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n 2020, Microsoft anunció su iniciativa “Planetary Computer”, un proyecto monumental destinado a recopilar datos ambientales a escala mundial y hacerlos accesibles para soluciones de sostenibilidad. Al asociarse con organizaciones medioambientalistas y aprovechar algoritmos de inteligencia artificial de vanguardia, Microsoft pretende abordar algunos de los problemas ambientales más apremiantes del planeta, desde la pérdida de biodiversidad hasta el cambio climático. Este proyecto con visión de futuro sirve como algo más que un simple ejemplo de responsabilidad corporativa. Se trata de un hito importante, que indica un cambio de paradigma más amplio para hacer de la IA y la sostenibilidad la columna vertebral de la gestión moderna de proyectos.

En la actual economía de proyectos, donde los proyectos son la principal unidad de trabajo y la creación de valor, los paradigmas tradicionales de gestión de proyectos están experimentando una transformación radical. La sostenibilidad ya no es algo que “es bueno tener”, sino un criterio esencial para el éxito, tanto en la fase inicial de los proyectos como cuando los resultados del proyecto siguen generando beneficios a lo largo de su vida útil. Como lo demuestran empresas como Microsoft, existe una oportunidad sin precedentes en la intersección de la IA, la gestión de proyectos y la sostenibilidad (en los ámbitos social y financiero, así como en el ámbito medioambiental).

Desafortunadamente, sin una ejecución adecuada, la integración de IA y la gestión de proyectos para lograr objetivos de sostenibilidad, puede contribuir a la misma huella de carbono que pretendemos reducir. ¿Cómo podemos aprovechar simultáneamente los poderes computacionales de la IA y cumplir los objetivos de sostenibilidad sin inclinar la balanza desfavorablemente en términos de costo e impacto ambiental? Aquí es donde entran en escena los “algoritmos ecológicos” (construcciones especializadas de IA diseñadas para mejorar la eficiencia operativa y priorizar la sostenibilidad).

Complejidad, costo y carbono

La gestión de proyectos siempre ha requerido un delicado equilibrio entre alcance, tiempo, presupuesto y beneficios. Medir el impacto ambiental, social y humano de los proyectos añade más complejidades. Las herramientas de IA para la gestión de proyectos tienen el potencial de ayudar a abordar estas preocupaciones, pero a medida que la implementación de la IA pasa de la teoría a la realidad, surge otra capa de tres desafíos clave: la complejidad, el costo y el carbono de la implementación de la IA.

Complejidad

— Demandas interdisciplinarias. La fusión de la IA y la gestión de proyectos exige un grupo de expertos de diversos ámbitos. La complejidad se multiplica cuando se reúnen especialistas en aprendizaje automático, científicos de datos, científicos medioambientales y responsables de cumplimiento de políticas, solo por nombrar algunos.

— Entorno normativo dinámico. Los objetivos de sostenibilidad no son estáticos; evolucionan bajo la influencia de leyes, culturas y tradiciones locales, estatales e internacionales.

— Sobrecarga de datos. La IA se basa en datos, y gestionar e interpretar conjuntos de datos multidimensionales, que van desde el uso de energía hasta la producción de residuos, introduce aún más complejidad.

Costo

— Costos directos de los requerimientos interdisciplinarios. Los recursos humanos interdisciplinarios descritos anteriormente tienen un precio. La experiencia en múltiples áreas se suma.

— Costo del ciclo de vida. Los modelos de IA son entidades vivas que necesitan un cuidado continuo. Esto incluye actualizaciones periódicas, ajustes para adaptarse a nuevos datos o condiciones, e incluso revisiones completas para incorporar nuevos estándares.

Carbono

— Impacto de carbono de los requerimientos interdisciplinarios. Se deben tener en cuenta los desplazamientos para reuniones de las partes interesadas, el transporte de hardware, e incluso la energía consumida en los espacios de oficina donde trabajan los equipos del proyecto.

— Emisiones de carbono relacionadas con la IA. Los algoritmos de aprendizaje automático requieren una cantidad de energía considerable, lo que eleva el impacto ambiental del proyecto debido a su amplia potencia computacional. El ciclo de vida del hardware necesario para estos complejos algoritmos (desde la fabricación hasta la eliminación) también conlleva un costo medioambiental. El hardware especializado (GPU y TPU), además de acelerar los procesos algorítmicos, aumenta la huella de carbono general del proyecto. Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst, encontró que las emisiones derivadas del entrenamiento de un solo modelo de IA pueden generar hasta 626,000 libras de CO2 equivalente, aproximadamente cinco veces las emisiones de un automóvil estadounidense promedio durante su vida útil.

