casos de uso

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 

El turismo es uno de los motores económicos de España. En 2022, supuso el 11,6% del Producto Interior Bruto (PIB), superando los 155.000 millones de euros, de acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística (INE). Una cifra que creció hasta los 188.000 millones y el 12,8% del PIB en 2023, según Exceltur, asociación de empresas del sector. Además, España es un destino muy popular entre los extranjeros, situándose en el segundo puesto mundial y creciendo: este 2024 se espera alcanzar récord de visitantes internacionales, llegando a los 95 millones.

En este contexto, la Secretaría de Estado de Turismo (SETUR), alineada con las políticas europeas, está desarrollando actuaciones que pretenden crear nuevas herramientas tecnológicas para la Red de Destinos Turísticos Inteligentes, a través de SEGITTUR (Sociedad Mercantil Estatal parala Gestión de la Innovación y las Tecnologías Turísticas), ente encargado de impulsar la innovación (I+D+i) en esta industria. Para ello trabaja tanto con el sector público como con el privado, impulsando:

• Modelos de gestión sostenible y más competitivos.
• La gestión y creación de destinos inteligentes.
• La exportación de tecnología española al resto del mundo.

Todas ellas son actividades donde los datos -y el conocimiento que se puede extraer de ellos- tienen un gran papel. En este post, vamos a repasar algunas de las acciones que SEGITTUR lleva a cabo para impulsar la compartición y apertura de datos, así como su reutilización. El objetivo es ayudar no solo a la toma de decisiones, sino también al desarrollo de productos y servicios innovadores que continúen posicionando a nuestro país en los primeros puestos del turismo mundial.

Dataestur, un portal de datos abiertos

Dataestur es un espacio web que recoge en un único entorno datos abiertos del turismo nacional. Los usuarios pueden encontrar cifras procedentes de distintas fuentes de información, públicas y privadas.

Los datos están estructurados en seis categorías:

• General: llegadas de turistas internacionales, gasto turístico, encuesta de turismo de residentes, barómetro del turismo mundial, datos de cobertura banda ancha, etc.
• Economía: ingresos por turismo, aportación al PIB, empleo turístico (demandantes de empleo, paro y contratos), etc.
• Transporte: pasajeros aéreos, capacidad aérea programada, tráfico de pasajeros por puertos, trenes y carreteras, etc.
• Alojamientos: ocupación hotelera, precio de alojamientos e indicadores de rentabilidad del sector hotelero, etc.
• Sostenibilidad: calidad del aire, protección de la naturaleza, valores climatológicos, calidad del agua en las zonas de baño, etc.
• Conocimiento: informes de escucha activa, comportamiento y percepción del visitante, revistas científicas de turismo, etc.

Los datos están disponibles para su descarga vía API.

Dataestur forma parte de un proyecto más ambicioso en el que el análisis de los datos constituye la base para mejorar el conocimiento del turista, a través de acciones con un amplio alcance, como las que veremos a continuación.

Desarrollo de una Plataforma Inteligente de Destinos (PID)

Dentro del cumplimiento de los hitos marcados por los fondos Next Generation, y correspondiente al desarrollo del Plan de Transformación Digital de Destinos Turísticos, la Secretaría de Estado de Turismo, a través de SEGITTUR, está desarrollando una Plataforma Inteligente de Destinos (PID). Se trata de una plataforma-nodo que recoge la oferta de servicios turísticos y facilita la interoperabilidad de operadores públicos y privados. Gracias a esta plataforma se podrá proveer de servicios para integrar y relacionar datos de ambas fuentes, públicas y privadas.

