La IA se afianza como pilar de la rentabilidad ecológica al modificar la administración del riesgo ambiental y la claridad en las finanzas del país.
La banca colombiana comienza a evaluar la rentabilidad con un nuevo parámetro: la sostenibilidad. De acuerdo con el informe más reciente sobre Banca y Economía de Asobancaria, la inteligencia artificial (IA) se está estableciendo como un recurso fundamental para incorporar criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) en el proceso de toma de decisiones financieras, alterando la forma en que se establece el valor dentro del sistema financiero.
El estudio indica que las entidades bancarias están implementando la IA para detectar riesgos ambientales, clasificar proyectos sostenibles y identificar posibles situaciones de greenwashing mediante el análisis automatizado de grandes cantidades de datos no estructurados. Gracias a esto, los bancos pueden dirigir su capital hacia inversiones con impacto ambiental y social verificable, reforzando la confianza de los inversionistas y la credibilidad de los informes ASG.
Uno de los progresos más significativos es el modelado de riesgo ambiental. A través de redes generativas y simulaciones, la IA permite prever fenómenos como sequías o inundaciones que pueden influir en la valoración de activos y la estabilidad de las carteras. Esta habilidad, según el informe, optimiza la gestión del riesgo y asiste a los bancos en la toma de decisiones más fundamentadas ante la incertidumbre ambiental.
Además, la inteligencia artificial fomenta la inversión de impacto al analizar datos financieros y no financieros para identificar empresas que, además de generar beneficios, contribuyen a la sostenibilidad. Esta categorización posibilita ofrecer condiciones preferenciales a aquellos que promueven prácticas responsables y refuerza el papel de la banca en la transición hacia una economía de bajas emisiones de carbono.
El informe presenta ejemplos internacionales de cómo la tecnología está alterando la rentabilidad en la banca sostenible. BBVA España utiliza algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para clasificar a sus clientes de acuerdo a su perfil ASG y proporciona diagnósticos de huella de carbono basados en big data. JPMorgan Asset Management aplica machine learning para examinar la información de más de 14.000 empresas y construir carteras con un alto compromiso ambiental. Por su parte, Deutsche Bank desarrolla un sistema que clasifica operaciones con criterios ecológicos y evalúa la eficiencia energética de edificios antes de otorgar financiamiento.
Sin embargo, la utilización de IA también presenta desafíos. Asobancaria señala los riesgos de sesgos algorítmicos, la falta de transparencia en los modelos y la excesiva dependencia tecnológica. Estos aspectos pueden llevar a decisiones injustas o clasificaciones erróneas de proyectos sostenibles. El informe también destaca el impacto ambiental de la propia infraestructura digital: los centros de datos que respaldan estos sistemas consumen grandes cantidades de agua y energía, lo que obliga a buscar alternativas más eficientes.
El análisis concluye que la inteligencia artificial tiene el potencial de convertirse en un motor de innovación para dirigir capital hacia proyectos responsables y transparentes, siempre que su implementación esté guiada por principios éticos, de gobernanza y de eficiencia energética.
Siga a Forbes Colombia desde Google News
Lea también: ¿Es hora de adquirir dólares? La divisa alcanza mínimos del año