Introduciendo los algoritmos ecológicos

Aquí es donde entran en juego los algoritmos ecológicos. Se integran a la perfección con una serie de metodologías de IA, desde el aprendizaje automático que permite el mantenimiento predictivo hasta el procesamiento del lenguaje natural para el análisis de los sentimientos de las partes interesadas, e incluso el aprendizaje reforzado para la asignación dinámica de recursos. El resultado final son herramientas de IA que no sólo son inteligentes en su ejecución, sino también sostenibles en su impacto en los proyectos. Los algoritmos ecológicos ayudan a abordar los desafíos de complejidad, costo y carbono:

— Gestión de la complejidad. Las herramientas y metodologías modernas de gestión de proyectos están cada vez más orientadas a aliviar la complejidad y facilitar la integración. Muchas plataformas, como Notion y Forecast, ofrecen ahora funciones que simplifican la gestión de algoritmos y conjuntos de datos complejos, convirtiéndolos en información procesable para una mejor toma de decisiones. También ofrecen servicios especializados de formación y consultoría para ayudar a los gestores de proyectos a adquirir las habilidades necesarias para implementar los algoritmos ecológicos de manera efectiva.

— Gestión de costos. Implementar las soluciones de IA requiere un precio financiero inicial y habilidades especializadas, que podrían considerarse barreras para su adopción. Sin embargo, es esencial considerar estas tecnologías como inversiones con beneficios a largo plazo, y no como un mero gasto. Los ahorros de energía de los centros de datos eficientes se traducen en reducciones significativas de los gastos operativos y menores costos de cumplimiento. La adopción de algoritmos ecológicos también puede ir acompañada de beneficios intangibles, como la reducción del riesgo y el incremento del valor de la marca.

— Gestión del carbono. Con los algoritmos ecológicos, se obtiene la eficiencia operativa comprobada que ofrecen las soluciones automatizadas y ahorros significativos mediante la optimización del uso recursos, la reducción de residuos y el cumplimiento de las regulaciones de sostenibilidad. Cambiar de un centro de datos promedio a uno más eficiente puede reducir la huella de carbono hasta en un 30%, y en el horizonte se vislumbran nuevas mejoras.

GE Research es un ejemplo de ello. En colaboración con GE Renewable Energy, han desarrollado una herramienta de aprendizaje automático de vanguardia diseñada para optimizar la logística de las turbinas eólicas, lo que podría ahorrarle a la industria miles de millones de dólares durante la próxima década. La solución algorítmica se centra en optimizar diversos aspectos de las operaciones de los parques eólicos, desde el envío y la instalación hasta el mantenimiento continuo. El costo, la complejidad y las emisiones de carbono se gestionaron o redujeron.

Con historias de éxito como ésta cada vez más frecuentes, el mensaje para los gestores de proyectos de todo el mundo es claro: Es hora de aprender a implementar algoritmos ecológicos.

Los gestores de proyectos están aprendiendo que la integración de algoritmos ecológicos en sus proyectos cataliza la eficiencia operativa y fortalece su compromiso con la sostenibilidad. Al mismo tiempo, los líderes organizacionales están viendo que la convergencia de IA y la conciencia ecológica ofrece una hoja de ruta para lograr resultados comerciales. Con una planificación meticulosa y un compromiso con la sostenibilidad, los algoritmos ecológicos pueden ayudar a los gestores y patrocinadores de proyectos a convertir los desafíos en oportunidades para lograr un impacto significativo. A medida que los proyectos se convierten cada vez más en la columna vertebral del valor organizacional, los algoritmos ecológicos ofrecen una forma tangible y efectiva de lograr tanto la sostenibilidad como la IA.

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n vista de los cambios radicales que se avecinan en Washington D.C., resulta tentador pronosticar el fin de las iniciativas de sostenibilidad en todo el país. Parece probable que Estados Unidos vuelva a retirarse del Acuerdo de París. Además, las políticas federales están prácticamente garantizadas para favorecer la expansión de la producción nacional de combustibles fósiles.

A pesar de estos obstáculos, la sostenibilidad seguirá vigente y crecerá por varias razones.

Las ciudades y los estados liderarán

En ausencia de la acción federal, la historia muestra que las ciudades y los estados de Estados Unidos dan un paso al frente para llenar el vacío en temas de sostenibilidad. Esto quedó claramente demostrado durante la primera presidencia de Donald Trump. Basta con observar la Ley Local 97 de la ciudad de Nueva York, una política climática histórica que impone límites de carbono a los grandes edificios a partir de este año. Esta ley se aprobó en 2019 como contrapeso a la retirada de Estados Unidos del Acuerdo de París durante el primer mandato de Trump.

Este sentimiento continúa. Después de las elecciones de noviembre, 350 alcaldes estadounidenses renovaron su compromiso con la acción climática en previsión de una retractación federal. Las ciudades y estados inclinados hacia el Partido Demócrata, con siete gobernadores demócratas más que en 2017, volverán a tomar el bastón de mando en temas de sostenibilidad en los próximos cuatro años.

