Comercio

En un mundo donde la inmediatez cobra cada vez más importancia, el comercio predictivo se ha convertido en una herramienta clave para anticipar comportamientos de consumo, optimizar decisiones y ofrecer experiencias personalizadas. Ya no se trata solo de reaccionar ante las necesidades del cliente, sino de predecir lo que quiere incluso antes de que lo sepa.

En este artículo vamos a explicar qué es el comercio predictivo y la importancia de los datos abiertos en ello, incluyendo ejemplos reales.

¿Qué es el comercio predictivo?

El comercio predictivo es una estrategia basada en el análisis de datos para anticipar las decisiones de compra de los consumidores. Utiliza algoritmos de inteligencia artificial y modelos estadísticos para identificar patrones de comportamiento, preferencias y momentos clave en el ciclo de consumo. Gracias a ello, las empresas pueden conocer información relevante sobre qué productos serán más demandados, cuándo y dónde se realizará una compra o qué clientes tienen mayor probabilidad de adquirir una determinada marca.

Esto es de gran importancia en un mercado como el actual, donde existe una saturación de productos y competencia. El comercio predictivo permite a las empresas ajustar inventarios, precios, campañas de marketing o la logística en tiempo real, convirtiéndose en una gran ventaja competitiva.

El papel de los datos abiertos en el comercio predictivo

Estos modelos se alimentan de grandes volúmenes de datos: históricos de compra, navegación web, ubicación o comentarios en redes sociales, entre otros. Pero cuanto más precisos y diversos sean los datos, más afinadas serán las predicciones. Aquí es donde los datos abiertos juegan un papel fundamental, ya que permiten añadir nuevas variables a tener en cuenta a la hora de definir el comportamiento del consumidor. Entre otras cuestiones, los datos abiertos pueden ayudarnos a:

• Enriquecer modelos de predicción con información externa como datos demográficos, movilidad urbana o indicadores económicos.
• Detectar patrones regionales que influyen en el consumo, como, por ejemplo, el impacto del clima en la venta de ciertos productos estacionales.
• Diseñar estrategias más inclusivas al incorporar datos públicos sobre hábitos y necesidades de distintos grupos sociales.

La siguiente tabla muestra ejemplos de conjuntos de datos disponibles en datos.gob.es que pueden servir para estas tareas, a nivel nacional, aunque muchas comunidades autónomas y ayuntamientos también publican este tipo de datos junto a otros también de interés.

Figura 1. Tabla comparativa. Fuente: elaboración propia -datos.gob.es.

Casos de uso reales

Desde hace años, ya encontramos empresas que están utilizando este tipo de datos para optimizar sus estrategias comerciales. Veamos algunos ejemplos:

• Uso de datos meteorológicos para optimizar el stock en grandes supermercados

Los grandes almacenes Walmart utilizan algoritmos de IA que incorporan datos meteorológicos (como olas de calor, tormentas o cambios de temperatura) junto a datos históricos de ventas, eventos y tendencias digitales, para prever la demanda a nivel granular y optimizar inventarios. Esto permite ajustar automáticamente el reabastecimiento de productos críticos según patrones climáticos anticipados. Además, Walmart menciona que su sistema considera “datos futuros” como patrones climáticos macro (“macroweather”), tendencias económicas y demografía local para anticipar la demanda y posibles interrupciones en la cadena de suministro.

La firma Tesco también utiliza datos meteorológicos públicos en sus modelos predictivos. Esto le permite anticipar patrones de compra, como que por cada aumento de 10°C en la temperatura, las ventas de barbacoa se incrementan hasta en un 300%. Además, Tesco recibe pronósticos meteorológicos locales hasta tres veces al día, conectándolos con datos sobre 18 millones de productos y el tipo de clientes de cada tienda. Esta información se comparte con sus proveedores para ajustar los envíos y mejorar la eficiencia logística.

• Uso de datos demográficos para decidir la ubicación de locales

Desde hace años Starbucks ha recurrido a la analítica predictiva para planificar su expansión. La compañía utiliza plataformas de inteligencia geoespacial, desarrolladas con tecnología GIS, para combinar múltiples fuentes de información —entre ellas datos abiertos demográficos y socioeconómicos como la densidad de población, el nivel de ingresos, los patrones de movilidad, el transporte público o la tipología de negocios cercanos— junto con históricos de ventas propias. Gracias a esta integración, puede predecir qué ubicaciones tienen mayor potencial de éxito, evitando la competencia entre locales y asegurando que cada nueva tienda se sitúe en el entorno más adecuado.

Domino's Pizza también utilizó modelos similares para analizar si la apertura de un nuevo local en un barrio de Londres tendría éxito y cómo afectaría a otras ubicaciones cercanas, considerando patrones de compra y características demográficas locales.

Este enfoque permite predecir flujos de clientes y maximizar la rentabilidad mediante decisiones de localización más informadas.

• Datos socioeconómicos para fijar precios en base a la demografía

Un ejemplo interesante lo encontramos en SDG Group, consultora internacional especializada en analítica avanzada para retail. La compañía ha desarrollado soluciones que permiten ajustar precios y promociones teniendo en cuenta las características demográficas y socioeconómicas de cada zona -como la base de consumidores, la ubicación o el tamaño del punto de venta-. Gracias a estos modelos es posible estimar la elasticidad de la demanda y diseñar estrategias de precios dinámicos adaptados al contexto real de cada área, optimizando tanto la rentabilidad como la experiencia de compra.

El futuro del comercio predictivo

El auge del comercio predictivo se ha visto impulsado por el avance de la inteligencia artificial y la disponibilidad de datos, tanto abiertos como privados. Desde la elección del lugar ideal para abrir una tienda hasta la gestión eficiente de inventarios, los datos públicos combinados con analítica avanzada permiten anticipar comportamientos y necesidades de los consumidores con una precisión cada vez mayor.

No obstante, aún quedan retos importantes por afrontar: la heterogeneidad de las fuentes de datos, que en muchos casos carecen de estándares comunes; la necesidad de contar con tecnologías e infraestructuras sólidas que permitan integrar la información abierta con los sistemas internos de las empresas; y, por último, el desafío de garantizar un uso ético y transparente, que respete la privacidad de las personas y evite la generación de sesgos en los modelos.

Superar estos retos será clave para que el comercio predictivo despliegue todo su potencial y se convierta en una herramienta estratégica para empresas de todos los tamaños. En este camino, los datos abiertos jugarán un papel fundamental como motor de innovación, transparencia y competitividad en el comercio del futuro.

El Sistema Nacional de Publicidad de Subvenciones y Ayudas Públicas (SNPSAP) es una herramienta que contribuye a la transparencia, difusión y reutilización de datos relacionados con las subvenciones y ayudas públicas. Este sistema centraliza toda la información sobre convocatorias y concesiones de subvenciones y ayudas públicas aprobadas por la Administración General del Estado, las comunidades autónomas y las entidades locales.

