casos de uso

La vivienda es una de las principales preocupaciones de los ciudadanos españoles, de acuerdo con el barómetro de enero de 2025 del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS). Para conocer la situación real del acceso a la vivienda, es necesario disponer de datos públicos, actualizados y de calidad, que permitan a todos los actores de este ecosistema realizar análisis y tomar decisiones informadas.

En este artículo vamos a repasar algunos ejemplos de datos abiertos disponibles, así como herramientas y soluciones que se han creado en base a ellos para acercar esta información a la ciudadanía.

Los datos abiertos pueden tener varios usos en este sector:

• Permitir a los organismos públicos conocer las necesidades de la ciudadanía y elaborar políticas acordes.
• Ayudar a particulares a encontrar viviendas para alquilar o comprar.
• Facilitar información a constructores y empresas para que desarrollen viviendas que den respuesta a esas necesidades.

Por ello, en este campo, los datos más utilizados incluyen aquellos que hacen referencia a las viviendas, pero también a aspectos demográficos y sociales, muchas veces con un alto componente geoespacial. Algunos de los datasets más populares en este sentido son el Índices de precios de consumo y vivienda del Instituto Nacional de Estadística (INE) o los datos del Catastro.

Diferentes organismos públicos han puesto a disposición de la ciudadanía espacios donde reúnen diversos datos relacionados con la vivienda. Es el caso del Ayuntamiento de Barcelona y su portal “Vivienda en datos”, un entorno que centraliza el acceso a información y datos de diversas fuentes, incluyendo datasets de su portal de datos abiertos.

Otro ejemplo es el portal de visualización de datos del Ayuntamiento de Madrid, donde se incluyen cuadros de mando con información sobre el número de inmuebles residenciales por distrito o barrio, así como su valor catastral, con acceso directo a la descarga de los datos utilizados.

Más ejemplos de organismos que también posibilitan el acceso a este tipo de información son la Junta de Castilla y León, el Gobierno Vasco o la Comunidad Valenciana. Además, aquellas personas que lo deseen pueden encontrar multitud de datos relacionados con la vivienda en el Catálogo Nacional de Datos Abiertos, albergado aquí, en datos.gob.es.

También cabe señalar que no solo los organismos públicos abren datos relacionados con esta materia. Hace unos meses, el portal inmobiliario idealista hizo público un conjunto de datos con información detallada de miles de viviendas en Madrid, Barcelona y Valencia. Está disponible como un paquete en R a través de Github.

Herramientas y soluciones para acercar esos datos a los ciudadanos

Datos como los anteriormente mencionados pueden ser reutilizados con múltiples fines, como mostramos en artículos anteriores y como podemos ver en esta nueva aproximación a los diversos casos de uso:

Periodismo de datos

Los medios de comunicación utilizan los datos abiertos sobre vivienda para ofrecer una visión más precisa de la situación del mercado inmobiliario, ayudando a los ciudadanos a comprender las dinámicas que afectan a los precios, la oferta y la demanda. Al acceder a datos sobre la evolución de los precios, la disponibilidad de viviendas o las políticas públicas relacionadas, los medios pueden generar reportajes e infografías que explican de manera accesible la situación y cómo estos factores impactan en la vida cotidiana de las personas. Estos artículos proporcionan información relevante a los ciudadanos, de forma sencilla, para tomar decisiones sobre su situación habitacional.

Un ejemplo es este artículo que permite visualizar, barrio a barrio, el precio del alquiler y el acceso a la vivienda según ingresos, para el cual se utilizaron datos abiertos del Ministerio de Vivienda y Agenda Urbana, el Catastro o el INE, entre otros. En la misma línea se mueve este artículo sobre el porcentaje de ingresos que se destina al alquiler.

Elaboración de informes y políticas

Los datos abiertos sobre vivienda son utilizados por organismos públicos como el Ministerio de Vivienda y Agenda Urbana en su Observatorio de Vivienda y Suelo, donde se generan boletines estadísticos electrónicos que integran datos disponibles en las principales fuentes estadísticas oficiales. El fin es realizar un seguimiento del sector desde diversas perspectivas y a lo largo de las distintas fases del proceso (mercado del suelo, productos edificados, accesibilidad y financiación, etc.). El Ministerio de Vivienda y Agenda Urbana también utiliza datos de diversas fuentes, como la Agencia Tributaria, el Catastro o el INE, para su Sistema Estatal de Referencia de Precios de Alquiler de Vivienda, que define rangos de valores de precios de alquiler de viviendas en zonas declaradas como tensionadas.

Oferta de servicios inmobiliarios

Los datos abiertos pueden ser valiosos para el sector de la construcción: la información abierta sobre el uso del suelo y los permisos se consultan antes de emprender trabajos de excavación y empezar a construir obras nuevas.

Además, algunas de las empresas que utilizan datos abiertos son sitios web inmobiliarios. Estos portales reutilizan conjuntos de datos abiertos para proporcionar a los usuarios precios comparables de las propiedades, estadísticas de delincuencia en los barrios o proximidad a instalaciones públicas educativas, sanitarias y recreativas. A ello ayudan, por ejemplo, herramientas como Location intelligence, que permite acceder a datos del padrón, precios de alquiler, características de la vivienda o planeamiento urbano. Los organismos públicos también pueden ayudar a este campo con sus propias soluciones, como Donde Vivo, del Gobierno de Aragón,que permite obtener un mapa interactivo y la información relacionada de los puntos de interés, centros educativos y sanitarios más cercanos así como información geoestadística del lugar donde vive.

También existen herramientas que ayudan a prever gastos futuros como, Urban3r, donde los usuarios pueden visualizar diferentes indicadores que les ayudan a conocer los datos de demanda energética de los edificios residenciales en su estado actual y tras someterlos a una rehabilitación energética, así como los costes estimados de estas intervenciones.Este es un campo donde las tecnologías disruptivas basadas en datos, como la inteligencia artificial, tendrán cada vez más protagonismo, al optimizar procesos y facilitar la toma de decisiones tanto para los compradores como para los proveedores de viviendas. A través del análisis de grandes volúmenes de datos, la IA puede predecir tendencias del mercado, identificar zonas con mayor demanda o proporcionar recomendaciones personalizadas según las necesidades de cada usuario. Algunas empresas ya han puesto en marcha chatbots, que responden a las preguntas de los usuarios, pero la IA puede ayudar incluso a crear proyectos para el desarrollo de viviendas económicas y sostenibles.

En resumen, nos encontramos en un campo donde las nuevas tecnologías van a hacer cada vez más fácil que los ciudadanos podamos conocer la oferta de viviendas, pero esta oferta debe estar alineada con las necesidades de los usuarios. Por ello es necesario continuar impulsando la apertura de datos de calidad, que ayuden a conocer la situación e impulsar políticas públicas y soluciones que facilitan el acceso a la vivienda.

El concepto de data commons o bienes comunes de datos surge como un enfoque transformador para la gestión y el intercambio de datos que sirvan a fines colectivos y como alternativa al creciente número de macrosilos de datos de uso privado. Al tratar los datos como un recurso compartido, los data commons facilitan la colaboración, la innovación y el acceso equitativo a los mismos, enfatizando el valor comunal de los datos por encima de cualquier otra consideración. A medida que navegamos por las complejidades de la era digital —marcada en la actualidad por los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) y el continuo debate sobre los retos en la gobernanza de datos— el papel que pueden jugar los data commons es ahora probablemente más importante que nunca.

¿Qué son los data commons?

Los data commons se refieren a un marco cooperativo donde los datos son recopilados, gobernados y compartidos entre todos los participantes de la comunidad mediante protocolos que promueven la apertura, la equidad, el uso ético y la sostenibilidad. Los data commons se diferencian de los modelos tradicionales de intercambio de datos, principalmente, por la prioridad que se da a la colaboración y la inclusión sobre el control unitario.

Otro objetivo común de los data commons es la creación de conocimiento colectivo que pueda ser utilizado por cualquiera para el bien de la sociedad. Esto los hace particularmente útiles a la hora de afrontar los grandes desafíos actuales, como los retos del medio ambiente, la interacción multilingüe, la movilidad, las catástrofes humanitarias, la preservación del conocimiento o los nuevos desafíos de la salud y la sanidad.

Además, también es cada vez más frecuente que estas iniciativas para compartir datos incorporen todo tipo de herramientas que faciliten su análisis e interpretación consiguiendo así democratizar no sólo la propiedad y el acceso a los datos, sino también su uso.

Por todo lo anterior, los data commons podrían considerarse hoy en día como una infraestructura digital pública crítica a la hora de aprovechar los datos y promover el bienestar social.

