Uso de la inteligencia artificial para los objetivos globales: guía del sector privado para el desarrollo sostenible con tecnología

Parece difícil alcanzar la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible y lograr los ODS . Las crecientes tensiones geopolíticas, las desigualdades y el cambio climático están afectando a la sociedad en general. Por ello, este informe sobre el uso de la IA genérica para alcanzar objetivos globales ofrece información valiosa sobre los desafíos y las soluciones propuestas.

«La Agenda 2030 —nuestro plan global para la paz y la prosperidad en un planeta sano— atraviesa serias dificultades. La IA podría contribuir a revertir esta situación. Podría impulsar la acción climática y los esfuerzos para alcanzar los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible para 2030. Pero todo esto depende de que las tecnologías de IA se utilicen de forma responsable y sean accesibles para todos», declaró António Guterres , Secretario General de las Naciones Unidas.

Objetivo del informe : Contribuir al logro de los objetivos de las Naciones Unidas proporcionando información práctica y recomendaciones útiles.

¿Qué es GEN AI?

Es un sistema basado en máquinas que replica el pensamiento humano y convierte diversas entradas en resultados. Estos resultados pueden abarcar desde recomendaciones o predicciones hasta contenido. [7] La ​​IA generativa (IA GEN) es un tipo de inteligencia artificial que genera contenido nuevo que va más allá de lo ya expuesto. [8]

Todo esto se logra identificando y replicando los patrones ya presentes en texto e imágenes, junto con otros datos, para crear nuevos datos realistas. Algunos productos comunes de Gen AI incluyen GPT-4/4o, Claude, Midjourney y Claude.

Actualmente, la atención se centra en los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) que pueden imitar el lenguaje humano, y que también generan memes y estructuras proteicas. Los modelos básicos para fines generales se entrenan con amplios conjuntos de datos derivados del núcleo del ecosistema Gen AI. Es posible la personalización con datos específicos para diversas aplicaciones, y los proveedores de la nube pueden entrenar el sistema.

El uso de Inteligencia artificial para los objetivos globales: el papel protagónico del sector privado en el desarrollo sostenible

El sector privado, que representa más del 60 % del PIB mundial, desempeña un papel fundamental en la producción de bienes y servicios. Por lo tanto, existe una importante oportunidad para liderar la IA generativa en pro del desarrollo sostenible, centrándose en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

Los dos objetivos principales que promueve el Pacto Mundial de las Naciones Unidas para las empresas de IA de nueva generación son los siguientes:

1. Las empresas deben proceder con cautela al adoptar Gen AI y garantizar la supervisión humana para desarrollarla de manera segura para su uso.
2. Junto con la implementación responsable de la IA general, el sector privado debería reducir la brecha entre las acciones y las intenciones respecto de los ODS.

Uso de Gen AI para avanzar en los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Hay tres elementos clave que respaldan el sistema para un uso exitoso y responsable de Gen AI.

1. Las empresas deben asegurarse de comprender claramente el problema que resuelven. También deben estar de acuerdo en que la IA de Generación Z es una solución ideal.
2. Las empresas deben capacitar a sus empleados para que utilicen la IA de forma responsable. Esto se puede lograr brindándoles apoyo con datos adecuados, formación en IA y recursos digitales.
3. Las empresas deben establecer las estructuras gubernamentales adecuadas y mantener la seguridad y la responsabilidad.

Generación IA y sostenibilidad

La IA Gen tiene el potencial de impulsar el desarrollo sostenible actuando como un minero de datos, un amplificador de conocimiento y un navegador de información. Con esto, la IA Gen también puede mejorar las tecnologías y operaciones comerciales existentes, promoviendo aún más la sostenibilidad en cuatro áreas clave, como se detalla más adelante.

Eficiencia operacional

Es importante que las empresas gestionen eficientemente sus recursos limitados para lograr rentabilidad sostenible. Con la Inteligencia Artificial Genial, es posible optimizar diversas operaciones, como se menciona a continuación.