China impulsará la demanda de sostenibilidad

A pesar de ser el mayor emisor de carbono del mundo, el crecimiento de China en el ámbito de la sostenibilidad sigue liderando a nivel mundial. Casi la mitad de la capacidad solar y eólica del mundo ya reside en China, y se están construyendo 339 gigavatios más de esta energía renovable. Esto significa que dos tercios de la nueva energía solar y eólica del mundo tendrán lugar en China, superando al siguiente país más cercano, Estados Unidos, por un factor de nueve a uno.

El riesgo climático moverá los mercados

El negacionismo climático no frenará la creciente perturbación provocada por fenómenos meteorológicos extremos. Es difícil ignorar los titulares diarios sobre temperaturas, inundaciones e incendios que baten récords, y que causan disrupciones económicas y humanas a un ritmo letal e insostenible. Desde 1980, la National Oceanic and Atmospheric Administration de Estados Unidos ha realizado un seguimiento de los fenómenos meteorológicos que causan daños anuales por un valor de 1,000 millones de dólares o más, totalizando más de 2.7 billones de dólares durante ese periodo. Con la escala y el alcance de la perturbación climática creciendo cada año, el riesgo es un factor innegable con el que deberán lidiar los mercados financieros.

Implicaciones para las empresas

Las empresas deben hacer frente a estas tendencias para cumplir con las normativas y mantenerse competitivas. Al mismo tiempo, los inversionistas están observando los mismos problemas y no ceden terreno. El acceso al capital sigue estando en juego. Morgan Stanley informa que el 77% de los inversionistas particulares se centra en cuestiones medioambientales, y el 57% asegura que su interés ha aumentado en los últimos dos años.

No renuncie a los 2 grados centígrados

Europa ha luchado constantemente por el objetivo del Acuerdo de París de mantener el aumento de la temperatura global por debajo de los 2 grados centígrados. Eso no cambiará. Estados Unidos ciertamente dio un paso adelante en los últimos cuatro años, y aunque puede que retroceda, no puede arrastrar a toda la nación. Veinticuatro estados y territorios de Estados Unidos siguen comprometidos con el Acuerdo de París, lo que representa el 54% de su población y el 57% de su economía.

La sostenibilidad será diferente en los próximos cuatro años, pero no desaparecerá.

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as regulaciones de responsabilidad extendida del productor (que obligan a los fabricantes a ser más responsables de la fase final de la vida útil de sus productos) están ganando terreno en Estados Unidos y en todo el mundo. Empresas como Apple, Adidas, Dell e IKEA no están esperando a que estas regulaciones sean obligatorias y ya han implementado estrategias de recuperación que permiten a los consumidores devolver productos usados para reincorporarlos al ciclo de producción.

Utilizando un conjunto de datos exclusivo de una empresa de logística inversa que facilita programas de devolución para empresas de Fortune 500, descubrimos que los clientes gastaron un 4.8% más después de conocer el programa de recuperación del fabricante. Los datos también mostraron que los clientes gastaron un 5.9% más en su segunda visita a la tienda (después de conocer el programa) que en la visita inicial, y un 9.8% más en su tercera visita en comparación con la primera.

Además, realizamos una combinación de experimentos de laboratorio, en línea y de campo utilizando tanto la disposición declarada a pagar como el comportamiento de gasto real. Nuestros resultados confirmaron que los consumidores valoran más los productos vinculados a programas de recuperación, demostrando que el control sobre la disposición final es una característica valorada de la propiedad del producto y sugiriendo principios de diseño que dichos programas podrían emplear, tales como:

Vincular el programa a productos específicos.

Aunque puede ser útil promocionar su programa de recuperación como parte de sus esfuerzos generales de sostenibilidad, también debe establecer una conexión explícita con los productos individuales. En nuestros experimentos, si bien descubrimos que una empresa puede obtener beneficios positivos para su reputación, solo observamos una disposición a pagar más por productos específicos relacionados con el programa de recuperación. La publicidad, el material de marketing y la información en tienda deben dejar en claro que el cliente puede devolver este producto, una estrategia que refuerza la propiedad psicológica del producto incluso antes de la compra.

Evitar los incentivos innecesarios.

Algunas empresas están experimentando con incentivos adicionales, como descuentos en futuras compras y programas de lealtad para clientes que adquieran productos recuperables. En nuestros experimentos, probamos si ofrecer descuentos en nuevas compras al devolver prendas o proporcionar servicios de logística inversa influía en la valoración de los consumidores. Descubrimos que los consumidores no están dispuestos a pagar más por descuentos o por servicios de recogida y devolución, sin embargo, los resultados indicaron que los consumidores serían más fieles a las marcas que ofrecen incentivos.

Fomentar la concientización sobre el atractivo de los programas de recuperación de productos.

Las empresas deberían crear conciencia entre los consumidores sobre estos programas, ya que cuanto más los conozcan, más probabilidades hay de que gasten en productos recuperables. Al comprender el vínculo entre la propiedad psicológica y los productos circulares, los consumidores pueden cultivar una conexión más profunda con sus compras, promoviendo una cultura de consumo más consciente.