Principios de los data commons

Los data commons se construyen sobre una serie de principios simples que serán clave para su correcta gobernanza:

• Apertura y accesibilidad: los datos deben ser accesibles para todos los autorizados.
• Gobernanza ética: equilibrio entre la inclusión y la privacidad.
• Sostenibilidad: establecer mecanismos de financiación y recursos para mantener los datos como bienes comunes a lo largo del tiempo.
• Colaboración: fomentar que los participantes contribuyan con nuevos datos e ideas que habiliten su uso para el beneficio mutuo.
• Confianza: relaciones basadas en la transparencia y la credibilidad entre partícipes.

Además, si queremos asegurarnos también de que los data commons cumplan su papel como infraestructura digital de dominio público, deberemos garantizar otros requisitos mínimos adicionales como: existencia de identificadores únicos permanentes, metadatos documentados, acceso fácil a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), portabilidad de los datos, acuerdos de intercambio de datos entre pares y capacidad de realizar operaciones sobre los mismos.

El importante papel de los data commons en la era de la Inteligencia Artificial

La innovación impulsada por la IA ha incrementado exponencialmente la demanda de conjuntos de datos diversos y de alta calidad, un bien relativamente escaso a gran escala que puede dar lugar a cuellos de botella en el desarrollo futuro de la tecnología y que, al mismo tiempo, hace de los data commons un facilitador muy relevante a la hora de conseguir una IA más equitativa. Al proporcionar conjuntos de datos compartidos gobernados por principios éticos, los data commons contribuyen a mitigar riesgos frecuentes como los sesgos, los monopolios de datos y el acceso desigual a los beneficios de la IA.

Además, la actual concentración de los desarrollos en el ámbito de la IA representa también un desafío para el interés público. En este contexto, los data commons cuentan con la llave necesaria para habilitar un conjunto de sistemas y aplicaciones de IA alternativos, públicos y orientados al interés general, que puedan contribuir a rebalancear esta concentración de poder actual. El objetivo de estos modelos sería demostrar cómo se pueden diseñar sistemas más democráticos, orientados al interés público y con propósitos bien definidos, basados en los principios y modelos de gobernanza de la IA pública.

Sin embargo, la era de la IA generativa también presenta nuevos desafíos para los data commons como, por ejemplo y quizás el más destacado, el riesgo potencial de una explotación descontrolada de los conjuntos de datos compartidos que podría dar lugar a nuevos desafíos éticos por el uso indebido de los datos y la vulneración de la privacidad.

Por otro lado, la falta de transparencia en cuanto al uso de los data commons por parte de la IA podría también acabar desmotivando a las comunidades que los gestionan poniendo en riesgo su continuidad. Esto se debe a la preocupación de que al final su contribución pueda estar beneficiando principalmente a las grandes plataformas tecnológicas, sin que haya ninguna garantía de un reparto más justo del valor y el impacto generados tal como se pretendía inicialmente."

Por todo lo anterior, organizaciones como Open Future abogan desde hace ya varios años por una Inteligencia Artificial que funcione como un bien común, gestionada y desarrollada como una infraestructura pública digital en beneficio de todos, evitando la concentración de poder y promoviendo la equidad y la transparencia tanto en su desarrollo como en su aplicación.

Para ello proponen una serie de principios que guíen la gobernanza de los bienes comunes de datos en su aplicación para el entrenamiento de la IA de forma que se maximice el valor generado para la sociedad y se minimicen las posibilidades de potenciales abusos por intereses comerciales:

• Compartir tantos datos como sea posible, pero manteniendo las restricciones que puedan resultar necesarias para preservar los derechos individuales y colectivos.
• Ser completamente transparente y proporcionar toda la documentación existente sobre los datos, así como sobre su uso, permitiendo además distinguir claramente entre datos reales y sintéticos.
• Respetar las decisiones tomadas sobre el uso de los datos por parte de las personas que han contribuido previamente a la creación de los datos, ya sea mediante la cesión de sus propios datos o a través de la elaboración de nuevos contenidos, incluyendo también el respeto hacia cualquier marco legal existente.
• Proteger el beneficio común en el uso de los datos y un uso sostenible de los mismos para poder asegurar una gobernanza adecuada a lo largo del tiempo, reconociendo siempre su naturaleza relacional y colectiva.
• Garantizar la calidad de los datos, lo que resulta crítico a la hora de conservar su valor como bien de interés común, especialmente teniendo en cuenta los potenciales riesgos de contaminación asociados a su uso por parte de la IA.
• Establecer instituciones fiables que se encarguen de la gobernanza de los datos y faciliten la participación por parte de toda la comunidad creada en torno a los datos, yendo así un paso más allá de los modelos existentes en la actualidad para los intermediarios de datos.

Casos de uso y aplicaciones

Existen en la actualidad múltiples ejemplos reales que nos ayudan a ilustrar el potencial transformador de los data commons:

• Data commons sanitarios: proyectos como la iniciativa del National Institutes of Health en los Estados Unidos - NIH Common Fund para analizar y compartir grandes conjuntos de datos biomédicos, o el Cancer Research Data Commons del National Cancer Institute, demuestran cómo los data commons pueden contribuir a la aceleración de la investigación y la innovación en salud.

• Entrenamiento de la IA y machine learning: la evaluación de los sistemas de IA depende de conjuntos de datos de prueba rigurosos y estandarizados. Iniciativas como OpenML o MLCommons construyen conjuntos de datos abiertos, a gran escala y diversos, ayudando a la comunidad en general a ofrecer sistemas de IA más precisos y seguros.
• Data commons urbanos y de movilidad: las ciudades que aprovechan plataformas compartidas de datos urbanos mejoran la toma de decisiones y los servicios públicos mediante el análisis colectivo de datos, como es el caso de Barcelona Dades, que además de un amplio repositorio de datos abiertos integra y difunde datos y análisis sobre la evolución demográfica, económica, social y política de la ciudad. Otras iniciativas como el propio OpenStreetMaps pueden también contribuir a proporcionar datos geográficos de libre acceso.
• Preservación de la cultura y el conocimiento: con iniciativas tan relevantes en este campo como el proyecto de Common Voice de Mozilla para preservar y revitalizar los idiomas del mundo, o Wikidata, cuyo objetivo consiste en proporcionar un acceso estructurado a todos los datos provenientes de los proyectos de Wikimedia, incluyendo la popular Wikipedia.

Desafíos en los data commons

A pesar de su promesa y potencial como herramienta transformadora para los nuevos desafíos en la era digital, los data commons afrontan también sus propios desafíos:

• Complejidad en la gobernanza: llegar a conseguir un equilibrio correcto entre la inclusión, el control y la privacidad puede resultar una tarea delicada.
• Sostenibilidad: muchos de los data commons existentes libran una batalla continua para intentar asegurarse la financiación y los recursos que necesitan para mantenerse y garantizar su supervivencia a largo plazo.
• Problemas legales y éticos: abordar los retos relativos a los derechos de propiedad intelectual, la titularidad de datos y el uso ético siguen siendo aspectos críticos que todavía no se han resulto por completo.
• Interoperabilidad: asegurar la compatibilidad entre conjuntos de datos y plataformas es un obstáculo técnico persistente en casi cualquier iniciativa de compartición de datos, y los data commons no iban a ser la excepción.

El camino a seguir

Para desbloquear su pleno potencial, los data commons requieren de una acción colectiva y una apuesta decidida por la innovación. Las acciones clave incluyen:

• Desarrollar modelos de gobernanza estandarizados que consigan el equilibrio entre las consideraciones éticas y los requisitos técnicos.
• Aplicar el principio de reciprocidad en el uso de los datos, exigiendo a aquellos que se benefician de ellos compartir sus resultados de vuelta con la comunidad.
• Protección de datos sensibles mediante la anonimización, evitando que los datos puedan ser utilizados para vigilancia masiva o discriminación.
• Fomentar la inversión en infraestructura para apoyar el intercambio de datos escalable y sostenible.
• Promover la concienciación sobre los beneficios sociales de los data commons para impulsar la participación y la colaboración.

Los responsables políticos, investigadores y organizaciones civiles deberían trabajar juntos para crear un ecosistema en el que los data commons puedan prosperar, fomentando un crecimiento más equitativo en la economía digital y garantizando que los bienes comunes de datos puedan beneficiar a todos.

