Opportunities and challenges to improve accounting and accountability of Corporate Social Responsibility with artificial intelligence: insights from scientific mapping

What the paper says

This article applies bibliometric analysis as a framework to explore the potential applications of emerging artificial intelligence (AI) tools for enhancing the accounting and accountability of Corporate Social Responsibility (CSR). Bibliometric analysis mapped scientific trends and identified emerging and relevant topics related to AI, accounting/accountability, and CSR. The opportunities and challenges of AI in promoting transparency, informed decision-making, and stakeholder engagement are discussed in the context of thematic networks and strategic diagrams that illustrate the research findings. The results indicate that emerging AI technologies are still specialized and peripheral to the core research in CSR, but opportunities exist to improve CSR accounting by generating automatic and more reliable CSR reports with large language models (LLMs) and through the application of AI inspired by biological processes for optimal decision-making. Machine learning and deep learning, in turn, can be applied to understand stakeholder attitudes and for algorithmic auditing, thus promoting the engagement and responsibility of stakeholders and increasing the accountability of CSR. The study also discusses potential risks and biases that can arise when implementing AI technologies for the accounting/accountability of CSR. Este artículo aplica bibliometría como marco analítico para explorar las potenciales aplicaciones de las herramientas emergentes de inteligencia artificial (IA) para mejorar la contabilidad y los reportes de responsabilidad social empresarial (RSE). El análisis bibliométrico mapeó tendencias científicas e identificó temas emergentes relacionados con la IA, la contabilidad/reportes de cuentas y la RSE. Las oportunidades y desafíos de la IA para promover la transparencia, la toma de decisiones informadas y la participación de las partes interesadas se analizan en el contexto de redes temáticas y diagramas estratégicos que ilustran los hallazgos de la investigación. Los resultados indican que las tecnologías de IA emergentes todavía son especializadas y periféricas a la investigación central en RSE, pero existen oportunidades para mejorar la contabilidad de la RSE generando informes de RSE automáticos y más confiables con modelos de lenguaje grandes (LLM) y mediante la aplicación de IA inspirada en procesos biológicos para una toma de decisiones óptima. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, a su vez, se pueden aplicar para comprender las actitudes de las partes interesadas y para la auditoría algorítmica, promoviendo así el compromiso de las partes interesadas y aumentando la responsabilidad de la RSE. El estudio también analiza los posibles riesgos y sesgos que pueden surgir al implementar tecnologías de IA para la contabilidad/reportes de cuentas de la RSE.