Resumen de Integración de IA en el análisis de informes de sostenibilidad
Francisco Javier Jimeno de la Maza, Mercedes Redondo Cristóbal
Los análisis comparativos a gran escala de la información sobre sostenibilidad corporativa pueden llegar a suponer un desafío de cierta complejidad que requiere del recurso a soluciones tecnológicas adecuadas, habida cuenta de la asiduidad de contenidos textuales, narrativos y cualitativos en reportes que pueden elaborarse conforme a variedad de estándares. En este sentido, la popularización de herramientas basadas en algunos de los algoritmos más recientes de IA generativa —previo entrenamiento específico— abren una interesante perspectiva de refinamiento en el análisis automatizado de los informes de sostenibilidad, gracias a la acción cruzada de módulos de IA, como los de ‘Procesamiento del Lenguaje Natural’, ‘Minería de Textos’ y ‘Aprendizaje Automático’. Particularmente, la aplicación de IA ofrece resultados rometedores en cuanto a análisis de materialidad y priorización de asuntos materiales, detección de pautas y patrones o de anomalías e inconsistencias en la información, e incluso de indicios de ‘greenwashing’ o de edulcoramiento en el tono de la divulgación.