Diseñar y comercializar productos que enfaticen el control del consumidor.

Los programas de recuperación ofrecen a los consumidores el control sobre la disposición final, lo que les permite evitar el desperdicio. En términos más generales, la percepción del valor y el apego psicológico de los consumidores a los productos a menudo dependen de la medida en que un producto les permite ejercer control, adquirir conocimiento íntimo o establecer conexiones personales. Por lo tanto, las empresas deben perfeccionar el diseño de los productos (por ejemplo, incorporando ajustes que el consumidor pueda cambiar) para resaltar una mayor sensación de propiedad.

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l atractivo de las compras online es innegable. Como ha demostrado Amazon, los consumidores pueden recibir casi cualquier producto con un simple clic o el toque de una pantalla. No es de extrañar que las ventas de comercio electrónico se hayan más que duplicado en los últimos cinco años y sigan creciendo.

Sin embargo, la entrega a domicilio tiene costos ocultos en términos de sostenibilidad que los consumidores desconocen en su mayoría. Nuestra investigación sugiere que los minoristas omnicanal podrían sacar provecho de esta situación para aumentar sus márgenes, crear negocios más sostenibles y ganar cuota de mercado frente a Amazon.

Descubrimos que muchos consumidores están comprometidos con tomar decisiones más sostenibles, pero más del 80% de ellos no consideran ni comprenden las implicaciones adversas para la sostenibilidad de que las compras en línea se envíen directamente a sus hogares. Si bien se centran en las características sostenibles de los productos, a menudo no son conscientes de los desechos de embalaje adicionales, el uso de energía, la congestión del tráfico o los problemas de seguridad que generan las entregas a domicilio.

Nos preguntamos qué sucedería si se informara o recordara explícitamente a los consumidores las consecuencias medioambientales y de sostenibilidad social de sus decisiones relacionadas con los canales minoristas. ¿Cambiarían sus hábitos de compra si se revelaran los compromisos entre la entrega a domicilio y la sostenibilidad?

Para responder a estas preguntas, realizamos un experimento en el que se pidió a los compradores online que eligieran entre la entrega gratuita a domicilio o los canales gratuitos de recogida en tienda. Nuestra muestra estuvo compuesta por 200 participantes con distintos atributos demográficos (edad, sexo, educación, ingresos, etc.) de una variedad de tipos de ubicación (urbana, suburbana, rural) para garantizar una representación amplia.

El grupo de control visitó un sitio web típico de un minorista y no recibió ninguna información sobre sostenibilidad. En estas condiciones normales, casi tres de cada cuatro participantes optaron por la comodidad de la entrega a domicilio.

En el grupo de tratamiento, el sitio web del minorista incluía información sobre sostenibilidad medioambiental y social. Se mostró a los participantes que la recogida en tienda reducía los residuos de embalaje, las emisiones, la congestión del tráfico y los accidentes vehiculares en comparación con la entrega a domicilio. Al proporcionar esta información adicional, la recogida en tienda se convirtió en el canal más elegido por el 60% de los participantes. Con solo incluir etiquetas de sostenibilidad en línea, la recogida en tienda se duplicó y las entregas a domicilio disminuyeron un 43%.

Para los minoristas omnicanal, estos resultados tienen implicaciones competitivas y financieras inmediatas. Estimamos de manera conservadora que los minoristas omnicanal podrían capturar $100 mil millones en cuota de mercado de Amazon.

También podrían reducir significativamente sus costos operativos. La entrega a domicilio es el canal minorista más costoso. Los requisitos adicionales de manejo y movimiento para estos pedidos cuestan entre 10 y 20 dólares por entrega y pueden representar casi el 50% de los costos logísticos del comercio minorista.

Nuestra investigación muestra que al proporcionar información sobre sostenibilidad y trasladar una parte significativa de su volumen de entrega a domicilio al canal de recogida en tienda, los minoristas omnicanal podrían mejorar sus márgenes con el mismo volumen y combinación de ventas. Calculamos que Walmart podría recuperar entre 1,000 y 2,000 millones de dólares en ganancias anuales, y Target entre 200 y 400 millones de dólares. Estas ganancias representan un aumento de entre el 5% y el 14% de la rentabilidad corporativa total.

Lograr estos beneficios no requiere grandes inversiones en nuevos equipos o tecnologías ni cambios significativos en los procesos. Los minoristas omnicanal solo tienen que proporcionar a los consumidores información sobre sostenibilidad.

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o hay frase más peligrosa en el mundo de los negocios que “la nueva normalidad”. Implica algún tipo de balance, la idea de que podemos encontrar y mantenernos en un lugar seguro y equilibrado, donde el terreno no se moverá repentinamente bajo nuestros pies, haciendo que nuestras premisas y planes colapsen. Eso es lo que muchas personas creen que está sucediendo con las cadenas de suministro, y es un error.