Orígenes del proyecto

Hay que remontarse a 2014 para encontrar el inicio de este proyecto. Ese año se abordó una reforma de la Ley General de Subvenciones de 2003 (Ley 38/2003) con una enorme repercusión en dos aspectos significativos:

• Por una parte, la Base de Datos Nacional de Subvenciones, que había sido creada por la citada Ley en 2003, pasó a estar disponible para su consulta completa por los órganos gestores de subvenciones y ayudas de todas las administraciones públicas y aquellos otros legalmente autorizados.
• Por otra parte, se creó el Sistema Nacional de Publicidad de Subvenciones y Ayudas Públicas, como sitio web público, de acceso libre y sin restricciones para todos los ciudadanos. Con ello se daba cumplimiento a los requisitos de publicidad y transparencia de todas las subvenciones y ayudas públicas otorgadas en España, especialmente las convocatorias y las concesiones, con identificación de los beneficiarios de las mismas. Este espacio comenzó a funcionar el 1 de enero de 2015, ofreciendo datos de la administración del Estado. Al año siguiente se amplió a las administraciones autonómica y local, cubriendo de este modo todo el espectro del sector público.

Formatos de datos y funcionalidades iniciales

Desde su origen hubo una seria apuesta por la reutilización de los datos para la sociedad que los origina. Ya inicialmente el sitio web permitió  descargar datos en diferentes formatos (CSV, XLSX y PDF) que permiten su reutilización, si bien limitando el tamaño de las descargas a 10.000 registros por cuestiones de rendimiento y capacidad técnica.

Además, desde el primer momento se dispuso de un mecanismo de suscripción de alertas. Un ciudadano o empresa podía -y puede- registrar tantas alertas como necesite para que el sistema le comunique automáticamente cuando se publique cualquier convocatoria de su interés, enviándole un enlace a la misma. Se suprimió así, de golpe, la tediosa necesidad de consultar diariamente las decenas de diarios oficiales que se publican en España para conocer las convocatorias de ayudas y subvenciones.

Un proyecto en constante evolución para hacer frente a su crecimiento

La evolución normativa en materia de ayudas y subvenciones en la Unión Europea, y la adhesión de España a la iniciativa Open Government Partnership de las Naciones Unidas, fueron modelando el crecimiento del sitio web en años sucesivos, incrementando la oferta de vistas de datos específicos (ayudas de Estado y de minimis, grandes beneficiarios, partidos políticos, etc.), que hicieron más fácil para el ciudadano y el reutilizador de datos el acceso a los mismos.

En los albores de la pandemia, el sistema soportaba ya 1,3 millones de visitas anuales, sirviendo 3,3 millones de páginas de concesiones y convocatorias. Esto suponía un reto a nivel de rendimiento, ya que se alcanzaron unos volúmenes nunca previstos en los diseños técnicos iniciales. Se hacía necesaria una reforma tecnológica profunda que fuera capaz de soportar la alta demanda de información y nivel de servicio.

La reforma se abordó, no solo desde el punto de vista tecnológico, sino recogiendo, además:

• Las novedades establecidas en el Real Decreto 130/2019 que regula la Base de Datos Nacional de Subvenciones.
• La necesidad socialmente demandada de habilitar un interfaz API-REST para descarga de información en formato reutilizable JSON que permitiera superar las limitaciones técnicas.

Características de la plataforma actual

El nuevo sitio web fue puesto en producción a finales de noviembre de 2023, ofreciendo múltiples vistas de convocatorias (520.000 a diciembre de 2024), concesiones (27.700.000), concesiones de ayudas de Estado (5.000.000), concesiones de minimis (3.190.000), planes estratégicos de subvenciones (1.341), infracciones muy graves (4), subvenciones a partidos (7.580), y subvenciones a grandes beneficiarios (145.000).

Toda esta información es accesible hoy a través de pantalla, descargable en formatos PDF, CSV, XSLX y del interfaz API-REST en formato JSON y XML, siendo libremente reutilizable por empresas infomediarias y ciudadanos, sin más restricciones que las establecidas en las leyes.

Figura 1. Captura de la web del Sistema Nacional de Publicidad de Subvenciones y ayudas Públicas (SNPSAP)

Desde su puesta en producción hace 11 meses, el nuevo sistema ha recibido 7,5 millones de visitas de ciudadanos y empresas. Y a través del interfaz API-REST se realizan miles de descargas diarias, contribuyendo poderosamente a la difusión de la información subvencional “en bruto” para su reutilización por la sociedad para todo tipo de análisis, estudios, etc. Además, diariamente se emiten de media 35.000 mensajes de correo electrónico de alerta a ciudadanos y empresas para informarr de nuevas convocatorias de ayudas.

Ventajas de SNPSAP

La difusión social y reutilización de toda esta información elimina asimetrías y fricciones en los mercados, y permite a los operadores y ciudadanos trabajar de modo más eficiente y productivo, redundando en mayores cotas de bienestar para la sociedad.

La publicación de datos en abierto permite a los ciudadanos y organizaciones, no solo conocer cómo se distribuyen los fondos públicos, sino también identificar nuevas oportunidades. Este sistema garantiza que todas las personas y organizaciones tengan el mismo acceso a la información, independientemente de su tamaño o recursos, contribuyendo a una distribución más equitativa de las ayudas públicas.

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!

En la era digital actual, la compartición de datos y los datos abiertos (open data) han emergido como pilares fundamentales para la innovación, la transparencia y el desarrollo económico. Diversas compañías y organizaciones alrededor del mundo están adoptando estos enfoques para fomentar el acceso abierto a la información y potenciar la toma de decisiones basada en datos. A continuación, exploramos algunos ejemplos internacionales y nacionales de cómo estas prácticas están siendo implementadas.

Casos de éxito globales

Uno de los referentes globales en la compartición de datos es LinkedIn con su programa Data for Impact. Este programa facilita a gobiernos y organizaciones el acceso a datos económicos agregados y anonimizados, basados en el Economic Graph de LinkedIn, el cual representa la actividad profesional global. Es importante aclarar que los datos solo pueden utilizarse con fines de investigación y desarrollo. El acceso debe solicitarse vía email, adjuntando una propuesta para su evaluación, y se priorizan propuestas de gobiernos y organizaciones multilaterales. Estos datos han sido utilizados por entidades como el Banco Mundial y el Banco Central Europeo para informar de políticas y decisiones económicas clave. El enfoque de LinkedIn en la privacidad y la calidad de los datos asegura que estas colaboraciones beneficien tanto a las organizaciones como a los ciudadanos, promoviendo un crecimiento económico inclusivo, verde y alineado con las tecnologías digitales.

Por otro lado, el Registry of Open Data on AWS (RODA) es un repositorio gestionado Amazon Web Services (AWS) que alberga conjuntos de datos públicos. Los datasets no son proporcionados directamente por AWS, sino que son mantenidos por organizaciones gubernamentales, investigadores, empresas y particulares. Podemos encontrar, en el momento de escribir este post, más de 550 conjuntos de datos publicados por diferentes organizaciones, incluyendo algunas como el Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) o la propia NASA. Esta plataforma facilita que los usuarios aprovechen los servicios de computación en la nube de AWS para su análisis.