Conclusión

Los data commons pueden suponer una poderosa herramienta a la hora de democratizar el acceso a los datos y fomentar la innovación. En esta era definida por la IA y la transformación digital, nos ofrecen un camino alternativo hacia el progreso equitativo, sostenible e inclusivo. Al abordar sus desafíos y adoptar un enfoque de gobernanza colaborativa mediante la cooperación entre comunidades, investigadores y reguladores se podrá garantizar un uso equitativo y responsable de los datos.

De este modo se conseguirá que los data commons se conviertan en un pilar fundamental del futuro digital, incluyendo las nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial, pudiendo servir además como herramienta habilitadora fundamental para algunas de las acciones clave que forman parte de la recién anunciada brújula Europea de competitividad, como la estrategia de la nueva Unión de Datos y la iniciativa de las Gigafábricas de IA.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Los portales de datos abiertos son una fuente invaluable de información pública. Sin embargo, extraer insights significativos de estos datos puede resultar desafiante para usuarios sin conocimientos técnicos avanzados.

En este ejercicio práctico, exploraremos el desarrollo de una aplicación web que democratiza el acceso a estos datos mediante el uso de inteligencia artificial, permitiendo realizar consultas en lenguaje natural.

La aplicación, desarrollada utilizando el portal datos.gob.es como fuente de datos, integra tecnologías modernas como Streamlit para la interfaz de usuario y el modelo de lenguaje Gemini de Google para el procesamiento de lenguaje natural. La naturaleza modular permite que se pueda utilizar cualquier modelo de Inteligencia Artificial con mínimos cambios. El proyecto completo está disponible en el repositorio de Github.

Accede al repositorio del laboratorio de datos en Github.

Ejecuta el código de pre-procesamiento de datos sobre Google Colab.

En este vídeo, el autor te explica que vas a encontrar tanto en el Github como en Google Colab.

Arquitectura de la aplicación

El núcleo de la aplicación se basa en cuatro apartados principales e interconectados que trabajan para procesar las consultas de la persona usuaria:

1. Generación del Contexto
   • Analiza las características del dataset elegido.
   • Genera una descripción detallada incluyendo dimensiones, tipos de datos y estadísticas.
   • Crea una plantilla estructurada con guías específicas para la generación de código.
2. Combinación de Contexto y Consulta
   • Une el contexto generado con la pregunta de la persona usuaria creando el prompt que recibirá el modelo de inteligencia artificial.
3. Generación de Respuesta
   • Envía el prompt al modelo y obtiene el código Python que permite resolver la cuestión generada.
4. Ejecución del Código
   • Ejecuta de manera segura el código generado con un sistema de reintentos y correcciones automáticas.
   • Captura y expone los resultados en el frontal de la aplicación.

Figura 1. Flujo de procesamiento de solicitudes

Proceso de desarrollo

El primer paso es establecer una forma de acceder a los datos públicos. El portal datos.gob.es ofrece vía API los datasets. Se han desarrollado funciones para navegar por el catálogo y descargar estos archivos de forma eficiente.

Figura 2. API de datos.gob

El segundo paso aborda la cuestión: ¿cómo convertir preguntas en lenguaje natural en análisis de datos útiles? Aquí es donde entra Gemini, el modelo de lenguaje de Google. Sin embargo, no basta con simplemente conectar el modelo; es necesario enseñarle a entender el contexto específico de cada dataset.

Se ha desarrollado un sistema en tres capas:

1. Una función que analiza el dataset y genera una "ficha técnica" detallada.
2. Otra que combina esta ficha con la pregunta del usuario.
3. Y una tercera que traduce todo esto en código Python ejecutable.

Se puede ver en la imagen inferior como se desarrolla este proceso y, posteriormente, se muestran los resultados del código generado ya ejecutado.

Figura 3. Visualización del procesamiento de respuesta de la aplicación

Por último, con Streamlit, se ha construido una interfaz web que muestra el proceso y sus resultados al usuario. La interfaz es tan simple como elegir un dataset y hacer una pregunta, pero también lo suficientemente potente como para mostrar visualizaciones complejas y permitir la exploración de datos.

El resultado final es una aplicación que permite a cualquier persona, independientemente de sus conocimientos técnicos, realizar análisis de datos y aprender sobre el código ejecutado por el modelo. Por ejemplo, un funcionario municipal puede preguntar "¿Cuál es la edad media de la flota de vehículos?" y obtener una visualización clara de la distribución de edades.

Figura 4. Caso de uso completo. Visualizar la distribución de los años de matriculación de la flota automovilística del ayuntamiento de Almendralejo en 2018

¿Qué puedes aprender?

Este ejercicio práctico te permite aprender:

1. Integración de IA en Aplicaciones Web:
   • Cómo comunicarse efectivamente con modelos de lenguaje como Gemini.
   • Técnicas para estructurar prompts que generen código preciso.
   • Estrategias para manejar y ejecutar código generado por IA de forma segura.
2. Desarrollo Web con Streamlit:
   • Creación de interfaces interactivas en Python.
   • Manejo de estado y sesiones en aplicaciones web.
   • Implementación de componentes visuales para datos.
3. Trabajo con Datos Abiertos:
   • Conexión y consumo de APIs de datos públicos.
   • Procesamiento de archivos Excel y DataFrames.
   • Técnicas de visualización de datos.
4. Buenas Prácticas de Desarrollo:
   • Estructuración modular de código Python.
   • Manejo de errores y reintentos.
   • Implementación de sistemas de feedback visual.
   • Despliegue de aplicaciones web usando ngrok.

Conclusiones y futuro

Este ejercicio demuestra el extraordinario potencial de la inteligencia artificial como puente entre los datos públicos y los usuarios finales. A través del caso práctico desarrollado, hemos podido observar cómo la combinación de modelos de lenguaje avanzados con interfaces intuitivas permite democratizar el acceso al análisis de datos, transformando consultas en lenguaje natural en análisis significativos y visualizaciones informativas.

Para aquellas personas interesadas en expandir las capacidades del sistema, existen múltiples direcciones prometedoras para su evolución:

• Incorporación de modelos de lenguaje más avanzados que permitan análisis más sofisticados.
• Implementación de sistemas de aprendizaje que mejoren las respuestas basándose en el feedback del usuario.
• Integración con más fuentes de datos abiertos y formatos diversos.
• Desarrollo de capacidades de análisis predictivo y prescriptivo.

En resumen, este ejercicio no solo demuestra la viabilidad de democratizar el análisis de datos mediante la inteligencia artificial, sino que también señala un camino prometedor hacia un futuro donde el acceso y análisis de datos públicos sea verdaderamente universal. La combinación de tecnologías modernas como Streamlit, modelos de lenguaje y técnicas de visualización abre un abanico de posibilidades para que organizaciones y ciudadanos aprovechen al máximo el valor de los datos abiertos.

Es posible que nuestra capacidad de sorpresa ante las nuevas herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa esté empezando a mermar. El mejor ejemplo es GPT-o1, un nuevo modelo de lenguaje con la máxima habilidad de razonamiento lograda hasta ahora, capaz de verbalizar -algo similar a- sus propios procesos lógicos, pero que no despertó en su lanzamiento tanto entusiasmo como cabría esperar. A diferencia de los dos años anteriores, en los últimos meses hemos tenido menos sensación de disrupción y reaccionamos de manera menos masiva ante las novedades.

Una reflexión posible es que no necesitamos, por ahora, más inteligencia en los modelos, sino ver con nuestros propios ojos un aterrizaje en usos concretos que nos faciliten la vida: ¿cómo utilizo la potencia de un modelo de lenguaje para consumir contenido más rápido, para aprender algo nuevo o para trasladar información de un formato a otro? Más allá de las grandes aplicaciones de propósito general, como ChatGPT o Copilot, existen herramientas gratuitas y menos conocidas que nos ayudan a pensar mejor, y nos ofrecen capacidades basadas en IA para descubrir, entender y compartir conocimiento.

Generar pódcasts a partir de un fichero: NotebookLM

Los pódcasts automáticos de NotebookLM llegaron por primera vez a España en el verano de 2024 y sí levantaron un revuelo significativo, a pesar de no estar ni siquiera disponibles en español. Siguiendo el estilo de Google, el sistema es sencillo: basta con subir un fichero en PDF como fuente para obtener diferentes variaciones del contenido proporcionadas por Gemini 2.0 (el sistema de IA de Google), como un resumen del documento, una guía de estudio, una cronología o un listado de preguntas frecuentes. En este caso, hemos utilizado para el ejemplo un informe sobre inteligencia artificial y democracia publicado por la UNESCO en 2024.

Figura 1. Diferentes opciones de resumen en NotebookLM.