Después de la turbulencia causada por el COVID-19, las formas más evidentes de problemas en las cadenas de suministro empezaron a desvanecerse. El índice de presión de la cadena de suministro de la Reserva Federal de Nueva York, que alcanzó máximos nunca antes vistos entre 2020 y 2023, ha vuelto a niveles previos. El verano pasado, el 52% de los ejecutivos norteamericanos encuestados como parte del Índice de Disrupción de AlixPartners informó que esperaba que los desafíos en la cadena de suministro disminuyeran durante el próximo año, mientras que solo el 24% predijo que empeorarían. En particular, los CEOs parecen haberse relajado: descubrimos que eran menos propensos que otros ejecutivos a preocuparse de que las disrupciones pudieran afectar sus cadenas de suministro en los próximos meses.

Sin embargo, bajo la superficie, el riesgo en la cadena de suministro se ha vuelto grave, sistémico y estratégico. Abordar este riesgo no puede dejarse exclusivamente en manos de los equipos de compras y operaciones, por más inteligentes y hábiles que sean. Las juntas directivas y los CEOs deben colocar las cadenas de suministro en el primer lugar de sus agendas.

He aquí el panorama actual y cómo los líderes pueden abordar los desafíos actuales de la cadena de suministro.

Riesgos actuales de las cadenas de suministro

Tres tendencias han hecho que la cadena de suministro sea fundamentalmente menos estable de lo que fue durante las dos décadas previas al COVID. No se trata simplemente de disrupciones pasajeras, sino de cambios profundos que ponen en peligro las operaciones, las ventas, los márgenes y, en última instancia, el valor empresarial.

(1) Conflictos constantes

“Está ocurriendo otra vez”, declaró un jefe de logística a The New York Times cuando el Canal de Suez fue cerrado en junio de este año. Los CEOs y las juntas directivas deben acostumbrarse a esto. La inestabilidad persiste en Medio Oriente; la relación entre Estados Unidos y Rusia es más tensa que desde la Guerra Fría; hay una guerra activa en la puerta de la Unión Europea; y en medio de las crecientes tensiones entre Estados Unidos y China, observamos un comportamiento cada vez más belicoso en Asia Oriental.

(2) Desglobalización y restricciones comerciales

El comercio mundial se ha vuelto menos abierto. Según el Banco Mundial, en 2023 se impusieron casi 3,000 nuevas restricciones comerciales, un aumento cinco veces mayor desde 2015. El número de acuerdos comerciales regionales se ha reducido a la mitad desde la primera década del siglo. Muchos aranceles y restricciones (y, en el lado opuesto, los subsidios gubernamentales a industrias nacionales favorecidas) están dirigidos a industrias emergentes de alto crecimiento, como aquellas asociadas con la transición energética y la digitalización, lo que hace que su importancia estratégica sea mayor.

Para las empresas multinacionales, como han advertido los economistas del FMI, las restricciones comerciales implican mayores costos o un menor acceso al mercado. A principios de este año, un estudio de Citigroup reveló que más de un tercio de los proveedores se están centrando en estrategias regionales, incluyendo el nearshoring y el onshoring. Los cambios en la huella de carbono representan uno de los mayores gastos de capital para muchas empresas, y tienen implicaciones para toda la empresa en términos de producción, diseño de productos e incluso propuesta de valor. Si esto no es un problema para los CEOs y la junta directiva, entonces, ¿qué es?

(3) Sostenibilidad

Reducir los costos ambientales y sociales de las cadenas de suministro se ha convertido en una prioridad impulsada por inversionistas, empleados, reguladores, clientes y, por supuesto, las propias empresas. Los problemas relacionados con la sostenibilidad pueden afectar la cadena de suministro, y la sostenibilidad es una cuestión que se extiende a todas las funciones y unidades de negocio de una organización, sin mencionar su impacto en la reputación corporativa y las relaciones gubernamentales.

Cómo evitar una crisis en las cadenas de suministro

Estas tres tendencias, por separado y en conjunto, significan que cualquier empresa se enfrenta a un riesgo intenso (y a menudo impredecible) de sufrir graves alteraciones estructurales en su logística de entrada y salida. Por muy bien que funcione una cadena de suministro en este momento, está construida sobre una base menos estable de lo que los CEOs están acostumbrados.

Existen cinco maneras en las que los CEOs y las juntas directivas pueden ejercer el liderazgo en la gestión de las cadenas de suministros sin estancarse en cuestiones tácticas:

(1) Comprender que no hay vuelta atrás

El modelo de cadena de suministro justo a tiempo (previo a la pandemia) es cosa del pasado. El COVID no rompió ese modelo, sino que reveló dónde y cómo estaba roto. Las empresas no pueden responder a la inestabilidad simplemente con un inventario de reserva o tiempo adicional. Cuando la competencia es tan intensa, las empresas no deben limitarse. Al rechazar ese enfoque, el liderazgo ejecutivo puede crear el espacio necesario para que los expertos en operaciones y compras piensen en grande y estén preparados para responder con audacia.

