La inteligencia artificial comienza a integrarse de forma sistemática en los marcos de inversión sostenible. Investigadores liderados por Georgios Pavlidis han presentado un modelo en ArXiv que combina algoritmos de IA con criterios ESG (ambientales, sociales y de gobernanza), permitiendo evaluar mejor los riesgos climáticos, verificar metas de sostenibilidad y evitar el greenwashing.
El nuevo enfoque propone aplicar machine learning para identificar patrones no visibles a simple vista en las prácticas corporativas. Esto permitiría anticipar desvíos en el cumplimiento de objetivos verdes y brindar más transparencia tanto a inversores como a organismos de control. Además, se sugieren métricas más robustas para auditar préstamos sostenibles y bonos verdes.
La creciente presión del mercado y los organismos internacionales ha generado un auge de instrumentos financieros “verdes”. Pero la falta de estándares homogéneos y la tentación de utilizar etiquetas ESG como marketing han provocado desconfianza. La IA aparece como herramienta de auditoría avanzada para restaurar esa confianza.
En Argentina, el financiamiento sostenible todavía es incipiente, pero crece con fuerza en sectores como energías renovables, agricultura regenerativa y proyectos de eficiencia energética. Incorporar IA en la evaluación y certificación de estos proyectos podría posicionar al país en mejores condiciones para acceder a fondos internacionales o lanzar productos financieros innovadores.
La convergencia entre IA y finanzas verdes no solo optimiza las decisiones de inversión, sino que puede ser clave para asegurar que el dinero destinado a la sostenibilidad cumpla con su verdadero propósito: transformar el modelo productivo y preservar el planeta.
Fuente: ArXiv.org / Pavlidis et al., julio 2025. Redacción TE.
