4.1 Identificar Oportunidades

Resulta imprescindible realizar un análisis riguroso de los procesos internos de la organización. Este paso no solo asegura que las iniciativas futuras se construyan sobre bases sólidas, trazables y alineadas con las exigencias regulatorias y de sostenibilidad actuales, sino que también permite detectar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora donde la IA puede aportar un valor diferencial.

El análisis debe realizarse en dos niveles complementarios:

• Operativo: identificación de los flujos de datos, consumo de recursos y puntos críticos en la ejecución de procesos.
• Estratégico: conexión de esas ineficiencias con objetivos de negocio (reducción de costes, sostenibilidad, mejora del servicio, diferenciación competitiva).

De este cruce se desprenden los casos de uso potenciales, priorizados según su impacto y viabilidad.

1. Diagnóstico de procesos y flujos de datos

Mapear los procesos de negocio clave mediante entrevistas, talleres y herramientas de modelado de procesos. Identificar los puntos donde se concentran mayores consumos de recursos, emisiones, tiempos o errores. Estos indicadores se convierten en candidatos para casos de uso de IA, al evidenciar espacios de mejora medibles.

2. Gobernanza y gestión de riesgos

Analizar qué estructuras de control y supervisión ya existen (compliance, calidad, auditoría) y cómo pueden integrarse con iniciativas de IA. Su ausencia o debilidad señala oportunidades de reforzar la gobernanza con herramientas de IA, por ejemplo, para monitoreo automatizado o sistemas de alerta temprana.

3. Procesos de reporte y transparencia

Evaluar si los procesos internos actuales generan datos trazables y auditables. Una falta de calidad en los datos puede traducirse en un caso de uso centrado en mejorar la consolidación y fiabilidad de la información corporativa, habilitando después proyectos de mayor impacto.

4. Infraestructura y eficiencia energética

Inventariar centros de datos, hardware y software, midiendo consumos y huella ambiental. Este ejercicio revela oportunidades para introducir IA en la optimización energética, mantenimiento predictivo o gestión dinámica de cargas. 

5. Fiabilidad y ética en los procesos

Analizar dónde existen riesgos de sesgo, problemas de privacidad o brechas de seguridad. Estas áreas representan tanto riesgos como espacios donde la IA ética y responsable puede fortalecer la confianza y habilitar nuevos servicios.

La definición de casos de uso de inteligencia artificial en el ámbito de la sostenibilidad requiere comenzar por una comprensión profunda de las necesidades reales de los clientes. Este análisis asegura que los proyectos se centren en resolver problemas concretos y generar un valor que combine eficiencia, diferenciación estratégica y compromiso sostenible.

1. Comprensión de las expectativas del cliente

El punto de partida es entender cómo perciben los clientes los productos, servicios y experiencias que la organización ofrece. Identificar susdolores (pains), expectativas y oportunidades de mejora permite orientar la IA hacia áreas donde puede aportar un cambio tangible. Las herramientas de customer journey mapping y de análisis de datos de comportamiento son fundamentales para identificar puntos de fricción y diseñar experiencias más fluidas, personalizadas y sostenibles.

2. Oportunidades de negocio y ventaja competitiva

El análisis de necesidades debe ir más allá de la eficiencia inmediata y situarse en el plano estratégico. Cada caso de uso de IA debe evaluarse en función de su potencial para crear ventaja competitiva sostenible. Esto implica identificar cómo la IA puede abrir nuevos nichos de mercado, mejorar la propuesta de valor frente a la competencia o fortalecer la relación con clientes mediante productos y servicios responsables. Una visión estratégica permite seleccionar casos de uso que, además de aportar eficiencia, refuercen el posicionamiento de la organización en el mercado.

3. Priorización de necesidades con criterios de sostenibilidad

No todas las necesidades detectadas deben abordarse de inmediato. La organización debe priorizar aquellas que generan mayor impacto positivo en términos ambientales, sociales y económicos. Aplicar criterios de doble materialidad —cómo afecta la organización al entorno y cómo los riesgos del entorno afectan a la organización— permite distinguir los casos de uso con más relevancia estratégica. Al mismo tiempo, la transparencia y la ética en el diseño de soluciones refuerzan la confianza del cliente, que se convierte en un activo competitivo.

4. Cultura y gestión del cambio centrada en el cliente

Finalmente, este análisis requiere un cambio cultural hacia un enfoque auténticamente customer-centric. Ello supone adoptar una mentalidad donde los datos, la sostenibilidad y la innovación sean elementos estructurales de la estrategia. Los líderes deben impulsar una cultura de co-creación con clientes, fomentar la colaboración multidisciplinar y asegurar que las decisiones tecnológicas reflejan tanto los intereses empresariales como las expectativas sociales.

El éxito en la definición de casos de uso de inteligencia artificial orientados a la sostenibilidad depende no solo de los procesos internos y de las necesidades del cliente, sino también de la identificación adecuada de los actores implicados y de las partes interesadas (stakeholders). Este análisis permite comprender quiénes intervienen directamente en el diseño, validación y despliegue de los casos de uso, así como quiénes influyen o se ven afectados por ellos.