Si bien la guía de estudio es una salida interesante, que ofrece un sistema de preguntas y respuestas para memorizar y un glosario de términos, la estrella de NotebookLM es el llamado “resumen de audio”: un pódcast conversacional completamente natural entre dos interlocutores sintéticos que comentan de manera amena el contenido del PDF.

Figura 2. Resumen de audio en NotebookLM.

La calidad del contenido de este pódcast aún tiene margen de mejora, pero puede servirnos como un primer acercamiento al contenido del documento, o ayudarnos a interiorizarlo más fácilmente desde el audio mientras descansamos de las pantallas, hacemos ejercicio o nos desplazamos.

El truco: aparentemente, no se puede generar el pódcast en español, solo en inglés, pero puedes probar con este prompt: “Realiza un resumen de audio en español del documento”. Casi siempre funciona.

Crear visualizaciones a partir de un texto: Napkin AI

Napkin nos ofrece algo muy valioso: crear visualizaciones, infografías y mapas mentales a partir de un contenido en texto. En su versión gratuita, el sistema solo nos pide iniciar sesión con un correo electrónico. Una vez dentro, nos pregunta cómo queremos introducir el texto a partir del cual vamos a crear las visualizaciones. Podemos pegarlo o directamente generar con IA un texto automático sobre cualquier tema.

Figura 3. Puntos de partida en Napkin.ai.

En este caso, vamos a copiar y pegar un fragmento del informe de la UNESCO que recoge varias recomendaciones para la gobernanza democrática de la IA. A partir del texto que recibe, Napkin.ai nos ofrece ilustraciones y varios tipos de esquemas. Podemos encontrar desde propuestas más sencillas con texto organizado en llaves y cuadrantes hasta otras ilustradas con dibujos e iconos.

Figura 4. Propuesta de esquemas en Napkin.ai.

Aunque están muy lejos de la calidad de la infografía profesional, estas visualizaciones pueden servirnos a nivel personal y de aprendizaje, para ilustrar un post en redes, explicar conceptos internamente a nuestro equipo o enriquecer contenidos propios en el ámbito educativo.

El truco: si en cada propuesta de esquema haces clic en Styles, encontrarás más variaciones del esquema con colores y líneas diferentes. También puedes modificar los textos, simplemente haciendo clic en ellos una vez que seleccionas una visualización.

Presentaciones y diapositivas automáticas: Gamma

De todos los formatos de contenido que la IA es capaz de generar, las presentaciones con diapositivas es seguramente el menos logrado. En ocasiones los diseños no son demasiado elaborados, otras veces no conseguimos que la plantilla que queremos usar se respete, casi siempre los textos son demasiado simples. La particularidad de Gamma, y lo que la hace más práctica que otras opciones como Beautiful.ai, es que podemos crear una presentación directamente desde un contenido en texto que podemos pegar, generar con IA o subir en un archivo.

Figura 5. Puntos de partida para Gamma.

Si pegamos el mismo texto que en el ejemplo anterior, sobre las recomendaciones de la UNESCO para la gobernanza democrática de la IA, en el siguiente paso Gamma nos da a elegir entre “forma libre” o “tarjeta por tarjeta”. En la primera opción, la IA del sistema se encarga de organizar el contenido en diapositivas conservando el sentido completo de cada una. En la segunda, nos propone que dividamos el texto para indicar el contenido que queremos en cada diapositiva.

Figura 6. Texto dividido automáticamente en diapositivas por Gamma.

Seleccionamos la segunda opción, y el texto se divide automáticamente en diferentes bloques que serán nuestras diapositivas futuras. Pulsando en “Continuar”, nos pide que seleccionemos un tema de base. Por último, pulsando en “Generar”, se crea automáticamente la presentación completa.

Figura 7. Ejemplo de diapositiva creada con Gamma.

Gamma acompaña las diapositivas de imágenes creadas con IA que guardan cierta coherencia con el contenido, y nos da la opción de modificar los textos o de generar imágenes diferentes. Una vez lista, podemos exportarla directamente al formato Power Point.

Un truco: en el botón “editar con IA” de cada diapositiva podemos pedirle que la traduzca automáticamente a otro idioma, que corrija la ortografía o incluso que convierta el texto en una línea del tiempo.

Resumir desde cualquier formato: NoteGPT

El objetivo de NoteGPT es muy claro: resumir un contenido que podemos importar desde muchas fuentes diferentes. Podemos copiar y pegar un texto, subir un fichero o una imagen, o directamente extraer la información de un enlace, algo muy útil y no tan habitual en las herramientas de IA. Aunque esta última opción no siempre funciona bien, es una de las pocas herramientas que la ofrece.

Figura 8. Puntos de partida para NoteGPT.

En este caso, introducimos el enlace a un vídeo de YouTube que contiene una entrevista a Daniel Innerarity sobre la intersección entre la inteligencia artificial y los procesos democráticos. En la pantalla de resultados, lo primero que obtenemos a la izquierda es la transcripción completa de la entrevista, con buena calidad. Podemos localizar la transcripción de un fragmento concreto del vídeo, traducirla a distintos idiomas, copiarla o descargarla, incluso en un fichero SRT de subtítulos mapeados con los tiempos.

Figura 9. Ejemplo de transcripción con minutaje en NoteGPT.

Entre tanto, a la derecha encontramos el resumen del vídeo con los puntos más importantes, ordenados e ilustrados con emojis. También en el botón “AI Chat” podemos interactuar con un asistente conversacional y hacerle preguntas sobre el contenido.

Figura 10. Resumen de NoteGPT a partir de una entrevista en YouTube.

Y aunque esto ya es muy útil, lo mejor que podemos encontrar en NoteGPT son las flashcards, tarjetas de aprendizaje con preguntas y respuestas para interiorizar los conceptos del vídeo.

Figura 11. Tarjetas de aprendizaje de NoteGPT (pregunta y respuesta).

Un truco: si el resumen solo aparece en inglés, prueba a cambiar el idioma en los tres puntos de la derecha, junto a “Summarize” y haz clic de nuevo en “Summarize”. El resumen aparecerá en español más abajo. En el caso de las flashcards, para generarlas en español no lo intentes desde la página de inicio, hazlo desde “AI flashcards”. En “Create” podrás seleccionar el idioma.

Figura 12. Creación de flashcards en NoteGPT.

Crea vídeos sobre cualquier cosa: Lumen5

Lumen5 facilita la creación de vídeos con IA permitiendo crear el guion y las imágenes automáticamente a partir de contenido en texto o en voz. Lo más interesante de Lumen5 es el punto de partida, que puede ser un texto, un documento, simplemente una idea o también una grabación en audio o un vídeo ya existente.

Figura 13. Opciones de Lumen5.

El sistema nos permite, antes de crear el vídeo y también una vez creado, cambiar el formato de 16:9 (horizontal) a 1:1 (cuadrado) o a 9:16 (vertical), incluso con una opción en 9:16 especial para stories de Instagram.

Figura 14. Previsualización del vídeo y opciones de relación de aspecto.

En este caso, vamos a partir del mismo texto que en herramientas anteriores: las recomendaciones de la UNESCO para una gobernanza democrática de la IA. Seleccionando la opción de partida “Text on media”, lo pegamos directamente en el cajetín y hacemos clic en “Compose script”. El resultado es un guion muy sencillo y esquemático, dividido en bloques con los puntos básicos del texto, y una indicación muy interesante: una predicción sobre la duración del vídeo con ese guion, aproximadamente 1 minuto y 19 segundos.

Una nota importante: el guion no es una locución sonora, sino el texto que aparecerá escrito en las diferentes pantallas. Una vez terminado el vídeo, puedes traducirlo entero a cualquier otro idioma.

Figura 15. Propuesta de guion en Lumen5.

Si hacemos clic en “Continue” llegaremos a la última oportunidad para modificar el guion, donde podremos añadir bloques de texto nuevos o eliminar los existentes. Una vez listo, hacemos clic en “Convert to video” y encontraremos el story board listo para modificar imágenes, colores o el orden de las pantallas. El vídeo tendrá música de fondo, que también puedes cambiar, y en este punto podrás grabar tu voz por encima de la música para locutar el guion. Sin demasiado esfuerzo, este es el resultado final:

Figura 16. Resultado final de un vídeo creado con Lumen5.

Del amplio abanico de productos digitales basados en IA que ha florecido en los últimos años, quizá miles de ellos, hemos recorrido solo cinco ejemplos que nos demuestran que el conocimiento y el aprendizaje individual y colaborativo son más accesibles que nunca. La facilidad para convertir contenido de un formato a otro y la creación automática de guías y materiales de estudio debería promover una sociedad más informada y ágil, no solo a través del texto o la imagen sino también de la información condensada en ficheros o bases de datos.

