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En la actual economía de la reputación, la gestión de grupos de interés ha dejado de ser una actividad aislada de comunicación para convertirse en una competencia central de la estrategia corporativa. Para las empresas en Latinoamérica, especialmente aquellas que priorizan la sostenibilidad en su toma de decisiones y operación, la transparencia no es una opción, sino la base de su licencia social para realizar sus actividades.
Sin embargo, el desafío técnico es inmenso: ¿Cómo escuchar y responder a miles de voces en tiempo real sin perder la esencia humana? Una respuesta que toma cada vez más fuerza es la Inteligencia Artificial (IA), no como sustituto del juicio humano, sino como un habilitador de la sostenibilidad digital que permite abordar desafíos complejos de desarrollo (George et al., 2021). Al integrar la IA, las organizaciones pueden capturar tanto su impacto en el entorno como los riesgos que el entorno impone sobre su modelo de negocio, cumpliendo así con el principio de materialidad (Global Reporting Initiative [GRI], 2021).
Históricamente, la gestión de stakeholders se basaba en el modelo propuesto por Mitchell et al. (1997), que clasifica a los interesados según su poder, legitimidad y urgencia. En el contexto análogo, esta clasificación era estática. Hoy, en una región como Latinoamérica, caracterizada por la volatilidad social, la IA permite transitar hacia lo que Schoemaker y Tetlock (2016) denominan "superpronóstico", elevando la capacidad de juicio de la empresa para anticipar crisis antes de que escalen.
La IA permite transitar de una gestión reactiva a una proactiva. Al integrar algoritmos de aprendizaje automático, actualizaciones periódicas más sencillas y datos en tiempo real, las empresas pueden identificar patrones de comportamiento y señales sutiles que preceden a los grandes cambios en la opinión pública. Esto optimiza tiempo y recursos que serán claves para la ejecución de acciones de impacto antes de que se conviertan en acciones de reparación o conciliación.
Visibilidad y Acción en el Sector Retail
Desde la dirección de las organizaciones tienen claro que no se puede gestionar lo que no se conoce. Por ejemplo, en el sector retail, el mapeo tradicional suele enfocarse en actores con relación económica directa. No obstante, el World Economic Forum (2024) enfatiza que el escalamiento de la IA para el impacto social permite visibilizar necesidades en comunidades que tradicionalmente quedan fuera del radar corporativo.
Una compañía que expande sus operaciones puede utilizar IA para analizar el sentimiento en redes sociales locales. Si la IA detecta una preocupación recurrente sobre el desplazamiento de pequeños tenderos, la empresa puede identificar proactivamente a estos actores para integrarlos en su cadena de suministro como proveedores de "productos de origen local". Así, transforma una amenaza de bloqueo en una alianza estratégica, gestionando relaciones a tiempo para obtener ventaja en el vínculo con diferentes grupos.
El uso de la IA predictiva permite que la matriz de priorización y materialidad sea un tablero vivo. La relevancia de un stakeholder no es solo una cuestión de quién es, sino de cuándo sus demandas pueden afectar la continuidad del negocio. Si la IA detecta un aumento en las menciones negativas sobre la trazabilidad, el sistema puede generar una alerta temprana al equipo para priorizar el diálogo antes de que el riesgo afecte la valoración de marca, una tendencia creciente en las predicciones de negocio para reportes ESG.
Comunicación y mitigación de riesgos
Uno de los mayores retos de la dimensión Social (S) es la comunicación efectiva. El reporte de sostenibilidad suele ser ilegible para la comunidad local y demasiado extenso para el operario de tienda. La IA Generativa permite la "traducción narrativa", adaptando el lenguaje técnico a contextos locales sin perder la integridad del dato (George et al., 2021).
El uso de asistentes virtuales con Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) avanzado permite desde explicar a un proveedor pequeño los requisitos de sostenibilidad de la empresa, facilitando su transición y cumplimiento sin necesidad de burocracias complejas. Así como, transmitir la información de los impactos de la operación. Esto democratiza el acceso a estándares globales y simplifica la transparencia de los informes para cualquier interesado.
La mayor parte de los riesgos de un proyecto en LATAM provienen de factores sociales. Durante una crisis de inflación, se podría detectar a través de IA la frustración por la disponibilidad de productos. Antes de que el sentimiento se traduzca en protestas, las empresas pueden lanzar estrategias de "Precios Protegidos" y comunicar sus esfuerzos logísticos y de protección al consumidor, mitigando el riesgo social de manera inmediata.
La frontera ética y la doble materialidad
La gestión de stakeholders asistida por IA no busca reemplazar el contacto humano; busca potenciarlo. Al eliminar la carga operativa, el líder de sostenibilidad puede enfocarse en construir empatía y negociar soluciones complejas. En el retail moderno, la tecnología es el lente que permite aplicar la doble materialidad: identificar los temas importantes tanto para la economía de la empresa como para el impacto en las personas (GRI, 2021).
Más allá de la eficiencia operativa, el despliegue de la IA enfrenta desafíos éticos ineludibles. El primer riesgo crítico son los sesgos algorítmicos: si los modelos se entrenan con datos históricos que reflejan prejuicios coloniales o de género frecuentes en las sociedades de Latinoamérica corremos el riesgo de automatizar la exclusión.
Asimismo, la privacidad de los datos en comunidades debe trascender el cumplimiento legal para asegurar un consentimiento informado y real. Nos encontramos en un momento donde las definiciones normativas y los marcos de gobernanza ética están en plena construcción. Es una discusión abierta que las organizaciones deben liderar, entendiendo que la transparencia en el uso del algoritmo será tan valiosa como el algoritmo mismo para sostener la confianza del ecosistema.
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