(2) Mejorar la flexibilidad financiera

La alta dirección puede crear un amortiguador contra las disrupciones mejorando la flexibilidad financiera. Medidas como fortalecer el balance general, revisar las líneas de crédito y reforzar la gestión de riesgos y las capacidades defensivas (como la ciberseguridad), reducen el riesgo o el impacto de las crisis de suministro o de otro tipo.

La flexibilidad financiera también puede mejorarse mediante una iniciativa liderada por el CEO para reducir el capital de trabajo y ampliar los márgenes a través de la eficiencia, la fijación de precios y la eficacia de la fuerza de ventas, junto con una mejor planificación de ventas y operaciones.

(3) Crear flexibilidad operativa

Los CEOs y las juntas directivas pueden impulsar y supervisar la flexibilidad operativa. Deben insistir en que las soluciones de automatización y fábricas inteligentes incluyan la flexibilidad como objetivo, de modo que sea posible cambiar rápidamente la producción de un producto o planta a otro. Pueden impulsar una menor complejidad y una mayor modularidad en las carteras de productos. Pueden garantizar que existan fuentes de reserva para componentes costosos o críticos. También pueden solicitar que las inversiones en el desarrollo de proveedores se destinen a mejorar su calidad en las áreas con mayor potencial de inestabilidad.

(4) Mejorar la flexibilidad organizacional

La flexibilidad organizacional puede ser una poderosa defensa contra las interrupciones en el suministro, las operaciones y la distribución. La flexibilidad organizacional es más que el conjunto de herramientas y capacidades que se denominan «ágiles». Debe ser capaz de adaptarse en respuesta a los cambios en la oferta o la demanda. Necesita una organización que aprenda, así como un equipo de recursos humanos cuyos planes de contratación y desarrollo encajen con su estrategia de crecimiento. Necesita un diseño organizacional que despliegue fácilmente equipos multifuncionales y que no dependa de jerarquías rígidas. Necesita una gestión del desempeño y una compensación que recompensen la iniciativa «intraemprendedora».

(5) Utilizar tecnología transformadora

La tecnología puede dar a los líderes de alto nivel mucha más visibilidad (y responsabilidad) sobre lo que ocurre en sus cadenas de suministro. Desde hace algunos años es posible monitorear y gestionar las cadenas de suministro en tiempo real. Diversas compañías de asesoría disponen de capacidades que permiten a las empresas hacer un seguimiento del riesgo de los proveedores, relacionar los datos de la cadena de suministro con su propia planificación de ventas y operaciones, así como obtener información de precios en tiempo real de decenas de miles de materias primas y componentes.

La tecnología está avanzando hasta tal punto que puede transformar las cadenas de suministro, no solo optimizarlas. La IA generativa está teniendo un impacto radical en los elementos estratégicos de la gestión de la cadena de suministro, como la identificación y evaluación de posibles socios y respaldos. También está adquiriendo la capacidad de predecir el riesgo, no solo de identificarlo, y de proponer estrategias de mitigación de riesgos basadas en escenarios. Estas capacidades avanzadas van más allá de la optimización; tienen el potencial de alterar la economía de las empresas en cada eslabón de la cadena de suministro, de principio a fin.

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as escuelas de negocios tienen una oportunidad única de preparar a la próxima generación para liderar la transición hacia un mundo con menos carbono. Sin embargo, esta tarea supera su alcance actual y exige un enfoque interdisciplinario que vaya más allá de la educación empresarial tradicional.

Por qué las escuelas de negocios deben tomar acción

Se está produciendo un cambio global hacia la transparencia en las actividades relacionadas con el clima. En octubre de 2023, California promulgó las leyes SB261 y SB253 sobre divulgación de información relacionada con el cambio climático. Las leyes californianas se alinean con las iniciativas de divulgación de la Unión Europea y otros requisitos internacionales emergentes. Otras, como las propuestas por el Transition Plan Taskforce del Reino Unido, están en camino.

California establece que las empresas deben reportar sus emisiones directas para 2025 antes de 2026, y sus emisiones de Alcance 3 antes de 2027. Las posibles sanciones por incumplimiento podrían alcanzar los 500,000 dólares anuales. Las empresas deben elaborar un informe que exponga los riesgos financieros relacionados con el clima, y los planes para mitigarlos.

Sin embargo, nuestra investigación muestra que la calidad de la divulgación de la sostenibilidad corporativa es insuficiente, con escasa divulgación de los datos requeridos y confusión sobre lo que se divulga. Las empresas deben mejorar su capacidad de recopilación y presentación de datos.

Además, los requisitos relacionados con la auditoría obligarán a los auditores a examinar las emisiones reportadas, generando un aumento en la demanda de conocimientos especializados, tanto en las empresas como entre los auditores.

