(Expansión, 18-06-2026) | Mercantil, civil y administrativo
Las entidades financieras deben reforzar sus capacidades internas en inteligencia artificial, validar cuidadosamente los resultados, documentar las hipótesis utilizadas y evitar un uso acrítico de estas herramientas, según advierte el Banco de España. Desde el supervisor señalan que uno de los grandes desafíos de la información climática no es únicamente la falta de datos, sino también su heterogeneidad, la escasa comparabilidad entre fuentes y la dificultad para verificar su fiabilidad.
En este contexto, la inteligencia artificial puede desempeñar un papel clave en tareas de certificación y auditoría. Por ejemplo, el uso de sensores permite medir emisiones allí donde no existen reportes formales, además de contrastar la veracidad de los datos declarados por empresas o instituciones. Por ello, el Banco de España considera que la IA será una herramienta cada vez más relevante en la supervisión y gestión de los riesgos climáticos.
Esta visión está alineada con la estrategia del European Central Bank, que ya incorpora indicadores climáticos elaborados a partir de datos del programa europeo Copernicus Programme, especialmente para monitorizar fenómenos como tormentas e incendios. El supervisor español subraya que el análisis de riesgos climáticos obliga a trabajar con información muy distinta a la financiera tradicional. Además de balances y exposiciones sectoriales, entran en juego datos no estructurados como imágenes satelitales, sensores remotos, fotografías, documentos corporativos o información geoespacial, cuyo volumen y complejidad hacen inviable su tratamiento manual.
En su revisión sobre el uso del aprendizaje automático en finanzas verdes, el Banco de España identifica siete ámbitos donde estas tecnologías ya están aportando valor: catástrofes naturales, biodiversidad, riesgo agrícola, mercados de carbono, energía, inversión responsable y análisis de datos climáticos.
El Bank for International Settlements, junto al Deutsche Bundesbank y el BCE, impulsa el Proyecto Gaia, una iniciativa en la que también participa activamente el Banco de España. Esta herramienta explora cómo la extracción automatizada de texto mediante IA puede generar datos accesibles y de alta calidad para aplicaciones monetarias y financieras, con especial atención a los riesgos climáticos, un ámbito donde la ausencia de estándares globales dificulta las comparaciones.
Otros supervisores también avanzan en esta dirección. Un estudio del Banque de France concluye que la inteligencia artificial puede estimar las emisiones corporativas de carbono con una precisión cercana al 69%, aunque aún presenta limitaciones en escenarios extremos. El Banco de España considera especialmente prometedor el uso de redes neuronales para interpretar imágenes satelitales y obtener información casi en tiempo real sobre actividades industriales, como la producción de cemento.
A nivel internacional, el Banco de España presidió hasta el pasado año el grupo de trabajo sobre finanzas verdes de la red de innovación del BIS, centrado en el uso de nuevas tecnologías para impulsar la financiación climática, además de figurar entre los principales promotores del Proyecto Gaia.
Su estrategia actual busca mejorar la medición de fenómenos climáticos físicos y su relación con variables económicas y financieras. Para ello, apuesta por combinar datos satelitales y aprendizaje automático con el fin de analizar fenómenos como sequías, incendios o desertificación, así como su impacto sobre la producción agrícola, el empleo o la concesión de crédito bancario. Aun así, desde la institución reconocen que apenas se están empezando a explorar todas las posibilidades de esta nueva información.
Pese al potencial de la IA, el supervisor insiste en la necesidad de actuar con gobernanza, trazabilidad y prudencia. Recuerda que estas herramientas no sustituyen el criterio experto y que la calidad de sus resultados depende directamente de la calidad de los datos, de la metodología empleada y de la capacidad para explicar cómo funciona cada modelo.
Además, el Banco de España lanza una advertencia adicional: la inteligencia artificial no solo ayuda a estudiar el cambio climático, sino que también puede contribuir al problema. La expansión de la IA generativa y de los grandes modelos de lenguaje está elevando el consumo energético, aumentando la demanda de capacidad de cómputo y, en muchos casos, incrementando también el uso de agua necesario para refrigerar los centros de datos.