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Modelo de Empresa Inteligente y Sostenible: Integración de IA, CSR y ESG
​

Smart and Sustainable Enterprise: Strategic Integration of AI, CSR, and ESG in Emerging Economies


​Published in: 
​
Vol. 21. No. 2 (2026)

Abstract:
​​​The accelerated incorporation of artificial intelligence into contemporary organizations has generated new tensions among technological innovation, corporate social responsibility, and institutional legitimacy. This article proposes a smart and sustainable enterprise model through the ethical integration of artificial intelligence, corporate social responsibility, and environmental, social, and governance criteria. From a conceptual, critical, and propositional approach, the study analyzes the limitations of the business case as the dominant foundation of corporate responsibility, particularly in relation to risks such as algorithmic opacity, bias, surveillance, labor displacement, ESG opportunism, and machine washing. The article argues that business sustainability in the digital era cannot be reduced to the automation of indicators or reputational statements about responsible AI. Instead, it requires ethical governance capable of translating normative principles into verifiable mechanisms of auditing, explainability, traceability, human oversight, and accountability. The human argument is presented as a normative axis for subordinating algorithmic efficiency to human dignity, social justice, and organizational legitimacy. The article concludes that a truly smart and sustainable enterprise is not the one that adopts more technology, but the one that demonstrates that its intelligent systems operate under social responsibility, institutional transparency, and integral sustainability.

Resumen:

La incorporación acelerada de la inteligencia artificial en las organizaciones contemporáneas ha generado nuevas tensiones entre innovación tecnológica, responsabilidad social corporativa y legitimidad institucional. Este artículo propone un modelo de empresa inteligente y sostenible mediante la integración ética de la inteligencia artificial, la responsabilidad social corporativa y los criterios ambientales, sociales y de gobernanza. Desde un enfoque conceptual, crítico y propositivo, se analizan las limitaciones del business case como fundamento dominante de la responsabilidad corporativa, especialmente frente a riesgos como opacidad algorítmica, sesgo, vigilancia, desplazamiento laboral, oportunismo ESG y machine washing. El estudio sostiene que la sostenibilidad empresarial en la era digital no puede reducirse a la automatización de indicadores ni a declaraciones reputacionales sobre IA responsable. Por el contrario, requiere una gobernanza ética capaz de traducir principios normativos en mecanismos verificables de auditoría, explicabilidad, trazabilidad, supervisión humana y rendición de cuentas. El argumento humano se plantea como eje normativo para subordinar la eficiencia algorítmica a la dignidad humana, la justicia social y la legitimidad organizacional. Se concluye que una empresa verdaderamente inteligente y sostenible no es aquella que adopta más tecnología, sino aquella que demuestra que sus sistemas inteligentes operan bajo responsabilidad social, transparencia institucional y sostenibilidad integral.

Keywords: ​​
Artificial intelligence, corporate social responsibility, ESG, smart enterprise, ethical governance, machine washing, corporate sustainability.

Palabras clave:

​I
nteligencia artificial, responsabilidad social corporativa, ESG, empresa inteligente, gobernanza ética, machine washing, sostenibilidad corporativa.

Link to the article/Enlace al artículo: 
http://www.spentamexico.org/v21-n2/A2.21(2)1-36.pdf
​
DOI: ​
​https://doi.org/10.64244/dv21i2a2

Author(s) / Autores:
​Dr. José Fernando Hernández González; Dra. María Esther Fragoso Terán y Dr. Arturo López Saldiña

Citation / Cita:
Hernández González, J. F., Fragoso Terán, M. E., & López Saldiña, A. (2026). Modelo de empresa inteligente y sostenible: Integración de IA, CSR y ESG. Daena: International Journal of Good Conscience, 21(2), 1–36. https://doi.org/10.64244/dv21i2a2
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