En el ámbito del periodismo de datos, FiveThirtyEight, propiedad de ABC News, ha adoptado un enfoque de transparencia radical al compartir públicamente los datos y códigos detrás de sus artículos y visualizaciones. Estos se encuentran accesibles a través de GitHub en formatos fácilmente reutilizables como CSV. Esta práctica no solo permite la verificación independiente de su trabajo, sino que también impulsa la creación de nuevas historias y análisis por parte de otros investigadores y periodistas. FiveThirtyEight se ha convertido en un modelo a seguir en lo relativo a cómo los datos abiertos pueden mejorar la calidad y la credibilidad del periodismo.

Casos de éxito en España

España no se queda atrás en cuanto a iniciativas de compartición de datos y open data por parte de compañías privadas. Varias empresas españolas están liderando iniciativas que promueven la accesibilidad y transparencia de los datos en diferentes sectores. Veamos algunos ejemplos.

Idealista, uno de los portales inmobiliarios más importantes del país, ha publicado un conjunto de datos abiertos que incluye información detallada sobre más de 180,000 viviendas en Madrid, Barcelona y Valencia. Este conjunto de datos proporciona las coordenadas geográficas y los precios de venta de cada propiedad, junto con sus características internas y la información oficial del catastro español. Este conjunto de datos está disponible para su acceso a través de GitHub como un paquete en R y se ha convertido en una gran herramienta para el análisis del mercado inmobiliario, permitiendo a investigadores y profesionales del sector desarrollar modelos de valoración automática y realizar estudios detallados sobre la segmentación del mercado. Cabe destacar que Idealista también reutiliza datos públicos de organismos como el catastro o el INE para ofrecer servicios de datos que dan soporte a las decisiones en el mercado inmobiliario, como contratación de hipotecas, estudios de mercado, valoración de carteras, etc.Por su parte BBVA, a través de su Fundación, ofrece acceso a un extenso fondo estadístico con bases de datos que incluyen cuadros, tablas y gráficos dinámicos. Estas bases de datos, de descarga libre, cubren temas como la productividad, la competitividad, el capital humano o la desigualdad en España, entre otros. Además, proporcionan series históricas sobre la economía española, inversiones, actividades culturales y gasto público. Estas herramientas están diseñadas para complementar publicaciones impresas y ofrecer una visión profunda sobre la evolución económica y social del país.

Además, Esri España habilita su Portal de Datos Abiertos, que pone a disposición de los usuarios una amplia variedad de contenidos que pueden ser consultados, analizados y descargados. Este portal incluye datos gestionados por Esri España, junto con una recopilación de otros portales de datos abiertos desarrollados con tecnología Esri. Esto amplía significativamente las posibilidades para investigadores, desarrolladores y profesionales que buscan aprovechar los datos geoespaciales en sus proyectos. Podemos encontrar conjuntos de datos en las categorías de salud, ciencia y tecnología o economía, entre otros.

En el ámbito de las empresas públicas, España también cuenta con ejemplos destacados de compromiso con los datos abiertos. Renfe, la principal operadora ferroviaria, y Red Eléctrica Española (REE), la entidad responsable de la operación del sistema eléctrico, han desarrollado programas de open data que facilitan el acceso a información relevante para la ciudadanía y para el desarrollo de aplicaciones y servicios que mejoren la eficiencia y la sostenibilidad. Destaca, en el caso de REE, la posibilidad de consumo de los datos disponibles a través de APIs REST, que facilitan la integración de aplicaciones sobre conjuntos de datos que reciben continuas actualizaciones sobre el estado de los mercados eléctricos.

Conclusión

La compartición de datos y el open data representan una evolución crucial en la forma en que las organizaciones gestionan y aprovechan la información. Desde gigantes tecnológicos internacionales como LinkedIn y AWS hasta innovadores nacionales como Idealista y BBVA, están proporcionando acceso abierto a los datos con el fin de impulsar un cambio significativo en cómo se toman decisiones, el desarrollo de políticas y la creación de nuevas oportunidades económicas. En España, tanto las empresas privadas como las públicas están mostrando un fuerte compromiso con estas prácticas, posicionando al país como un líder en la adopción de modelos de datos abiertos y de compartición de datos que beneficien a toda la sociedad.

Contenido elaborado por Juan Benavente, ingeniero superior industrial y experto en Tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

La transformación digital se ha convertido en un pilar fundamental para el desarrollo económico y social de los países en el siglo XXI. En España, este proceso ha cobrado una relevancia especial en los últimos años, impulsado por la necesidad de adaptarse a un entorno global cada vez más digitalizado y competitivo. La pandemia de COVID-19 actuó como un catalizador, acelerando la adopción de tecnologías digitales en todos los sectores de la economía y la sociedad.

Sin embargo, la transformación digital no solo implica la incorporación de nuevas tecnologías, sino también un cambio profundo en la forma en que las organizaciones operan y se relacionan con sus clientes, empleados y socios. En este contexto, España ha realizado importantes avances, situándose como uno de los países líderes en Europa en varios aspectos de la digitalización.

A continuación, se presentan algunos de los informes más destacados que analizan este fenómeno y sus implicaciones.

Informe sobre el estado de la Década Digital 2024

El informe sobre el estado de la Década Digital 2024 examina la evolución de las políticas europeas dirigidas a alcanzar los objetivos y metas acordados para el éxito de la transformación digital. Para ello evalúa el grado de cumplimiento en base a diversos indicadores, incluidos en cuatro grupos: infraestructura digital, transformación digital de los negocios, habilidades digitales y servicios públicos digitales.

Figura 1. Balance de los avances hacia los objetivos de la Década Digital fijados para 2030, "Informe sobre el Estado de la Década Digital 2024", Comisión Europea.

En los últimos años, la Unión Europea (UE) ha mejorado considerablemente su actuación mediante la aprobación de medidas reguladoras -con 23 nuevos avances legislativos, que incluyen, entre otros, el Reglamento de gobernanza de datos y el Reglamento de datos- para dotarse de un marco de gobernanza global: el Programa de política de la Década Digital para 2030.

El documento incluye una evaluación de las hojas de ruta estratégicas de los diversos países de la Unión. En el caso de España, se destacan dos principales fortalezas:

• El avance en el uso de inteligencia artificial por parte de las empresas (9,2% frente al 8,0% europeo), donde el crecimiento anual de España (9,3%) es cuatro veces superior al de la UE (2,6%).
• La gran cantidad de ciudadanos con capacidades digitales básicas (66,2%), frente al promedio europeo (55,6%).

Por otro lado, los principales retos a superar son la adopción de los servicios en la nube (27,2% versus 38,9% de la UE) y el número de especialistas en tecnologías de la información y la comunicación o TIC (4,4% frente al 4,8% europeo).

