English (original) version follows.
Forética je přední organizací v oblasti udržitelnosti a společenské odpovědnosti firem ve Španělsku. S více než 200 členskými organizacemi se Forética zaměřuje na začleňování sociálních a environmentálních aspektů a principů řádné správy a řízení do strategického řízení firem a organizací. Forética zastupuje ve Španělsku Světovou podnikatelskou radu pro udržitelný rozvoj (WBCSD) a zároveň vede Španělskou podnikatelskou radu pro udržitelný rozvoj, složenou z prezidentů a generálních ředitelů významných španělských společností. V rámci svých aktivit se Forética zavazuje podporovat udržitelný technologický pokrok a odpovědný vývoj a používání umělé inteligence.
Sofía Bergareche je projektovou manažerkou ve Forética, kde se podílí na environmentálních a sociálních iniciativách a vede oblast technologií a udržitelnosti. Před nástupem do Forética budovala svou profesní kariéru v poradenství v Madridu, Londýně a Mexiku, kde pracovala na projektech zaměřených mimo jiné na digitální transformaci, udržitelné hodnotové řetězce a regenerativní zemědělství. Je držitelkou magisterského titulu v oboru mezinárodního rozvoje a humanitárních krizí z London School of Economics and Political Science (LSE) a bakalářského titulu v oboru podnikové administrativy a mezinárodních vztahů z Universidad Pontificia de Comillas (ICADE).
1) Jaké byly dosud nejdůležitější poznatky nebo poučení z Pracovní skupiny pro odpovědnou AI?
Tři roky po spuštění ChatGPT se většina společností stále nachází ve fázi experimentování nebo pilotního zavádění generativní AI. Přestože je míra adopce mezi organizacemi nerovnoměrná, firmy čelí podobným výzvám a sdílejí společný přístup k potřebě vyvážit inovace a etiku.
Když vývoj AI ekosystému zrychlil, musely společnosti reagovat rychle. Výsledkem je, že AI byla často nasazována bez odpovídajících řídících struktur a bez hlubšího porozumění rizikům, která by mohla pro podnikání představovat. Potřeba odpovědné AI se proto do značné míry objevila prostřednictvím pokusů a omylů. Zatímco některé organizace nyní přehodnocují svůj přístup, aby napravily počáteční nedostatky, jiné využívají pomalejší tempo k tomu, aby své strategie navrhly od základu s důrazem na důslednost a smysluplnost již od začátku.
I když AI prokázala obrovský potenciál ve všech společenských oblastech, k jejímu plnému využití je potřeba pevný základ. Než se organizace pustí do konkrétních případů použití, potřebují jasnou strategii, jak chtějí AI vyvíjet a nasazovat, robustní řídící mechanismy a lidskou a kulturní transformaci, která umožní lidem osvojit si nové způsoby práce – a důvěřovat jim. Nasazování AI bez zavedení těchto prvků je v mnoha ohledech, jako stavěl dům od střechy.
V tomto kontextu, i když většina společností uznává potenciál AI pro udržitelnost, mnoho z nich stále rozvíjí technickou, kulturní a organizační zralost potřebnou k tomu, aby tyto technologie využívaly smysluplně, bezpečně a s reálným dopadem. Aplikace zaměřené na udržitelnost – vyžadující spolehlivá data, mezioborovou spolupráci a strategické sladění – se obvykle objevují až později na této cestě.
Nakonec se spolupráce napříč odvětvími ukázala jako zásadní pro sdílení best practice (osvědčených postupů), urychlení procesu učení a zajištění toho, aby pokrok směrem k odpovědné a udržitelné AI přinášel prospěch celému ekosystému.
2) Na základě vašich zkušeností, jak daleko jsou zapojené společnosti v zavádění praktik odpovědné AI? Existují výrazné rozdíly mezi jednotlivými společnostmi nebo sektory?
Většina společností se stále nachází v raných až středních fázích zralosti v oblasti odpovědné AI. Všechny organizace v naší skupině jsou pevně odhodlány k odpovědné AI a aktivně pracují na dodržování principů uvedených v našem Manifestu pro odpovědnou a udržitelnou AI. Míra, do jaké je odpovědná AI plně začleněna do strategie organizace, se však nevyhnutelně liší v závislosti na velikosti a odvětví firmy, obchodním modelu a zejména na firemní úrovni zralosti AI. Společnosti orientované na technologie mají tendenci disponovat pokročilejšími rámci pro odpovědnou AI, a odvětví, která čelí silnějším regulatorním či společenským tlakům, rovněž postupují rychleji.
