Nueva York, Estados Unidos: La Iniciativa de Mercados Sostenibles y AECOM lanzan una innovadora herramienta de IA diseñada para proteger la naturaleza durante el desarrollo de infraestructuras. La Herramienta de Riesgo de la Naturaleza analiza cualquier pedazo de tierra a nivel mundial, proporcionando información detallada sobre los hábitats y biomas para ayudar a los planificadores y responsables políticos a crear infraestructura sostenible que salvaguarde el entorno natural.
Con el desarrollo de infraestructura a punto de aumentar, impulsado por el crecimiento demográfico y económico, la Herramienta de Riesgo de la Naturaleza combatirá la realidad de que el desarrollo de infraestructura a menudo conduce a la pérdida de hábitat, la disminución de la biodiversidad, la contaminación y el aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero. En los últimos 50 años, las poblaciones de vida silvestre han disminuido en un promedio del 60%, siendo el desarrollo de infraestructura un factor importante.
Impulsada por AECOM, y utilizando conjuntos de datos del Grupo de Trabajo para la Divulgación Financiera Relacionada con la Naturaleza (TNFD), la Herramienta de Riesgo de la Naturaleza de SMI permite a los inversores y promotores de infraestructuras analizar cualquier terreno a nivel mundial (a escala de metros), proporcionando descripciones revisadas por expertos del hábitat y los biomas de la ubicación en las primeras etapas del proceso de selección del sitio.
A continuación, la Herramienta de Riesgo de la Naturaleza evalúa el impacto de un proyecto en el medio ambiente y sugiere estrategias de mitigación, ofreciendo posibles soluciones o medidas de protección del medio ambiente. Esta información se puede utilizar para informar a los planificadores y a los responsables de la formulación de políticas sobre la creación de infraestructuras que promuevan el desarrollo sostenible y protejan el medio ambiente natural. Es importante destacar que la herramienta también se alinea con el marco TNFD, lo que permite a los usuarios utilizar los datos para el proceso TNFD LEAP.
Categoría: IA Inteligencia Artificial
¿Es la IA la respuesta a la falta de conocimientos ESG a nivel de los consejos de administración?
La IA tiene acceso casi instantáneo a prácticamente todos los conocimientos registrados. Su capacidad para cribar esa vasta acumulación de hechos, cifras y opiniones no tiene parangón. Esto por sí solo podría justificar su presencia en una junta cuyo propio conocimiento de un tema puede ser deficiente.
Si bien las soluciones genéricas de IA, como los bots listos para usar o una versión «estándar» de ChatGPT, pueden no ser suficientes, el margen para personalizar las herramientas de IA para satisfacer las necesidades de sostenibilidad y ESG de un consejo de administración es considerable. Sin embargo, incluso si la IA parece saberlo todo sobre sostenibilidad y ESG, o cualquier otro tema que nos interese nombrar, no debería ser celebrada como verdaderamente omnisciente, porque la enorme diferencia entre saber y saber cómo significa que el juicio humano sigue siendo indispensable.
La IA debería utilizarse principalmente para llevar a cabo el «trabajo pesado» de la actividad de la junta directiva, es decir, las tareas que el homo sapiens necesitaría días, meses o incluso años para realizar. Puede agregar capas valiosas al pensamiento a corto y largo plazo. Puede ahorrar tiempo, energía y dinero. Incluso puede generar puntos de vista, propuestas e innovaciones que sus homólogos de carne y hueso nunca concebirían.
En este sentido, realmente podría revolucionar la forma en que los consejos de administración abordan los asuntos de sostenibilidad. Podría ayudarles a hacer las preguntas correctas y así llegar a las respuestas correctas. Incluso una pregunta tan aparentemente simple como «¿Cuáles son los mayores riesgos ambientales de nuestro negocio?» o «¿Cómo podemos mejorar nuestras prácticas de sostenibilidad?» podría ayudar a desbloquear el potencial ESG sin explotar de una empresa, siempre que las respuestas se utilicen como bloques de construcción para la discusión, debidamente criticadas y cruzadas con la opinión de expertos.
Y este es el punto más crucial: la IA siempre debe ser un sirviente en lugar de un amo. Al mismo tiempo, nunca debe convertirse en una excusa para que los miembros del consejo de administración sigan revolcándose en la ignorancia de la sostenibilidad y los criterios ESG, de lo contrario, precisamente ese cambio de roles podría producirse con demasiada facilidad.