En la siguiente imagen se puede observar la previsión en España de evolución de los indicadores clave analizados para 2024, en comparación con las metas fijadas por la UE para 2030.

Figura 2. Indicadores clave de rendimiento de España, "Informe sobre el Estado de la Década Digital 2024", Comisión Europea.

Se espera que España alcance el 100% en prácticamente todos los indicadores para 2030. Para ello, el país tiene previsto asignar un presupuesto estimado de 26.700 millones de euros (1,8 % del PIB), sin tener en cuenta inversiones privadas. Esta hoja de ruta demuestra el compromiso para alcanzar los objetivos y metas de la Década Digital.

Además de la inversión, para conseguir el objetivo, en el  informe se recomienda focalizar esfuerzos en tres áreas: la adopción de tecnologías avanzadas (IA, análisis de datos, nube) por parte de pymes; la digitalización y promoción del uso de servicios públicos; y la atracción y retención de especialistas TIC a través del diseño de planes de incentivos.

European Innovation Scoreboard 2024

El European Innovation Scoreboard realiza de manera anual una evaluación comparativa de los avances en investigación e innovación en diversos países, no solo europeos. El informe clasifica a las regiones en cuatro grupos de innovación que van de más a menos: Líderes en innovación, Innovadores fuertes, Innovadores moderados e Innovadores emergentes.

España se encuentra liderando el grupo de Innovadores moderados, con un rendimiento del 89,9% del promedio de la UE. Esto representa una mejora en comparación con años anteriores y supera el promedio de otros países de su misma categoría, que es del 84,8%. Nuestro país se sitúa por encima de la media comunitaria en tres indicadores: digitalización, capital humano y financiación y soporte. Por otro lado, las áreas en las que más debe mejorar son el empleo en innovación, la inversión empresarial y la innovación en pymes. Todo ello se recoge el siguiente gráfico:

Figura 3. Bloques que componen el índice sintético de la innovación en España, European Innovation Scorecard 2024 (adaptado de la Fundación COTEC).

Informe de la Sociedad Digital en España 2023

La Fundación Telefónica también realiza de manera periódica un informe donde se analizan los principales cambios y tendencias que está experimentando nuestro país a raíz de la revolución tecnológica.

La edición actualmente disponible es la de 2023. En él se destaca que “España sigue profundizando en su proceso de transformación digital a buen ritmo y ocupa un puesto destacado en este aspecto entre los países europeos”, resaltando sobre todo el área de conectividad. No obstante, siguen existiendo brechas digitales, principalmente por motivo de edad.

También se avanza en la relación de los ciudadanos con las administraciones digitales: el 79,7 % de las personas de entre 16 y 74 años utilizaron en 2022 páginas web o aplicaciones móviles de alguna administración. Por otro lado, el tejido empresarial español avanza en su digitalización, incorporando herramientas digitales, sobre todo en el ámbito del marketing. No obstante,  aún queda margen de mejora en aspectos de análisis de macrodatos y la aplicación de inteligencia artificial, actividades que actualmente han implementado, en general, solo las grandes empresas.

Informe sobre el talento en inteligencia artificial y datos

IndesIA, una asociación que promueve el uso de la inteligencia artificial y el Big Data en España, ha realizado un análisis cuantitativo y cualitativo del mercado de talento en datos e inteligencia artificial en 2024 en nuestro país.

De acuerdo con el informe, el mercado de talento de datos e inteligencia artificial representa casi un 19% del total de profesionales TIC de nuestro país. En total, son 145.000 profesionales (+2,8% de 2023), de los cuales solo el 32% son mujeres. Aun así, existe un gap entre oferta y demanda, sobre todo en ingenieros de procesamiento del lenguaje natural. Para resolver esta situación el informe analiza seis áreas de mejora: estrategia y planificación de plantillas, identificación de talento, activación de talento, engagement, formación y desarrollo, y cultura data-driven.

Otros informes de interés

 La Fundación COTEC también realiza de manera periódica diversos informes sobre la materia. En su web encontramos documentos sobre la ejecución presupuestaria de la I+D en el sector público, la percepción social de la innovación o el mapa del Talento autonómico.

Por su parte, la Fundación Orange en España y la consultora Nae han realizado un informe para analizar la evolución digital en los últimos 25 años, el mismo periodo que lleva en nuestro país dicha Fundación. El informe destaca que, entre 2013 y 2018, el sector digital ha contribuido en unos 7.500 millones de euros anuales al PIB del país.

En definitiva, todos ellos destacan la situación de España entre los líderes europeos a nivel de transformación digital, pero con la necesidad de avanzar en innovación. Para ello, no solo es necesario impulsar las inversiones económicas, sino también promover un cambio cultural que fomente la creatividad. Una mentalidad más abierta y colaborativa permitirá a las empresas, administraciones y a la sociedad en general adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos y aprovechar las oportunidades que estos brindan para asegurar un futuro próspero para España.

¿Conoces más informes sobre la materia? Déjanos un comentario o escríbenos a dinamizacion@datos.gob.es.

La transformación digital ha llegado a casi todos los aspectos y sectores de nuestra vida, y el mundo de los productos y servicios no es la excepción. En este contexto, el concepto de Pasaporte de Producto Digital (DPP, por sus siglas en inglés) está emergiendo como una herramienta revolucionaria para fomentar la sostenibilidad y la economía circular. Acompañado por iniciativas como CIRPASS (Circular Product Information System for Sustainability), el DPP promete cambiar la forma en que interactuamos con los productos a lo largo de su ciclo de vida. En este artículo, exploraremos qué es el DPP, sus orígenes, aplicaciones, riesgos y cómo puede afectar nuestro día a día y la protección de nuestros datos personales.

¿Qué es el Pasaporte de Producto Digital (DPP)? Origen y su importancia

El Pasaporte de Producto Digital es una recopilación digital de información clave sobre un producto, que abarca desde su fabricación hasta su reciclaje. Este pasaporte permite rastrear y gestionar los productos de manera más eficiente, mejorando la transparencia y facilitando prácticas sostenibles. La información contenida en un DPP puede incluir detalles sobre los materiales utilizados, el proceso de fabricación, la cadena de suministro, las instrucciones de uso y cómo reciclar el producto al final de su vida útil.

El DPP se ha desarrollado en respuesta a la creciente necesidad de fomentar la economía circular y reducir el impacto ambiental de los productos. La Unión Europea (UE) ha sido pionera en promover políticas y normativas que apoyen la sostenibilidad. Iniciativas como el Plan de Acción de Economía Circular de la UE han sido fundamentales en el impulso del DPP. Este plan tiene como objetivos los siguientes:

• Mayor transparencia: Los consumidores ya no tienen que adivinar el origen de sus productos ni cómo desecharlos correctamente. Con un DPP legible por máquina (por ejemplo, código QR o etiqueta NFC) adjunto a los productos finales, los consumidores pueden tomar decisiones de compra informadas y las marcas pueden eliminar el greenwashing con confianza.
• Cumplimiento simplificado: Al crear una auditoría de eventos y transacciones en la cadena de valor de un producto, el DPP proporciona a la marca y sus proveedores los datos necesarios para abordar las demandas de cumplimiento de manera eficiente.
• Producción sostenible: Al rastrear y reportar los impactos sociales y ambientales de un producto desde su origen hasta su desecho, las marcas pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar la sostenibilidad en el desarrollo de productos.
• Economía circular: El DPP facilita una economía circular al promover el ecodiseño y la producción responsable de productos duraderos que pueden ser reutilizados, remanufacturados y desechados correctamente.