Poznámka: Ve spolupráci s Forética vytvořilo české Business Leaders Forum dokument Etický Kompas AI, který z Manifesta vychází a mohou se k němu připojit i české firmy, které uznávají principy odpovědné AI.
3) Jaká jsou nejčastější rizika nebo výzvy, kterým firmy čelí při zavádění odpovědné AI?
Výzvy spojené s řízením AI, interními silo strukturami, kdy týmy pracují izolovaně, a nedostatkem kapacit jsou běžné a úzce propojené. Mnoho organizací zavádělo AI bez jasně definovaných rolí, pravidel či kontrolních mechanismů, což může vést k nekonzistentním postupům nebo nejasnému určení odpovědnosti za rizika. Současně často technické týmy, právní týmy nebo týmy zaměřené na udržitelnost pracují odděleně, což ztěžuje zavádění praktik odpovědné AI konzistentním a mezioborovým způsobem. Tyto mezery jsou ještě umocněny nedostatkem interní odbornosti potřebné k vyhodnocování rizik, nastavování standardů a efektivní implementaci ochranných opatření. Firmy mají například problémy s aspekty souvisejícími s transparentností a vysvětlitelností, kvalitou a zkreslením dat nebo s obtížemi při vyhodnocování a řízení etických rizik.
Pro řešení těchto výzev začínají firmy posilovat své řídicí rámce a budovat interní kapacity. Mnohé zakládají specializované výbory pro odpovědnou AI, začleňují etické hodnocení do vývojových procesů a zavádějí standardizované nástroje pro dokumentaci modelů, detekci zkreslení a vysvětlitelnost. Jiné společnosti zvyšují kvalifikaci týmů prostřednictvím školení a sladěním aktivit v oblasti odpovědné AI s širšími strategiemi řízení rizik nebo compliance.
4) Zaznamenali jste nějaké opakující se promarněné příležitosti, kde by společnosti mohly lépe využít AI k odpovědným a udržitelným výsledkům?
Mnohé organizace experimentují s AI v úzkých, nízkorizikových oblastech, přesto ji plně nezačlenily do svých strategií udržitelnosti. Není to proto, že by udržitelnost byla nízkou prioritou, ale protože AI pro udržitelnost ještě není široce vnímána jako obchodní akcelerátor. Zatímco to částečně závisí na úrovni zralosti AI v jednotlivých společnostech, významnou roli hrají také strukturální a kulturní překážky. V mnoha případech přetrvává trvalé odloučení mezi technologickými a udržitelnostními týmy, které nadále fungují v paralelních světech. Výsledkem je, že i když by AI mohla významně přispět, nikdo nespojuje jednotlivé souvislosti.
Přesto v regulatorním kontextu, kde jsou data klíčová, je spolupráce mezi těmito týmy nezbytná – a firmy, které propojují AI a udržitelnost, získávají konkurenční výhodu. Když je AI využívána pro udržitelnost nejen k automatizaci, ale také k rozšíření schopností, otevírají se prakticky neomezené možnosti: prediktivní analýza pro efektivní využívání zdrojů, modelování scénářů pro hodnocení klimatického rizika, posílení due diligence v dodavatelských řetězcích, AI-driven reporting udržitelnosti a inteligentní systémy podpory rozhodování, které organizacím pomáhají vyhodnocovat dlouhodobý dopad jejich rozhodnutí v oblasti udržitelnosti.
5) Co firmy motivuje ke vstupu do Pracovní skupiny? Je to z důvodu souladu s předpisy, zaměření na snižování rizik, touha po inovacích, nebo širší závazek k odpovědným technologiím?
S účinností Nařízení EU o AI (EU AI Act) se mnoho společností připojilo k naší Pracovní skupině, aby získalo jasnější představu o regulatorním rámci pro vývoj a využívání AI. Většina z nich však nebyla motivována pouze dodržováním předpisů, ale také širším závazkem k odpovědným technologiím. Například náš Manifest pro odpovědnou a udržitelnou AI vznikl na základě zkušeností a podnětů našich členů. V roce 2024 Španělská podnikatelská rada pro udržitelný rozvoj předložila prohlášení navrhující pět principů odpovědné AI. Tyto principy byly následně ratifikovány představenstvem Forética, což nakonec vedlo ke vzniku samotného Manifestu.
