En tiempos donde las empresas compiten por proyectar una imagen atractiva hacia afuera, el verdadero desafío está dentro. El employer branding no se mide en campañas ni en slogans, sino en coherencia: entre lo que la marca promete y lo que sus empleados viven. Desde Starbucks hasta Mercadona, los ejemplos revelan una verdad incómoda: no hay reputación que resista cuando la cultura interna se construye sobre la mentira.
El slop oil se genera durante la limpieza de tanques de almacenamiento, refinerías o cisternas de transporte, y está compuesto por una mezcla compleja de hidrocarburos, agua, sedimentos y productos químicos. En esencia, es el “fondo sucio” que queda tras manipular petróleo o sus derivados. Su naturaleza viscosa y heterogénea lo convierte en un residuo difícil de tratar.
En un contexto global en el que la sostenibilidad se ha convertido en un imperativo ineludible, hablar de economía azul es hablar de futuro. Este modelo promueve el uso responsable de los recursos marinos y fluviales para impulsar el crecimiento económico, el empleo y el bienestar social, respetando el medioambiente. En este horizonte, la acuicultura, que se desarrolla en mares y ríos, emerge como uno de los pilares más sólidos de una economía azul verdaderamente sostenible.
La tecnología avanza, pero no siempre lo hace para todos por igual. Para muchas personas con discapacidad, el acceso y uso de herramientas digitales sigue siendo una carrera de fondo.
Hoy traigo a esta columna un gran dilema, que no es sólo técnico pero que debemos analizar de manera estratégica si queremos dar un paso más allá en nuestros sistemas y modelos de IA. Mientras diseñamos y desarrollamos algoritmos que predicen huracanes, optimizan redes eléctricas y diseñan ciudades más sostenibles, sondea en el macro contexto una pregunta incómoda: ¿la inteligencia artificial podría estar acelerando la crisis climática que promete resolver?
Hace tiempo que los bosques dejaron de ser solo un paisaje. Son termómetros del cambio climático, barómetros de la salud de nuestros suelos y espejos de las contradicciones de nuestro modelo de desarrollo. Cuando nos preguntamos qué está ocurriendo en ellos, la respuesta no se encuentra solo entre los troncos y las raíces, sino en las decisiones —o indecisiones— que tomamos como sociedad.
Las redes sociales, los dispositivos móviles y las plataformas digitales han transformado nuestra forma de pensar y actuar. Todo parece estar dominado por la velocidad, la multitarea y la inmediatez, y las personas cada vez tomamos decisiones más rápidas, guiados por impulsos y estímulos constantes.
En el renting industrial, cada vehículo que se pone en circulación —ya sea un camión frigorífico, un volquete, una góndola hidráulica o una furgoneta con transformación— es mucho más que una herramienta de trabajo. Representa un compromiso de eficiencia, seguridad y sostenibilidad compartido entre la empresa de renting y el usuario que lo conduce.
La nueva Ley de Movilidad Sostenible abre un horizonte de transformación que va mucho más allá del transporte. Representa un cambio de paradigma hacia una movilidad inteligente, inclusiva y basada en datos, donde la tecnología deja de ser un fin en sí misma para convertirse en una herramienta al servicio de la sociedad. El reto, ahora, deja de ser solo técnico y se vuelve también humano.
Uno de los temas que más me apasionan dentro de la Inteligencia Artificial es el diseño y desarrollo de una IA sostenible, no sólo diseñar y desarrollar soluciones de IA para la sostenibilidad. Observo que, desde hace unos meses, se está produciendo una evolución conceptual hacia dónde debemos ir en el desarrollo de soluciones de IA.