Qué pueden hacer las escuelas de negocios para satisfacer la demanda

Para abordar estos desafíos, las escuelas de negocios deben renovar su plan de estudios para garantizar que cubra las habilidades específicas que son esenciales para estos nuevos profesionales de la sostenibilidad. Esto implica establecer asociaciones con departamentos ambientales y de ingeniería para ofrecer una formación más completa. Estos programas deben combinar la experiencia en ciencias ambientales y climáticas con habilidades empresariales esenciales, como contabilidad, estrategia y gobernanza del carbono.

La mitigación y adaptación climáticas afectan todas las clases básicas del MBA, por lo que se debe alentar a todo el cuerpo docente a incorporar la sostenibilidad en sus cursos introductorios. Los cursos de estrategia deben ayudar a los estudiantes a definir estrategias de cero emisiones netas y a establecer objetivos específicos con plazos relevantes para la cadena de valor. Los cursos de finanzas deben enseñar sobre bonos verdes, precios del carbono, préstamos vinculados a la sostenibilidad y otros instrumentos cruciales para la transición, etc.

El plan de estudios también debe romper los silos entre disciplinas. Por ejemplo, existe una necesidad crítica de un lenguaje común entre los expertos en sostenibilidad y los contadores, quienes actualmente operan en longitudes de onda diferentes. Los profesionales de la sostenibilidad saben cómo medir la huella de carbono, pero pueden no estar familiarizados con los marcos de control interno. Los contadores no están capacitados en metodologías de huella de carbono y deben depender de expertos en sostenibilidad.

Cómo llenar el vacío

Dado que las escuelas de negocios han tardado en satisfacer la demanda de profesionales capacitados en sostenibilidad, las firmas de contabilidad y las asociaciones comerciales están tomando la delantera para “llenar el vacío”. La Asociación de Contadores Públicos Certificados (ACCA, por sus siglas en inglés) y el CFA Institute, la asociación global de profesionales en inversiones, lanzaron un curso de Finanzas Climáticas diseñado por sus expertos. Deloitte presentó un programa global de aprendizaje sobre sostenibilidad y clima para sus 415,000 empleados. Aunque sus esfuerzos son notables, estos programas no logran integrar completamente las consideraciones científicas, gerenciales y económicas. Francamente, son un pobre sustituto de un MBA bien administrado y centrado en el clima.

Las escuelas de negocios están tratando de ponerse al día en la formación de graduados capaces de cruzar fronteras disciplinarias. Deben integrar más cursos interdisciplinarios en sus planes de estudio, combinando ciencias ambientales, contabilidad del carbono y gobernanza estratégica. Las escuelas de negocios que no se adapten corren el riesgo de quedarse atrás, mientras que aquellas que adopten esta integración estarán a la vanguardia de la formación de la próxima generación de líderes en sostenibilidad corporativa.

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ara 2026, se espera que la potencia informática dedicada al entrenamiento de la IA se multiplique por diez. A medida que se gasta más energía, se necesitan más recursos. Como resultado, hemos visto aumentos exponenciales en el consumo de energía y, quizás de manera más inesperada, en el consumo de agua. Incluso, algunas estimaciones muestran que el funcionamiento de un modelo de IA de gran tamaño genera más emisiones a lo largo de su vida útil que un coche promedio. Un informe reciente de Goldman Sachs encontró que para 2030 habrá un aumento del 160% en la demanda de energía impulsada por aplicaciones de inteligencia artificial.

Sabemos que existe un riesgo ambiental palpable al operar de esta manera indefinidamente, pero también sabemos que la IA puede ser una nueva y poderosa herramienta para la sostenibilidad, acelerando la velocidad con la que resolvemos problemas, ayudándonos a comprender y enfrentar el cambio climático, y apoyando la incipiente transición energética.

La adopción de la IA es la nueva normalidad para las empresas y los gobiernos que buscan mejorar la toma de decisiones, aumentar la productividad empresarial y reducir los costos. Por ello, debemos considerar prácticas de IA más sostenibles ahora y, al mismo tiempo, priorizar los casos de uso de la IA para impulsar los beneficios generales de sostenibilidad.

¿Cómo podemos utilizar eficazmente la IA y aprovechar sus beneficios, al tiempo que minimizamos el impacto ambiental en la medida de nuestras posibilidades colectivas?

Tomar decisiones inteligentes sobre los modelos de IA

Un modelo de IA consta de tres fases (entrenamiento, ajuste e inferencia), y en cada fase existen oportunidades para ser más sostenible. Al inicio de un proyecto de IA, los líderes empresariales deben considerar la elección de un modelo base, en lugar de crear y entrenar código desde cero. En comparación con la creación de un nuevo modelo, los modelos base se pueden ajustar para fines específicos en una fracción de tiempo, con una fracción de los datos y una fracción de los costos de energía. De este modo, se “amortizan” efectivamente los costos iniciales de entrenamiento a lo largo de su vida útil con usos diferentes.

