KPMG afirma que el análisis de datos ESG y la generación de insights serán la competencia ESG más valiosa en los próximos años. Con la IA automatizando las tareas técnicas de base en sostenibilidad, recopilación de datos, informes de cumplimiento y análisis de brechas, los profesionales y equipos que liderarán esta década serán quienes combinen experiencia en ESG con alfabetización en datos, fluidez en IA y el juicio humano que ningún modelo puede replicar. Este artículo traza con precisión qué está cambiando, por qué importa ahora y cómo desarrollar las competencias que marcarán la diferencia.
El suelo se mueve bajo los pies de los profesionales de la sostenibilidad
Si trabajas en sostenibilidad, probablemente ya lo has notado. Los marcos de reporte se multiplican. El CFO hace preguntas cada vez más exigentes. El consejo quiere datos, no narrativas. Y en segundo plano, la IA está asumiendo silenciosamente tareas que antes llevaban días.
Esto no es un escenario futuro. Ya está ocurriendo. La adopción de la IA en los informes de sostenibilidad casi se triplicó en un solo año, pasando del 11% al 28% (Global Sustainability Reporting Survey, PwC, 2025). Los marcos estructurados como CSRD e ISSB se vuelven cada vez más automatizables. Y el 83% de las empresas espera que las responsabilidades de sostenibilidad se expandan a roles no especializados (Sustainability Organization Survey, KPMG, 2024), lo que implica que toda la organización necesitará un nivel básico de alfabetización ESG, no solo el equipo de sostenibilidad.
Los profesionales que prosperarán en este entorno no necesariamente son quienes tienen el conocimiento técnico más profundo. Son quienes saben traducir la sostenibilidad en decisiones de negocio, gestionar los datos con rigor y utilizar la IA como socio de pensamiento, no como un atajo. Este artículo describe cómo es ese cambio y qué implica para el desarrollo de competencias hoy.
Qué está cambiando realmente, y por qué importa ahora
Los profesionales de la sostenibilidad de los próximos años serán nativos de la IA
Las tareas de sostenibilidad que antes requerían experiencia especializada, como recopilar datos de emisiones, realizar análisis de brechas frente a marcos de reporte o verificar requisitos de cumplimiento, están cada vez más al alcance de los sistemas de IA. Esto no es una amenaza para la profesión. Es una redistribución de dónde reside el valor real.
Según Mike Bascome, líder de Sostenibilidad en VantagePoint, McKinsey & Company ya opera con aproximadamente 20.000 agentes de IA junto a 40.000 empleados humanos. Las organizaciones que avanzan más rápido no están reemplazando a los profesionales de sostenibilidad: esperan que trabajen de forma nativa con IA, integrando estas herramientas en sus flujos de trabajo diarios como algo habitual. Los profesionales que se adapten quedarán libres para hacer el trabajo que más importa: traducir datos en decisiones, alinear a las partes interesadas y ejercer un juicio que la IA simplemente no puede replicar.
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La adopción de IA en los informes de sostenibilidad creció del 11% al 28% en un solo año (Global Sustainability Reporting Survey, PwC, 2025)
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Los marcos estructurados como CSRD e ISSB son cada vez más automatizables: la recopilación de datos, las verificaciones de cumplimiento y la gestión de divulgaciones ya están migrando hacia sistemas de IA
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El 88% de los CEOs está invirtiendo en productos o servicios basados en IA, lo que hace que la estrategia de IA sea inseparable de la estrategia de sostenibilidad (Artificial Intelligence (AI) Environmental, Social, Governance (ESG) Stakes, EY, 2023)
Sostenibilidad y estrategia financiera van ahora de la mano
Los informes de sostenibilidad ya no son una función de back office. La presión de los inversores, la estandarización regulatoria y el auge de la asignación de capital vinculada a ESG han llevado los datos de sostenibilidad directamente a la oficina del CFO. Esto crea una línea de fractura profesional de la que muy pocos equipos hablan abiertamente.