En última instancia, como ha sido el caso durante mucho tiempo con la tecnología, el camino ideal radica en combinar lo mejor de ambos mundos. Al combinar cuidadosamente sus propios talentos con los de la IA, los consejos de administración pueden promover claramente la causa de la sostenibilidad. En un momento en que la continua falta de familiaridad de alto nivel con este campo nunca ha sido más dañina, peligrosa e indefendible, esta es sin duda una oportunidad que exige atención.
¿Acaso la IA es incompatible con el Net Zero?
La compra récord de créditos de eliminación de carbono por parte de Microsoft, de 1PointFive, refleja la comprensión de que, dado que los centros de datos de IA aumentan sus emisiones, la empresa debe hacer algo, o arriesgarse a perder su objetivo de cero emisiones netas. Google también ha centrado su atención en la eliminación de carbono. Y vendrán más: el sector tecnológico en general es cada vez más intensivo en carbono; al mismo tiempo, el crecimiento explosivo de la IA no muestra signos de desaceleración.
Esto es un comienzo. Pero la realidad es que las empresas que compran créditos pueden dar la impresión de estar abordando el cambio climático sin hacer esfuerzos significativos para reducir sus propias emisiones. Las dos cosas no son mutuamente excluyentes (de hecho, pueden funcionar eficazmente en conjunto). Sin embargo, en la práctica, la compra de créditos puede impedir que las empresas persigan el tipo de cambio sistémico necesario para reducir realmente su huella de carbono.
Hasta cierto punto, esto es justificable. Reducir su huella de carbono significa lidiar con el Alcance 3, y eso puede ser intimidante.
Aprovechar la inteligencia artificial y el análisis de datos en la regulación financiera
A principios de este mes, el Comisionado Jaime Lizárraga se dirigió a la Undécima Conferencia Anual sobre Regulación de los Mercados Financieros en Washington DC, enfatizando la importancia del análisis económico en el trabajo de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC). Sus comentarios destacaron las diversas necesidades de los inversores y el papel de los enfoques innovadores, como el análisis de datos de IA, para mejorar la eficacia regulatoria.
La comisionada Lizárraga subrayó la importancia del análisis económico en la formulación de normas, su aplicación y la protección de los inversores. Señaló que la incorporación de IA innovadora, aprendizaje automático y análisis de datos puede mejorar la comprensión de la SEC de la dinámica del mercado y los impactos de las medidas regulatorias. Señaló que la División de Análisis Económico y de Riesgos (DERA) de la SEC ya está liderando iniciativas para integrar análisis de datos de vanguardia impulsados por IA.
A medida que la IA se vuelve cada vez más prevalente en el mundo del análisis financiero, esperamos ver más reguladores como la SEC experimentando con análisis de datos impulsados por IA. Con vastos bancos de datos estructurados con los que jugar, nos interesa ver las innovaciones en regulación y análisis que dichas tecnologías pueden impulsar.
Nuestro propio Revathy Ramanan hablará en la conferencia XBRL Europa esta mañana y describirá solo algunas de las formas en que los reguladores pueden obtener nuevos conocimientos y una cobertura integral sobre las presentaciones de los emisores mediante el uso de LLM.
La perspectiva de FSB Asia sobre cómo abordar la IA y los riesgos climáticos
El Grupo Consultivo Regional para Asia (RCG Asia) del Consejo de Estabilidad Financiera (FSB) se reunió en Colombo para discutir la evolución de los mercados financieros, incluidas las implicaciones de la inteligencia artificial (IA) y el cambio climático en la estabilidad financiera.
Los miembros revisaron el progreso en el abordaje de los riesgos financieros del cambio climático y discutieron el uso de la IA en el sector financiero. Además, exploraron iniciativas para mejorar los pagos transfronterizos, enfocándose en hacerlos más rápidos, más baratos y más transparentes.
El FSB tiene como objetivo fortalecer el compromiso con el sector privado y promover una mayor colaboración entre los sectores público y privado para abordar los desafíos en la región. El FSB coordina los esfuerzos internacionales para promover la estabilidad financiera y supervisa a las autoridades financieras en varios países y jurisdicciones.
Una buena IA requiere buenos datos
La transformación digital requiere transformación de datos. Con un enfoque que da prioridad a los datos, los líderes y sus equipos priorizan la limpieza de datos antes de que comience el esfuerzo de transformación digital. Debido a que los líderes crean la mayoría de los obstáculos que afectan estos esfuerzos, es fundamental garantizar que todos estén involucrados desde el principio.