En la siguiente imagen, se resumen las principales ventajas del pasaporte digital en cada una de las fases de fabricación del producto digital:

Fuente: discover.certilogo.com/blogs/insights-blog/what-is-the-digital-product-passport

CIRPASS como facilitador de la implementación del DPP

CIRPASS es una plataforma que apoya la implementación del DPP. Esta iniciativa europea busca estandarizar la recopilación y el intercambio de datos sobre productos, facilitando su trazabilidad y gestión a lo largo de su ciclo de vida. CIRPASS juega un papel crucial en la creación de un marco digital interoperable que conecta a fabricantes, consumidores y recicladores.

Aplicaciones del DPP en diversos sectores

El 5 de marzo de 2024, CIRPASS, en colaboración con la Comisión Europea, organizó un evento sobre el futuro desarrollo del Pasaporte de Producto Digital. El evento reunió a diversas partes interesadas de diferentes industrias y organizaciones, que, con un enfoque eminentemente práctico, presentaron y discutieron sobre diversos aspectos de la próxima regulación y sus requisitos, posibles soluciones, ejemplos de casos de uso, y los obstáculos y oportunidades para las industrias y negocios afectados.

A continuación, se presentan las aplicaciones que tiene DPP en diversos sectores de acuerdo a lo explicado en el evento:

1. Industria textil: Permite a los consumidores conocer el origen de las prendas, los materiales utilizados y las condiciones laborales en las fábricas.
2. Electrónica: Facilita el reciclaje y la reutilización de componentes, reduciendo los residuos electrónicos.
3. Automoción: Ayuda en el seguimiento de piezas y materiales, promoviendo la reparación y el reciclaje de vehículos.
4. Alimentación: Proporciona información sobre la trazabilidad de los alimentos, garantizando la seguridad y sostenibilidad en la cadena de suministro.

 El impacto del DPP en la vida de los ciudadanos

Pero ¿qué impacto tendrá en nuestro día a día el uso de este tipo de paradigma novedoso? Y, ¿cómo nos repercute como usuarios finales de múltiples productos y servicios como los anteriormente citados? Para ello pondremos el foco en cuatro casos base: consumidores informados en cualquier ámbito, facilidad de reparación de productos, confianza y transparencia, y reciclaje eficiente.

El DPP proporciona a los consumidores acceso a información detallada sobre los productos que compran, como su origen, materiales y prácticas de producción. Esto permite a los consumidores hacer elecciones más informadas y optar por productos que sean sostenibles y éticos. Por ejemplo, un consumidor puede elegir una prenda de ropa fabricada con materiales orgánicos y producida en condiciones laborales justas, promoviendo así un consumo responsable y consciente.

Del mismo modo, uno de los grandes beneficios del DPP es la inclusión de guías de reparación dentro del pasaporte digital. Esto significa que los consumidores pueden acceder fácilmente a instrucciones detalladas sobre cómo reparar un producto en lugar de desecharlo cuando se estropea. Por ejemplo, si un electrodoméstico deja de funcionar, el DPP puede proporcionar un manual de reparación paso a paso, permitiendo que el usuario lo arregle él mismo o lo lleve a un técnico con la información necesaria. Esto no solo prolonga la vida útil de los productos, sino que también reduce los residuos electrónicos y promueve la sostenibilidad.

Así mismo, el acceso a información detallada y transparente sobre los productos a través del DPP puede aumentar la confianza de los consumidores en las marcas. Las empresas que proporcionan un DPP completo y preciso demuestran su compromiso con la transparencia y la responsabilidad, lo que puede mejorar su reputación y fidelizar a sus clientes. Además, los consumidores que tienen acceso a esta información están más capacitados para tomar decisiones de compra responsables, fomentando así hábitos de consumo más éticos y sostenibles.

Por último, el DPP facilita el reciclaje efectivo al proporcionar información clara sobre cómo descomponer y reutilizar los materiales de un producto. Por ejemplo, un ciudadano que desea reciclar un dispositivo electrónico puede consultar el DPP para saber qué partes pueden ser recicladas y cómo separarlas adecuadamente. Esto mejora la eficiencia del proceso de reciclaje y garantiza que más materiales sean recuperados y reutilizados en lugar de terminar en vertederos, contribuyendo a una economía circular.

Riesgos y desafíos del DPP

Del mismo modo, como tecnología novedosa y como parte de una piedra más de la transformación digital que se está llevando a cabo en los sectores de producto, el DPP también presenta ciertos retos, riesgos y desafíos tales como:

1. Protección de Datos: La recopilación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos pueden poner en riesgo la privacidad de los consumidores si no se gestionan adecuadamente.
2. Seguridad: Los datos digitales son vulnerables a ciberataques, lo que requiere medidas robustas de seguridad.
3. Interoperabilidad: La estandarización de datos entre diferentes industrias y países puede ser compleja, dificultando la implementación del DPP a gran escala.
4. Costes: La creación y mantenimiento de pasaportes digitales puede ser costosa, especialmente para pequeñas y medianas empresas.

Implicaciones a nivel de protección de datos

La implementación del DPP y sistemas como CIRPASS implica una gestión cuidadosa de los datos personales. Es fundamental que las empresas y las plataformas digitales cumplan con las normativas de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR en inglés) de la UE. Las organizaciones deben asegurar que los datos recopilados sean utilizados de manera transparente y con el consentimiento explícito de los consumidores. Además, se deben implementar medidas de seguridad avanzadas para proteger la integridad y la confidencialidad de los datos.

Relación con los Espacios Europeos de Datos

Los Espacios Europeos de Datos son una iniciativa de la UE para crear un mercado único de datos, promoviendo la innovación y la economía digital. El DPP y CIRPASS están alineados con esta visión, ya que fomentan el intercambio de información entre diferentes actores de la economía. La interoperabilidad de los datos es esencial para el éxito de los Espacios Europeos de Datos, y el DPP puede contribuir significativamente a este objetivo, al proporcionar datos estructurados y accesibles sobre los productos.

Conclusión

A modo de conclusión reseñar que el Pasaporte de Producto Digital y la iniciativa CIRPASS representan un avance significativo hacia una economía más circular y sostenible. A través de la recopilación y el intercambio de datos detallados sobre los productos, estos sistemas pueden mejorar la transparencia, fomentar prácticas de consumo responsables y reducir el impacto ambiental. Sin embargo, su implementación requiere superar desafíos relacionados con la protección de datos, la seguridad y la interoperabilidad. A medida que avanzamos hacia un futuro más digitalizado, el DPP y CIRPASS tienen el potencial de transformar la forma en que interactuamos con los productos y contribuir a un mundo más sostenible.

