenarios que a simple vista serían difíciles de anticipar, destaca la experta en Sostenibilidad y Buen Gobierno. Eso facilita entender mejor las consecuencias de cada decisión y explorar combinaciones más equilibradas. Gracias a esa capacidad, puede ayudar a identificar soluciones más ajustadas a ese equilibrio complejo y, en algunos casos, abrir la puerta a enfoques nuevos o más innovadores.
La otra cara de la moneda es puramente operativa y se centra en la gestión de la información interna. “¿Cómo pueden las compañías mejorar en la detección de sus riesgos y oportunidades, o ser más conscientes de sus impactos? La IA ayuda a gestionar mejor y a acceder a esa información con mayor precisión y regularidad”, indica Teresa Royo.
Paloma García, vicepresidenta de Sostenibilidad en EMEA de Workiva, afirma que la IA puede aportar muchísimo valor para tener datos fiables, pero solo si trabaja sobre una base de datos conectada, gobernada y trazable.
“La IA puede aportar muchísimo valor, pero solo si opera sobre una base de datos conectada, gobernada y trazable”, resalta. En su experiencia, la falta de conexión entre finanzas, operaciones, compras o recursos humanos arruina cualquier automatización. “Si aplicas IA a datos desconectados, simplemente aceleras los errores”.
El verdadero avance no consiste en automatizar por automatizar, sino en utilizar la tecnología para sanear la información y comprender su contexto operativo. “El valor de la IA es que puede identificar inconsistencias, detectar anomalías y validar información entre distintas fuentes, reduciendo el trabajo manual que hoy consume a los equipos”, explica Paloma García. “No se trata solo de procesar cifras, sino de entender qué significan esos datos en el contexto regulatorio, operativo y estratégico de la compañía”.
En materia de sostenibilidad, muchas veces es necesario observar de cerca el recorrido completo de los productos en el mercado, más allá de las etiquetas comerciales. Un producto que se presenta como ecológico puede implicar una serie de procesos difíciles de rastrear hasta su origen. Teresa Royo detalla esta complejidad al hablar de la fabricación. “Un atributo sostenible no es solo que el producto sea reciclable. También importa la procedencia de los materiales. Si algunos componentes tienen una huella de carbono elevada y se producen fuera de nuestras fronteras, ha ido dejando impactos en la cadena de valor”.
Esta dificultad para mantener el control de los procesos se acentúa al evaluar la dimensión social de la sostenibilidad. Teresa pone el ejemplo de la transición energética. “Puedes comprar componentes para placas solares y pensar que es un producto bueno porque es energía renovable. Pero ¿quién te asegura que no procede de un lugar donde no se respetan los derechos laborales?”. Cuando una empresa busca precios competitivos a costa de la salud o la seguridad de las personas, el riesgo reputacional y operativo es enorme.
Cuando la visibilidad disminuye en las fases iniciales de la producción, las soluciones basadas en análisis algorítmico sirven de apoyo para identificar puntos críticos, aunque su utilidad depende siempre de las opciones reales que ofrezca el mercado global. La IA permite localizar incidencias en componentes específicos, pero no puede resolver por sí misma los problemas de disponibilidad de alternativas viables cuando un proveedor falla.
Teresa Royo matiza que la IA es un soporte operativo. “Muchos riesgos están ocultos y, si no emergen a tiempo, te encuentras con el lío cuando ya has ignorado todas las señales. La IA nos ayuda a tener la información crítica más a la mano para tomar mejores decisiones que abarquen toda la cadena de valor”.
El principal límite de estos sistemas de automatización no radica en sus capacidades técnicas, sino en el análisis cualitativo. Un modelo de IA puede realizar cálculos de emisiones, pero no cuenta con un criterio ético que defina qué niveles de riesgo son aceptables. “Las decisiones son indelegables”, afirma Teresa Royo de manera tajante. “La decisión final tiene que ser humana. El criterio de lo que es aceptable para ti no lo puede decidir nadie».
Para ilustrar este límite, la especialista recurre al cumplimiento legal. “Que una compañía diga que cumple con los derechos humanos según la legislación vigente en cada país tiene poco mérito. Cumplir la ley es lo mínimo. El verdadero estándar lo fijan las empresas que se marcan sus propias políticas”.
En regiones fuera de la OCDE, donde las normas pueden ser más laxas, el criterio humano decide si se toleran prácticas como jornadas sin descanso.
Para Paloma García, el criterio y el contexto son determinantes en este nuevo panorama. “El papel de las personas evolucionará desde la realización del trabajo manual hacia la supervisión y el juicio sobre la IA”, explica la responsable de Sostenibilidad en EMEA de Workiva. Este cambio de rol no solo redefine las tareas, sino también el valor añadido del factor humano.
Además, el potencial de esta tecnología va más allá de la automatización: permite anticipar escenarios y tomar decisiones con mayor fundamento. “Identificar riesgos emergentes y anticipar el impacto de distintas decisiones estratégicas antes de que se tomen”, concluye Paloma García.
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