• Optimización de recursosLa reducción de costos y el impacto ambiental se pueden lograr minimizando la necesidad de recursos. Los empleados pueden optimizar recursos como la logística y la capacidad de procesamiento aplicando inteligencia artificial de última generación junto con los análisis actuales. Por ejemplo, actualizando los sistemas de análisis predictivo para convertirlos en sistemas de mantenimiento prescriptivo que ofrecen recomendaciones prácticas.
• Eficacia del trabajadorSe puede mejorar con la capacitación y las herramientas adecuadas. Con Gen AI, la capacitación de cada empleado se puede personalizar considerando su rol, la normativa local y el idioma. Además, también se pueden diseñar programas de capacitación alineados con los objetivos de la empresa, mejorando aún más la toma de decisiones y la productividad de los empleados.
• Código eficientePara gestionar el impacto ambiental del software, es fundamental una codificación eficaz. Con Gen AI, se pueden automatizar las tareas de codificación, optimizar el código existente y mejorar la precisión. Esto aumentará la eficiencia del equipo. Una codificación eficaz es vital para gestionar el impacto ambiental del software. Gen AI puede automatizar las tareas de codificación, optimizar el código existente e identificar mejoras, lo que ayuda a los equipos a ser más eficientes.

En general, al agilizar los procesos de desarrollo, las empresas posiblemente puedan reducir el uso de recursos y disminuir sus emisiones.

Casos Prácticos

SuperHumanRace , con el objetivo de mejorar la salud materna en los estados más pobres de la India, desarrolló una aplicación que ofrece recomendaciones médicas personalizadas. Esta aplicación utiliza inteligencia artificial y modelado computacional para analizar datos de salud materna y, posteriormente, crea cuestionarios adaptados a la etapa del embarazo y los factores de riesgo de la paciente.

Siemens implementó Industrial Copilot (la solución Gen AI de Microsoft) en una línea de producción de Schaeffler para mejorar la eficiencia industrial. Esta herramienta ayuda a los ingenieros de automatización a crear código para controladores lógicos programables (PLC). Esto permite controlar la maquinaria de la fábrica, un tercio de la cual funciona con dispositivos Siemens. Gracias al lenguaje de programación natural, se reduce el tiempo, el esfuerzo y los errores, lo que permite a los ingenieros centrarse en tareas más importantes. De esta forma, empleados con menos experiencia también pueden acceder a puestos de ingeniería.

Cadena de valor sostenible

Para una transición efectiva, es fundamental involucrar a toda la cadena de suministro en el desarrollo sostenible . Gen AI puede optimizar un proceso de recopilación de datos extenso mediante el análisis de datos no estructurados. Además, permite realizar evaluaciones del ciclo de vida (ACV) eficientes, mejorar la colaboración con los proveedores y promover el abastecimiento responsable. Las ACV son esenciales para obtener datos claros sobre sostenibilidad, pero su elaboración requiere muchos recursos. Gen AI optimiza la eficiencia en el mantenimiento de ACV precisas.

Según los ODS 2030, el abastecimiento responsable es fundamental, ya que influye en la huella social y ambiental. Otro elemento clave es la participación de los proveedores, ya que no todos los riesgos pueden mitigarse únicamente mediante el abastecimiento. La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a identificar riesgos y las oportunidades adecuadas para mejorarlos. Todo esto, junto con ofrecer formación personalizada a los proveedores, promueve la transparencia y las prácticas sostenibles.

Casos Prácticos

Accenture – Su herramienta N-Tier Supply Chain Navigator utiliza Gen AI para optimizar las operaciones de la cadena de suministro. Esto se logra mediante información en tiempo real proporcionada por Gen AI para los gerentes de sostenibilidad y adquisiciones. La herramienta identifica riesgos para los derechos humanos y la sostenibilidad al analizar los datos de la cadena de suministro en función de indicadores clave. Recientemente, Accenture descubrió que los proveedores de nivel 2 y 3 son responsables del 50 % al 60 % de los focos de emisiones de CO2. Esta información se obtuvo tras evaluar a más de 122 000 proveedores, lo que pone de manifiesto la capacidad de la herramienta para fundamentar decisiones de adquisiciones sostenibles.

Unilever – En colaboración con Google Earth Engine desde 2020, Unilever desarrolló análisis geoespaciales para monitorear la deforestación y gestionar los riesgos asociados a los productos forestales. Para cruzar datos geoespaciales y de la cadena de suministro, integraron Gen AI. Esto les permite tomar mejores decisiones comerciales al incorporar información geoespacial en la gestión de compras y proveedores.

