El Ciclo de Vida de un Producto y la Economía Circular

El ciclo de vida de un producto incluye las siguientes fases:

  1. Aprovisionamiento – Obtención de materias primas.
  2. Diseño – Creación del producto a través de prototipos.
  3. Producción – Fabricación a gran escala.
  4. Distribución – Transporte del producto al mercado.
  5. Consumo – Uso del producto por el consumidor.
  6. Desecho – Eliminación del producto cuando ya no es útil.

El modelo tradicional de producción es lineal (extraer, fabricar, consumir, desechar), lo que genera un alto impacto ambiental. Por ello, se busca la transición a modelos más sostenibles como la economía circular.

Principios de la Economía Circular: Las 7 ‘R’

La economía circular busca minimizar el impacto ambiental mediante estos principios:

  1. Rediseñar – Crear productos más eficientes en consumo de energía y recursos.
  2. Reducir – Disminuir el consumo de bienes y servicios.
  3. Renovar – Dar un nuevo uso a productos existentes.
  4. Reparar – Arreglar productos para prolongar su vida útil.
  5. Reutilizar – Dar un segundo uso a los productos.
  6. Recuperar – Reincorporar materiales desechados al proceso productivo.
  7. Reciclar – Transformar residuos en nuevos productos.

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Sostenibilidad

La Unión Europea y los ODS

Iniciativas que afectan a las empresas

La Unión Europea ha alineado su política económica y social con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). A través del Pacto Verde Europeo, la taxonomía sostenible y regulaciones como la Directiva de Información sobre Sostenibilidad Corporativa (CSRD), las empresas deben integrar criterios de sostenibilidad en sus operaciones. Además, hay incentivos financieros y normativas estrictas para garantizar el cumplimiento de los ODS.

Los ODS y las Dimensiones de la Sostenibilidad

Los ODS están estructurados en tres dimensiones clave de la sostenibilidad:

  • Económica: Promueve el crecimiento inclusivo y el empleo digno.
  • Social: Busca reducir desigualdades y mejorar la calidad de vida.
  • Ambiental: Se enfoca en la protección del planeta y la lucha contra el cambio climático.

Estas dimensiones están interconectadas y deben abordarse conjuntamente para lograr un desarrollo sostenible equilibrado.

ODS 8: Metas, Indicadores y Desempeño

El ODS 8 se centra en el “Trabajo decente y crecimiento económico”. Sus metas incluyen:

  • Mantener un crecimiento económico sostenido.
  • Promover políticas que fomenten el empleo y el emprendimiento.
  • Erradicar el trabajo forzoso y garantizar condiciones laborales justas.

Los indicadores miden aspectos como la tasa de empleo, el crecimiento del PIB per cápita y el acceso a oportunidades laborales dignas. El desempeño varía según el país y sector, dependiendo de la aplicación de políticas efectivas.


Digitalización

Ventajas del Cloud Computing

Según el documento:

  1. Escalabilidad → Las empresas pueden aumentar o disminuir los recursos según sus necesidades, sin necesidad de comprar hardware adicional.
  2. Recuperación ante fallos → Permite almacenar copias de seguridad en la nube, asegurando la recuperación de datos en caso de pérdida o fallo del sistema.
  3. Acceso remoto → Los datos y aplicaciones pueden consultarse desde cualquier dispositivo con conexión a Internet, facilitando el teletrabajo y la movilidad.
  4. Reducción de costos → Se paga solo por los recursos utilizados, evitando gastos innecesarios en infraestructura física.
  5. Desarrollo ágil de aplicaciones → Proporciona herramientas y entornos de desarrollo en la nube, acelerando la creación y prueba de software.
  6. Big Data y análisis avanzado → Ofrece capacidad de procesamiento casi ilimitada para analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
  7. Seguridad mejorada → Las plataformas en la nube implementan medidas avanzadas contra ciberataques y pérdida de datos.

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

El Deep Learning es una rama avanzada del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para analizar datos y tomar decisiones de forma similar al cerebro humano.

¿Cómo funciona el Deep Learning?

En lugar de utilizar un árbol de decisión (como en Machine Learning), el Deep Learning emplea una red neuronal artificial que procesa los datos en varias capas.

Cada capa de la red extrae características y patrones a partir de los datos de entrada. Cuantas más capas tenga la red, más complejas serán las relaciones que podrá identificar.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

El Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Los algoritmos de ML analizan grandes volúmenes de datos, identifican patrones y hacen predicciones o toman decisiones basadas en esos patrones. Ejemplo:

YouTube recomienda videos analizando tu historial de reproducciones y comparándolo con los hábitos de otros usuarios con gustos similares.

Conceptos Fundamentales de la IA

  • Inteligencia artificial: capacidad de las máquinas para aprender, razonar y resolver problemas.
  • Evolución de la IA desde los años 50 hasta la actualidad.
  • Diferencias entre inteligencia humana y artificial.
  • Aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning).