Supondría un gran impulso para el progreso colectivo que entendiéramos que el valor de los sistemas basados en IA no es tan simple como escribir o crear contenido por nosotros, sino apoyar nuestros procesos de razonamiento, objetivar nuestra toma de decisiones y permitirnos manejar mucha más información de una manera eficiente y útil. Aprovechar las nuevas capacidades IA junto con iniciativas de datos abiertos puede ser clave en el siguiente paso de la evolución del pensamiento humano.

Contenido elaborado por Carmen Torrijos, experta en IA aplicada al lenguaje y la comunicación. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Los EU Open Data Days 2025 son un evento esencial para todos los interesados en el mundo de los datos abiertos y la innovación en Europa y el mundo. Este encuentro, que se celebrará los días 19 y 20 de marzo de 2025, reunirá a expertos, profesionales, desarrolladores, investigadores y responsables de políticas públicas para compartir conocimientos, explorar nuevas oportunidades y abordar los retos a los que se enfrenta la comunidad de datos abiertos.

El evento, organizado por la Comisión Europea a través de data.europa.eu, tiene como objetivo principal promover la reutilización de datos abiertos. Los participantes tendrán la oportunidad de aprender sobre las últimas tendencias en el uso de los datos abiertos, descubrir nuevas herramientas y debatir sobre las políticas y normativas que están modelando el panorama digital en Europa.

¿Dónde y cuándo se celebra?

El evento se celebrará en el Centro Europeo de Convenciones de Luxemburgo, aunque también se podrá seguir online, con el siguiente horario:

• Miércoles 19 de marzo de 2025, de 13:30 a 18:30.
• Jueves 20 de marzo de 2025, de 9:00 a 15:30.

¿Qué temáticas se abordarán?

Ya está disponible la agenda del evento, donde encontramos distintas temáticas, como, por ejemplo:

• Historias de éxito y buenas prácticas: el evento contará con la presencia de profesionales que desarrollan su trabajo en la primera línea de la política de datos europea, para que cuenten su experiencia. Entre otras cuestiones, estos expertos proporcionarán una guía práctica para inventariar y abrir los datos del sector público de un país, abordarán el trabajo que implica la compilación de conjuntos de datos de alto valor o analizarán las perspectivas sobre la reutilización de datos en los modelos de negocio. También se explicarán buenas prácticas para contar con metadatos de calidad o mejorar la gobernanza de datos y su interoperabilidad.
• Foco en el uso de inteligencia artificial (IA): los datos abiertos ofrecen una fuente invaluable para el desarrollo y avance de la IA. Además, la IA puede optimizar la localización, gestión y uso de estos datos, ofreciendo herramientas que ayuden a agilizar procesos y extraer un mayor conocimiento. En este sentido, en el evento se abordará el potencial de la IA para transformar los ecosistemas de datos gubernamentales abiertos, fomentando la innovación, mejorando la gobernanza y potenciando la participación ciudadana. Los responsables del portal nacional de datos de Noruega contará cómo emplean un motor de búsqueda basado en IA para mejorar la localización de datos. Además, se explicarán los avances en espacios de datos lingüísticos y su uso en modelos de lenguaje, y se analizará cómo combinar de forma creativa los datos abiertos para lograr un impacto social.
• Aprendizaje sobre visualización de datos: los asistentes al evento podrán explorar cómo la visualización de datos está transformando la comunicación, la elaboración de políticas y la participación ciudadana. A través de diversos casos (como el árbol genealógico de 3.000 personas de la realeza europea o las relaciones del Patrimonio Cultural Inmaterial de la UNESCO) se mostrará cómo los procesos iterativos de diseño pueden descubrir patrones ocultos en redes complejas, aportando ideas sobre la narración y la comunicación de datos. También se abordará cómo influyen los elementos de diseño, como el color, la escala y el enfoque, en la percepción de los datos.
• Ejemplos y casos de uso: se mostrarán múltiples ejemplos de proyectos concretos basados en la reutilización de datos, en campos como la energía, el desarrollo urbano o el medio ambiente. Entre las experiencias que se compartirán, encontramos una empresa española, Tangible Data, que contará cómo las esculturas físicas de datos convierten conjuntos de datos complejos en experiencias accesibles y atractivas.

Estos son solo algunos de los temas a tratar, pero también se hablará de ciencia abierta, el papel de los datos abiertos en la transparencia y la rendición de cuentas, etc.

¿Por qué son tan importantes los EU Open Data Days?

El acceso a datos abiertos ha demostrado ser una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones, impulsar la innovación y la investigación, y mejorar la eficiencia de las organizaciones. En un momento en el que la digitalización está avanzando rápidamente, la importancia de compartir y reutilizar datos se hace cada vez más crucial para enfrentar desafíos globales como el cambio climático, la salud pública o la justicia social.

Los EU Open Data Days 2025 son una oportunidad para explorar cómo los datos abiertos pueden aprovecharse para construir una Europa más conectada, innovadora y participativa.

Además, para aquellos que decidan asistir de forma presencial, el evento será también una oportunidad para establecer contactos con otros profesionales y organizaciones del sector, creando nuevas colaboraciones que pueden dar lugar a proyectos innovadores.

¿Cómo puedo asistir?

Para asistir presencialmente, es necesario inscribirse a través de este enlace. Sin embargo, no es necesario el registro para atender el evento de manera online.

Para cualquier consulta, se ha habilitado una dirección de correo donde se atenderán todas las dudas relativas al evento: EU-Open-Data-Days@ec.europa.eu.

Más información en la página web del evento.

Impulsar la cultura del dato es un objetivo clave a nivel nacional que también comparten las administraciones autonómicas. Uno de los caminos para llevar a cabo este propósito es premiar aquellas soluciones que han sido desarrolladas con conjuntos de datos abiertos, una iniciativa que potencia su reutilización e impacto en la sociedad.

En esta misión, la Junta de Castilla y León y el Gobierno Vasco llevan años organizando concursos de datos abiertos, temática de la que hablamos en nuestro primer episodio del pódcast de datos.gob.es que puedes escuchar aquí.

En este post, repasamos cuáles han sido los proyectos premiados en las últimas ediciones de los concursos de datos abiertos de Euskadi y Castilla y León.

Premiados en el VIII Concurso de Datos Abiertos de Castilla y León

En la octava edición de esta competición anual, que suele abrir su plazo a finales de verano, se presentaron 35 candidaturas, de las cuales se han escogido 8 ganadores divididos en diferentes categorías.

Categoría Ideas: los participantes tenían que describir una idea para crear estudios, servicios, sitios web o aplicaciones para dispositivos móviles. Se repartían un primer premio de 1.500€ y un segundo premio de 500€.

• Primer premio: Guardianes Verdes de Castilla y León presentado por Sergio José Ruiz Sainz. Se trata de una propuesta para desarrollar una aplicación móvil que oriente a los visitantes de los parques naturales de Castilla y León. Los usuarios pueden acceder a información (como mapas interactivos con puntos de interés) a la vez que pueden contribuir con datos útiles de su visita, que enriquecen la aplicación.
• Segundo premio: ParkNature: sistema inteligente de gestión de aparcamientos en espacios naturales presentado por Víctor Manuel Gutiérrez Martín. Consiste en una idea para la crear una aplicación que optimice la experiencia de los visitantes de los espacios naturales de Castilla y León, mediante la integración en tiempo real de datos sobre aparcamientos y la conexión con eventos culturales y turísticos cercanos.

Categoría Productos y Servicios: premiaba estudios, servicios, sitios web o aplicaciones para dispositivos móviles, los cuales deben estar accesibles para toda la ciudadanía vía web mediante una URL. En esta categoría se repartieron un primer, segundo y tercer premio de 2.500€, 1.500€ y 500€, respectivamente, además de un premio específico de 1.500€ para estudiantes.

• Primer premio: AquaCyL de Pablo Varela Vázquez. Es una aplicación que ofrece información sobre las zonas de baño en la comunidad autónoma.
• Segundo premio: ConquistaCyL presentado por Markel Juaristi Mendarozketa y Maite del Corte Sanz. Es un juego interactivo pensado para hacer turismo en Castilla y León y aprender a través de un proceso gamificado.
• Tercer premio: Todo el deporte de Castilla y León presentado por Laura Folgado Galache. Es una app que presenta toda la información de interés asociada a un deporte según la provincia.
• Premio estudiantes: Otto Wunderlich en Segovia por Jorge Martín Arévalo. Es un repositorio fotográfico ordenado según tipo de monumentos y localización de las fotografías de Otto Wunderlich.