SAP – La gestión de la huella de sostenibilidad de SAP utiliza su IA empresarial para reducir la huella de carbono mediante la identificación de factores relacionados con las emisiones en las compras. La herramienta emplea modelos de OpenAI Embedding para encontrar productos coincidentes y validarlos. Esto se logra mediante el análisis de bases de datos de ACV y ERP. Se identifican aproximadamente 10 coincidencias de factores de emisión y se proporcionan campos de datos como el nombre del producto, la descripción y la puntuación de similitud. Posteriormente, la empresa evalúa la calidad de la coincidencia y mejora la visibilidad y la documentación de los datos de emisiones para las auditorías.

Innovación

Con tiempo limitado para alcanzar los ODS, existe una necesidad urgente de soluciones innovadoras que cubran la brecha entre las intenciones y los resultados. La IA global puede generar ideas para lo siguiente:

• Finanzas verdesLa Inteligencia Artificial Genial puede ayudar a las pequeñas y medianas empresas con dificultades para alcanzar un desarrollo financiero sostenible, ayudándolas a conseguir recursos. Las instituciones financieras pueden crear soluciones adaptadas al contexto, como préstamos y bonos verdes, con la Inteligencia Artificial Genial.
• Diseño de productos y servicios sosteniblesLa IA general puede ayudar a integrar conceptos de sostenibilidad en todo el proceso de diseño. De esta manera, puede integrar requisitos de sostenibilidad en las primeras etapas del diseño y desarrollo. Los diseñadores pueden gestionar la competencia durante todo el proceso y satisfacer los requisitos funcionales sin descuidar los factores de sostenibilidad.
• Investigación de vanguardiaLa sostenibilidad se puede acelerar con Gen AI, ya que ayuda a identificar tendencias, correlaciones y soluciones emergentes de sostenibilidad. No solo puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos, sino que también puede crear conjuntos de datos sintéticos para abordar la subrepresentación de los mismos. Puede mejorar la investigación y la tecnología, ayudando aún más al sector privado a alcanzar los ODS 2030.

Casos Prácticos

Yamaha y Final Aim : El Concept 451, fruto de la colaboración entre Yamaha y Final Aim, es un vehículo eléctrico compacto para la agricultura en las montañas japonesas, diseñado para responder a los cambios demográficos. Gracias a Gen AI, aceleran el diseño mediante la investigación de los retos del sector. Esto les permite generar 2,000 variantes de diseño, facilitando la comunicación durante el modelado 3D. De esta forma, demuestran que es posible que las empresas aborden problemas sociales con ciclos de I+D más rápidos.

Crayon – Para optimizar la investigación, la empresa codesarrolló un chatbot con tecnología LLM para una compañía energética internacional. Este facilita las búsquedas y los resúmenes de diversas fuentes. La investigación de mercado mejoró gracias al chatbot, que proporcionó un 15 % más de respuestas relevantes. Esto contribuyó a tomar mejores decisiones estratégicas y operativas, así como a mejorar la interacción con los clientes.

Comunicación e informes 

Ante el creciente escrutinio de inversores, reguladores y consumidores, la sostenibilidad corporativa se enfrenta a diversas políticas y marcos. La Inteligencia Artificial Genial facilita la elaboración de informes ESG y el marketing de sostenibilidad, a la vez que fomenta la colaboración dentro de las empresas. 

• Informes de sostenibilidadLos informes ESG son importantes para mostrar resultados, rendición de cuentas y cumplimiento normativo. Gen AI analiza datos para identificar métricas, destacar iniciativas y generar informes, mejorando así la eficiencia de los mismos.
• Marketing de SostenibilidadPara obtener el apoyo de consumidores e inversores, es importante transmitir mensajes honestos sobre el desarrollo sostenible. Los equipos de marketing pueden usar Gen AI para crear contenido personalizado, garantizando así la alineación con la estrategia de marca. Las herramientas de Gen AI también son útiles para prevenir... lavado verde Aclarando conceptos complejos de sostenibilidad para los especialistas en marketing.
• Impulsar la colaboraciónGen AI también ayuda a las empresas a integrar la sostenibilidad al mejorar la colaboración y la comunicación entre equipos. Puede simplificar fácilmente la jerga y proporcionar una mejor base de conocimientos para los responsables de la toma de decisiones.

Casos Prácticos

Salesforce integró Einstein (sistema de IA) en Net Zero Cloud, mejorando así su gestión ESG. Mediante el uso de datos ESG históricos y otros documentos, genera respuestas para los informes. Esto permite a las empresas centrarse en iniciativas de sostenibilidad en lugar de en la elaboración de informes.

