Industria

La industria actual se enfrenta a uno de los mayores retos de su historia reciente. Las exigencias del mercado, la presión para cumplir objetivos climáticos, la demanda de transparencia por parte de los consumidores y la aceleración tecnológica están convergiendo en una transformación profunda del modelo de producción. Esta transformación no solo busca una mayor competitividad, sino también una producción más resiliente, flexible, eficiente y sostenible.

En este contexto, la digitalización industrial —impulsada por tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT en sus siglas en inglés), la inteligencia artificial, el edge computing, o los sistemas ciberfísicos— está generando cantidades ingentes de datos operativos, ambientales y logísticos. Sin embargo, la mera existencia de estos datos no garantiza valor por sí misma. La clave está en gobernarlos adecuadamente, es decir, establecer principios, procesos, roles y tecnologías que aseguren que esos datos sean fiables, accesibles, útiles y seguros. En otras palabras, que los datos estén en condiciones de ser aprovechados para mejorar los procesos industriales.

Por eso, el gobierno del dato industrial se posiciona como un factor estratégico. No se trata solo de “tener datos”, sino de convertirlos en una infraestructura crítica para la toma de decisiones, la optimización de recursos, la automatización inteligente y la transición ecológica. Sin gobierno del dato, no hay industria 4.0 que valga. Y sin industria 4.0, los retos de sostenibilidad, eficiencia energética o trazabilidad completa son inabordables.

En este artículo exploramos por qué el gobierno del dato es esencial en el ámbito industrial, qué beneficios concretos aporta a los procesos productivos y cómo iniciativas como el Espacio de Datos Nacional de Industria pueden acelerar esta transformación.
 A continuación, analizamos su impacto a distintos niveles, desde los casos de uso más relevantes hasta los marcos colaborativos que están emergiendo en España.

¿Por qué es clave el gobierno del dato en la industria?

Los datos industriales provienen de una multitud de fuentes distribuidas: sensores IoT, sistemas SCADA, líneas de montaje automatizadas, plataformas de mantenimiento, sistemas ERP o MES (Manufacturing Execution Systems o sistemas de ejecución de fabricación), entre otros. Esta heterogeneidad, si no se gestiona adecuadamente, puede convertirse en una barrera para la integración y el análisis útil de la información.

El gobierno del dato permite superar estas barreras estableciendo las reglas del juego para la captura, almacenamiento, calidad, interoperabilidad, uso, protección y eliminación de los datos. Esto habilita no solo la eficiencia operativa sino también la sostenibilidad a largo plazo. ¿Cómo?

• Reduciendo ineficiencias operativas: al contar con datos precisos, actualizados y bien integrados entre sistemas, se pueden automatizar tareas, evitar reprocesos, y reducir paradas no planificadas. Por ejemplo, una planta puede ajustar la velocidad de sus líneas de producción en tiempo real según el análisis de datos de rendimiento y demanda.
• Mejorando la sostenibilidad: una gestión del dato sólida permite identificar patrones de consumo energético, materiales o emisiones. Con esta información se pueden rediseñar procesos para ser más sostenibles, aplicar ecodiseño y reducir la huella ambiental. El dato, en este caso, actúa como brújula hacia la descarbonización.
• Asegurando el cumplimiento normativo y la trazabilidad: desde la ISO 9001 hasta los nuevos reglamentos de economía circular o el Pasaporte de Producto Digital, las industrias deben demostrar cumplimiento. Esto solo es posible con datos fiables, trazables y auditables.
• Facilitando la interoperabilidad entre sistemas: el gobierno del dato actúa como “pegamento” que une los distintos silos tecnológicos de una organización: calidad, producción, logística, mantenimiento, compras, etc. La normalización y alineación semántica de los datos permite flujos más ágiles y decisiones mejor fundamentadas.
• Impulsando la economía circular: gracias a la trazabilidad total del ciclo de vida de un producto, desde su diseño hasta su reciclaje, es posible identificar oportunidades de reutilización, valorización de materiales y diseño sostenible. Todo ello apoyado en datos que siguen al producto a lo largo de su vida.

¿Cómo debería ser el gobierno del dato en el entorno industrial?

Un modelo de gobierno del dato adaptado a este contexto debe incluir:

▸Roles específicos: es necesario contar con un equipo definido, donde quede clara la responsabilidad y las tareas de cada uno. Algunos de los roles que no pueden faltar son:

• Propietarios del dato (data owners): responsables del uso del dato en su área (producción, calidad, mantenimiento…).
• Gestores de calidad del dato (data stewards): velan por la consistencia, completitud y precisión de la información.
• Equipo de gobierno del dato: coordina la estrategia, define políticas comunes y evalúa el cumplimiento.