Una vez que se haya establecido la aceptación, haga de los datos de alta calidad su objetivo. Si sus datos son de mala calidad, pueden producirse numerosos resultados que perjudiquen la reputación y el negocio. Y habrás perdido mucho tiempo, dinero y esfuerzo en el proceso.
Una estrategia que dé prioridad a los datos será cada vez más necesaria a medida que se afiancen tecnologías nuevas y emergentes como la IA generativa. Dado que la IA debe tener datos de alta calidad para funcionar correctamente, los datos incorrectos también pueden poner en peligro sus proyectos de IA generativa. Ahorre a su organización mucho trabajo y gastos tomándose el tiempo para poner los datos en primer lugar.
Reducir el carbono y los costos con el poder de la IA
La presión sobre las empresas para que respondan a la amenaza del calentamiento global es cada vez mayor. Tanto los consumidores como los reguladores y los inversores están examinando cada vez más el impacto climático de las empresas de todos los sectores. En su carta de enero de 2020 a los directores ejecutivos, por ejemplo, Larry Fink, presidente y director ejecutivo de BlackRock, el administrador de activos más grande del mundo, advirtió a las empresas que los inversores, entre otras partes interesadas, ahora esperan una divulgación completa del desempeño de las empresas en una variedad de factores ambientales, sociales y de gobernanza.
Pero una cosa es que las empresas hablen de boquilla sobre la necesidad de reducir sus emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Tomar medidas concretas para marcar la diferencia, especialmente en el clima económico actual impulsado por la pandemia, es otra cuestión completamente diferente. La dificultad y el costo de medir el alcance total de sus emisiones de carbono, y luego reducirlas o compensarlas, ha obligado a muchas empresas a retrasar el esfuerzo.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) puede cambiar las reglas del juego. Su capacidad para ofrecer una visión profunda de múltiples aspectos de la huella de carbono de una empresa y sus rápidas victorias en la reducción de costes ofrecen una ruta prometedora para acelerar la transformación sostenible y reducir los gastos en un momento de necesidad. Y debido a que su tamaño les da acceso a enormes conjuntos de datos, un factor clave de éxito para la implementación de la IA, las grandes empresas se encuentran en una posición especialmente fuerte para beneficiarse de su poder.
LA PROMESA DE LA IA
La amenaza del cambio climático es cada vez mayor y el tiempo se acaba. Las emisiones globales de GEI actualmente suman alrededor de 53 gigatoneladas de dióxido de carbono equivalente (CO2e), según el Carbon Disclosure Project. Si queremos cumplir el objetivo de limitar el aumento de la temperatura media mundial a 1,5 °C, tal y como se especifica en el Acuerdo de París de 2016, debemos reducir esas emisiones en un 50% para finales de esta década, según la Iniciativa de Objetivos Basados en la Ciencia. En nuestra experiencia con los clientes, el uso de la IA puede lograr reducciones generales de emisiones del 5% al 10%, el equivalente a 2,6 a 5,3 gigatoneladas deCO2e si la IA se aplicara a todas las emisiones.
El uso de la IA puede reducir las emisiones de GEI entre 2,6 y 5,3 gigatoneladas deCO2e.
Mientras tanto, los estudios de BCG muestran que el impacto general potencial de la aplicación de la IA a la sostenibilidad corporativa asciende a entre 1,3 y 2,6 billones de dólares en valor generado a través de ingresos adicionales y ahorros de costos para 2030.
IA en la banca central – Exploración de oportunidades y desafíos
El Banco Central Europeo (BCE) está empezando a utilizar inteligencia artificial (IA) para mejorar sus operaciones. A medida que la IA continúa evolucionando, ofrece un potencial interesante para una variedad de tareas de los bancos centrales, incluido el análisis de datos, la gestión de riesgos, la supervisión bancaria y el análisis de la política monetaria. El BCE está colaborando activamente con otros bancos centrales dentro del Sistema Europeo de Bancos Centrales (SEBC) y autoridades nacionales competentes para explorar las oportunidades y desafíos que presenta la IA.
El BCE utiliza técnicas de aprendizaje automático para automatizar la clasificación de datos de más de diez millones de entidades jurídicas en Europa. Esta automatización agiliza el proceso de recopilación de datos, lo que permite al personal centrarse en la evaluación e interpretación de los datos.
La IA también se emplea para recopilar datos en tiempo real sobre los precios de productos individuales mediante web scraping y aprendizaje automático. Si bien estos datos pueden no estar estructurados, la IA ayuda a estructurarlos, mejorando la precisión de los análisis de inflación.