También es importante elegir el modelo base de tamaño adecuado. La mayoría de los modelos ofrecen diferentes opciones, con 3 mil millones, 8 mil millones, 20 mil millones o más parámetros. Más grande no siempre es mejor. Un modelo pequeño, entrenado con datos curados de alta calidad, puede ser más eficiente energéticamente y lograr los mismos (o mejores) resultados en función de sus necesidades. La investigación de IBM ha descubierto que algunos modelos entrenados con datos específicos y relevantes pueden funcionar a la par de otros que son de tres a cinco veces más grandes, pero con mayor rapidez y menor consumo de energía. La buena noticia para las empresas es que esto probablemente también signifique menores costos y mejores resultados.

Localizar su procesamiento de forma reflexiva

A menudo, un enfoque de nube híbrida puede ayudar a las empresas a reducir el consumo de energía al brindarles flexibilidad sobre dónde tiene lugar el procesamiento. Con un enfoque híbrido, puede tener lugar en la nube, en los centros de datos más cercanos a las necesidades. Otras veces, por motivos de seguridad, reglamentarios o de otro tipo, puede tener lugar en las instalaciones, es decir, en servidores físicos propiedad de la empresa.

Un enfoque híbrido puede apoyar la sostenibilidad de dos maneras. En primer lugar, puede ayudarle a ubicar sus datos junto a su procesamiento, lo que puede minimizar la distancia que deben recorrer los datos y, con el tiempo, resultar en ahorros reales de energía. En segundo lugar, esto puede permitirle elegir ubicaciones de procesamiento con acceso a energías renovables. Por ejemplo, dos centros de datos pueden ofrecer un rendimiento similar para sus necesidades, pero uno estar rodeado de energía hidroeléctrica y el otro de carbón.

Por último, es importante utilizar sólo el procesamiento que se necesita. Muchas organizaciones sobreaprovisionan la cantidad de potencia informática disponible para sus necesidades, sin embargo, ya existe software para que puedan hacerlo mejor. En un caso de nuestras propias cargas de trabajo de IA, IBM pudo reducir el exceso de «espacio libre» de reserva del equivalente de 23 a 13 unidades de procesamiento de gráficos (GPU, por sus siglas en inglés), reduciendo significativamente el uso de energía y liberando GPU de alta demanda para otros fines, sin ninguna reducción en el rendimiento.

Utilizar la infraestructura adecuada

Una vez que ha elegido un modelo de IA, aproximadamente el 90% de su vida transcurrirá en modo de inferencia, donde los datos se procesan para hacer una predicción o resolver una tarea. Naturalmente, la mayor parte de la huella de carbono de un modelo también se produce aquí, por lo que las organizaciones deben invertir tiempo y capital en hacer que el procesamiento de datos sea lo más sostenible posible.

La IA se ejecuta de forma más eficiente en procesadores que soportan tipos muy específicos de cálculos. Es bien sabido que la IA funciona mejor en GPU que en unidades centrales de procesamiento (CPU, por sus siglas en inglés), pero ninguna fue originalmente diseñada para la IA. Cada vez vemos más (y nuevos) prototipos de procesadores, diseñados desde cero para ejecutar y entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera más rápida y eficiente. En algunos casos, se ha demostrado que estos chips son hasta 14 veces más eficientes desde el punto de vista energético.

El procesamiento energéticamente eficiente es el paso más importante que se puede tomar, ya que reduce la necesidad de refrigeración a base de agua (e incluso de energía renovable adicional), que a menudo conlleva sus propios costos ambientales.

Adoptar el código abierto

Ser abierto significa tener más ojos en el código, más mentes en los problemas y más manos en las soluciones. Ese nivel de colaboración transparente puede tener un gran impacto. Por ejemplo, el proyecto Kepler de código abierto (gratuito y disponible para todos) ayuda a los desarrolladores a estimar el consumo de energía de su código a medida que lo construyen, permitiéndoles desarrollar un código que les permita cumplir sus objetivos sin ignorar las compensaciones energéticas que repercutirán en los costos y las emisiones a largo plazo.

El código abierto también significa aprovechar la “sabiduría de la multitud” para mejorar los modelos de IA existentes, en lugar de depender de nuestras redes de energía para construir nuevos modelos constantemente. Estos modelos permitirán que las organizaciones con recursos limitados persigan la innovación rentable y tranquilicen a las organizaciones escépticas con flexibilidad, seguridad y confiabilidad.

El proyecto de código abierto más grande de la historia (Internet) originalmente se utilizaba para compartir contenido académico. Ahora, sustenta gran parte de nuestra economía y sociedad.

De manera similar, al prever cómo la IA puede contribuir a un futuro mejor, debemos esforzarnos por innovar y, al mismo tiempo, ser conscientes y responsables de las opciones que tenemos y los recursos naturales involucrados.