Perspectivas de la Cumbre Digital con Propósito Buenos Aires 2026
Durante años, la sostenibilidad y la tecnología avanzaron por vías paralelas. Una medía el impacto mientras que la otra mejoraba la eficiencia. Los equipos de sostenibilidad monitoreaban emisiones, agua, recursos y resultados sociales. Los equipos de tecnología construían plataformas y automatizaban operaciones. El único puente entre ellos eran los informes. La tecnología ayudaba a las organizaciones a comprender su huella, pero rara vez la modificaba.
Esa separación se está disolviendo.
En la Digital with Purpose Summit, organizada por Globant en la Torre Globant de Buenos Aires, más de 50 ponentes y 150 participantes del gobierno, la energía, la minería, las finanzas, la agricultura, la academia y organizaciones multilaterales se reunieron en 15 paneles. ONU Cambio Climático, la COP30, la FAO, WWF, el Banco Interamericano de Desarrollo, Natura, Barrick, Xylem y BYMA estuvieron entre las instituciones presentes en la sala.
Lo que más me llamó la atención no fue la diversidad de sectores, sino las tensiones: eficiencia frente a rediseño sistémico, inteligencia artificial frente a la lógica de la naturaleza, y la promesa de los datos junto con preocupaciones reales sobre su extracción, gobernanza, propiedad y quién captura su valor.
Bajo esas tensiones subyacía un reconocimiento compartido. La IA está pasando de ser una herramienta que informa sobre el impacto a una que puede producirlo. Si ese cambio ofrece mejores resultados sigue siendo una pregunta abierta y, posiblemente, la que definirá la sostenibilidad y los negocios durante la próxima década.
De reportar el impacto a asumirlo
Durante mucho tiempo, la sostenibilidad se ha tratado como un problema de medición. Mejores datos, mejores informes, cumplimiento normativo, avances demostrables. Esas cosas siguen importando. Ya no son suficientes. Lo que se necesita ahora es liderazgo, no mero cumplimiento.
La IA se utiliza cada vez más para cambiar los resultados, no solo para monitorearlos. Optimiza el consumo de energía en tiempo real, mejora la gestión del agua, eleva la productividad agrícola, reduce los residuos operativos y fortalece las cadenas de suministro. La cuestión ya no es si una empresa puede informar sobre su desempeño en materia de sostenibilidad, sino si puede mejorarlo a escala.
La cumbre ofreció ejemplos en cada etapa de esa transición. El sector de las TIC representa aproximadamente el 2% de las emisiones globales, pero su impacto facilitador ha crecido a lo largo de las sucesivas evaluaciones de GeSI: desde 5,5 veces su propia huella en SMART2020 (2008), pasando por 7,2 veces en SMARTer2020 (2012), hasta 9,7 veces para 2030. En SMARTer2030 (2015), GeSI estimó una huella de las TIC de 1,25 Gt CO₂e en 2030 frente a 12 Gt de emisiones evitadas mediante soluciones de TIC. Este informe concluye que las soluciones habilitadas por las TIC podrían mantener las emisiones globales en los niveles de 2015 al tiempo que promueven un crecimiento económico sostenible.
Natura ha digitalizado su Estado de Ganancias y Pérdidas Integrado (P&L Integrado), el modelo contable que monetiza el impacto ambiental, social y humano junto con los resultados financieros, convirtiendo lo que antes era un ejercicio anual en una herramienta de gestión en vivo (Informes de Contabilidad de P&L Integrado de Natura – Valorando el Impacto +2). Greenspark diseña centros de datos en ubicaciones con excedentes de energía para no saturar la red, y combina eso con un enfoque centrado en la comunidad para generar confianza social. Cheaf, una startup, ha rescatado 15 millones de kilogramos de alimentos. Satellites on Fire procesa datos de 13 satélites cada cinco minutos en 21 países y ha respaldado respuestas ante incendios forestales. Y para WWF e INTA construimos una herramienta que correlaciona la productividad cárnica con las emisiones de carbono, alineando incentivos para la agricultura regenerativa.
La medición no está desapareciendo. En todo caso, rendir cuentas de los resultados exige más rigor, no menos. Lo que cambia es su función. Los informes dejan de ser el destino final y se convierten en el vínculo entre los compromisos, las decisiones y los resultados.