Los profesionales que provienen de comunicación y políticas públicas, un perfil mayoritario en los equipos de sostenibilidad actuales, ahora tienen que hablar el lenguaje de la planificación financiera, la gestión de riesgos y la asignación de capital. Al mismo tiempo, quienes vienen de finanzas y datos a menudo carecen de las habilidades comunicativas y de gestión de stakeholders necesarias para transformar el análisis en un cambio organizacional. Ambos grupos tienen una brecha. La buena noticia es que la IA puede ayudar a cerrarla, pero solo si sabes cómo usarla bien. Un profesional con perfil de comunicación puede utilizar la IA para acelerar la estructuración y validación de datos. Uno con perfil financiero puede usarla para afinar la narrativa y la comunicación con las partes interesadas. La clave está en identificar dónde se encuentra tu propia brecha.
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El 38% de los CEOs considera la sostenibilidad una prioridad en las decisiones de asignación de capital (Artificial Intelligence (AI) Environmental, Social, Governance (ESG) Stakes, EY, 2023)
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Más del 70% de los inversores espera que las empresas integren la sostenibilidad en su estrategia de negocio, no que simplemente informen sobre ella (Global Investor Survey, PwC, 2024)
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Más de dos tercios de las empresas afirman obtener un valor moderado o significativo de los datos de sostenibilidad cuando impulsan decisiones, no solo informes (Global Sustainability Reporting Survey, PwC, 2025)
Las empresas de alto rendimiento usan los datos de sostenibilidad de forma activa: el 38% para la estrategia de negocio (frente al 11% de las empresas de bajo rendimiento), el 48% para el cumplimiento regulatorio y el 38% para la gestión de riesgos (Global Sustainability Reporting Survey, PwC, 2025).
El 90% de las empresas planea aumentar su inversión en ESG en los próximos tres años, lo que convierte la interacción entre el despliegue de IA y la estrategia ESG en un asunto de primer nivel para los consejos de administración (Sustainability Organization Survey, KPMG, 2024).
Datos ESG en 2026: llegan los sistemas de gestión de datos de calidad y se van las hojas de cálculo
A pesar de la creciente inversión en ESG, la infraestructura de datos subyacente en la mayoría de las organizaciones sigue siendo sorprendentemente frágil. Según la Sustainability Organization Survey de KPMG 2024, el 58% planea utilizar IA y aprendizaje automático para mejorar el análisis y la consolidación de datos ESG en los próximos tres años, pero la mayoría aún está en fase exploratoria. La mayoría sigue gestionando sus programas de sostenibilidad con hojas de cálculo, la confianza en los datos que producen es baja, y los profesionales responsables a menudo carecen de las competencias en arquitectura de datos necesarias para resolverlo.
Esto no es solo un problema técnico. Es un problema estratégico. A medida que reguladores e inversores elevan el listón en materia de calidad, comparabilidad y trazabilidad de los datos, la capacidad de construir y gobernar una arquitectura de datos ESG fiable se está convirtiendo rápidamente en la competencia comercialmente más crítica del sector.
Según la Sustainability Organization Survey de KPMG 2024, la adopción de software ESG especializado sigue siendo baja:
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El 47% de las empresas aún usa hojas de cálculo como sistema principal de gestión de datos ESG
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Solo el 37% utiliza software ESG especializado
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El 33% emplea soluciones dedicadas a la gestión de datos ESG
El 45% de las empresas afirma que mejorar la gestión de datos ESG es la medida más importante para integrar mejor la sostenibilidad en la estrategia de negocio (Sustainability Organization Survey, KPMG, 2024).