Microsoft – La plantilla Copilot ayuda a las empresas a recopilar y compartir datos de sostenibilidad. Mediante Gen AI, analiza los datos para apoyar a los empleados, permitiendo así compartir los resultados en forma de documentos e informes. Las empresas comparan su progreso en sostenibilidad con el de otras, lo que mejora la precisión y la confianza. Esta herramienta fomenta el conocimiento sobre sostenibilidad, reduce errores y optimiza la toma de decisiones.

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Riesgos para los usuarios del sector privado que utilizan inteligencia artificial para alcanzar objetivos globales

• Los procesos de inteligencia artificial a menudo son opacos Las empresas dependen de un sistema externo para su infraestructura, modelos y datos, lo que genera una brecha de responsabilidad. Los datos externos pueden estar mal etiquetados o infringir derechos de autor, lo cual es incomprensible para los desarrolladores al extraer conclusiones. También es posible que los usuarios tergiversen su validación de los resultados de Gen AI, lo que aumenta los riesgos.
• La inteligencia artificial puede producir resultados inciertos y problemáticos Los humanos son modelos para la IA Gen y pueden reflejar sesgos e incertidumbre que pueden introducir sesgos de género, socioeconómicos y raciales. Este problema puede agravarse con un diseño de modelo defectuoso, sesgos de usuario existentes y datos de entrenamiento incompletos. También existe la posibilidad de presentar contenido falso y generar resultados tóxicos. Sin embargo, con una transparencia y gobernanza adecuadas, estos errores, toxicidad y sesgos pueden prevenirse.
• La inteligencia artificial puede vulnerar la privacidad y la seguridad de los datos Las aplicaciones de Gen AI a veces pueden exponer involuntariamente información confidencial corporativa o personal. Esto conlleva violaciones de protocolos de seguridad de datos como el RGPD. Si grandes conjuntos de datos se auditan incorrectamente, incluso con análisis, existe el riesgo de revelar datos confidenciales debido a la capacidad de Gen AI para indexar información pública y establecer asociaciones.
• El poder de la IA puede ser mal utilizado Las personas y el planeta se ven afectados por la interacción de los usuarios con Gen AI. Sin medidas de seguridad, esta puede socavar los ODS al difundir desinformación mediante deepfakes. De esta forma, ofrece orientación para armas o apoya el engaño. Existe la posibilidad de que los usuarios manipulen Gen AI para generar resultados tóxicos o violar la privacidad de los datos, lo que aumenta estos riesgos.

Referencia cruzada: ¿La automatización influye en la toma de decisiones?

Riesgos externos del uso de inteligencia artificial en el sector privado

• La generación de IA tiene importantes necesidades de recursos La IA de generación requiere centros de datos con un alto consumo de recursos y un mayor consumo de electricidad para 2026, que ya representa más del 1.5 % de la energía mundial. También afecta la seguridad hídrica debido a las necesidades de refrigeración, y la producción de hardware tiene un impacto ambiental.
• La generación de IA redefinirá y podría desplazar empleos Con las nuevas oportunidades, la IA de la generación anterior también presenta importantes amenazas de automatización para los trabajadores. Las empresas deben mejorar sus habilidades para reducir los despidos y colaborar con los gobiernos para... transición centrada en las personas en la fuerza laboral en evolución.
• La inteligencia artificial alterará la sociedad, lo que podría ampliar las divisiones existentes – Las sociedades y las economías Transformarse con Gen AISin embargo, esto requerirá alfabetización digital, datos de capacitación de calidad y capacidad computacional. Las desigualdades en la distribución de internet y electricidad solo obstaculizarán el progreso, profundizando las brechas y generando problemas de derechos humanos para los grupos vulnerables.

En conclusión, la IA Gen no es una solución universal a los desafíos del sector privado. Sin embargo, tiene un gran potencial para revolucionar los negocios y el desarrollo sostenible. El informe muestra cómo las primeras aplicaciones de la IA Gen ayudaron a abordar los problemas globales de pobreza y desigualdad de género. El sector privado debe alinear sus decisiones con los Diez Principios del Pacto Mundial de las Naciones Unidas. Se espera que la IA Gen pueda contribuir al logro de los objetivos de 2030.

Fuente : Guía del sector privado para acelerar el desarrollo sostenible con tecnología.