▸Procesos estructurados: al igual que los roles, es necesario definir las diversas fases y operaciones a llevar a cabo. Entre ellas se encuentran las siguientes:

• Clasificación y catalogación de activos de datos (por tipo, criticidad, uso).
• Control de calidad de datos: definición de reglas de validación, limpieza de duplicados, gestión de excepciones.
• Ciclo de vida del dato: desde su creación en máquina hasta su archivo o destrucción.
• Acceso y seguridad: gestión de privilegios, auditorías de uso, trazabilidad.

▸Políticas organizativas: para garantizar la interoperabilidad y calidad del dato es necesario contar con estándares, normas y guías que orienten a los usuarios. Algunos ejemplos son:

• Estándares de nomenclatura, formatos, codificación y sincronización.
• Normas para la interoperabilidad entre sistemas (por ejemplo, uso de estándares como OPC UA o ISA-95).
• Guías de uso ético y conforme a la legislación (como el Reglamento de Datos, GDPR o legislación medioambiental).

Este enfoque convierte el dato industrial en un activo gestionado con el mismo rigor que cualquier infraestructura física.

Casos de uso industriales habilitados por el gobierno del dato

Los beneficios del gobierno del dato en la industria se materializan en múltiples aplicaciones prácticas. Algunos de los casos de uso más representativos son:

1.Mantenimiento predictivo

Uno de los grandes clásicos de la industria 4.0. Al combinar datos históricos de mantenimiento con sensores en tiempo real, las organizaciones pueden anticipar fallos en máquinas y evitar paradas inesperadas. Pero esto solo es posible si los datos están gobernados: si se ha definido su frecuencia de captura, formato, responsables, calidad y disponibilidad.

2. Trazabilidad completa del producto

Desde la materia prima hasta el cliente final, cada evento en la cadena de valor queda registrado y es accesible. Esto es vital para sectores como la alimentación, la automoción o la farmacéutica, donde la trazabilidad es tanto un valor añadido como una obligación regulatoria. El gobierno del dato asegura que esta trazabilidad no se pierda, sea verificable y cumpla los estándares de interoperabilidad requeridos.

3. Gemelos digitales y simulación de procesos

Para que un gemelo digital —una réplica virtual de un proceso o sistema físico— funcione, necesita alimentarse de datos precisos, actualizados y coherentes. El gobierno del dato garantiza la sincronización entre el mundo físico y el virtual, y permite generar escenarios de simulación fiables, desde el diseño de una nueva línea de producción hasta la optimización del layout de fábrica, es decir, de los distintos elementos dentro de la planta.

4. Monitorización energética y control de emisiones

El seguimiento en tiempo real del consumo de energía, agua o gases puede revelar ineficiencias ocultas y oportunidades de ahorro. A través de cuadros de mando inteligentes y KPI definidos sobre datos gobernados, las plantas industriales pueden reducir sus costes y avanzar en sus objetivos de sostenibilidad ambiental.

5. Automatización y control de calidad inteligente

Los sistemas de visión artificial y algoritmos de machine learning entrenados con datos de producción permiten detectar defectos en tiempo real, ajustar parámetros automáticamente y mejorar la calidad final. Sin una buena calidad de datos (exactitud, completitud, consistencia), estos algoritmos pueden fallar o generar resultados no confiables.

El Espacio de Datos Nacional de Industria: clave para la colaboración y la competitividad

Para que el gobierno del dato industrial trascienda el ámbito de cada empresa y se convierta en una auténtica palanca de transformación sectorial, es necesario contar con infraestructuras que faciliten la compartición segura, confiable y eficiente de los datos entre organizaciones. En esta línea, se sitúa el Espacio de Datos Nacional de Industria, enmarcado dentro del Plan de Impulso de los Espacios de Datos Sectoriales promovido por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.

Este espacio tiene como objetivo crear un entorno de confianza donde empresas, asociaciones, centros tecnológicos y administraciones puedan compartir y reutilizar datos industriales de forma interoperable, conforme a principios éticos, legales y técnicos. A través de este marco, se busca habilitar nuevas formas de colaboración, acelerar la innovación y reforzar la autonomía estratégica del tejido productivo nacional.

