Hablar de Responsabilidad Social Corporativa (RSC) se ha convertido en un aspecto esencial para las empresas en las últimas décadas. Desde siempre fue un eje destacado en el mundo de las organizaciones más comprometidas con sus sociedades, pero desde el comienzo de este siglo a la actualidad se convirtió en una estrategia central que va in crescendo, y cuyos presagios para el futuro no hacen más que incrementar una apuesta definida hacia esos rumbos.
Para una empresa que se precie de tener envergadura, visión de futuro y una estructura considerable, y que quiera contribuir a la sociedad donde se asienta con acciones que vayan más allá de los servicios o productos que ofrece, ser «socialmente responsables» es una misión vital.
Por ello, cada vez son más diversas las iniciativas empresariales que buscan contribuir al bienestar de las personas y al respeto del medioambiente. Obviamente, ese compromiso ocurre en un mundo cada vez más traccionado por la tecnología. De este modo, la RSC convencional tiene que evolucionar y adaptarse a los nuevos desafíos y oportunidades que se le presentan.
En esta línea, la inteligencia artificial (IA) tiene tantos alcances y perspectivas que -como parecía inevitable- ha comenzado a impactar directamente en el campo de la Responsabilidad Social Corporativa de las organizaciones.
¿Cómo y por qué? Los motivos son muchos, pero alcanza con describir algunos de los escenarios que se enuncian a continuación para observar cómo la IA está impactando en el terreno de la RSC, aquí y en el mundo.
Una nueva era de la mano de la Inteligencia Artificial Responsable (IAR)
Puede resultar un concepto poco conocido, pero en el seno de muchas organizaciones ya ha comenzado a hablarse de la IAR: Inteligencia Artificial Responsable (IAR). Esta línea de la tecnología disruptiva es la que se enfoca en las operaciones empresariales e industriales de una manera centralizada en la ética y la apuesta sostenible. A medida que la IA se está convirtiendo (cada vez más) en una parte integral de la economía, las empresas se han dado cuenta de que deben abordar no solo los beneficios potenciales de la tecnología, sino también sus riesgos y consecuencias negativas.
Antes que nada, la IAR implica el respeto de la privacidad de los datos y la toma de decisiones éticas por parte de las empresas, que deben garantizar el uso responsable de la misma.
Una IA que se utiliza para beneficiar a la sociedad en su conjunto
Un principio fundamental que las empresas buscan a la hora de aplicar acciones y programas de RSC es producir beneficio social. Es decir, adoptar IAR implica que la inteligencia artificial se utilice para beneficiar a la sociedad en su conjunto, considerando sus innovaciones de IA para contribuir a resolver problemas sociales y medioambientales, entre otros factores.
Algunos ejemplos nítidos de aplicación de la IAR en el universo de la responsabilidad social corporativa que ya está impactando en las empresas incluyen la implementación de algoritmos de IA para identificar y reducir el sesgo en las decisiones de contratación de personal, el uso de la IA en la gestión de la cadena de suministro para minimizar el desperdicio y reducir el impacto ambiental, y la creación de chatbots y asistentes virtuales éticos que respeten la privacidad del usuario y eviten la discriminación. También, la formación de empleados para reducir la brecha digital de género.
Uno de los grandes desafíos (a medida que la IA se convierte en una parte integral de las operaciones empresariales) es que estas compañías la utilicen de manera ética y responsable, teniendo siempre en cuenta a los empleados y a la sociedad más vulnerable que no tiene acceso a formación en nuevas tecnologías.
Liderazgo responsable, derechos humanos, modelos más inclusivos…
Para comprender mejor cómo la IA será un aspecto cada vez más prioritario en la agenda de la estrategia de RSC de las empresas, es válido recordar lo que afirmaron semanas atrás diversos líderes expertos en la materia, en una cumbre realizada en España que fue registrada por diversos medios.