Firmy mají navíc upřímný zájem o potenciál umělé inteligence (AI) při dosahování cílů udržitelnosti. AI se stala transformační silou a její rychlý vývoj vyvolal stejnou míru nadšení i obav, zatímco se jednotlivci i organizace snaží vyrovnat s jejími dopady. Manažeři udržitelnosti nejsou výjimkou: s tím, jak sledují rostoucí vliv AI v každodenním rozhodování a obchodních procesech, stále častěji přemýšlejí, jakým způsobem přetvoří jejich vlastní obor – jaké nové možnosti může otevřít, jaká skrytá rizika může přinést a jak by mohla definovat nový způsob chápání a řešení problémů spojených s udržitelností.
6) Které z principů vašeho Manifestu považují firmy za nejjednodušší a které za nejobtížnější uvést do praxe? A proč?
Pro určité společnosti jsou v praxi možná nejnáročnější principy 1 a 2. Ty vyžadují, aby byla umělá inteligence vyvíjena a používána způsoby, které nezvyšují emise CO₂, chrání přírodu a snižují spotřebu vody. V tomto ohledu se prostor pro aktivní kroky liší u firem, které AI vyvíjejí, a těch, které ji pouze využívají – přičemž druhá skupina má vliv značně omezený. Pro uživatele AI závisí schopnost omezit spotřebu energie nebo vody spojenou s těmito technologiemi do značné míry na ekologických standardech, které dodržují jejich dodavatelé. V rámci svých možností pak mohou tyto firmy vyhodnocovat environmentální dopady svých technologických rozhodnutí, upřednostňovat dodavatele s udržitelnějšími řešeními a nasazovat AI strategicky tam, kde skutečně pomáhá řešit klimatickou krizi.
Na druhou stranu se zdá být hlavní prioritou princip 4. Nekvalitní, neúplná nebo nereprezentativní data mohou do systémů AI vnést zkreslení (bias) a vést k nespravedlivým výsledkům. Mnoha organizacím stále chybí nástroje pro detekci těchto zkreslení a nepochybně zápasí se zajištěním vysoké kvality a správné správy dat (data governance). Nicméně na podnikové úrovni vidíme hmatatelný pokrok v začleňování diverzity, rovnosti a inkluze do firemní kultury, stejně jako pevný závazek k ne
diskriminaci. Firmy proto věnují značné úsilí zmírňování předsudků v AI a snaze zajistit, aby měla technologie pozitivní dopad na všechny zúčastněné strany.
7) Zaznamenali jste již nějaké změny v přístupu firem nebo v jejich rozhodování v důsledku jejich účasti v pracovní skupině?
Naše pracovní skupina podpořila mnoho společností v reflexi – a následném posílení – vztahů mezi jednotlivými odděleními, jejichž zapojení je pro odpovědnou AI naprosto klíčové. Kromě manažerů udržitelnosti se proto našich workshopů účastnili také zástupci technologických, právních a personálních oddělení či oddělení pro compliance. Ti si nyní plně uvědomují rizika i příležitosti, které AI v oblasti udržitelnosti přináší. U firem navíc pozorujeme rostoucí uznání faktu, že u umělé inteligence nejde jen o automatizaci procesů, ale o vytváření systémů, které podporují přechod k odpovědnějším obchodním modelům. V důsledku toho již mnozí naši členové spolupracují na široké škále projektů zaměřených na prosazování cílů udržitelnosti: provádějí studie o dopadu AI na inkluzi a pohodu (well-being), rozvíjejí iniciativy pro „zelené algoritmy“, vytvářejí plány pro zajištění pozitivního dopadu AI na zaměstnanost nebo nasazují nástroje založené na AI, které firmám pomáhají s každoročním vykazováním obalů a dalšími úkoly.
8) Jaké jsou další kroky nebo priority pracovní skupiny v nadcházejících měsících?
Over the past year, we have worked with more than thirty companies to help them identify the main risks that AI poses at the environmental, social and governance levels, as well as the opportunities it also presents for improving our sustainability performance. We have identified the challenges companies face, but also best practices and use cases. With this information, in 2026 we will launch a Responsible AI Observatory focused on knowledge generation. The objective is to provide continuity and follow-up to our Manifesto and to consolidate the learnings of the community of practice. We will work on a research report, analyze progress in integrating the principles of the Manifesto two years after its launch, and continue to create spaces for dialogue in the field of responsible and sustainable AI.