Aplicaciones de la IA

  • Robótica e IA: robots humanoides, asistentes en fábricas, robots médicos, mascotas robotizadas.
  • Impresión 3D e IA: personalización de productos, diseño optimizado.
  • Biometría e IA: reconocimiento facial, análisis de emociones con sensores de Wi-Fi.
  • Realidad aumentada y virtual: aplicaciones en educación, salud mental, entretenimiento.
  • IoT e IA: ciudades inteligentes, hogares automatizados, seguros médicos personalizados.
  • Blockchain e IA: seguridad y transparencia en datos.
  • IA en la nube: análisis de datos, seguridad cibernética, optimización de recursos.

Nuevas Tendencias y Desafíos de la IA

  • IA generativa: creación de textos, imágenes, música y código.
  • IA empática y emocional: uso en terapia psicológica.
  • IA creativa y artística: producción de contenido original.
  • Cambios en el mercado laboral: eliminación y creación de empleos, IA en recursos humanos.
  • Riesgos y dilemas éticos: sesgos en la IA, fake news, posible “singularidad tecnológica”.



Big Data

Las 5 V del Big Data

Las 5 V del Big Data son los principales atributos que caracterizan la gestión de grandes volúmenes de datos. Estas son:

  1. Volumen

    • Se refiere a la cantidad masiva de datos generados cada segundo por empresas, redes sociales, dispositivos IoT, transacciones digitales, etc.
    • Ejemplo: Facebook genera más de 4 petabytes de datos al día.

  2. Velocidad

    • La rapidez con la que se generan, procesan y analizan los datos en tiempo real
    • Ejemplo: Un banco analiza transacciones en milisegundos para detectar fraudes.

  3. Variedad

    • Los datos pueden tener diferentes formatos: estructurados (bases de datos), semiestructurados (XML, JSON) y no estructurados (imágenes, videos, audios, textos).
    • Ejemplo: Correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, sensores IoT.

  4. Veracidad

    • La calidad y confiabilidad de los datos, ya que pueden contener errores, duplicaciones o inconsistencias.
    • Ejemplo: Fake news en redes sociales pueden distorsionar el análisis de tendencias.

  5. Valor

    • La capacidad de transformar los datos en información útil para la toma de decisiones y generación de ventajas competitivas.
    • Ejemplo: Amazon usa Big Data para personalizar recomendaciones y aumentar ventas.


Economía Verde y Circular

Beneficios de la Economía Verde y Circular

Los beneficios de adoptar estos modelos incluyen:

  • Ambientales:

    • Reducción de emisiones de gases de efecto invernadero.
    • Menor impacto de la industria y la agricultura en el medio ambiente.
    • Conservación de recursos naturales.

  • Económicos:

    • Reducción de costos de producción mediante eficiencia en el uso de materiales.
    • Estabilidad en la cadena de suministro al depender menos de recursos no renovables.
    • Generación de nuevos empleos en sectores sostenibles.

  • Empresariales:

    • Mejora de la imagen de marca.
    • Mayor fidelización de clientes y proveedores.
    • Cumplimiento de regulaciones ambientales y reducción de riesgos legales.

Certificados de Sostenibilidad

Los principales certificados de sostenibilidad incluyen:

  1. Certificado FSC (Forest Stewardship Council)

    • Certifica que la madera utilizada en un producto proviene de bosques gestionados de manera sostenible.
    • Lo otorga el Consejo de Administración Forestal (FSC), una ONG con presencia en varios países.

  2. Certificado de eficiencia energética

    • Indica la cantidad de energía necesaria para climatizar un edificio de manera eficiente.
    • Es otorgado por un certificador autorizado por la Secretaría de Estado de Energía (España).

  3. Certificado de pesca sostenible

    • Garantiza que los productos pesqueros provienen de prácticas de pesca sostenibles.
    • Es evaluado por auditores independientes bajo los estándares de la ONG Marine Stewardship Council (MSC).

Pasos para Seleccionar Indicadores Clave de Sostenibilidad

Para elegir indicadores de sostenibilidad en una empresa, se siguen estos tres pasos:

  1. Fijación de objetivos

    • Se analizan los procesos de la empresa y se establecen objetivos alineados con los ODS (Objetivos de Desarrollo Sostenible).

  2. Selección de indicadores clave de desempeño

    • Se eligen indicadores que sean comparables (con unidades medibles como toneladas, euros, personas), objetivos y específicos para la actividad evaluada.

  3. Establecimiento de metas

    • Se definen metas alcanzables, medibles y con un horizonte temporal concreto para evaluar avances.

Indicadores ISR (Inversión Socialmente Responsable)

Los tres principales indicadores ISR son:

  1. De exclusión (screening negativo)

    • Excluyen empresas que realizan actividades no sostenibles, como fabricación de armas, industrias contaminantes o vinculadas a adicciones.

  2. Índices selectivos (screening positivo)

    • Incluyen empresas que destacan en sostenibilidad, como energías renovables, transporte ecológico o gestión responsable de residuos.

  3. Índices con integración de aspectos ASG (Ambientales, Sociales y de Gobernanza)

    • Evalúan empresas según su cumplimiento en sostenibilidad, mediante estándares de agencias como MSCI, Standard & Poor’s o Moody’s.