    Stakeholders internos

En el ámbito organizativo es útil distinguir entre tres niveles de implicación:

• Capa operativa: conformada por los equipos que trabajan en el día a día del caso de uso. Incluye científicos e ingenieros de datos, equipos de MLOps, responsables de sostenibilidad operativa y analistas de negocio. Son quienes ejecutan y mantienen los sistemas de IA, garantizando la disponibilidad de datos y la eficiencia técnica.
• Capa táctica: integra a los responsables intermedios que convierten la estrategia en proyectos viables. Aquí destacan los responsables de áreas de negocio, ESG y compliance, así como los validadores de IA —equipos de auditoría de modelos, comités de ética o responsables de gobernanza responsable— que aseguran la calidad, robustez y conformidad normativa de las soluciones.
• Capa estratégica: compuesta por el comité de dirección, la alta dirección y, en su caso, figuras específicas como el Chief AI Officer. Son quienes garantizan que el caso de uso se alinee con la estrategia corporativa, la gestión de riesgos y la visión de sostenibilidad de la organización.

Foros internos. Además de los roles y órganos formales, muchas organizaciones refuerzan la participación y la coordinación a través de foros internos, concebidos como espacios de intercambio y deliberación. Estos foros permiten integrar perspectivas diversas y acelerar la madurez organizativa en IA y sostenibilidad. Algunos ejemplos son:

• Foros técnicos de innovación y datos: donde los equipos comparten avances, buenas prácticas y aprendizajes sobre el desarrollo y despliegue de casos de uso.

• Foros de ética y responsabilidad en IA: espacios donde empleados de distintas áreas (no solo de compliance) discuten dilemas éticos, sesgos y el impacto social de los algoritmos.

• Foros de sostenibilidad aplicada a la IA: orientados a evaluar colectivamente cómo los proyectos de IA contribuyen a los objetivos ESG y a identificar oportunidades de mejora.

• Foros de usuarios internos: comunidades de práctica que actúan como puente entre negocio, tecnología y áreas de impacto.

Estos foros no sustituyen a los comités formales, pero funcionan como mecanismos ágiles que fomentan la cultura organizativa en IA, aseguran una voz más plural en la toma de decisiones y refuerzan la legitimidad del modelo de gobernanza.

      Stakeholders externos: clientes y reguladores

Además de los actores internos, es imprescindible identificar los stakeholders externos, distinguiendo entre dos tipos de relación:

1. Clientes y usuarios finales: constituyen la principal fuente de necesidades y expectativas. Su retroalimentación permite validar la pertinencia de un caso de uso, evaluar la aceptación social y reforzar la confianza en la organización.

2. Reguladores: marcan los marcos normativos y los límites de actuación. Incluyen a la Comisión Europea, autoridades nacionales y supervisores sectoriales que, mediante regulaciones como el AI Act, la CSRD o el GDPR, establecen obligaciones vinculantes que condicionan el diseño y la puesta en marcha de los casos de uso.

    

   Marco de gobernanza integral

La integración de actores internos y externos crea un ecosistema de gobernanza que asegura que los casos de uso de IA en sostenibilidad se desarrollen de manera responsable, transparente y eficiente. Mientras los clientes definen expectativas y los reguladores fijan las reglas del juego, los equipos internos —desde la operación diaria hasta la dirección estratégica— deben coordinarse para garantizar que cada caso de uso se despliegue con rigor técnico, legitimidad ética y viabilidad a largo plazo.

La fase de generación de ideas constituye un punto de inflexión en el proceso de definición de casos de uso de inteligencia artificial orientados a la sostenibilidad. Tras haber analizado los procesos internos (1.1), identificado las necesidades de los clientes (1.2) y mapeado los actores implicados (1.3), el reto consiste en transformar esos insumos en propuestas concretas y evaluables. No se trata de promover una lluvia de ideas indiscriminada, sino de articular un proceso estructurado, inclusivo y basado en evidencias, capaz de canalizar la creatividad hacia soluciones con impacto real en la organización (mejora de procesos, eficiencia, sostenibilidad interna), en la sociedad y en el entorno medioambiental.

De acuerdo con marcos reconocidos como el Oslo Manual de la OCDE, la innovación solo puede consolidarse cuando se combinan la exploración de nuevas oportunidades con la capacidad interna para desarrollarlas y escalarlas. A ello se suma la necesidad de alinear las ideas con el marco regulatorio europeo, especialmente el AI Act y las normativas vinculadas a la sostenibilidad (CSRD, Taxonomía Verde), que generan tanto obligaciones como oportunidades para las organizaciones.

  Palancas de generación de ideas

Las ideas de calidad no surgen de manera aislada, sino que se activan a partir de una serie de palancas que sirven como detonantes y filtros iniciales de pertinencia:

Sostenibilidad como motor de innovación
La transición ecológica y social no es únicamente un desafío regulatorio, sino un catalizador de ideas. Tal y como destacan organismos como la Agencia Europea de Medio Ambiente y foros globales como el World Economic Forum, la IA puede convertirse en un habilitador clave para reducir la huella ambiental, mejorar la eficiencia de procesos y fomentar una economía inclusiva. Ejemplos de palancas en este sentido incluyen la medición de emisiones en tiempo real, la optimización energética mediante algoritmos avanzados o la creación de modelos predictivos para gestionar riesgos climáticos.

Capacidades internas de la organización
Las ideas más prometedoras emergen allí donde existe una base sólida de datos, competencias tecnológicas y cultura organizativa. El Oslo Manual subraya la importancia de vincular la generación de ideas con las capacidades internas, ya que la viabilidad a medio plazo depende de contar con talento especializado, infraestructuras digitales y procesos de gobernanza de datos consolidados. En este sentido, la organización debe ser consciente de sus fortalezas y limitaciones antes de apostar por determinadas líneas de ideación.