Original version of the interview in English:
Forética is the leading organization in sustainability and corporate social responsibility in Spain. With more than 200 members, its mission is to integrate social, environmental and good governance aspects into the strategy and management operations of companies and organizations. Forética is the representative of the World Business Council for Sustainable Development (WBCSD) in Spain and also leads the Spanish Business Council for Sustainable Development, composed of the Presidents and CEOs of major Spanish companies. Among its different lines of work, Forética is committed to promote sustainable technological progress, and responsible use and development of AI.
Sofía Bergareche is Project Manager at Forética, where she is involved in environmental and social initiatives and leads the Technology and Sustainability area. Prior to joining Forética, she built her professional career in consulting across Madrid, London, and Mexico, working on projects related to digital transformation, sustainable value chains, and regenerative agriculture, among others. She holds a Master’s degree in International Development and Humanitarian Emergencies from the London School of Economics and Political Science (LSE), and a Bachelor’s degree in Business Administration and International Relations from Universidad Pontificia de Comillas (ICADE).
1) What have been the most important insights or lessons learned from the Responsible AI Working Group so far?
Three years after the launch of ChatGPT, most companies are still in the experimentation or piloting phase of generative AI. Although adoption remains uneven across the group, organizations face similar challenges and share a common approach on the need to balance innovation and ethics.
When the AI ecosystem accelerated, companies had to react quickly. As a result, AI has frequently been deployed without the appropriate governance structures or a deep understanding of the risks it may pose to the business. The need for Responsible AI has therefore emerged largely through trial and error. While some organizations are now redefining their approach to address initial shortcomings, others are taking advantage of their slower pace to design their strategies from scratch, incorporating rigor and purpose from the outset.
While AI has demonstrated enormous potential across all areas of society, unlocking its full value requires a solid foundation. Before exploring specific use cases, organizations need a clear strategy for how they intend to develop and deploy AI, robust governance mechanisms, and a human and cultural transformation that enables people to adopt—and trust—new ways of working. Deploying AI without these elements in place is, in many ways, like putting the cart before the horse.
In this context, even though most companies recognize AI’s potential for sustainability, many are still developing the technical, cultural, and organizational maturity needed to use these technologies in a meaningful, safe, and impactful way. Sustainability-focused applications—requiring reliable data, cross-functional collaboration, and strategic alignment—tend to come later in the journey.
Ultimately, cross-industry collaboration has proven essential for sharing best practices, accelerating learning curves, and ensuring that progress toward responsible and sustainable AI benefits the entire ecosystem.
2) Based on your experience, how far along are the participating companies in implementing responsible AI practices? Are there any notable differences between companies or sectors?
Most companies are still in the early to midstages of responsible AI maturity. All the organizations in our group are firmly committed to responsible AI and are actively working to uphold the principles set out in our Manifesto for Responsible and Sustainable AI. However, the extent to which responsible AI is fully embedded into organizational strategy inevitably varies according to each company’s size and sector, business model, and especially its level of AI maturity. Technology driven companies tend to have more advanced responsible AI frameworks, while sectors facing stronger regulatory or societal pressures are also progressing more rapidly.
3) What are the most common risks or challenges that companies face when adopting responsible AI?
Challenges related to AI governance, internal silos, and lack of capabilities are common and closely intertwined. Many organizations have adopted AI without well-defined roles, policies, or oversight structures, which can lead to inconsistent practices or unclear ownership of risks. At the same time, technical, legal or sustainability teams often work separately, making it hard to adopt responsible AI practices in a coherent, cross-functional way. These gaps are amplified by a lack of internal expertise needed to assess risks, set standards, and implement safeguards effectively. For instance, companies are struggling with aspects related to transparency and explicability, data quality and bias, or difficulties assessing and managing ethical risks.
To address these challenges, companies are beginning to strengthen their governance frameworks and build internal capabilities. Many are establishing dedicated responsible AI committees, integrating ethical reviews into development pipelines, and adopting standardized tools for model documentation, bias detection, and explainability. Others are upskilling teams through training programs and aligning responsible AI efforts with broader risk or compliance strategies.
4) Have you noticed any recurring missed opportunities where companies could better leverage AI for responsible and sustainable outcomes?
Many organizations are experimenting with AI in narrow, low risk areas, yet they have not fully integrated it into their sustainability strategies. This is not because sustainability is a low priority, but because AI for sustainability is not yet widely perceived as a business accelerator. While this depends partly on each company’s level of AI maturity, structural and cultural barriers also play a significant role. In many cases, there is a persistent disconnect between technology and sustainability teams, which continue to operate in parallel worlds. As a result, even when AI could meaningfully contribute, no one is connecting the dots.