Contenido elaborado por Dr. Fernando Gualo, Profesor en UCLM y Consultor de Gobierno y Calidad de datos. El contenido y el punto de vista reflejado en esta publicación es responsabilidad exclusiva de su autor.

El potencial transformador de las iniciativas de datos abiertos es hoy en día ampliamente reconocido porque ofrecen oportunidades para el fomento de la innovación, una mayor transparencia y la mejora de la eficiencia en muchos procesos. Sin embargo, obtener una medición fiable del impacto real de estas iniciativas resulta complicado.

Desde este mismo espacio hemos planteado también en más de una ocasión la pregunta recurrente de cuál sería la mejor forma de medir el impacto de los datos abiertos, hemos revisado  distintos métodos y buenas prácticas para intentar cuantificarlo, así como analizarlo a través de casos de uso detallados o del impacto específico en temáticas y sectores concretos como el empleo, los datos geográficos, el transporte o los objetivos de desarrollo sostenible. Ahora, gracias al informe "Indicadores para una Evaluación del Impacto de los Datos Abiertos" elaborado por el equipo de data.europa.eu, contamos con un nuevo recurso para no solo entender sino también ser capaz de amplificar el impacto de las iniciativas de datos abiertos a través del diseño de los indicadores adecuados. Gracias a esta publicación podremos llevar a cabo un rápido análisis sobre la importancia de estos indicadores y explicaremos también brevemente cómo se pueden utilizar para aprovechar al máximo el potencial de los datos abiertos.

Comprendiendo los datos abiertos y su cadena de valor

La apertura de datos se refiere a la práctica de hacer que los datos estén disponibles para el público de manera que sean libremente accesibles y utilizables. Más allá de garantizar la simple disponibilidad, el verdadero valor de los datos abiertos radica en su utilización en varios dominios, fomentando el crecimiento económico, mejorando la transparencia del sector público e impulsando la innovación social. Sin embargo, cuantificar el impacto real de la apertura de los datos plantea desafíos significativos debido a las múltiples formas en que se utilizan los datos y las amplias implicaciones que pueden tener para la sociedad.

Para comprender el impacto de los datos abiertos lo primero que debemos conseguir es entender también su cadena de valor, lo que nos proporcionará un marco estructurado y adecuado para conseguir transformar los datos en bruto en conocimientos prácticos. Esta cadena incluye cuatro etapas principales que forman un proceso continuo desde la producción inicial hasta el uso final de los datos: 

Figura 1: Cadena de valor de los datos abiertos

1. Recolección: consiste en identificar los datos existentes y establecer los procedimientos necesarios para su catalogación.
2. Publicación: haciendo que los datos estén disponibles de forma accesible y que sean fáciles de localizar.
3. Captación: llegará antes cuando los datos sean fáciles de usar y vengan acompañados de los incentivos adecuados para su uso.
4. Aplicación: ya sea mediante el consumo directo de los datos o a través de alguna transformación que añada nuevo valor a los datos iniciales.

Cada una de estas etapas tendrá una función crítica a la hora de contribuir a la eficacia general y al valor derivado de los datos abiertos. Los indicadores desarrollados para evaluar el impacto de los datos abiertos estarán también estrechamente ligados a cada una de estas etapas, proporcionando una visión integral de cómo los datos se transforman de simple información a una potente herramienta para el desarrollo.

Indicadores para la evaluación del impacto

En el informe se introducen un conjunto de indicadores robustos que están específicamente diseñados para monitorizar las iniciativas de datos abiertos a través de sus productos, efectos e impacto como resultado de su cadena de valor. Estos indicadores no deben ser considerados como simple mediciones, sino como herramientas que nos ayudarán a entender la efectividad de las iniciativas de datos abiertos y a llevar a cabo mejoras estratégicas. Veamos pues estos indicadores un poco más en detalle:

• Indicadores de producto: son los que se centran en la medición de los resultados inmediatos que llegan al conseguir que los datos abiertos estén disponibles. Algunos ejemplos serían el número de conjuntos de datos liberados, la frecuencia de actualización de los conjuntos de datos, el número de visitantes del catálogo de datos,la accesibilidad de los datos a través de varias plataformas o incluso los esfuerzos llevados a cabo a la hora de promocionar los datos y darles mayor visibilidad. Los indicadores de producción nos ayudan a evaluar la eficiencia de los procesos de publicación y difusión de datos y son generalmente fáciles de medir, aunque únicamente nos darán una medida bastante superficial del impacto.
• Indicadores de efecto: los indicadores de resultado miden las consecuencias a corto y medio plazo de los datos abiertos. Estos indicadores son cruciales para poder entender cómo los datos abiertos influyen en los procesos de toma de decisiones, dan lugar al desarrollo de nuevas aplicaciones o consiguen mejorar la transparencia gubernamental. Así pues, una mejora en la planificación del transporte público basada en los datos de uso, una mayor participación ciudadana en el desarrollo de las políticas públicas para atajar el cambio climático provocada por la mayor disponibilidad de datos e información, o una mejora de la productividad de los servicios públicos gracias al uso de los datos pueden considerarse ejemplos significativos de indicadores de resultado.
• Indicadores de impacto: este es el nivel más profundo de medición, ya que los indicadores de impacto evalúan los efectos más amplios y a largo plazo de los datos abiertos. Estos indicadores pueden incluir entre otros beneficios económicos como la creación de empleo o el crecimiento del PIB, impactos sociales como la mejora de la confianza en las entidades públicas, o incluso impactos ambientales como la reducción efectiva de gases de efecto invernadero. En este nivel los indicadores son mucho más complejos y específicos, por lo que deberían definirse para cada dominio específico que se desee analizar y de acuerdo también a los objetivos establecidos dentro de ese dominio.

Figura 2: Indicadores para la evaluación del impacto

La implementación de estos indicadores en la práctica requerirá de la implantación de un marco metodológico robusto que pueda capturar y analizar datos procedentes de diversas fuentes. Se recomienda combinar métodos de recolección de datos automatizados con otros basados en encuestas para recopilar datos más completos. Este tipo de enfoque dual permite capturar datos cuantitativos a través de sistemas automatizados mientras también incorpora percepciones cualitativas a través del feedback de los usuarios y del análisis de casos de uso más en profundidad.

Mirando hacia el futuro

El futuro de la evaluación del impacto de los datos abiertos mira hacia el refinamiento de los indicadores utilizados para la medición y su consolidación mediante el uso de herramientas de monitorización interactiva. Este tipo de herramientas habilitaría la posibilidad de una evaluación más continua que proporcionaría información en tiempo real sobre cómo se están utilizando los datos abiertos y sus efectos en diferentes sectores. Además, el desarrollo de un sistema de métricas estandarizado para estos indicadores facilitaría el análisis comparativo entre regiones y a lo largo del tiempo, mejorando aún más la comprensión global del impacto de los datos abiertos.