El sector industrial en España es enormemente diverso, con un ecosistema compuesto por grandes corporaciones, pymes, proveedores, subcontratas, clústeres y centros de I+D. Esta diversidad puede convertirse en una fortaleza si se articula mediante una infraestructura común de datos que facilite la integración y el intercambio de información de forma ordenada y segura. Además, estos datos industriales pueden verse complementados con los datos abiertos publicados por organismos públicos, como los disponibles en el Catálogo Nacional de Datos Abiertos, ampliando así el valor y las posibilidades de reutilización para el conjunto del sector.

Los puntos fuertes de esta infraestructura común permiten:

• Detectar sinergias a lo largo de la cadena de valor, como oportunidades de reciclaje industrial entre sectores distintos (por ejemplo, residuos plásticos de una industria química como materia prima en otra).
• Reducir barreras de entrada a la digitalización, especialmente para pymes que no cuentan con recursos propios para desplegar soluciones avanzadas de análisis de datos, pero sí podrían acceder a servicios o datos compartidos dentro del espacio.
• Fomentar modelos de innovación abierta donde empresas compartan datos de forma controlada para el desarrollo conjunto de soluciones basadas en inteligencia artificial o mantenimiento predictivo.
• Impulsar indicadores agregados sectoriales, como huellas de carbono compartidas, niveles de eficiencia energética o índices de circularidad industrial, que permiten al conjunto del país avanzar de forma más coordinada en los objetivos de sostenibilidad y competitividad.

La creación del Espacio de Datos Nacional de Industria puede suponer una auténtica palanca de modernización para el tejido industrial español:

• Mayor competitividad internacional, al facilitar el cumplimiento con los requisitos del mercado europeo, como el Reglamento de Datos, el Pasaporte de Producto Digital o los estándares de sostenibilidad.
• Agilidad regulatoria y trazabilidad mejorada, permitiendo a las industrias responder con rapidez a auditorías, certificaciones o cambios normativos.
• Capacidad de anticipación, gracias al análisis conjunto de datos de producción, consumo o mercado que permiten prever disrupciones en las cadenas de suministro o la demanda de recursos críticos.
• Creación de nuevos modelos de negocio, basados en la puesta a disposición de productos como servicio, la reutilización de materiales o el alquiler compartido de capacidades industriales.

El despliegue de este espacio nacional no solo busca mejorar la eficiencia de procesos industriales. También aspira a reforzar la soberanía tecnológica y de datos del país, habilitando un modelo donde el valor generado por los datos se quede en las propias empresas, regiones y sectores. En este sentido, el Espacio de Datos Nacional de Industria se alinea con iniciativas europeas como GAIA-X o Manufacturing-X, pero con un enfoque adaptado al contexto y necesidades del ecosistema industrial español.

Conclusiones

El gobierno del dato es un pilar fundamental para que la industria avance hacia modelos más eficientes, sostenibles y resilientes. No basta con disponer de grandes volúmenes de información: es necesario gestionarla correctamente para generar valor real.

Los beneficios son claros: optimización operativa, mejora de la trazabilidad, impulso a la economía circular y soporte a tecnologías como la inteligencia artificial o los gemelos digitales. Pero el verdadero salto se da cuando los datos dejan de gestionarse de forma aislada y pasan a formar parte de un ecosistema compartido.

El Espacio de Datos Nacional de Industria ofrece ese marco de colaboración y confianza, facilitando la innovación, la competitividad y la soberanía tecnológica. Apostar por su desarrollo es invertir en una industria más conectada, inteligente y preparada para los retos del futuro.

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 valor de los datos satelitales abiertos en Europa

Los satélites se han convertido en herramientas fundamentales para comprender el planeta y gestionar recursos de manera eficiente. La Unión Europea (UE) ha desarrollado una infraestructura espacial avanzada con el objetivo de proporcionar datos en tiempo real sobre el medio ambiente, la navegación y la meteorología.

Esta red de satélites está impulsada por cuatro programas clave:

• Copernicus: observación de la Tierra, monitoreo ambiental y cambio climático.
• Galileo: navegación por satélite de alta precisión, alternativa al GPS.
• EGNOS: mejora de la precisión del posicionamiento, clave para la aviación y la navegación.
• Meteosat: predicción meteorológica avanzada y monitoreo de la atmósfera.

A través de estos programas, Europa no solo asegura su independencia tecnológica, sino que también obtiene datos que se ponen a disposición de la ciudadanía con el fin de impulsar aplicaciones estratégicas en agricultura, seguridad, gestión de desastres y planificación urbana.