Algunos de los retos del ecosistema turístico español a los que da respuesta la PID son:

• Potenciar la integración y desarrollo del ecosistema turístico (academia, emprendedores, empresa, etc.) en torno a la inteligencia del dato y garantizar el alineamiento tecnológico, la interoperabilidad y el lenguaje común.
• Promover el uso de la economía del dato para mejorar la generación, agregación y compartición de conocimiento en el sector turístico español, impulsando su transformación digital.
• Contribuir a una correcta gestión de los flujos turísticos y de los puntos de afluencia turística del espacio ciudadano, mejorando la respuesta a los problemas de la ciudadanía y ofreciendo información en tiempo real para la gestión turística.
• Generar un impacto notable en el turista, residentes y empresa, además del resto de agentes, potenciando la marca “país turismo sostenible” durante todo el ciclo de viaje (antes, durante y después).
• Establecer un marco de referencia para consensuar objetivos y métricas que impulsen la sostenibilidad y la reducción de la huella de carbono en la industria turística, fomentando prácticas sostenibles y la integración de tecnologías limpias.

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Figura 1. Objetivos de la Plataforma Inteligente de Destinos (PID).

Nuevos casos de uso y metodologías para implementarlos

Para avanzar en la armonización de la gestión de datos, se han definido hasta 25 casos de uso que permiten a los distintos verticales del sector trabajar de manera coordinada. Estos verticales incluyen áreas como enoturismo, turismo termal, gestión de playas, hoteles proveedores de datos, indicadores de impacto, cruceros, turismo deportivo, etc.

Para implementar estos casos de uso, se sigue una metodología de 5 pasos que busca alinear las prácticas del sector con un enfoque más estructurado en torno a los datos:

1. Identificar los problemas públicos a resolver.
2. Identificar qué datos son necesarios disponer para poder resolverlos.
3. Modelizar esos datos para definir una nomenclatura, definición y relaciones comunes.
4. Definir qué tecnología hay que desplegar para poder capturar o generar dichos datos.
5. Analizar qué capacidades de intervención, tanto públicas como privadas, se necesitan para resolver el problema.

Impulso de la interoperabilidad a través de una ontología común y un espacio de datos

Como resultado de esa definición de los 25 casos de uso se ha creado una ontología del turismo que esperan sirva como referencia mundial. La ontología tiene la vocación de generar un impacto significativo en el sector turístico, ofreciendo una serie de beneficios:

• Interoperabilidad: la ontología es esencial para establecer una estructura de datos homogénea y permitir una interoperabilidad global, lo que facilita la integración de información y el intercambio de datos entre plataformas y países. Al proporcionar un lenguaje común, definiciones y una estructura conceptual unificada, los datos pueden ser comparables y utilizables en cualquier parte del mundo. Los destinos turísticos y el tejido empresarial pueden comunicarse de manera más efectiva y ágil, impulsando una colaboración más estrecha.
• Transformación digital: al fomentar el desarrollo de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, las empresas turísticas, el ecosistema innovador o académico pueden analizar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente. Esto es debido principalmente a la calidad de la información disponible y a que los sistemas comprenden mejor el contexto en el que operan.
• Competitividad turística: alineado con la cuestión anterior, la implementación de esta ontología contribuye a eliminar desigualdades en el uso y aplicación de la tecnología dentro del sector. Al facilitar el acceso a herramientas digitales avanzadas, tanto las instituciones públicas como las empresas privadas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas. Esto no solo eleva la calidad de los servicios ofrecidos, sino que también impulsa la productividad y competitividad del sector turístico español en un mercado global cada vez más exigente.
• Experiencia turística: gracias a la ontología, es posible ofrecer recomendaciones adaptadas a las preferencias individuales de cada viajero. Esto se logra mediante un perfilado más preciso basado en características demográficas y comportamentales, así como en las motivaciones específicas relacionadas con diferentes tipos de turismo. Al personalizar las ofertas y servicios, se mejora la satisfacción del cliente antes, durante y tras el viaje, y se fomenta una mayor fidelidad hacia los destinos turísticos.
• Gobernanza: el modelo ontológico está diseñado para evolucionar y adaptarse a medida que surgen nuevos casos de uso ante las demandas cambiantes del mercado. SEGITTUR está trabajando activamente en establecer un modelo de gobernanza que promueva la colaboración efectiva entre instituciones públicas y privadas, así como con el sector tecnológico.

