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El impacto de la inteligencia artificial: cómo elegir un consumo sostenible

Publicado: 22 de marzo de 2024
Modificado: 14 de agosto de 2025
Principales conclusiones

Ante la amenaza actual del cambio climático, la ausencia de datos sólidos supone un reto para los consumidores que se esfuerzan por adoptar prácticas sostenibles. En concreto, el acceso a información detallada sobre el impacto medioambiental de los productos puede ayudar a los consumidores a alinear mejor sus decisiones de compra con sus objetivos de sostenibilidad.

La inteligencia artificial (IA) es la clave para superar este déficit de información. Gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente, la IA puede proporcionar a los consumidores la información que necesitan para tomar decisiones responsables con el medio ambiente.

No solo los consumidores dan cada vez más prioridad a la sostenibilidad (el 64 % de la generación Z se muestra dispuesta a pagar más por adquirir productos sostenibles desde el punto de vista medioambiental¹), sino que las empresas también se han dado cuenta de la necesidad de comunicarse mejor con sus clientes. Según una encuesta reciente de Clarity AI ², más de la mitad (52 %) de las marcas más destacadas creen que sus clientes consideran que la información sobre sostenibilidad es imprescindible a la hora de tomar decisiones de compra.

Por otra parte, los consumidores reconocen ampliamente el poder disruptivo de la IA y el aprendizaje automático (ML), y demuestran una mayor confianza en su uso. De hecho, el 39% de los consumidores de todo el mundo están dispuestos a depositar su confianza en los sistemas de inteligencia artificial³. A medida que la IA se convierte en parte integrante de la vida de las personas, crece la disposición a depositar confianza en las empresas que aprovechan esta tecnología emergente⁴.

Hay dos ámbitos en los que la IA puede contribuir significativamente a capacitar a los consumidores:

  1. Análisis de datos y normalización: Existe una falta de convergencia sobre cómo debe medirse el progreso de la sostenibilidad en los distintos sectores. Lograr una visión comparable se convierte en una tarea imposible sin el uso de modelos de inteligencia artificial y ML. Mediante la aplicación de constantes controles de fiabilidad y la reducción de los errores humanos, los algoritmos de IA pueden garantizar ahora una precisión sin precedentes en el manejo de grandes volúmenes de datos, marcos y normas. Esto queda ejemplificado por la reciente colaboración entre Clarity AI y Klarnauna plataforma de consumo líder en el mundo que presta servicio a más de 550 000 comerciantes, cada uno de los cuales se adhiere a diferentes marcos y utiliza métricas y estándares variados.
  2. Escalabilidad de la tecnología: La utilización de la tecnología para ampliar las soluciones sigue siendo una preocupación persistente en el discurso de la sostenibilidad, lo que supone un obstáculo importante para la adopción y aplicación generalizadas de soluciones responsables con el medio ambiente. Por ejemplo, el seguimiento y la evaluación de la sostenibilidad de los productos, desde el abastecimiento de materias primas hasta la eliminación al final de su vida útil, pueden resultar difíciles debido a la complejidad y la naturaleza global de las cadenas de suministro. En este contexto, la transparencia y la trazabilidad son componentes clave para impulsar la sostenibilidad y garantizar la credibilidad de las declaraciones de sostenibilidad, tal y como esperan los consumidores.

En resumen, se dispone de tecnología y herramientas para analizar, evaluar y extraer información sobre sostenibilidad. El reto actual es la adopción de estas herramientas por parte de las empresas para capacitar a los consumidores a tomar decisiones sostenibles a gran escala.

Clarity AI utiliza inteligencia artificial para evaluar a los comerciantes que venden a través de la plataforma de Klarna, identificando a aquellos que destacan en varios temas relacionados con el clima y proporcionando a los clientes información procesable. Esto no solo se consigue con modelos de IA, sino también mediante el uso de ML, que garantiza la fiabilidad y precisión de los datos notificados. Esto es especialmente relevante ya que actualmente el 19,2% de los comerciantes, de una muestra de 15.000, divulgan públicamente las emisiones directas e indirectas de gases de efecto invernadero. Además, el 9,6% se ha comprometido públicamente a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero de acuerdo con el objetivo de limitar el calentamiento global a 1,5ºC⁵. La medición transparente de las emisiones es un primer paso crucial para reducirlas y exigir responsabilidades a las empresas.

Además, de los comerciantes incluidos en la base de datos de Clarity AI, sólo el 8,4% obtiene el 90% o más de su energía de fuentes renovables, lo que indica un importante margen de mejora para cumplir los objetivos de la UE en materia de energías renovables. Por ello, para ayudar a identificar a las empresas que realizan esfuerzos significativos en favor de la sostenibilidad, Clarity AI destaca a los comerciantes que se encuentran entre el 10% de los que menos emisiones de carbono emiten.

Esta información capacita a los consumidores para tomar decisiones cotidianas. Gracias a la IA podemos proporcionar esta información de forma fiable y a gran escala, lo que demuestra que la IA puede servir como fuerza transformadora para un planeta más ecológico y sostenible. Al mejorar el análisis de datos y la escalabilidad de las soluciones de sostenibilidad, la IA puede proporcionar a los consumidores información transparente y fiable que les permita tomar decisiones con mayor conocimiento de causa.


¹Encuesta Global 2022 GenZ & Millennial de Deloitte. "Buscando el equilibrio, abogando por el cambio".

² 2023 Clarity AI Encuesta virtual a marcas destacadas: Danone, Citi, Bridgestone, Procter & Gamble, Amazon, eBay, Target, Wayfair, Kimberly-Clark, Panasonic, Estee Lauder y AT&T.

³KPMG Confianza en la Inteligencia Artificial. 2023 Estudio mundial sobre los cambios en la percepción pública de la IA. Universidad de Queensland, Australia.

Aplicaciones de la IA en el marketing personalizado y la captación de clientes en el sector de la banca minorista. Revista de la Academia de Estudios de Marketing.

⁵ 1,5 grados de calentamiento datos de alineación de CDP

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