PwC subraya que la escasa adopción de tecnologías de gestión de datos eficientes y de alta calidad sigue siendo uno de los principales obstáculos en los informes de sostenibilidad. Según su Global Sustainability Reporting Survey 2025, los profesionales identificaron estas tres acciones como las que más mejorarían el proceso de reporte:
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Mejor uso de la tecnología (47%)
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Confirmación anticipada de la disponibilidad de datos (46%)
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Mayor colaboración interfuncional (45%)
Las cinco competencias humanas que la IA no puede reemplazar
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Traducción entre sostenibilidad y negocio: la capacidad de explicar un plan de descarbonización a un CFO en términos comerciales, o de convertir un requisito regulatorio en un plan de acción para los equipos de operaciones
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Juicio y priorización: saber qué merece la atención de la dirección ahora frente a lo que es ruido - algo con lo que la IA, que carece de contexto organizacional, falla sistemáticamente
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Gestión de stakeholders: la alineación, los incentivos, la responsabilidad y la comunicación no se pueden delegar en un modelo; solo los humanos pueden lograr un compromiso genuino de las partes interesadas
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Facilitación: guiar conversaciones hacia decisiones, descubrir supuestos ocultos y crear la estructura que lleva a los equipos del debate a la acción
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Comunicación con criterio: a medida que la IA reduce el coste de producir contenido, el valor se desplaza hacia elegir el mensaje, el momento y el enfoque adecuados para cada audiencia
Tegan Keele, líder de Clima, Datos y Tecnología de KPMG EE.UU.:
"Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden ayudar a las organizaciones a extraer información valiosa de datos dispersos y tomar decisiones más fundamentadas, pero la IA y el ML no son una solución mágica para los informes de sostenibilidad ni para definir una estrategia que aporte valor al negocio. Las decisiones de criterio; qué datos utilizar, de qué fuentes recopilarlos y qué tipo de controles deben implementarse, requieren una estrategia coherente que debe estar liderada por la organización e informada por la tecnología, no al revés."
Existe una brecha crítica de competencias en datos e IA
Ha surgido una escasez significativa de talento en la intersección entre sostenibilidad e IA, y los empleadores no están esperando a que las universidades se pongan al día, sino que están redefiniendo lo que buscan. Para los profesionales dispuestos a desarrollar la combinación adecuada de competencias, este es posiblemente el entorno de contratación más favorable en una generación.
Según expertos de la Universidad de Oxford y la UNESCO:
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La demanda de perfiles de IA creció un 21% como proporción del total de ofertas de empleo entre 2018 y 2023, con una aceleración adicional en 2024
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Más del 50% de las ofertas de empleo en EE.UU. ya no exigen una titulación de cuatro años
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Las competencias en IA conllevan una prima salarial del 23%, superior a la mayoría de las titulaciones universitarias por debajo del doctorado
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La demanda de competencias en IA y sostenibilidad supera ampliamente la oferta disponible, lo que dificulta que los empleadores encuentren candidatos cualificados
La IA es a la vez una herramienta de sostenibilidad y un riesgo para la sostenibilidad
Los profesionales de la sostenibilidad están siendo llamados a usar la IA para avanzar en los objetivos ESG justo cuando la propia IA se está convirtiendo en un riesgo ESG significativo. Desde el consumo energético y la gobernanza de datos hasta la ética, los sesgos y la transparencia, los profesionales que liderarán en este espacio serán quienes puedan sostener ambas verdades a la vez. Los profesionales de la sostenibilidad deben desplegar la IA donde crea valor y, al mismo tiempo, diseñar las salvaguardas que gestionen los riesgos que introduce.
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Entrenar un único modelo de aprendizaje profundo puede generar alrededor de 270.000 kg de CO₂, equivalente a las emisiones de por vida de cinco automóviles (Artificial Intelligence (AI) Environmental, Social, Governance (ESG) Stakes, EY, 2023)
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El 65% de los CEOs cree que se necesita hacer más para abordar los riesgos sociales, éticos y delictivos de la IA (Artificial Intelligence (AI) Environmental, Social, Governance (ESG) Stakes, EY, 2023)
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La IA ya está generando avances en sostenibilidad en optimización energética, monitoreo climático, seguimiento de la deforestación y gestión en tiempo real de la calidad del agua
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Nuevas competencias en IA responsable están emergiendo como requisitos profesionales clave: transparencia, ética y resiliencia
Análisis experto: qué nos dicen realmente los datos
Preguntas frecuentes
¿Por qué debería invertir mi equipo en formación ahora en lugar de esperar a que las cosas se estabilicen?
No. El punto de partida más importante es comprender el propio dominio ESG: los marcos de reporte, el ecosistema de stakeholders, el contexto de negocio. A partir de ahí, la alfabetización en datos y la fluidez en IA pueden desarrollarse de forma progresiva. El objetivo no es convertirse en científico de datos, sino entender cómo fluyen los datos en tu organización, cómo validarlos, cómo usar la IA para acelerar tu análisis y cómo comunicar los resultados en términos que influyan en las decisiones.