Categoría Recurso Didáctico: consistía en la creación de recursos didácticos abiertos nuevos e innovadores, que sirvieran de apoyo a la enseñanza en el aula. Estos recursos debían ser publicados con licencias Creative Commons. En esta categoría se otorgaba un único primer premio de 1.500€.

• Primer premio: StartUp CyL: Creación de empresas a través de la Inteligencia Artificial y Datos Abiertos presentado por José María Pérez Ramos. Es un chatbot que utiliza la API de ChatGPT para asistir en la creación de una empresa utilizando datos abiertos.

Categoría Periodismo de Datos: premiaba piezas periodísticas publicadas o actualizadas (de forma relevante), tanto en soporte escrito como audiovisual, y ofrecía un premio de 1.500€.

• Primer premio: Codorniz, perdiz y paloma torcaz son las especies más cazadas en Burgos, presentado por Sara Sendino Cantera, que analiza datos sobre la caza en Burgos.

Premiados de la 5ª edición del Concurso de Datos Abiertos de Open Data Euskadi

Como ya venía sucediendo en ediciones anteriores, el portal de datos abiertos de Euskadi abrió dos modalidades de premios: un concurso de ideas y otro de aplicaciones, cada uno de los cuales estaba dividido en varias categorías. En esta ocasión, se presentaron 41 candidaturas en el concurso de ideas y 30 para el de aplicaciones

Concurso de ideas: en esta modalidad se han repartido dos premios por categoría, el primero de 3.000€ y el segundo de 1.500€.

Categoría Sanitaria y Social

• Primer premio: Desarrollo de un Modelo de Predicción de Volumen de Pacientes que acudirán al Servicio de urgencias de Osakidetza de Miren Bacete Martínez. Propone el desarrollo de un modelo predictivo usando series temporales capaz de anticipar tanto el volumen de personas que acudirán a urgencias, como el nivel de gravedad de los casos.
• Segundo premio: Euskoeduca de Sandra García Arias. Es una propuesta de solución digital diseñada para brindar orientación académica y profesional personalizada a estudiantes, padres y tutores.

Categoría Medio ambiente y Sostenibilidad

• Primer premio: Baratzapp de Leire Zubizarreta Barrenetxea. La idea consiste en el desarrollo de un software que facilita y asiste en la planificación de un huerto mediante algoritmos que buscan potenciar el conocimiento relacionado con la huerta de autoconsumo, a la vez que integra, entre otras, la información climatológica, medioambiental y parcelaria de una manera personalizada para el usuario.
• Segundo premio: Euskal Advice de Javier Carpintero Ordoñez. El objetivo de esta propuesta es definir un recomendador turístico basado en inteligencia artificial.

Categoría General

• Primer premio: Lanbila de Hodei Gonçalves Barkaiztegi. Es una propuesta de app que utiliza IA generativa y datos abiertos para emparejar curriculum vitae con ofertas de empleo de forma semántica. Proporciona recomendaciones personalizadas, alertas proactivas de empleo y formación, y permite decisiones informadas a través de indicadores laborales y territoriales.
• Segundo premio: Desarrollo de un LLM para la consulta interactiva de Datos Abiertos del Gobierno Vasco de Ibai Alberdi Martín. La propuesta consiste en el desarrollo de un Modelo de Lenguaje a Gran Escala (LLM) similar a ChatGPT, entrenado específicamente con datos abiertos, enfocado en proporcionar una interfaz conversacional y gráfica que permita a los usuarios obtener respuestas precisas y visualizaciones dinámicas.

Concurso de aplicaciones: esta modalidad ha seleccionado un proyecto en la categoría de servicios web, premiado con 8.000€, y dos más en la Categoría General que han recibido un primer premio de 8.000€ y 5.000€ como segundo premio.

Categoría Servicios web

• Primer premio: Bizidata: Plataforma de visualización del uso de bicicletas en Vitoria-Gasteiz de Igor Díaz de Guereñu de los Ríos. Es una plataforma que visualiza, analiza y permite descargar datos del uso de bicicletas en Vitoria-Gasteiz, y explorar cómo factores externos, como la climatología y el tráfico, influyen en el uso de la bicicleta.

Categoría General

• Primer premio: Garbiñe AI de Beatriz Arenal Redondo. Es un asistente inteligente que combina la inteligencia artificial (IA) con datos abiertos de Open Data Euskadi para promover la economía circular y mejorar los ratios de reciclaje en Euskadi.
• Segundo premio: Vitoria-Gasteiz Businessmap de Zaira Gil Ozaeta. Es una herramienta de visualización interactiva basada en datos abiertos, diseñada para mejorar las decisiones estratégicas en el ámbito del emprendimiento y la actividad económica en Vitoria-Gasteiz.

Todas estas soluciones premiadas reutilizan conjuntos de datos abiertos del portal autonómico de Castilla y León o Euskadi, según el caso. Te animamos a que eches un vistazo a las propuestas que pueden inspirarte de cara a participar en la próxima edición de estos concursos. ¡Síguenos en redes sociales para no perderte las convocatorias de este año!

El Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, el pasado 17 de diciembre, anunció la publicación de la convocatoria de productos y servicios para espacios de datos, una iniciativa que busca impulsar la innovación y el desarrollo en diversos sectores a través de ayudas económicas. Estas ayudas están diseñadas para apoyar a empresas y organizaciones en la implementación de soluciones tecnológicas avanzadas, promoviendo así la competitividad y la transformación digital en España.

Además, el 30 de diciembre, el Ministerio también lanzó la segunda convocatoria de demostradores y casos de uso. Esta convocatoria tiene como objetivo fomentar la creación y el desarrollo de espacios de datos sectoriales, promoviendo la colaboración y el intercambio de información entre los distintos actores del sector.

El Ministerio ha estado realizando promociones a través de jornadas online para informar y preparar a los interesados sobre las oportunidades y beneficios de los espacios de datos sectoriales. Se espera que estas jornadas continúen a lo largo de enero, brindando más oportunidades para que los sectores interesados se informen y participen.

A continuación, les facilitamos material de su interés:

Segunda convocatoria demostradores y casos de uso

• Demostradores y casos de uso de espacios de datos (2ª convocatoria)
• Buzón de consultas: dcu2.espaciosdedatos@digital.gob.es
• Presentaciones y videos de ayuda: 
  • Portal de Ayudas del Mº de Transformación Digital -DCU2- Material de Apoyo

Productos y servicios

• Convocatoria productos y servicios del Portal de Ayudas
• Buzón de consultas: ps.espaciosdedatos@digital.gob.es
• Presentaciones y videos de ayuda:
  • Portal de Ayudas del Mº de Transformación Digital-PSED- Material de Apoyo

Los últimos días del año siempre son un buen momento para echar la vista atrás y valorar los avances realizados. Si hace unas semanas hacíamos balance de lo sucedido en la iniciativa Aporta, ahora llega el momento de recopilar las novedades relacionadas con la compartición de datos, los datos abiertos y las tecnologías ligadas a ellos.

Hace seis meses, ya hicimos una primera recolección de hitos en el sector. En esta ocasión, vamos a resumir algunas de las innovaciones, mejoras y logros del último semestre del año.

Regulando e impulsando la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) continúa siendo uno de los campos donde cada día se aprecian nuevos avances. Se trata de un sector cuyo auge es relativamente nuevo y que necesita regulación. Por ello, la Unión Europea publicó el pasado julio el Reglamento de inteligencia artificial, una norma que marcará el entorno regulatorio europeo y global. Alineada con Europa, España ya presentó unos meses antes su nueva Estrategia de inteligencia artificial 2024, con el fin de establecer un marco para acelerar el desarrollo y expansión de la IA en España.

Por otro lado, en octubre, España asumió la copresidencia de Open Government Partnership (OGP). En su hoja de ruta está promover las ideas innovadoras, aprovechando las oportunidades que brindan los datos abiertos y la inteligencia artificial. Como parte del cargo, España organizará la próxima cumbre mundial de OGP en Vitoria.