El auge de los modelos de negocio basados en resultados
La misma lógica está reconfigurando la forma en que las organizaciones conciben el valor. Durante décadas, los modelos de negocio se basaron en el esfuerzo. Horas trabajadas, proyectos entregados, personal desplegado. A medida que la IA automatiza tareas y acelera la ejecución, el esfuerzo se convierte en un indicador débil del valor. Lo que importa es el resultado producido. Este es el pensamiento detrás del enfoque basado en resultados de Glob.AI, que alinea el crecimiento con resultados medibles en lugar de con la actividad.
Pero comprometerse con los resultados plantea una pregunta más difícil: ¿qué resultados deberían contar? Mi respuesta es el impacto en el desarrollo. Con demasiada frecuencia, las organizaciones separan el propósito del rendimiento, tratando a uno como una conversación sobre valores y al otro como una conversación de negocios. La cumbre sugirió lo contrario. Vincular el crecimiento al propósito es una de las formas más duraderas y defendibles de definir el éxito.
En los sectores de energía, finanzas, agricultura, minería y desarrollo urbano, las organizaciones que logran avances reales comparten un rasgo común. Dejaron de tratar la sostenibilidad como un requisito de cumplimiento y comenzaron a tratarla como un resultado del que su tecnología era responsable.
Por qué la convergencia es visible en América Latina
Reguladores, inversores, clientes, empleados y comunidades exigen avances tangibles. La IA, mientras tanto, está desbloqueando eficiencias que impactan directamente en el resultado final. El propósito y el crecimiento están convergiendo, y en América Latina esta convergencia es concreta. La reutilización del agua impulsa la producción de energía en Vaca Muerta. Las redes de conectividad comunitaria operan en todo el Gran Chaco. La IA está procesando décadas de datos científicos antárticos. La agricultura está aumentando la productividad mientras reduce la presión ambiental. Los desafíos de sostenibilidad de la región se están convirtiendo en desafíos tecnológicos.
Una idea se repitió en todos los paneles, y esa idea fue la confianza. No la confianza en la tecnología, sino la confianza entre instituciones, comunidades, empresas y ciudadanos. Varios ponentes argumentaron que la «licencia social» tradicional ya no basta porque plantea la aceptación como una transacción. En su lugar, propusieron una confianza social recíproca. Ya fuera sobre minería, redes de conectividad, mercados de carbono, infraestructura hídrica o centros de datos, el principio era el mismo: el impacto solo cuenta si las personas afectadas lo consideran legítimo.
La paradoja de la IA
La IA tiene su propia huella. La participación del sector digital en las emisiones globales sigue siendo pequeña, pero los centros de datos relacionados con la IA podrían consumir tanta electricidad como Japón para 2030, y la demanda seguirá aumentando a medida que miles de millones de nuevos usuarios y agentes de IA se conecten.
Por tanto, la cuestión no es si la IA tiene un impacto, sino si su impacto neto es positivo.
La paradoja se extiende a la gobernanza. Los ponentes destacaron la brecha entre las políticas de IA responsable y la práctica real. Solo una pequeña proporción de organizaciones ha operacionalizado la IA responsable, mientras que la mayoría de los empleados ya utiliza herramientas de IA que sus organizaciones nunca aprobaron. A medida que la adopción se acelera, la transparencia, la rendición de cuentas y la confianza se vuelven más difíciles de garantizar y más esenciales.
Aún no, pero visiblemente posible
En la cumbre surgieron dos tendencias que, en realidad, son una sola: la tecnología está siendo juzgada por los resultados que produce y no por la actividad que genera, y la sostenibilidad está pasando de ser una obligación de información a un objetivo de negocio medible.
Entonces, ¿la IA es cada vez más inteligente mientras nuestros resultados mejoran? La respuesta honesta es que aún no, al menos no a escala sistémica. Las emisiones globales siguen aumentando. La biodiversidad sigue disminuyendo. La mayoría de los problemas de sostenibilidad más difíciles siguen sin resolverse.
Pero los ejemplos de Buenos Aires muestran cómo podría ser un modelo diferente: la IA procesando décadas de datos científicos, optimizando infraestructuras críticas, perfeccionando decisiones y creando nuevas formas de rendición de cuentas. No demuestran que la transición se haya producido; muestran cómo podría ser.
La oportunidad no reside en tener sistemas más inteligentes, sino en utilizarlos para generar resultados que la sociedad reconozca como valiosos. Y eso depende de algo que la tecnología no puede fabricar: la confianza.