Yet in a regulatory context where data is critical, collaboration between these teams is essential — and the companies that do connect AI and sustainability are gaining a competitive edge. When AI is applied to sustainability and it is used not just for automation but for augmentation, the opportunities become limitless: predictive analytics for resource efficiency, scenario modelling for climate risk, reinforcement for supply chain due diligence, AI-driven sustainability reporting, and intelligent decision support systems that help organizations evaluate the long-term impact of their sustainability choices.
5) What motivates companies to join the Working Group? Is it compliance-driven, focused on risk mitigation, innovation-related, or rooted in a broader commitment to responsible technology?
With the entry into force of the EU AI Act, many companies joined our Working Group to gain a clearer understanding of the regulatory framework for developing and using AI. However, most were motivated not only by compliance, but also by a broader commitment to responsible technology. For instance, our Manifesto for Responsible and Sustainable AI emerged from the reflections of our members. In 2024, the Spanish Business Council for Sustainable Development presented a statement proposing five principles of responsible AI. These principles were later ratified by Forética’s Board of Directors, ultimately culminating in the creation of the Manifesto.
Moreover, companies have a genuine curiosity about AI’s potential to drive sustainability goals. AI has emerged as a transformative force, and its rapid evolution has sparked equal measures of excitement and apprehension, as individuals and organizations grapple with its implications. Sustainability officers are no exception: as they witness AI’s growing influence in everyday decisions and business processes, they increasingly wonder how it will reshape their own field — what new possibilities it might unlock, what hidden risks it may introduce, and how it could redefine the way sustainability challenges are understood and addressed.
6) Among the principles of your Manifesto, which ones do companies find easiest and hardest to operationalize? Why?
For certain companies principles 1 and 2 of the Manifesto are perhaps the most challenging to put into practice. They call for developing and using AI in ways that avoid contributing to CO₂ emissions, protect nature, and reduce water consumption. In this regard, the scope for action differs between AI-developing companies and AI-using companies, with the latter having more limited influence. As AI users, the ability to curb the energy or water consumption associated with AI largely depends on the environmental standards upheld by our providers. Within their scope of action, they can evaluate the environmental impact of the technological choices, prioritize suppliers that offer more sustainable solutions, and adopt AI strategically for applications that genuinely help address the climate crisis.
On the other hand, principle 4 appears to be a top priority. Poor, incomplete, or non-representative data can introduce bias into AI systems and lead to unfair outcomes. Many organizations still lack the tools for bias detection and are certainly struggling to ensure high-quality, well-governed data. Nonetheless, at the corporate level we see tangible progress in integrating diversity, equity and inclusion into corporate culture, as well as a firm commitment towards non-discrimination. As such, companies are devoting much of their efforts to mitigating AI bias and ensuring that AI has a positive impact on all their stakeholders.
7) Have you already observed changes in companies’ approaches or decision-making as a result of participating in the Working Group?
Our working group has supported many companies in reflecting on—and strengthening—the relationship between different departments, whose engagement is crucial for responsible AI. Therefore, in addition to sustainability officers, representatives from technology, compliance, legal and human resources departments have participated in our workshops and are now aware of the sustainability risks and opportunities that come with AI. Moreover, we are seeing a growing recognition among companies that AI is not just about automating processes but about creating systems that support the transition towards more responsible business models. As a result, many of our members are already collaborating on a wide range of projects aimed to advance sustainability goals: conducting studies on the impact of AI on inclusion and wellbeing, advancing green algorithm initiatives, developing a roadmap to ensure that the impact of AI on employment, deploying AI-based tools to assist companies on their annual packaging declaration process, etc.
8) What are the next steps or priorities for the Working Group in the coming months?
Over the past year, we have worked with more than thirty companies to help them identify the main risks that AI poses at the environmental, social and governance levels, as well as the opportunities it also presents for improving our sustainability performance. We have identified the challenges companies face, but also best practices and use cases. With this information, in 2026 we will launch a Responsible AI Observatory focused on knowledge generation. The objective is to provide continuity and follow-up to our Manifesto and to consolidate the learnings of the community of practice. We will work on a research report, analyze progress in integrating the principles of the Manifesto two years after its launch, and continue to create spaces for dialogue in the field of responsible and sustainable AI.