Nuevas herramientas innovadoras basadas en datos

Los datos son el motor de una gran cantidad de herramientas tecnológicas disruptivas que pueden generar beneficios para toda la ciudadanía. Algunas de las puestas en marcha por organismos públicos durante estos últimos meses son:

• El Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible cumple un año más utilizando tecnología Big Data para analizar el tráfico de las carreteras y mejorar las inversiones y la seguridad vial. Este año han vuelto a compartir datos de movilidad diaria como ya hicieron durante la pandemia de COVID-19, también han desarrollado nuevas herramientas para facilitar la consulta y visualización de estos datos y se han abierto aplicaciones específicas para ayudar a la reutilización de los datos en el contexto de la gestión de la zona afectada por la DANA.
• El Principado de Asturias anuncia un plan para el uso de Inteligencia Artificial con el fin de acabar con los atascos durante el verano, a través de la elaboración de un gemelo digital.
• El Gobierno de Aragón presentó un nuevo sistema de inteligencia turística, que utiliza Big Data e IA para mejorar la toma de decisiones en el sector.
• La Región de Murcia ha lanzado "Murcia Business Insight" un aplicativo de business intelligence que permite realizar análisis dinámicos con datos sobre las empresas de la región: facturación, empleo, localización, sector de actividad, etc.
• El Ayuntamiento de Granada ha utilizado Inteligencia Artificial para mejorar el alcantarillado. El objetivo es conseguir una planificación y ejecución "más eficiente" del mantenimiento, con datos in situ.
• El Ayuntamiento de Segovia y Visa han firmado un acuerdo de colaboración para desarrollar una herramienta online con datos reales, agregados y anónimos de los patrones de gasto de los titulares extranjeros de tarjetas Visa en la capital. Esta iniciativa ofrecerá información de interés que permitirá adaptar las estrategias para fomentar el turismo internacional.

También los investigadores y estudiantes de diversos centros han comunicado avances fruto del trabajo con datos:

• Investigadores del Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona, la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Bizkaia han entrenado un algoritmo para detectar alteraciones de tejidos en los estadios iniciales y mejorar el diagnóstico de cáncer.
• Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y KIDO Dynamics, han puesto en marcha un proyecto para extraer metadatos de las antenas móviles para comprender el flujo de personas en parajes naturales. El objetivo es la identificación y control del impacto del turismo.
• Una estudiante de la Universidad de Valladolid (UVa) ha diseñado un proyecto para mejorar la gestión y el análisis de los ecosistemas forestales en España a nivel local. Para ello, convierte los límites municipales a un formato de datos abiertos enlazados. Los resultados están disponibles para su reutilización.

Avances en espacios de datos

Desde el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública y, en concreto, desde la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial se continúa avanzando en la implementación de espacios de datos, a través de diversas acciones:

• Se ha presentado un Plan de Impulso de los Espacios de Datos Sectoriales para impulsar la compartición segura de los datos.
• Se ha puesto en marcha el desarrollo de Espacios de Datos para las Infraestructuras Urbanas Inteligentes (EDINT). Este proyecto, que se llevará a cabo a través de la Federación Española de Municipios y Provincias (FEMP), contempla la creación de un espacio de datos multisectorial que reunirá toda la información recopilada por las entidades locales.
• Se han lanzado ayudas, en el ámbito de la digitalización, para la transformación digital de los sectores productivos estratégicos mediante el desarrollo de productos y servicios tecnológicos para espacios de datos.

Funcionalidades que acercan los datos a los reutilizadores

Las plataformas de datos abiertos de los diversos organismos también han presentado novedades, ya sean nuevos conjuntos de datos, funcionalidades, estrategias o informes:

• El Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico ha lanzado una nueva aplicación para la visualización del Índice Nacional de Calidad del Aire (ICA) en tiempo real. Incluye recomendaciones sanitarias para la población general y la población sensible.
• La Junta de Andalucía ha publicado una “Guía para el diseño de Estudios Piloto de Políticas Públicas”. En ella propone una metodología para diseñar estudios piloto y un sistema de recogida de evidencias para la toma de decisiones.
• La Generalitat de Catalunya ha iniciado los pasos para implantar un nuevo modelo de gobierno del dato que permita mejorar las relaciones con la ciudadanía y las empresas.
• El Ayuntamiento de Madrid está implantando una nueva cartografía 3D y un mapa térmico. En el Blog IDEE (Infraestructura de Datos Espaciales de España) nos contaron cómo se ha creado este modelo 3D de la capital utilizando diversas tecnologías de captura de dato.
• El Instituto Canario de Estadística (ISTAC) ha publicado 6.527 mapas temáticos con indicadores laborales sobre Canarias en su catálogo de datos abiertos.
• Iniciativa Open Data y la Unión Democrática de Pensionistas y Jubilados de España, con apoyo del Ministerio de Derechos Sociales, Consumo y Agenda 2030, presentaron la primera web de Datos del Observatorio de Datos x Mayores. Su objetivo es facilitar el análisis del envejecimiento saludable en España y la toma decisiones estratégicas. La Iniciativa de Barcelona también puso en marcha un reto para identificar 50 datasets relacionados con el envejecimiento saludable, un proyecto que cuenta con el soporte de la Diputación de Barcelona.
• El Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) ha presentado un dashboard en fase beta con datos abiertos en formato explotable.

Además, se continúa trabajando para favorecer la apertura de datos desde diversas instituciones:

• Asedie y la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid) han puesto en marcha el Observatorio Open Data Reuse para promover la reutilización de los datos abiertos. Ya cuenta con el compromiso del Ayuntamiento de Madrid y están buscando más instituciones que se unan a su Manifiesto.
• El Cabildo de Tenerife y la Universidad de La Laguna han desarrollado una Estrategia de Movilidad Sostenible en la Reserva de la Biosfera Macizo de Anaga. Se busca obtener datos en tiempo real para tomar medidas adaptadas a la demanda.

Concursos de datos y eventos para animar a utilizar datos abiertos

El verano fue la época elegida por distintos organismos públicos para lanzar concursos donde se buscaban productos y/o servicios basados en datos abiertos. Es el caso de:

• La Comunidad de Madrid celebró DATAMAD 2024 en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. El evento incluía un taller sobre cómo reutilizar datos abiertos y un datathon.
• Más de 200 estudiantes de inscribieron al I Malackathon, organizado por la Universidad de Málaga, un concurso que premiaba los proyectos que usaban datos abiertos para plantear soluciones en la gestión de recursos hídricos.
• La Junta de Castilla y León celebró el VIII Concurso de Datos Abiertos, cuyos ganadores se conocieron en el mes de noviembre.
• También se lanzó el II Datathon de UniversiData. Han sido seleccionados 16 finalistas. Los ganadores se conocerán el 13 de febrero de 2025.
• El Cabildo de Tenerife también organizó su I Concurso de Datos Abiertos: Ideas de reutilización. Actualmente se encuentran valorando las candidaturas recibidas. Más adelante lanzarán su II Concurso de Datos Abiertos: Desarrollo de APP.
• El Gobierno de Euskadi llevó a cabo su V Concurso de datos abiertos. Ya se conocen los finalistas tanto de la categoría de Aplicaciones como de Ideas.

También en estos meses se han celebrado múltiples eventos, que se pueden ver online, como:

• El III Congreso GeoEuskadi y XVI Jornadas Ibéricas de Infraestructuras de Datos Espaciales (JIIDE).
• DATAfórum Justicia 2024.

Otros ejemplos de eventos que se celebraron pero no están disponibles online son el III Congreso & XIV Jornadas de Usuarios de R, el Congreso de Innovación Pública Novagob 2024, DATAGRI 2024 o la Jornada Gobierno del Dato para Entidades Locales, entre otros.

Estos son solo algunos ejemplos de la actividad realizada durante los últimos seis meses en el ecosistema de datos de España. Te animamos a compartir otras experiencias que conozcas en los comentarios o a través de nuestra dirección de correo electrónico dinamizacion@datos.gob.es

La capacidad de recopilar, analizar y compartir datos juega un papel crucial en el contexto de los desafíos globales a los que nos enfrentamos hoy en día como sociedad. Desde la contaminación y el cambio climático, pasando por la pobreza y las pandemias, hasta la movilidad sostenible y la falta de acceso a los servicios básicos. Los problemas globales exigen soluciones que puedan adaptarse a gran escala. Es ahí donde los datos abiertos pueden jugar un papel fundamental, ya que permiten que gobiernos, organizaciones y ciudadanos trabajen juntos de manera transparente, y facilitan el proceso hasta llegar a conseguir soluciones eficaces, innovadoras, adaptables y sostenibles.

El Banco Mundial como pionero en el uso integral de los datos abiertos

Uno de los ejemplos de buenas prácticas más relevantes que podemos encontrar a la hora de exprimir el potencial de los datos abiertos para afrontar los grandes desafíos globales es, sin duda, el caso del Banco Mundial, referente en el uso de los datos abiertos desde hace ya más de una década como herramienta fundamental para el desarrollo sostenible.