En este artículo exploraremos cada programa, sus satélites y su impacto en la sociedad, incluyendo el papel de España en cada uno de ellos

Copernicus: la red de observación de la Tierra en Europa

Copernicus es el programa de observación terrestre de la UE, gestionado por la Comisión Europea con el soporte técnico de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT). Su objetivo es proporcionar datos gratuitos y abiertos sobre el planeta para monitorear el cambio climático, gestionar recursos naturales y responder a emergencias.

El programa se estructura en tres componentes principales:

1. Componente espacial: consta de una serie de satélites denominados Sentinel, desarrollados específicamente para las necesidades de Copernicus. Estos satélites proporcionan datos de alta calidad para diversas aplicaciones, como monitoreo terrestre, marítimo y atmosférico.
2. Componente in situ: incluye datos recopilados a través de estaciones terrestres, aéreas y marítimas. Estos datos son esenciales para calibrar y validar la información obtenida por los satélites, asegurando su precisión y fiabilidad.
3. Servicios Operacionales: ofrece seis servicios temáticos que transforman los datos recopilados en información útil para los usuarios:
   • Monitoreo atmosférico
   • Monitoreo marino
   • Monitoreo terrestre
   • Cambio climático
   • Gestión de emergencias
   • Seguridad

Estos servicios proporcionan información en áreas como la calidad del aire, el estado de los océanos, el uso del suelo, las tendencias climáticas, la respuesta a desastres y la seguridad, apoyando la toma de decisiones informadas en Europa.

España ha tenido un rol clave en la fabricación de componentes para los satélites Sentinel. Empresas españolas han desarrollado estructuras y sensores críticos, y han contribuido en el desarrollo de software de procesamiento de datos. Además, España lidera proyectos como la Constelación Atlántica, que desarrollará pequeños satélites para la monitorización climática y oceánica.

Los satélites Sentinel

Figura 1. Tabla satélites Sentinel. Fuente: elaboración propia

Galileo: el GPS europeo

Galileo es el sistema global de navegación por satélite desarrollado por la Unión Europea, gestionado por la Agencia Espacial Europea (ESA) y operado por la Agencia de la Unión Europea para el Programa Espacial (EUSPA). Su objetivo es proporcionar un servicio de posicionamiento mundial fiable y de alta precisión, independiente de otros sistemas como el GPS estadounidense, Beidou chino o el GLONASS ruso. Galileo está diseñado para uso civil y ofrece servicios gratuitos y de pago para diversos sectores, incluyendo transporte, telecomunicaciones, energía y finanzas.

España ha tenido una participación destacada en el programa Galileo. El Centro de Servicios GNSS Europeo (GSC), ubicado en Torrejón de Ardoz, Madrid, actúa como el punto de contacto principal para los usuarios del sistema Galileo. Además, la industria española ha contribuido al desarrollo y fabricación de componentes para los satélites y la infraestructura terrestre, fortaleciendo la posición de España en el sector aeroespacial europeo.

Figura 2. Tabla satélites Galileo. Fuente: elaboración propia

EGNOS: mejorando la precisión del GPS y Galileo

El European Geostationary Navigation Overlay Service (EGNOS) es el sistema europeo de aumentación basado en satélite (Satellite Based Augmentation System o SBAS) diseñado para mejorar la precisión y fiabilidad de los sistemas globales de navegación por satélite (Global Navigation Satellite System, GNSS), como el GPS y, en el futuro, Galileo. EGNOS proporciona correcciones y datos de integridad que permiten a los usuarios en Europa determinar su posición con una precisión de hasta 1.5 metros, haciéndolo apto para aplicaciones críticas en seguridad, como la aviación y la navegación marítima.

España ha tenido una participación destacada en el desarrollo y operación de EGNOS. A través de ENAIRE, España alberga cinco Estaciones de Referencia RIMS ubicadas en Santiago, Palma, Málaga, Gran Canaria y La Palma. Además, el Centro de Control de Tráfico Aéreo de Madrid, situado en Torrejón de Ardoz, alberga uno de los Centros de Control de Misión (MCC) de EGNOS, operado por ENAIRE. La industria espacial española ha contribuido significativamente al desarrollo del sistema, con empresas españolas participando en estudios para la próxima generación de EGNOS.

Figura 3. Tabla satélite EGNOS. Fuente: elaboración propia

Meteosat: predicción meteorilógica de alta precisión

El programa Meteosat consiste en una serie de satélites meteorológicos geoestacionarios desarrollados inicialmente por la Agencia Espacial Europea (ESA) y actualmente operados por la Organización Europea para la Explotación de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT). Estos satélites están posicionados en órbita geoestacionaria sobre el ecuador terrestre, permitiendo una vigilancia continua de las condiciones meteorológicas en Europa, África y el océano Atlántico. Su principal función es proporcionar imágenes y datos que faciliten la predicción del tiempo y el monitoreo climático.

