3 Criterios medioambientales para empresas

1. Gestión ambiental (ISO 14001, EMAS)
   • Define sistemas de gestión para reducir impactos ambientales en procesos y operaciones.
   • Aporta un marco certificado y verificable para la mejora continua.
2. Criterios ESG (Environmental, Social and Governance)
   • El pilar “E” de los informes ESG analiza:
     • Huella de carbono (alcances 1, 2 y 3).
     • Uso responsable de recursos (agua, energía, materias primas).
     • Economía circular (reutilización y reciclaje).
3. Taxonomía de la Unión Europea
   • Clasifica actividades económicas sostenibles, obligando a reportar inversiones y operaciones alineadas con objetivos climáticos.
4. Global Reporting Initiative (GRI)
   • Estándar internacional de reporting que incluye indicadores de consumo energético, emisiones de gases de efecto invernadero y gestión de residuos.
5. Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
   • Especialmente el ODS 7 (energía asequible y no contaminante), ODS 12 (producción y consumo responsables) y ODS 13 (acción por el clima).

Las TIC son a la vez parte del problema (por su elevado consumo de recursos y energía) y parte de la solución (al permitir digitalización y eficiencia).

1. Impacto ambiental de las TIC
   • Consumo energético de centros de datos y entrenamiento de modelos IA.
   • Obsolescencia tecnológica y residuos electrónicos (e-waste).
   • Huella de carbono del ciclo de vida de hardware y redes de telecomunicaciones.
2. Contribución de las TIC a la sostenibilidad
   • Eficiencia energética: uso de cloud providers con certificaciones verdes (ej. ISO 50001, PUE bajo).
   • Optimización de procesos mediante IA (Green by AI): la IA no solo debe evaluarse por su propio consumo energético, sino también por el impacto ambiental positivo que puede generar en otros procesos. Ejemplos:
   1. Predicción de demanda energética: sistemas de IA que ajustan en tiempo real la producción de energía renovable y la distribución en redes inteligentes, evitando sobreproducción y desperdicio.
   2. Logística sostenible: algoritmos de optimización de rutas que reducen kilómetros recorridos y, por tanto, las emisiones de CO₂ en transporte y distribución.
   3. Eficiencia en edificios inteligentes: IA que regula climatización e iluminación en función de ocupación y condiciones externas, reduciendo hasta un 30% del consumo energético.
   4. Gestión del agua: modelos predictivos que optimizan riegos agrícolas o detectan fugas en infraestructuras, contribuyendo al ahorro de recursos hídricos.
   5. Economía circular: IA aplicada a sistemas de clasificación de residuos, mejorando las tasas de reciclaje y reduciendo la cantidad de desechos destinados a vertedero.
   • Monitorización ambiental: sensores IoT y big data para medir huella de carbono en tiempo real.

Los criterios medioambientales deben ser integrados en la gobernanza IT y, en particular, en la gobernanza de la IA, asegurando que:

• Cada proyecto de IA sea evaluado también en términos de impacto ambiental y eficiencia de recursos.
• El Comité de Gobernanza incorpore métricas verdes en sus decisiones (ej. consumo energético estimado de un modelo antes de aprobar su despliegue).
• La sostenibilidad tecnológica esté alineada con las políticas corporativas de ESG y los compromisos climáticos internacionales.