Reducir la carga operativa, ordenar datos dispersos y liberar tiempo para la toma de decisiones: esos son algunos de los problemas concretos que Google busca abordar con una nueva guía que propone aplicar inteligencia artificial al reporte de sostenibilidad, un proceso que suele consumir recursos sin necesariamente traducirse en mejoras estratégicas.
El documento —presentado como un “playbook” práctico— sistematiza aprendizajes obtenidos tras dos años de uso interno de estas tecnologías en los reportes ambientales de la compañía. La propuesta parte de un diagnóstico: la fragmentación de la información y los procesos manuales no solo ralentizan la generación de reportes, sino que también limitan la capacidad de las organizaciones para detectar oportunidades de mejora en su desempeño ambiental.
Desde esa base, la guía plantea un enfoque orientado a soluciones. Incluye un marco para auditar procesos existentes, identificar cuellos de botella y definir dónde la automatización puede generar valor. En lugar de enfocarse en la tecnología en sí misma, el playbook prioriza su aplicación concreta en tareas específicas, como la recopilación de datos, la verificación de información o la respuesta a requerimientos de auditoría.
Uno de los elementos más operativos es el conjunto de plantillas de prompts listas para usar, diseñadas para tareas habituales en equipos de sostenibilidad. Este recurso busca reducir la barrera de entrada para organizaciones que aún no tienen experiencia en el uso de IA, permitiendo avanzar desde pruebas piloto hacia implementaciones más estructuradas.
La guía también aporta ejemplos reales de uso de herramientas como Gemini y NotebookLM, aplicadas a la validación de datos y la generación de respuestas ante consultas internas y externas. Estos casos permiten dimensionar no solo el potencial de la IA, sino también sus límites y condiciones de uso en entornos corporativos.
Según Luke Elder, responsable del área de reporting de sostenibilidad de Google, el objetivo no es reemplazar el criterio humano, sino permitir que los equipos dejen de concentrarse en tareas repetitivas y puedan enfocarse en el análisis y la gestión del impacto.
Más allá de la herramienta en sí, la iniciativa refleja un cambio de enfoque: pasar de reportes concebidos como una obligación a sistemas que funcionen como soporte para la gestión. En ese sentido, la guía se posiciona como un intento de traducir el potencial de la inteligencia artificial en mejoras concretas para uno de los procesos más exigentes —y a menudo menos eficientes— de la agenda corporativa.