¿Por qué debería invertir mi equipo en formación ahora en lugar de esperar a que las cosas se estabilicen?
Porque la brecha de talento se está ampliando más rápido de lo que se está cerrando. La demanda de profesionales que combinan experiencia en sostenibilidad con habilidades en IA y datos ya supera la oferta, y las organizaciones que están desarrollando estas capacidades internamente están tomando la delantera en su capacidad para responder a las presiones de inversores, reguladores y del mercado.
Esperar a que las herramientas o los marcos se estabilicen es una falsa sensación de seguridad: la CSRD y el ISSB ya están lo suficientemente estructurados como para automatizarse, la adopción de la IA se triplicó en un solo año y las empresas ya están redefiniendo los perfiles de sus puestos.
Quienes inviertan ahora en estas competencias serán quienes definan cómo se utilizan dentro de sus organizaciones, en lugar de limitarse a reaccionar a decisiones tomadas por otros.
¿Cuál es la diferencia entre la alfabetización en IA y simplemente usar herramientas de IA?
La alfabetización en IA implica entender cómo aplicar la inteligencia artificial con rigor metodológico, no simplemente hacer prompts a un modelo y utilizar sin más lo que genera. En el contexto de la sostenibilidad, esto significa saber qué tareas puede acelerar la IA de forma fiable (análisis de materialidad, evaluaciones de brechas, redacción de informes, consolidación de datos) y cuáles requieren criterio humano y supervisión en materia de gobernanza.
También implica ser capaz de validar los resultados de la IA con datos reales, integrarlos en procesos auditables y explicar la metodología a revisores externos. Esto es muy distinto de un uso ad hoc de herramientas, y marca la diferencia entre que la IA sea una verdadera fuente de eficiencia o un nuevo riesgo reputacional.
¿Es esto relevante para los consultores independientes de sostenibilidad o solo para los equipos internos?
Para los consultores freelance, el cambio es especialmente visible. Los clientes esperan cada vez más que sus colaboradores externos aporten flujos de trabajo habilitados por IA y sólidas capacidades en datos, no solo asesoramiento. Quienes puedan diseñar estructuras de datos ESG robustas, apoyar análisis de materialidad asistidos por IA y ofrecer informes auditables y útiles para la toma de decisiones tendrán más probabilidades de exigir una prima significativa. En la práctica, el conocido “premium salarial” asociado a la IA se traduce en tarifas diarias más altas, mayor competitividad en licitaciones y una mejor retención de clientes, especialmente a medida que aumenta el escrutinio de inversores y reguladores sobre la calidad de los datos.
Al mismo tiempo, los equipos internos de sostenibilidad están atravesando la misma transformación. Se enfrentan a una presión creciente para escalar el reporting, mejorar la integridad de los datos e integrar herramientas de IA en sus procesos internos. Esto implica que desarrollar capacidades similares, especialmente en gestión de datos ESG, analítica y alfabetización en IA, se está volviendo esencial para que los equipos internos sigan siendo eficaces y creíbles dentro de la organización.
El siguiente paso: desarrolla las competencias que definirán esta década
El profesional de la sostenibilidad post-IA no se define por una sola trayectoria ni por una sola herramienta. Combina experiencia en ESG con rigor en el manejo de datos, fluidez en IA con juicio humano, y pensamiento estratégico con la capacidad práctica de entregar resultados que resistan el escrutinio externo. La evidencia es inequívoca: esta combinación es escasa, tiene una alta demanda y genera una prima significativa, tanto para los individuos como para las organizaciones que invierten en desarrollarla.
Según la Sustainability Organization Survey de KPMG 2024:
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El 47% de los encuestados considera que el análisis de datos ESG y la generación de insights serán la competencia ESG más valiosa en los próximos años
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El 58% de las empresas planea usar IA para el análisis de datos ESG en los próximos tres años; sin embargo, la mayoría carece del talento interno para ejecutarlo
El profesional de la sostenibilidad post-IA será técnicamente competente, organizacionalmente efectivo y nativo en IA por defecto
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