Además, para resolver problemas complejos que requieren compartición de datos de diferentes fuentes, se ha creado la Plataforma de Innovación Abierta (PIA), un espacio de datos que facilita la colaboración entre los diferentes actores del ecosistema turístico, tanto públicos como privados. Esta plataforma permite compartir datos de manera segura y eficiente, potenciando la toma de decisiones basadas en datos. El PIA promueve un entorno colaborativo donde se comparten datos abiertos y privados para crear soluciones conjuntas que aborden desafíos específicos del sector, como la sostenibilidad, la personalización de la experiencia turístico o la gestión del impacto ambiental.

Impulso del consenso

Desde SEGITTUR también se están llevando a cabo diversas iniciativas para lograr el consenso necesario en la recopilación, gestión y análisis de datos relacionados con el turismo, a través de la colaboración entre actores públicos y privados. Para ello, en 2021 se creó el Ente Promotor de la Plataforma Inteligente de Destinos, que juega un papel fundamental al aglutinar a diversos actores para coordinar esfuerzos y acordar grandes líneas y directrices en el ámbito de los datos turísticos.

En resumen, España está avanzando en la recopilación, gestión y análisis de datos turísticos mediante la coordinación entre los actores públicos y privados, utilizando metodologías y herramientas avanzadas como la creación de ontologías, casos de uso y plataformas colaborativas como la PIA que aseguran una gestión eficiente y consensuada del sector.

Todo ello no solo está modernizando el sector turístico español, sino que también está sentando las bases para un futuro más inteligente, conectado y eficiente. Con su enfoque en la interoperabilidad, la transformación digital y la personalización de experiencias, España se posiciona como líder en innovación turística, lista para afrontar los desafíos tecnológicos del mañana.

Los portales de datos abiertos juegan un papel fundamental en el acceso y reutilización de la información pública. Un aspecto clave en estos entornos es el etiquetado de los conjuntos de datos, que facilita su organización y recuperación.

Los word embeddings representan una tecnología transformadora en el campo del procesamiento del lenguaje natural, permitiendo representar palabras como vectores en un espacio multidimensional donde las relaciones semánticas se preservan matemáticamente. En este ejercicio se explora su aplicación práctica en un sistema de recomendación de etiquetas, utilizando como caso de estudio el portal de datos abiertos datos.gob.es.

El ejercicio se desarrolla en un notebook que integra la configuración del entorno, la adquisición de datos y el procesamiento del sistema de recomendación, todo ello implementado en Python. El proyecto completo se encuentra 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.

Entendiendo los word embeddings

Los word embeddings son representaciones numéricas de palabras que revolucionan el procesamiento del lenguaje natural al transformar el texto en un formato matemáticamente procesable. Esta técnica codifica cada palabra como un vector numérico en un espacio multidimensional, donde la posición relativa entre vectores refleja relaciones semánticas y sintácticas entre palabras. La verdadera potencia de los embeddings radica en tres aspectos fundamentales:

• Captura de contexto: a diferencia de técnicas tradicionales como one-hot encoding, los embeddings aprenden del contexto en el que aparecen las palabras, permitiendo capturar matices de significado.
• Algebra semántica: los vectores resultantes permiten operaciones matemáticas que preservan relaciones semánticas. Por ejemplo, vector('Madrid') - vector('España') + vector('Francia') ≈ vector('París'), demostrando la captura de relaciones capital-país.
• Similitud cuantificable: la similitud entre palabras se puede medir mediante métricas, permitiendo identificar no solo sinónimos exactos sino también términos relacionados en diferentes grados y generalizar estas relaciones a nuevas combinaciones de palabras.