Desde el lanzamiento de su portal de datos abiertos en 2010, la institución ha llevado a cabo un completo proceso de transformación en cuanto al acceso y uso de los datos. Este portal, totalmente innovador en su día, se convirtió rápidamente en un modelo de referencia al ofrecer acceso libre y gratuito a una amplia gama de datos e indicadores que abarcan más de 250 economías. Además, su plataforma está en constante actualización y poco se parece en el presente a la versión inicial, ya que sigue mejorando continuamente y proporcionando nuevos conjuntos de datos y herramientas complementarias y especializadas con el objetivo de facilitar que los datos estén siempre accesibles y sean útiles para la toma de decisiones. Algunos ejemplos de esas herramientas serían:

• La Poverty and Inequality Platform (PIP): diseñada para monitorizar y analizar la pobreza y la desigualdad a nivel mundial. Con datos de más de 140 países, esta plataforma permite a los usuarios acceder a estadísticas actualizadas y comprender mejor las dinámicas del bienestar colectivo. También facilita la visualización de datos mediante gráficos interactivos y mapas, ayudando a los usuarios a obtener una comprensión clara y rápida de la situación en distintas regiones y a lo largo del tiempo.
• La Microdata Library: proporciona acceso a datos de encuestas y censos a nivel de hogar y empresa en diversos países. La biblioteca cuenta con más de 3.000 conjuntos de datos provenientes de estudios y encuestas realizadas tanto por el propio Banco, así como de otras organizaciones internacionales y agencias nacionales de estadística. Los datos están  disponibles de forma gratuita y son totalmente accesibles para poder ser descargados y analizados.
• Los World Development Indicators (WDI): son una herramienta fundamental para poder seguir el progreso de la agenda de desarrollo global. Esta base de datos contiene una vasta colección de indicadores de desarrollo económico, social y ambiental, abarcando más de 200 países y territorios. Cuenta con datos que cubren áreas como pobreza, educación, salud, sostenibilidad ambiental, infraestructura y comercio. Los WDIs nos proporcionan un marco de referencia de confianza a la hora de analizar tendencias de desarrollo globales y regionales.

Figura 1. Capturas de los portales web Poverty and Inequality Platform (PIP), Microdata Library y World Development Indicators (WDI).

Un hito relevante que ha marcado la forma en la que el Banco Mundial hace uso de los datos ha sido la publicación del informe sobre el Desarrollo Mundial 2021, titulado "datos para mejorar nuestras vidas". Este informe se ha convertido en una publicación emblemática que explora el potencial transformador de los datos para abordar los grandes retos de la humanidad, mejorar los resultados de los esfuerzos invertidos en desarrollo y promover un crecimiento inclusivo y equitativo. A través del informe, la institución aboga por una nueva agenda social para los datos, incluyendo una gobernanza robusta, ética y responsable de los mismos, maximizando su valor para poder generar un beneficio económico y social significativo.

En el informe se examina cómo los datos pueden ser integrados en las políticas públicas y los programas de desarrollo para abordar los desafíos globales en áreas como educación, salud, infraestructuras o el cambio climático. Pero, además, supuso un antes y un después a la hora de reforzar el compromiso del Banco Mundial con los datos como motor de cambio a la hora de afrontar los grandes desafíos, adoptando desde entonces una nueva hoja de ruta con un enfoque del uso de los datos más innovador, transformador y orientado a la acción. Desde ese momento han venido pasando de la teoría a la práctica a través de sus propios proyectos, donde los datos se convierten en una herramienta fundamental durante todo el ciclo estratégico, como en los siguientes ejemplos:

• Datos abiertos y reducción del riesgo de desastres: en el informe "Bienes públicos digitales para la reducción del riesgo de desastres en un clima cambiante" se subraya cómo el acceso abierto a datos geoespaciales y meteorológicos facilita la toma de decisiones y una planificación estratégica más eficaz. También se hace referencia a herramientas como OpenStreetMap que permiten a las comunidades mapear en tiempo real áreas vulnerables. Esta democratización de los datos refuerza la respuesta ante emergencias y fomenta la resiliencia de las comunidades expuestas a los riesgos de inundaciones, sequías y huracanes.
• Datos abiertos ante los retos agroalimentarios: el informe "¿Qué se está cocinando?" muestra cómo los datos abiertos están revolucionando los sistemas agroalimentarios globales, haciéndolos más inclusivos, eficientes y sostenibles. En la agricultura, el acceso a datos abiertos sobre patrones climáticos, calidad del suelo y precios de mercado habilita a los pequeños agricultores para tomar decisiones informadas. Además, las plataformas que ofrecen datos geoespaciales abiertos sirven para fomentar la agricultura de precisión, permitiendo optimizar recursos clave como el agua y los fertilizantes, a la vez que se reducen costes y se minimiza el impacto ambiental.
• Optimización de los sistemas de transporte urbano: en Tanzania, el Banco Mundial ha respaldado un proyecto que utiliza los datos abiertos para mejorar el sistema de transporte público. La rápida urbanización de Dar es Salaam ha provocado una congestión de tráfico considerable en varias zonas, afectando tanto la movilidad urbana como la calidad del aire. Esta iniciativa aborda la congestión del tráfico mediante un sistema de información en tiempo real que mejora la movilidad y reduce el impacto ambiental. Este enfoque, basado en datos abiertos, no solo aumenta la eficiencia del transporte, sino que también contribuye a una mejor calidad de vida para los habitantes de la ciudad.

Predicando con el ejemplo

Por último, y dentro de esta misma visión integral, cabe destacar cómo este organismo internacional cierra el círculo de los datos abiertos a través de su utilización también como herramienta de transparencia y comunicación de sus propias actividades. Es por ello que entre las herramientas de datos destacadas de su catálogo podremos encontrar algunas como:

• Su portal de proyectos y operaciones: una herramienta que ofrece acceso detallado a los proyectos de desarrollo que la institución financia y ejecuta en todo el mundo. Este portal actúa como una ventana a todas sus iniciativas globales, proporcionando información sobre objetivos, financiación, resultados esperados y avances para los miles de proyectos del Banco.
• La plataforma Finances One: en la que centralizan todos sus datos financieros de interés público y los correspondientes a la cartera de proyectos de todas las entidades del grupo. Su objetivo es simplificar la presentación de información financiera, facilitando su análisis y compartición por parte de clientes y socios.

El impacto futuro de los datos abiertos en los grandes desafíos globales

Como hemos visto también anteriormente, la apertura de datos ofrece un potencial inmenso para avanzar en la agenda de desarrollo sostenible y poder así enfrentar los desafíos globales con mayor eficacia. El Banco Mundial ha venido demostrando cómo esta práctica puede evolucionar y adaptarse a los desafíos actuales. Su liderazgo en este ámbito ha servido como modelo para otras instituciones, mostrando el impacto positivo que los datos abiertos pueden tener en el desarrollo sostenible y a la hora de afrontar los grandes desafíos que afectan a la vida de millones de personas en todo el mundo.

No obstante, hay todavía un largo camino por recorrer, ya que es necesario seguir mejorando las políticas de transparencia y acceso a la información para que los datos puedan llegar a beneficiar al conjunto de la sociedad de forma más equitativa. Además, otro desafío clave es fortalecer las capacidades necesarias para maximizar el uso e impacto de estos datos, particularmente en los países en vías de desarrollo. Esto implica no solo ir más allá de facilitar el acceso, sino también trabajar en la alfabetización de datos y en el apoyo a la creación de las herramientas adecuadas que permitan que la información sea utilizada de manera efectiva.

El uso de datos abiertos está consiguiendo que cada vez más actores puedan participar en la creación de soluciones innovadoras y conseguir un cambio real. Todo ello da lugar a una nueva área de trabajo en expansión que, en las manos correctas y con el apoyo adecuado, puede desempeñar un papel crucial en la creación de un futuro más seguro, justo y sostenible para todos. Esperamos que sean muchas las organizaciones que sigan el ejemplo del Banco Mundial y adopten también un enfoque integral en el uso de los datos para afrontar los grandes retos de la humanidad.

Contenido elaborado por Carlos Iglesias, Open data Researcher y consultor, World Wide Web Foundation. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

El Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública ha presentado un ambicioso Plan de Impulso de los Espacios de Datos Sectoriales. Su objetivo es fomentar la innovación y mejorar la competitividad y la generación de valor en todos los sectores económicos, impulsando la creación de espacios de datos donde realizar una compartición segura de los datos. Gracias a ellos, las empresas, y la economía en general, podrán beneficiarse de todo el potencial del mercado único de datos europeo.

El Plan movilizará 500 millones de euros de presupuesto del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, y se desarrollará en 6 ejes y 11 iniciativas con una duración prevista hasta el año 2026.

Espacios de datos