En el ámbito de la supervisión bancaria, el BCE utiliza IA para analizar diversos documentos de texto, incluidos artículos de noticias, evaluaciones de supervisión y documentos bancarios. La plataforma Athena, desarrollada por el BCE, ayuda a los supervisores a encontrar, extraer y comparar información, ahorrando tiempo.
Sin embargo, el BCE se muestra cauteloso respecto de los riesgos potenciales de la IA. Pone un énfasis significativo en el uso responsable de la IA, la privacidad de los datos, el cumplimiento legal y las cuestiones éticas.
A pesar de las crecientes capacidades de la IA en el análisis de datos, como lo demuestran las últimas iniciativas del BCE, los datos estructurados y la presentación de informes de alta calidad siguen siendo primordiales.
Si bien la IA puede procesar grandes cantidades de información no estructurada, los datos estructurados garantizan coherencia y confiabilidad, que son cruciales para la toma de decisiones informadas en los sectores financieros y de banca central. Además, los informes de alta calidad brindan contexto y transparencia a los datos, lo que permite que tanto los expertos humanos como los sistemas de inteligencia artificial extraigan información significativa. En esencia, la sinergia entre datos estructurados, informes rigurosos y la IA amplifica la eficacia de los procesos basados en datos, reforzando su importancia en las prácticas modernas de la banca central.
El poder y los peligros de la “mano artificial” – Considerando la IA a través de las ideas de Adam Smith
He señalado algunos de los problemas relacionados con la IA y cómo podemos usar el pensamiento y la filosofía de Adam Smith como guía para ayudarnos a navegar por el camino que tenemos por delante.
La IA podría ser tan disruptiva como lo fue la Revolución Industrial en la época de Adam Smith. Tendremos que equilibrar cuidadosamente el apoyo a la innovación con la supervisión regulatoria. Debido a la capacidad única de AI para imitar el pensamiento humano, necesitaremos desarrollar un conjunto único de reglas y políticas para asegurarnos de que beneficie a la sociedad. Y esas reglas tendrán que ser globales. La llegada de la IA demuestra que la cooperación multilateral es más importante que nunca.
Es un desafío que requerirá que salgamos de nuestras propias cámaras de eco y consideremos el amplio interés de la humanidad. Adam Smith es mejor recordado por su contribución a la economía, pero su cuerpo de conocimiento era mucho más amplio. Fue estudiante de derecho, historia, retórica, lenguas y matemáticas. Con el mismo espíritu, aprovechar la IA para el bien de la humanidad requerirá un enfoque interdisciplinario.
Escribiendo en la cúspide de la Revolución Industrial, Smith difícilmente podría haber previsto el mundo en el que vivimos hoy, unos 300 años después de su nacimiento. Ahora, podemos estar una vez más al borde de transformaciones tecnológicas que no podemos prever. Para bien o para mal, los humanos no son conocidos por alejarse de la siguiente etapa del progreso científico y tecnológico. Por lo general, simplemente salimos del paso. Esta vez, mientras enfrentamos el poder y los peligros de la mano artificial, debemos reunir cada gramo de nuestra empatía e ingenio, las mismas cosas que hacen que la inteligencia humana sea tan especial.
Esforzándose por mantener el ritmo en la carrera de la IA
El rápido progreso y la sofisticación de la inteligencia artificial (IA) están dominando los titulares, con la IA generativa, una nueva tecnología capaz de crear contenido indistinguible del trabajo humano, despertando miedo y asombro en igual medida.
En marzo, los magnates de la tecnología Elon Musk, Steve Wozniak y más de 1.200 fundadores y científicos de investigación firmaron una carta abierta pidiendo una pausa de seis meses en los experimentos generativos de IA para comprender mejor los riesgos, beneficios e impactos de la tecnología en el mundo.
Goldman Sachs dijo el mes pasado que la IA podría reemplazar el equivalente a 300 millones de empleos a tiempo completo e Italia prohibió la popular herramienta generativa de IA ChatGPT por preocupaciones de privacidad. Sir Jeremy Fleming, director de Inteligencia del Reino Unido GCHQ, advirtió la semana pasada que la desinformación es una amenaza principal del avance de la IA.
Una cuestión clave es que la IA es omnipresente y conceptualmente resbaladiza, lo que hace que sea notoriamente difícil de regular, dice Matt O’Shaughnessy, miembro visitante del Programa de Tecnología y Asuntos Internacionales de la Fundación Carnegie para la Paz Internacional.