En este ejercicio se han utilizado embeddings pre-entrenados GloVe (Global Vectors for Word Representation), un modelo desarrollado por Stanford que destaca por su capacidad de capturar relaciones semánticas globales en el texto. En nuestro caso, empleamos vectores de 50 dimensiones, un equilibrio entre complejidad computacional y riqueza semántica. Para evaluar exhaustivamente su capacidad de representar el lenguaje castellano, se han realizado múltiples pruebas:

1. Se ha analizado la similitud entre palabras mediante la similitud coseno, una métrica que evalúa el ángulo entre los vectores de dos palabras. Esta medida resulta en valores entre -1 y 1, donde valores cercanos a 1 indican alta similitud semántica, mientras que valores cercanos a 0 indican poca o ninguna relación. Se evaluaron términos como "amor", "trabajo" y "familia" para verificar que el modelo identificara correctamente palabras semánticamente relacionadas.
2. Se ha probado la capacidad del modelo para resolver analogías lingüísticas, por ejemplo, "hombre es a mujer lo que rey es a reina", confirmando su habilidad para capturar relaciones semánticas complejas.
3. Se han realizado operaciones vectoriales (como "rey - hombre + mujer") para comprobar si los resultados mantenían coherencia semántica.
4. Finalmente, se han aplicado técnicas de reducción de dimensionalidad sobre una muestra representativa de 40 palabras en español, permitiendo visualizar las relaciones semánticas en un espacio bidimensional. Los resultados revelaron patrones de agrupación natural entre términos semánticamente relacionados, como se observa en la figura:

Figura 1. Análisis de Componentes principales sobre 50 dimensiones (embeddings) con un porcentaje de variabilidad explicada por los dos componentes de 0.46

- Los términos relacionados con familia (padre, hermano, abuelo) se concentran en la parte inferior.

- Los medios de transporte (coche, autobús, camión) forman un grupo distintivo.

- Los colores (azul, verde, rojo) aparecen próximos entre sí.

Para sistematizar este proceso de evaluación, se ha desarrollado una función unificada que encapsula todas las pruebas descritas anteriormente. Esta arquitectura modular permite evaluar de manera automática y reproducible diferentes modelos de embeddings pre-entrenados, facilitando así la comparación objetiva de su rendimiento en el procesamiento del lenguaje castellano. La estandarización de estas pruebas no solo optimiza el proceso de evaluación, sino que también establece un marco consistente para futuras comparaciones y validaciones de nuevos modelos por parte del público.

La buena capacidad para capturar relaciones semánticas en el lenguaje castellano es la que aprovechamos en nuestro sistema de recomendación de etiquetas.

Sistema de recomendación basado en embeddings

Aprovechando las propiedades de los embeddings, desarrollamos un sistema de recomendación de etiquetas que sigue un proceso de tres fases:

1. Generación de embeddings: para cada conjunto de datos del portal, generamos una representación vectorial combinando el título y la descripción. Esto nos permite comparar datasets por su similitud semántica.
2. Identificación de datasets similares: utilizando la similitud coseno entre los vectores, identificamos los conjuntos de datos más similares semánticamente.
3. Extracción y estandarización de etiquetas: a partir de los conjuntos similares, extraemos sus etiquetas asociadas y las mapeamos con términos del tesauro Eurovoc. Este tesauro, desarrollado por la Unión Europea, es un vocabulario controlado multilingüe que proporciona una terminología estandarizada para la catalogación de documentos y datos en el ámbito de las políticas europeas. Aprovechando nuevamente la potencia de los embeddings, identificamos los términos de Eurovoc semánticamente más cercanos a nuestras etiquetas, garantizando así una estandarización coherente y una mejor interoperabilidad entre sistemas de información europeos.

Los resultados muestran que el sistema es capaz de generar recomendaciones de etiquetas coherentes y estandarizadas. Para ilustrar el funcionamiento del sistema, tomemos el caso del conjunto de datos “Agenda de Actividades Ciudad de Tarragona”:

Figura 2. Agenda de Actividades Ciudad de Tarragona

El sistema:

1. Encuentra conjuntos de datos similares como "Agenda de actividades de Terrassa" y "Agenda cultural de Barcelona".
2. Identifica etiquetas comunes de estos conjuntos de datos, como "EXPOSICIONES", "TEATRO" y "CULTURA".
3. Sugiere términos Eurovoc relacionados: "turismo cultural", "promoción cultural" e "industria cultural".

