Como consultores y formadores en sostenibilidad, muchas pymes nos preguntan por la inteligencia artificial: ¿sirve de verdad para ser más sostenibles? ¿qué herramientas puedo usar? ¿cómo empiezo sin gastar recursos que no tengo?

Estas dudas son comprensibles. La IA está en todas partes y se presenta como la gran solución para cualquier reto, incluida la sostenibilidad. Pero la realidad es más compleja: hay aplicaciones que funcionan y otras que son puro marketing.

Este artículo inaugura una serie en la que analizaremos con detalle los pros y contras de la IA aplicada a la sostenibilidad, con un objetivo claro: ofrecer a las pymes información honesta y práctica para que tomen decisiones acertadas.

Lo que ya es real (y útil para PYMEs)

Optimización energética y mantenimiento predictivo
La Agencia Internacional de la Energía (IEA) destaca que la IA ya se usa en la gestión de edificios e industrias para identificar consumos anómalos, reducir picos y anticipar fallos de equipos. Esto puede traducirse en ahorros energéticos de entre el 10 y el 15 % en casos documentados.

Logística y reducción de emisiones
En transporte y distribución, algoritmos de IA ayudan a planificar rutas y optimizar cargas. Diversos estudios académicos muestran que estas técnicas permiten ahorros de combustible y emisiones relevantes, aunque más visibles en grandes flotas que en pymes con pocos vehículos.

Gestión de datos ESG
Herramientas de IA se aplican ya a la recopilación y organización de datos de sostenibilidad, lo que facilita el cumplimiento con clientes y administraciones. El Foro Económico Mundial y la propia IEA lo señalan como una de las áreas con más tracción.

Dónde conviene aplicar el escepticismo

Consumo energético de la propia IA
La IEA advierte que el consumo eléctrico de centros de datos podría más que duplicarse de aquí a 2030, alcanzando los 945 TWh, más que todo el consumo eléctrico actual de Japón. Esto obliga a preguntarse si los ahorros logrados compensan el impacto añadido.

Madurez desigual
Muchos casos de uso se presentan como IA cuando en realidad son tecnologías de optimización ya existentes rebautizadas. Para una pyme sin datos digitalizados, la aportación de la IA puede ser mínima.

Regulación y gobernanza
La AI Act de la Unión Europea, aprobada en 2024, establece exigencias de transparencia, trazabilidad y gestión de riesgos para sistemas de IA de alto riesgo. Aunque la mayoría de aplicaciones de sostenibilidad en pymes no entran en esta categoría, los clientes grandes sí exigirán evidencias de uso responsable.

La prueba del algodón: ¿aporta o no aporta?

Cuando una pyme se enfrenta a una solución de IA “para la sostenibilidad”, el riesgo de dejarse llevar por promesas es alto. Para diferenciar lo que realmente aporta de lo que es humo, conviene aplicar una especie de prueba del algodón con cinco preguntas clave:

1. ¿Qué problema real resuelve?
La sostenibilidad empresarial no consiste en usar IA por moda, sino en mejorar indicadores concretos: reducir consumos energéticos, minimizar residuos, controlar emisiones, mejorar la seguridad laboral o cumplir con una normativa específica. Si una herramienta no está diseñada para incidir en uno de estos ámbitos, difícilmente generará impacto real.

2. ¿Puedo medir antes y después?
El gran valor de la sostenibilidad está en los datos verificables. Para evaluar si la IA funciona, es imprescindible contar con una línea base: saber cuántos kWh consumía la planta antes, cuántos kilómetros recorría la flota, o cuántas toneladas de residuos se generaban. Sin esa foto inicial, cualquier ahorro posterior es imposible de demostrar.

3. ¿El beneficio neto supera el coste y el consumo adicional?
La IA también consume recursos, desde licencias de software hasta energía de servidores. Si el sistema promete un ahorro del 5 % pero su coste económico y energético lo supera, el impacto neto es negativo. La clave está en calcular la balanza coste-beneficio, incluyendo el retorno económico y el impacto ambiental.

4. ¿Dispongo de evidencias exportables y verificables?
No basta con confiar en la interfaz del proveedor. Los clientes, bancos o auditorías pueden pedir pruebas claras: datos exportables, informes comparables y trazabilidad de las fuentes. Una IA que no permita acceder a los datos de base difícilmente servirá como evidencia ante terceros.

5. ¿Hay alguien en la empresa que supervise los datos y el proceso?
Ninguna IA sustituye el criterio humano. Aunque la herramienta recopile y analice información, debe haber una persona responsable que valide resultados, detecte incoherencias y entienda los límites del sistema. Además, la AI Act europea empieza a exigir documentación mínima sobre cómo se usan los sistemas de IA, lo que implica que las empresas deben estar preparadas para responder quién los supervisa y con qué controles.

Conclusiones e implicaciones para las pymes en 2025

La inteligencia artificial aplicada a la sostenibilidad se mueve entre el entusiasmo y la desconfianza. La realidad es que ya existen aplicaciones útiles —optimización energética, planificación logística, recopilación de datos ESG— con resultados comprobables. Pero también hay mucho discurso comercial que exagera beneficios, ignora los costes y puede hacer perder tiempo y dinero a las pymes.

Para las pequeñas y medianas empresas en 2025, el reto no es “subirse a la ola de la IA” a toda prisa, sino saber cuándo y cómo merece la pena hacerlo. Esto implica tres ideas prácticas:

• Empezar por retos concretos y medibles: consumos energéticos, rutas de transporte, indicadores básicos de sostenibilidad que los clientes ya exigen.
• Evaluar siempre el balance neto: el ahorro económico y ambiental debe superar los costes de la herramienta, la formación necesaria y el consumo adicional.
• Construir capacidad interna mínima: no hace falta ser experto en IA, pero sí entender qué datos recopilar, cómo supervisar a los proveedores y cómo presentar evidencias creíbles a clientes o auditorías.

En otras palabras: la IA no sustituye el compromiso humano ni la cultura de sostenibilidad, pero puede ser un apoyo valioso si se aplica con sentido práctico. Para una pyme, el verdadero diferencial no está en decir “usamos IA”, sino en demostrar con datos que la empresa es más eficiente, más transparente y más competitiva gracias a ello.

👉 En Ser Sostenibles trabajamos para que la IA sea una herramienta realista y útil, no humo. Nuestro objetivo es acompañar a las pymes a identificar casos de uso concretos, medir resultados y convertir la tecnología en una palanca de crecimiento sostenible.