Tal y como recogió la agencia de noticias Europa Press, ellos auguran un 2024 «marcado por la sostenibilidad y la inteligencia artificial inmersa en la agenda social, donde las personas se sitúen en el centro de la acción de responsabilidad empresarial, que no deben dejar de lado la transparencia y la rendición de cuentas».
En ese encuentro señalaron que en el horizonte se vislumbra «una dirección empresarial inequívoca hacia la consolidación de modelos de liderazgo responsable, de prevalencia y respeto absoluto por los derechos humanos, de esquemas más inclusivos»… La transición hacia una economía verde, el giro hacia un liderazgo responsable y las iniciativas para acelerar modelos más inclusivos, todas ellas conforman el nuevo paradigma de compromiso empresarial, con herramientas como la IA que permiten comparar el impacto de las empresas. El escenario plantea abordar de manera urgente los desafíos sociales asociados a la tecnología.
No es casual, entonces, que la directora ejecutiva de Pacto Mundial ONU España, Cristina Sánchez, haya asegurado en la citada reunión que «2024 se presenta como un hito en la evolución de la sostenibilidad empresarial, en el que el despliegue normativo emerge como un impulsor clave del cambio».
El compromiso cada vez más mayor con la sostenibilidad, a través de la IA
Siguiendo la línea de lo enunciado anteriormente, día tras día, la IA impulsa una mayor sostenibilidad de la cadena de suministro e impacta directamente en la logística, por ejemplo. Esta es una clara decisión que vienen adoptando las empresas en el marco de sus planes de RSC con las poblaciones, sociedades y países en las que funcionan.
De este modo, la integración de la IA en la gestión de la cadena de suministro puede dar lugar a operaciones optimizadas, reducción de residuos, mejores previsiones de la demanda y prácticas más respetuosas con el medioambiente.
Hoy en día, la IA ya es capaz de predecir con precisión la demanda analizando grandes conjuntos de datos de diversas fuentes. Esto asegura que las empresas produzcan solo las cantidades necesarias de mercaderías y productos, minimizando el desperdicio y el exceso.
Es así que la IA ayuda a seleccionar proveedores sostenibles mediante el análisis de sus registros de gobernanza ambiental y social. Por otra parte, las empresas pueden mantener la sostenibilidad en toda la cadena de suministro eligiendo a los proveedores adecuados. Esto, obviamente, figura entre las prioridades de responsabilidad social que marcan las compañías.
Más allá de la simple selección, la IA también es capaz de monitorear activamente a los proveedores en tiempo real. Esto garantiza que cumplan constantemente con los estándares de sostenibilidad establecidos.
Asimismo, los sistemas inteligentes de la IA detectan ineficiencias y desperdicios en la cadena de suministro. Al abordar estas ineficiencias, las organizaciones pueden reducir significativamente el desperdicio en las fases de producción, almacenamiento y distribución. La IA evalúa la utilización de recursos en los procesos de producción, recomendando alternativas más sostenibles o formas de utilizar menos recursos.
En lugar de simplemente reaccionar ante problemas de equipos, la IA predice posibles fallas de maquinaria o vehículos mediante el análisis de datos de rendimiento. El sistema puede revisar la eficiencia y los materiales del embalaje, sugerir cambios de diseño para minimizar el uso de materiales o promover alternativas biodegradables o reciclables. En conclusión, la IA facilita la gestión de devoluciones de productos, reparaciones, reciclaje y reutilización de materiales, contribuyendo a una economía circular más sostenible.
Los nuevos modelos de negocio y un mayor compromiso social gracias a la IA
Otro aspecto a tener en cuenta es que las empresas se enfrentan cada vez más al compromiso de asumir y buscar soluciones efectivas que combinen la eficiencia y la responsabilidad ecológica.
Se trata de modelos de negocio, que adoptan un mayor compromiso social gracias a la IA. La inteligencia artificial se erige entonces como una herramienta poderosa, ya que sirve para impulsar la eficiencia, optimizar los procesos y tomar mejores decisiones.