Ventajas del enfoque

Este enfoque ofrece ventajas significativas:

• Recomendaciones Contextuales: el sistema sugiere etiquetas basándose en el significado real del contenido, no solo en coincidencias textuales.
• Estandarización Automática: la integración con Eurovoc garantiza un vocabulario controlado y coherente.
• Mejora Continua: el sistema aprende y mejora sus recomendaciones a medida que se añaden nuevos datasets.
• Interoperabilidad: el uso de Eurovoc facilita la integración con otros sistemas europeos.

Conclusiones

Este ejercicio demuestra el gran potencial de los embeddings como herramienta para la asociación de textos en función de su naturaleza semántica. A través del caso práctico analizado, se ha podido observar cómo, mediante la identificación de títulos y descripciones similares entre datasets, es posible generar recomendaciones precisas de etiquetas o keywords. Estas etiquetas, a su vez, pueden vincularse con palabras clave de un tesauro estandarizado como Eurovoc, aplicando el mismo principio.

A pesar de los retos que pueden surgir, la implementación de este tipo de sistemas en entornos de producción presenta una valiosa oportunidad para mejorar la organización y recuperación de información. La precisión en la asignación de etiquetas puede verse influenciada por diversos factores interrelacionados del proceso:

• La especificidad de los títulos y descripciones de los datasets es fundamental, ya que de ella depende una correcta identificación de contenidos similares y, por tanto, una adecuada recomendación de etiquetas.
• La calidad y representatividad de las etiquetas existentes en los datasets similares determina directamente la relevancia de las recomendaciones generadas.
• La cobertura temática del tesauro Eurovoc, que, si bien es extensa, puede no abarcar términos específicos necesarios para describir ciertos datasets de manera precisa.
• La capacidad de los vectores para capturar fielmente las relaciones semánticas entre los contenidos, lo cual impacta directamente en la precisión de las etiquetas asignadas.

Para aquellos que deseen profundizar en el tema, existen otras aproximaciones interesantes al uso de embeddings que complementan lo visto en este ejercicio, tales como:

• Utilización de modelos de embeddings más complejos y computacionalmente costosos (como BERT, GPT, etc.).
• Entrenamiento de modelos en un corpus propio adaptado al dominio.
• Aplicación de técnicas más profundas de limpieza de datos.

En resumen, este ejercicio no solo demuestra la eficacia de los embeddings para la recomendación de etiquetas, sino que abre la puerta a que el lector explore todas las posibilidades que esta poderosa herramienta ofrece.

La crisis climática y los desafíos ambientales actuales demandan respuestas innovadoras y efectivas. En este contexto, la iniciativa Destination Earth (DestinE) de la Comisión Europea es un proyecto pionero que tiene como objetivo desarrollar un modelo digital y altamente preciso de nuestro planeta.

A través de este gemelo digital de la Tierra se podrá monitorear y prevenir posibles desastres naturales, adaptar las estrategias de sostenibilidad y coordinar esfuerzos humanitarios, entre otras funciones. En este post, analizamos en qué consiste el proyecto y en qué estado se encuentra su desarrollo.

Características y componentes de Destination Earth

Alineado con el Pacto Verde Europeo y la Estrategia de Europa Digital, Destination Earth integra el modelado digital y las ciencias climáticas para ofrecer una herramienta que sea de utilidad a la hora de abordar retos ambientales. Para ello, cuenta con un enfoque orientado hacia la precisión, el detalle local y la rapidez en el acceso a la información.

En general, la herramienta permite:

• Monitorear y simular los desarrollos del sistema terrestre, que incluyen la tierra, el mar, la atmósfera y la biosfera, así como las intervenciones humanas.
• Anticipar desastres ambientales y crisis socioeconómicas, permitiendo así la salvaguarda de vidas y la prevención de recesiones económicas significativas.
• Generar y probar escenarios que promuevan un desarrollo más sostenible en el futuro.