Otro factor importante a tener en cuenta son las posibles consideraciones de privacidad y ética aplicables a los indicadores seleccionados. Como en cualquier otra iniciativa centrada en los datos, las consideraciones relativas a la privacidad y la protección de datos serán primordiales y de obligado cumplimiento para los indicadores desarrollados. Generalmente, esta cuestión no debería resultar especialmente problemática cuando hagamos un seguimiento de los datos. Sin embargo, una vez nos adentramos en su uso por parte de los usuarios podríamos dar lugar a situaciones más delicadas. Asegurar también el anonimato en los indicadores y las prácticas seguras en su gestión es crucial para mantener la confianza y la integridad en los procesos de datos abiertos.

En conclusión, el desarrollo e implementación de indicadores específicos detallados siguiendo las recomendaciones del informe "Indicadores para una Evaluación de Impacto de Datos Abiertos" sería un avance significativo en cuanto a cómo medimos y comprendemos el impacto de los datos abiertos. El refinamiento y la adaptación continua de estos indicadores serán también acciones cruciales a la hora de evolucionar en conjunto con las estrategias de datos abiertos a las que acompañan y su creciente ámbito de influencia. A medio plazo, la Comisión Europea seguirá desarrollando su análisis en esta área de trabajo a través del proyecto data.europa.eu con el objetivo final de poder formular una metodología común para la evaluación del impacto proveniente de la reutilización de los datos públicos y desarrollar una herramienta de monitorización interactiva para su implantación.

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.

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado diversos aspectos de la sociedad y nuestro entorno. Con avances tecnológicos cada vez más rápidos, la IA está transformando la forma en que se realizan las tareas diarias en diferentes sectores de la economía.  

Por ello, el empleo es uno de estos sectores en los que más impacto genera. Entre las principales novedades, esta tecnología está introduciendo nuevos perfiles profesionales y modificando o transformando puestos de trabajo ya existentes. Ante este panorama, se plantean interrogantes sobre el futuro del empleo y cómo afectará a los trabajadores en el mercado laboral.  

¿Cuáles son las principales cifras de la IA en el empleo? 

El Fondo Monetario Internacional lo ha señalado recientemente: la Inteligencia Artificial afectará a un 40% de los puestos de trabajo en todo el mundo, tanto remplazando unos como complementando y creando otros nuevos.  

La irrupción de la IA en el mundo laboral ha facilitado que algunas tareas que antes requerían de la intervención humana, ahora se realicen de forma más automática. Además, como advierte este mismo organismo internacional, frente a otros procesos de automatización vividos en décadas pasadas, la era de la IA viene también a transformar puestos de trabajo de alta preparación o cualificación (high skilled job). 

Asimismo, este documento expone que el impacto de la IA en el trabajo será diferente según el nivel de desarrollo del país. Así, será mayor en el caso de economías avanzadas, donde se prevé que hasta 6 de cada 10 empleos se vean condicionados por esta tecnología. En el caso de economías emergentes, llegará hasta un 40% y, en países de bajos ingresos, se reflejará en un 26% de los empleos. Por su parte, la Organización Internacional del Trabajo (OIT), también advierte en su informe ‘Generative AI and Jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality’ que los efectos de la llegada de la IA a los puestos administrativos afectarán en particular a las mujeres, debido a la alta tasa de empleo femenino en este sector laboral. 

En el caso español, según cifras del pasado año, no sólo se observa la influencia de la IA en los puestos de trabajo, sino que aflora la dificultad de conseguir personas con formación especializada. Según el informe sobre el talento en inteligencia artificial elaborado por Indesia, el pasado año un 20% de las ofertas de empleo relacionadas con datos e Inteligencia Artificial no se cubrió por falta de profesionales con especialización. 

Proyecciones a futuro 

Aunque aún no existen cifras fidedignas que permitan ver cómo serán los próximos años, algunos organismos, como la OCDE, afirman que aún estamos en un estadio inicial del desarrollo de la IA en el mercado laboral, pero a las puertas de un avance a gran escala. Según su informe ‘Employment Outlook 2023’, “la adopción de la IA por parte de las empresas sigue siendo relativamente baja”, aunque advierte de que “los rápidos avances, incluidos los de la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT), la caída de los costes y la creciente disponibilidad de trabajadores con conocimientos de IA sugieren que los países de la OCDE pueden estar al borde de una revolución de la IA”. Cabe destacar que la IA generativa es uno de los campos donde tienen un gran impacto los datos abiertos. 

¿Y qué ocurrirá en España? Quizá todavía es pronto para apuntar cifras muy precisas, pero el informe elaborado el pasado año por Indesia ya advirtió de que la industria española demandará más de 90.000 profesionales del área de data e IA hasta 2025. Este mismo documento apunta además los desafíos que deberán acometer las compañías españolas, ya que la globalización y la intensificación del trabajo en remoto lleva a que las empresas nacionales estén compitiendo con compañías internacionales que ofrecen también empleo 100% a distancia, “con mejores condiciones salariales, proyectos más atractivos e innovadores y planes de carrera más retadores”, señala el informe.  

¿Qué empleos está modificando la IA? 

A pesar de que uno de los mayores temores de la llegada de esta tecnología al mundo laboral es la destrucción del empleo, las últimas cifras publicadas por la Organización Internacional del Trabajo (OIT), apuntan a un escenario bastante más halagüeño. En concreto, este organismo prevé que la IA complementará puestos de trabajo en lugar de destruirlos.  

No hay excesiva unanimidad con respecto a cuáles serán los sectores más afectados. En su informe ‘The impact of AI on the workplace: Main findings from the OECD AI surveys of employers and workers’, la OCDE señala que industria manufacturera y la financiera son dos de las áreas más afectadas por la irrupción de la Inteligencia Artificial.  

Por otro lado, Randstad ha publicado recientemente un informe sobre la evolución de los últimos dos años con una visión a futuro hasta 2033. El documento apunta que los sectores más afectados serán los empleos ligados al comercio, la hostelería y el transporte. Entre aquellos empleos que permanecerán sin apenas afección, se encuentran la agricultura, ganadería y pesca, las actividades asociativas, las industrias extractivas o la construcción. Y, por último, un tercer grupo, en el que se encuentran los sectores laborales en los que habrá creación de perfiles nuevos. En este caso, se encuentran las empresas de programación y consultoría, las científicas y técnicas, las telecomunicaciones y los medios de comunicación y las publicaciones. 

Más allá de los desarrolladores de software, entre los nuevos puestos de trabajo que está trayendo la inteligencia artificial, encontraremos alguno que van desde expertos en procesamiento del lenguaje natural o ingenieros de AI Prompt (expertos en hacer las preguntas necesarias para conseguir que aplicaciones de IA generativa ofrezcan un resultado específico) hasta auditores de algoritmos o incluso artistas. 