Además de los descritos anteriormente, otros sectores donde ya se observan mayores avances de inteligencia artificial adaptada a los modelos de RSC de las empresas son:
Agricultura: cada vez más modelos de negocio agrícolas están incorporando prácticas responsables (corporativamente hablando) con el medioambiente, como la permacultura y la agroecología. Por supuesto, apuntan -a través de la IA- a reducir el uso de químicos, el impulso de la biodiversidad y la garantía de la sostenibilidad a largo plazo.
Economía circular: para lograrla, las empresas buscan fortalecer la reutilización, reparación y reciclaje de productos. En este caso, la IA les permite la posibilidad de implementar prácticas tecnológicas basadas en la reventa, el alquiler, el intercambio y la segunda mano de productos.
Servicios de eficiencia energética: resulta ya usual que las empresas ofrezcan servicios de consultoría y soluciones tecnológicas que son de ayuda para optimizar el consumo de energía, reduciendo así la huella de carbono y los costes operativos. Este suele ser otro de los ejes habituales en los planes de RSC.
Moda: el modelo de negocio puede estar dirigido a la producción de ropa con materiales orgánicos y reciclados, prácticas de comercio justo y transparencia en la cadena de suministro, que ya han sido explicadas más arriba de estas líneas.
Gestión del agua: la clave pasa por utilizar modelos de negocio centrados en la conservación y administración responsable del agua que incluye los sistemas de purificación, el reciclaje y la implementación de tecnologías eficientes.
Alimentación saludable: los negocios tienen la opción de ofrecer servicios de entrega de alimentos frescos, establecer relaciones directas con los productores y promover la reducción del desperdicio.
Un equilibrio entre la rentabilidad y la responsabilidad social
La unión de la sostenibilidad y la inteligencia artificial se ha convertido en un catalizador para estos nuevos modelos de negocio, haciendo que las empresas persigan un equilibrio entre la rentabilidad y la responsabilidad social.
Ambos objetivos no están exentos de desafíos permanentes, que van desde la obtención de datos confiables y relevantes hasta la garantía de la ética en el uso de la inteligencia artificial.
Más allá de estas cuestiones, nadie duda de que la aplicación de la inteligencia artificial y la sostenibilidad a nivel corporativo se ha convertido en una tendencia creciente. Por eso, cada vez más empresas están adoptando las dos disciplinas para impulsar su desempeño y lograr un impacto positivo en el medioambiente y la sociedad.
Para finalizar, alcanza con mencionar cuáles son algunas de las grandes empresas mundiales (muchas de ellas gigantes tecnológicos) que ya están aplicando la IA en sus modelos de responsabilidad social, el cual consideran uno de los pilares de su funcionamiento y perspectivas de futuro en el respeto hacia el medioambiente y otros grandes retos:
Google: la compañía ha implementado algoritmos de IA para optimizar la gestión energética en sus centros de datos, analizar información climática y predecir la generación de energía renovable.
IBM: una de sus banderas es el desarrollo de soluciones de gestión inteligente de residuos en los procesos de reciclaje y administración del agua para optimizar el uso de este recurso.
Tesla: esta multinacional se ha enfocado en sus vehículos eléctricos que cuentan con sistemas avanzados que permiten la conducción autónoma y la eficiencia energética.
Vodafone: impulsa la sostenibilidad en su red de comunicaciones mediante el análisis de datos en tiempo real. Además, la empresa emplea la sostenibilidad en la gestión de residuos electrónicos e impulsa el reciclaje adecuado de dispositivos móviles. Todo ello, gracias a la IA.
Walmart: es una de las mayores cadenas minoristas del mundo y utiliza la IA para mejorar la sostenibilidad en sus operaciones. Es otro de los casos más notorios de apuesta de inteligencia artificial vinculada a su misión de RSC.
Siemens: optimiza la producción y distribución de energía, maximizando la eficiencia y reduciendo las emisiones de carbono en edificios y grandes ciudades.
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