Una de cada tres empresas no sabe cómo usar la IA en sostenibilidad

La inteligencia artificial lleva meses instalada en el centro del relato empresarial. Promete eficiencia, anticipación y ventaja competitiva. También en sostenibilidad. Sin embargo, cuando baja del titular a la operativa, el entusiasmo se diluye: una de cada tres empresas en España reconoce que no sabe por dónde empezar, según un estudio del Pacto Mundial de la ONU. 

No es una cuestión de voluntad ni de acceso a tecnología. Es, sobre todo, un problema de enfoque. Las compañías identifican el potencial, pero tropiezan al intentar convertirlo en decisiones concretas: qué aplicar, dónde hacerlo y con qué impacto real en el negocio.

El problema no es la IA, es no saber para qué usarla

La conversación sobre inteligencia artificial en sostenibilidad suele empezar demasiado arriba. Se habla de modelos predictivos, automatización o algoritmos complejos, pero rara vez se aterriza en lo esencial: qué problema concreto de negocio debe resolver.

Ahí es donde aparece el bloqueo.

El estudio “Inteligencia Artificial y Empresas: claves para avanzar en sostenibilidad” del Pacto Mundial de la ONU en España pone cifras a esa desconexión. Un 33% de las organizaciones admite que no sabe por dónde empezar a la hora de aplicar la IA en sus estrategias de sostenibilidad. Solo un 12% cuenta con el conocimiento, la formación y los recursos necesarios para hacerlo, mientras que la mayoría, un 55%, se queda en una comprensión básica de su potencial.

El problema, por tanto, no es tecnológico, sino estratégico. En el día a día, esto se traduce en barreras muy concretas:

• Falta de casos de uso claros
• Dificultad para integrar datos ambientales
• Incertidumbre sobre el retorno
• Exceso de soluciones poco aterrizadas

Más que una cuestión de capacidad, lo que falta es entender para qué sirve la IA antes de decidir cómo implementarla.

Dónde sí tiene sentido aplicar IA en sostenibilidad

Cuando se aterriza en procesos concretos, el papel de la IA resulta más claro. Hoy su aplicación en sostenibilidad se concentra principalmente en tres ámbitos.

1. Medición: convertir datos dispersos en información útil

Uno de los mayores retos sigue siendo el dato. La IA puede ayudar a automatizar la recogida de información, detectar inconsistencias o completar conjuntos de datos incompletos. También facilita trabajar con estándares como GHG Protocol o los marcos de reporting europeos. El resultado suele ser una base de información más consistente y útil para el análisis.

2. Reporting: pasar del cumplimiento a la trazabilidad

El reporting de sostenibilidad ha ido ganando peso en los últimos años. Ya no se trata solo de cumplir, sino de poder justificar y explicar los datos.

La presión regulatoria ha contribuido a este cambio. Normativas como la CSRD en Europa, junto con los estándares ESRS, están elevando el nivel de detalle, consistencia y trazabilidad que se exige a las empresas. A esto se suman marcos internacionales como el GHG Protocol, que estructuran la medición y reporte de emisiones.

En este contexto, la IA permite avanzar hacia procesos más automatizados, con mayor trazabilidad y menos dependencia de tareas manuales. Facilita consolidar información, mantener coherencia entre indicadores y preparar el dato para auditorías o verificaciones externas.

3. Optimización: tomar decisiones con impacto real

Cuando los datos ambientales están bien estructurados, dejan de ser solo descriptivos y pasan a orientar decisiones. La IA permite analizar grandes volúmenes de información para identificar puntos críticos de emisiones, tanto en procesos internos como en la cadena de suministro.

También facilita comparar escenarios y anticipar el impacto de distintas acciones. Por ejemplo, una empresa puede evaluar cómo cambiar de proveedor o ajustar rutas logísticas afecta a sus emisiones y costes antes de tomar una decisión.

Esto permite priorizar iniciativas no solo por su impacto ambiental, sino también por su viabilidad y retorno. En la práctica, no sustituye la toma de decisiones, pero sí ayuda a reducir la incertidumbre y a avanzar con mayor criterio en entornos complejos.

Tecnología que acompaña, no que complica

En este contexto, el reto no está en entender que la IA puede aportar valor, sino en activarla de forma útil y alineada con el negocio. Y ahí es donde muchas compañías se quedan a medio camino: tienen datos, tienen presión regulatoria, incluso tienen herramientas, pero no consiguen conectar todo eso en un sistema que realmente funcione.

Es precisamente en ese punto donde Manglai aporta valor.

Porque el problema no es la falta de tecnología, sino la falta de estructura para convertir la sostenibilidad en un proceso operativo. Manglai permite aterrizar la IA en lo que realmente importa: automatizar la recogida de datos, asegurar su trazabilidad, facilitar el reporting conforme a normativa y, sobre todo, transformar esa información en decisiones accionables.

En lugar de empezar desde cero o depender de soluciones fragmentadas, las empresas pueden trabajar sobre una base ya preparada para integrar datos ESG, aplicar inteligencia sobre ellos y avanzar con criterio. Sin fricción, sin sobrecarga técnica y con una lógica clara de negocio.

El resultado no es solo cumplir mejor, sino decidir mejor. Porque cuando la IA se conecta con procesos reales deja de ser una promesa abstracta y se convierte en una herramienta estratégica. Y ahí es donde la sostenibilidad empieza a generar impacto tangible, tanto ambiental como empresarial.

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