En definitiva, aunque todavía es pronto para señalar qué tipo de empleos exactos son los más influenciados, las organizaciones apuntan un dato: a mayor probabilidad de automatización de los procesos ligados al puesto de trabajo, existe una mayor afección de la IA a la hora de transformar o modificar ese perfil laboral.  

Los retos de la IA en el mercado laboral 

Uno de los organismos que más ha estudiado cuáles son los retos y repercusiones de la IA en el empleo es la OIT. En el plano de las necesidades, la OIT señala la necesidad de diseñar políticas que apoyen una transición ordenada, justa y consultiva. Para ello, apunta que la voz de los trabajadores, la capacitación y una protección social adecuada serán claves para gestionar la transición. “De lo contrario, se corre el riesgo de que sólo unos pocos países y participantes en el mercado bien preparados se beneficien de la nueva tecnología”, advierte el organismo. 

Por su parte, la OCDE señala una serie de recomendaciones para que los gobiernos puedan acomodar esta nueva realidad laboral, entre las que se encuentra la necesidad de: 

• Establecer políticas concretas que garanticen la aplicación de principios clave para un uso fiable de la IA. A través de la puesta en marcha de estos mecanismos, la OCDE considera que se aprovechan los beneficios que la IA puede aportar al lugar de trabajo y, al mismo tiempo, se hace frente a los posibles riesgos para los derechos fundamentales y en favor del bienestar de los trabajadores.  

• Crear nuevas cualificaciones, mientras que otras cambiarán o quedarán obsoletas. Para ello, apunta a la formación, necesaria “tanto para los trabajadores poco cualificados como para los de más edad, pero también para los más cualificados”. Por ello, “los gobiernos deberían animar al empresariado a ofrecer más formación, integrar las competencias en IA en la educación y apoyar la diversidad en la mano de obra de la IA”.  

En resumen, aunque las cifras todavía no permiten observar el panorama al completo, varios organismos internacionales sí coinciden en que la revolución de la IA está por llegar. También, apuntan la necesidad de acomodarse a este nuevo escenario a través de la formación interna en las empresas para poder hacer frente a las necesidades que plantea la tecnología. Por último, en materia gubernamental, organismos como la OIT señalan que es necesario asegurar que la transición en la revolución tecnológica sea justa y dentro de unos márgenes de usos fiables de la Inteligencia Artificial. 

El año 2023 ha sido sin duda el año de la Inteligencia artificial. Esto ha situado a los datos, y por tanto a los datos abiertos, de nuevo en un primer plano, ya que se trata de la materia prima que alimenta esta tecnología, clave para la creación de valor en nuestra economía cada vez más digital.

Quizá por ello 2023 nos ha dejado también un buen número de novedades en lo que se refiere al impulso de la apertura de datos, muchas de las cuales podrían traducirse en la creación de un importante valor económico y social a través de la reutilización. Una de estas novedades se sustancia en la obligación por parte de los organismos del sector público de abrir en el primer semestre de 2024 una serie de conjuntos de alto valor, ya especificados en un reglamento que se publicó en los últimos días de 2022 para concretar lo establecido en la reforma de la directiva de datos abiertos de 2019. En concreto, se trata de seis categorías temáticas de alto valor: geoespacial, observación terrestre y ambientales, meteorología, estadística, sociedades y propiedad de sociedades y movilidad.

Con el fin de cumplir con esta obligación y con el resto de las que se establecen en la Directiva 2019/1024, en 2023 se ha modificado en España la Ley 37/2007 sobre la reutilización de la información del sector público. En esta modificación se enfatiza el deber de impulsar la apertura de datos de alto valor publicados con licencia de atribución de datos abiertos (CC BY 4.0 o equivalente), en formato legible por máquinas y acompañados de metadatos que describan las características de los conjuntos de datos.

El Sistema Estadístico Europeo y el Plan Estadístico Nacional 2021-2024

De las seis categorías temáticas, la número cuatro, Estadística, está dedicada a conjuntos de datos estadísticos, caracterizada por su amplia definición y especificación. Se apoya en el Sistema Estadístico Europeo que garantiza que las estadísticas europeas elaboradas en todos los Estados miembros sean fiables, siguiendo unos criterios y definiciones comunes y tratando los datos de la manera adecuada para que sean siempre comparables entre los distintos países de la UE. En concreto, el reglamento define 21 conjuntos estadísticos como datos de alto valor (en realidad, incluye 22, pero una de ellas es redundante ya que se desglosa en tres componentes: población, fertilidad y mortalidad).

El Instituto Nacional de Estadística forma parte del Sistema Estadístico Europeo y se encarga de la producción de las estadísticas nacionales armonizadas que Eurostat después recopila, analiza y elabora para ofrecer cifras comparables, de forma que se puedan definir, acometer y analizar las políticas comunitarias.

En España, el Plan Estadístico Nacional es el principal instrumento que ordena la actividad estadística de la Administración General del Estado, columna vertebral de las estadísticas para fines estatales. Actualmente estamos entrando en el último año de vigencia del periodo 2021-2024, etapa para la que se publicó el plan actual a finales de 2020.

El Plan Estadístico Nacional 2021-2024 incluye nuevas líneas estratégicas como la utilización de nuevas fuentes de información, entre las que se encuentra, por ejemplo, el Big Data y las bases de datos masivas. También promueve nuevos modelos de producción, como las estadísticas experimentales, e incorpora una especial atención en la inclusión de perspectivas de género, discapacidad, edad y nacionalidad, así como mejoras en la información sobre el mercado inmobiliario, especialmente en lo relativo a alquileres.

Los conjuntos estadísticos de datos de alto valor

En estas líneas estratégicas, el plan no recoge aún ninguna mención a los conjuntos de datos de alto valor. Sin embargo, como el plan se desarrolla y ejecuta mediante programas anuales específicos que detallan las operaciones estadísticas que se realizan, sus objetivos, los organismos involucrados, y los créditos presupuestarios necesarios para su financiación, es posible hacernos una idea de cuáles de estas operaciones estadísticas están alineadas con los 21 conjuntos estadísticos del reglamento de conjuntos de datos estadísticos de alto valor.

La siguiente tabla muestra las posibles equivalencias:

En definitiva, parece que la mayor parte de las variables clave que el reglamento europeo ha previsto para los conjuntos estadísticos de alto valor están ya produciéndose de acuerdo con el plan estadístico nacional vigente. El plan estadístico nacional, que sucederá al actualmente vigente, comenzará en 2025 y a buen seguro se publicará a lo largo de este 2024. Este año veremos en Europa un intenso trabajo para cumplir con las obligaciones del reglamento, ya que, además, la Comisión Europea ha publicado recientemente el informe "Identification of data themes for the extensions of public sector High-Value Datasets" donde se incluyen siete nuevas categorías que se estudia considerar como datos de alto valor y que previsiblemente acabarán siendo incluidas en el reglamento.