La IA se consolida como eje de la rentabilidad verde al transformar la gestión del riesgo climático y la transparencia en las finanzas del país.
La banca colombiana empieza a medir la rentabilidad con una nueva variable: la sostenibilidad. Según el informe de Banca y Economía más reciente de Asobancaria la inteligencia artificial (IA) se está consolidando como una herramienta clave para integrar criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) en la toma de decisiones financieras, cambiando la manera en que se define el valor dentro del sistema financiero.
El estudio expone que las entidades financieras están adoptando la IA para identificar riesgos climáticos, clasificar proyectos sostenibles y detectar posibles casos de greenwashing mediante el análisis automatizado de grandes volúmenes de información no estructurada. Con ello, los bancos pueden orientar su capital hacia inversiones de impacto ambiental y social comprobable, fortaleciendo la confianza de los inversionistas y la credibilidad de los reportes ASG.
Uno de los avances más relevantes es el modelado de riesgo climático. A través de redes generativas y simulaciones, la IA permite anticipar fenómenos como sequías o inundaciones que pueden afectar la valoración de activos y la estabilidad de las carteras. Esta capacidad, según el informe, mejora la gestión de riesgo y ayuda a los bancos a tomar decisiones más informadas frente a la incertidumbre climática.
Además, la inteligencia artificial impulsa la inversión de impacto al analizar información financiera y no financiera para identificar empresas que, además de generar utilidades, contribuyen a la sostenibilidad. Esta clasificación permite ofrecer condiciones preferenciales a quienes promueven prácticas responsables y refuerza el papel de la banca en la transición hacia una economía baja en carbono.
El informe recoge ejemplos internacionales de cómo la tecnología está transformando la rentabilidad en la banca sostenible. BBVA España utiliza algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para categorizar a sus clientes según su perfil ASG y ofrece diagnósticos de huella de carbono basados en big data. JPMorgan Asset Management aplica machine learning para analizar la información de más de 14.000 empresas y construir carteras con alto compromiso climático. Por su parte, Deutsche Bank desarrolla un sistema que clasifica operaciones con criterios verdes y evalúa la eficiencia energética de edificios antes de conceder financiamiento.
No obstante, el uso de IA también plantea retos. Asobancaria advierte sobre los riesgos de sesgos algorítmicos, la opacidad de los modelos y la excesiva dependencia tecnológica. Estos factores pueden generar decisiones injustas o clasificaciones erróneas de proyectos sostenibles. El informe también llama la atención sobre el impacto ambiental de la propia infraestructura digital: los centros de datos que soportan estos sistemas consumen altos volúmenes de agua y energía, lo que obliga a buscar alternativas más eficientes.
El análisis concluye que la inteligencia artificial puede convertirse en un motor de innovación para dirigir capital hacia proyectos responsables y transparentes, siempre que su aplicación esté guiada por principios de ética, gobernanza y eficiencia energética.
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