Para llevar esto a cabo, DestinE se subdivide en tres componentes principales que son:

• Lago de datos:
  
  • ¿Qué es? Un repositorio centralizado que permite almacenar datos de diversas fuentes, como la Agencia Espacial Europea (ESA), EUMETSAT y Copernicus, así como de los nuevos gemelos digitales.
  • ¿Qué ofrece? Esta infraestructura permite el descubrimiento y acceso a datos, así como el procesamiento de grandes volúmenes de información en la nube.
• ·La Plataforma de DestinE:
  • ¿Qué es? Un ecosistema digital que integra servicios, herramientas de toma de decisiones basadas en datos y una infraestructura de computación abierta en la nube, flexible y segura.
  • ¿Qué ofrece? Los usuarios tienen acceso a información temática, modelos, simulaciones, pronósticos y visualizaciones que facilitarán una comprensión más profunda del sistema terrestre.
• Gemelos digitales e ingeniería:
  • ¿Qué son? Son varias réplicas digitales que cubren diferentes aspectos del sistema terrestre. Ya están desarrollados los dos primeros, uno relacionado con la adaptación al cambio climático y, el otro, sobre eventos climáticos extremos.
  • ¿Qué ofrecen? Estos gemelos ofrecen simulaciones multidecadales (variación de la temperatura) y pronósticos de alta resolución.

Descubre los servicios y contribuye a mejorar DestinE

La plataforma de DestinE ofrece un recopilatorio de aplicaciones y casos de uso desarrollados en el marco de la iniciativa, como, por ejemplo:

• Gemelo digital del turismo (Beta): permite revisar y anticipar la viabilidad de las actividades turísticas en función de las condiciones medioambientales y meteorológicas de su territorio.
• VizLab: ofrece una interfaz gráfica de usuario intuitiva y tecnologías avanzadas de renderizado en 3D para proporcionar una experiencia narrativa haciendo que conjuntos de datos complejos sean accesibles y comprensibles para un público amplio.
• miniDEA: es una app de visualización web interactiva y fácil de usar, basado en DEA, para previsualizar datos de DestinE.
• GeoAI: es una plataforma de IA geoespacial para casos de uso de observación de la Tierra.
• Global Fish Tracking System (GFTS): es un proyecto para ayudar a obtener información precisa sobre las poblaciones de peces para elaborar políticas de conservación basadas en datos.
• Planificación urbana más resiliente: es una solución que proporciona un índice de estrés térmico que permite a los planificadores urbanos conocer cuáles son las mejores prácticas de adaptación contra las temperaturas extremas en entornos urbanos.
• Monitoreo de la reserva de agua del Delta del Danubio: es un análisis exhaustivo y preciso basado en el lago de datos DestinE para informar sobre los esfuerzos de conservación del Delta del Danubio, una de las regiones con mayor biodiversidad de Europa.

Desde octubre de este año la plataforma de DestinE acepta registros, una posibilidad que permite explorar todo el potencial de la herramienta y acceder a recursos exclusivos. Esta opción sirve para recabar feedback y mejorar el sistema del proyecto.

Para convertirte en usuario y poder generar servicios, debes seguir estos pasos.

Hoja de ruta del proyecto:

La Unión Europea plantea una serie de hitos ubicados en el tiempo que marcarán el desarrollo de la iniciativa:

• 2022 – Lanzamiento oficial del proyecto.
• 2023 – Inicio del desarrollo de los principales componentes.
• 2024 – Desarrollo de todos los componentes del sistema. Puesta en marcha de la plataforma de DestinE y el lago de datos. Demostración.
• 2026 - Mejora del sistema DestinE, integración de gemelos digitales adicionales y servicios relacionados.
• 2030 - Réplica digital completa de la Tierra.

Destination Earth no solo representa un avance tecnológico, sino que también es una herramienta poderosa para la sostenibilidad y la resiliencia frente a los desafíos climáticos. Al proporcionar datos precisos y accesibles, DestinE permite tomar decisiones basadas en datos y crear estrategias de adaptación y mitigación efectivas.