Estudio de Naciones Unidas y Accenture: La IA Generativa ayuda a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible
Bogotá, octubre 2024- Los desafíos globales, que incluyen conflictos geopolíticos, la crisis climática, la alta inflación y los efectos persistentes de la pandemia de COVID-19, han convergido para obstaculizar significativamente el progreso en el desarrollo sostenible. Actualmente, estamos en camino de cumplir solo el 17% de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para 2030.
Un nuevo estudio del Pacto Global de Naciones Unidas y Accenture muestra que, en este contexto, la tecnología, especialmente la Inteligencia Artificial Generativa, se ha convertido en una oportunidad. De acuerdo con el informe, la IA Gen puede facilitar un acceso sin precedentes a información hiperespecífica y personalizada, acelerar la innovación mediante el pensamiento interdisciplinario y aumentar la productividad para ayudar a las empresas a superar los vientos en contra convergentes y los problemas complejos que hacen que el progreso en el desarrollo sostenible sea tan desafiante.
Mercedes Osorio, Directora Ejecutiva de Accenture Colombia explica que “principalmente, hay tres aspectos en los que la IA Generativa puede ayudar a las empresas en cuanto a la consecución de los ODS. Primero, la eficiencia operativa, ya que esta tecnología permite la optimización de recursos y aumenta la efectividad de los trabajadores. Segundo, ayuda a alcanzar una cadena de suministro más sustentable, por su capacidad de analizar datos no estructurados y de proporcionar información clave para que las empresas puedan abordar los impactos de sus productos y servicios de manera más eficiente. Finalmente, la IA Gen se ha convertido en una herramienta que permite a las compañías realizar sus reportes de ESG de manera más rápida y eficiente.”
¿Cómo avanzar? El reporte de Naciones Unidas y Accenture establece que a través de cinco pasos clave. Primero, se deben establecer objetivos claros y KPIs. Es necesario asignar responsabilidades para cada objetivo y establecer un monitoreo continuo. Segundo, es fundamental realizar pruebas sistemáticas de la IA Generativa, para evitar sesgos y confirmar que el sistema funciona como se espera. Para esto también es clave incorporar canales adecuados para que los usuarios finales puedan comunicar los problemas experimentados durante el uso de la aplicación.
El tercer elemento fundamental es comenzar en pequeño. Osorio explica que “al igual que con cualquier nueva tecnología, es importante empezar con un alcance limitado para comprender mejor el rendimiento, el riesgo y cómo las personas se involucran con la solución. Al escalar sus soluciones de manera medida, se puede evaluar mejor el impacto de la Gen AI tanto en los objetivos comerciales como en el desarrollo sostenible.”
En cuarto lugar, está la mejora continua. Ya sea que la escala del despliegue sea pequeña o grande, las empresas necesitan emplear verificaciones incrementales e inversiones en Gen AI para identificar problemas y potenciales mejoras. Se debe monitorear y optimizar el consumo de energía, el impacto en los grupos de interés y otros efectos secundarios del uso de Gen AI para garantizar resultados de mayor calidad, eficientes y éticos, al tiempo que minimiza el desperdicio, los defectos y la variación.
Finalmente, es necesario realizar evaluaciones de riesgos. Osorio detalla que es se trata de “identificar los riesgos potenciales y categorizarlos por probabilidad, alcance y escala de impacto. Luego, se deben desarrollar estrategias de mitigación personalizadas para ayudar a salvaguardar su uso de Gen AI, alineadas con la tolerancia al riesgo de su empresa, para prevenir el retroceso de los ODS.”