España ha sido un participante activo en el programa Meteosat desde sus inicios. A través de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), España contribuye financieramente a EUMETSAT y participa en la toma de decisiones y operaciones del programa. Además, la industria espacial española ha desempeñado un papel clave en el desarrollo de los satélites Meteosat. Empresas españolas han sido responsables del diseño y suministro de componentes críticos para los satélites de tercera generación, incluyendo mecanismos de escaneado y calibración.

Figura 4. Tabla Metosat. Fuente: elaboración propia

Acceso a los datos de cada programa

Cada programa tiene diferentes condiciones y plataformas de distribución en cuanto al acceso a los datos:

• Copernicus: proporciona datos abiertos y gratuitos a través de diversas plataformas. Los usuarios pueden acceder a imágenes y productos satelitales a través del Copernicus Data Space Ecosystem, que ofrece herramientas de búsqueda, descarga y procesamiento. También se pueden obtener datos a través de API para integración en sistemas automatizados.
• Galileo: su servicio abierto (Open Service - OS) permite el uso libre de las señales de navegación para cualquier usuario con un receptor compatible, sin coste. Sin embargo, no se proporciona acceso directo a datos satelitales brutos. Para información sobre servicios y documentación, el acceso se realiza a través del Centro Europeo de Servicios GNSS (GSC):
  • Portal de Galileo
  • Registro para acceso al High Accuracy Service (HAS) (requiere inscripción).
• EGNOS: este sistema mejora la precisión de la navegación con señales de corrección GNSS. Los datos sobre la disponibilidad del servicio y su estado se pueden consultar en la plataforma EGNOS User Support.
• Meteosat: los datos de los satélites Meteosat están disponibles a través de la plataforma de EUMETSAT. Existen distintos niveles de acceso, incluyendo algunos datos gratuitos y otros sujetos a registro o pago. Para obtener imágenes y productos meteorológicos se puede acceder al Centro de Datos de EUMETSAT.

En términos de acceso abierto, Copernicus es el único programa que ofrece datos abiertamente y sin restricciones. En cambio, Galileo y EGNOS proporcionan servicios gratuitos, pero no acceso a datos satelitales crudos, mientras que Meteosat requiere registro y en algunos casos pago por acceso a datos específicos.

Conclusiones

Los programas Copernicus, Galileo, EGNOS y Meteosat no solo refuerzan la soberanía espacial de Europa, sino que también garantizan el acceso a datos estratégicos esenciales para la gestión del planeta. A través de ellos, Europa puede monitorizar el cambio climático, optimizar la navegación global, mejorar la precisión de sus sistemas de posicionamiento y fortalecer su capacidad de predicción meteorológica, asegurando respuestas más eficaces ante crisis ambientales y emergencias.

España juega un papel fundamental en esta infraestructura espacial, no solo con su industria aeroespacial, sino también con sus centros de control y estaciones de referencia, consolidándose como un actor clave en el desarrollo y operación de estos sistemas.

Las imágenes y datos satelitales han pasado de ser herramientas científicas a convertirse en recursos esenciales para la seguridad, la gestión ambiental y el crecimiento sostenible. En un mundo cada vez más dependiente de la información en tiempo real, el acceso a estos datos es crítico para la resiliencia climática, la planificación territorial, la agricultura sostenible y la protección de los ecosistemas.

El futuro de la observación de la Tierra y la navegación por satélite está en constante evolución, y Europa, con sus programas espaciales avanzados, se posiciona como un referente en la exploración, el análisis y la gestión del planeta desde el espacio.

El acceso a estos datos permite a investigadores, empresas y gobiernos tomar decisiones más informadas y eficaces. Con estos sistemas, Europa y España garantizan su independencia tecnológica y fortalecen su liderazgo en el ámbito espacial.

¿Listo para explorar más? Accede a los enlaces de cada programa y descubre cómo estos datos pueden transformar nuestro mundo.

Figura 5. Recursos. Fuente: elaboración propia

Contenido elaborado por Mayte Toscano, Senior Consultant 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 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.

1. Introducción

En la era de la información, la inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta invaluable para una variedad de aplicaciones. Una de las manifestaciones más increíbles de esta tecnología es GPT  (Generative Pre-trained Transformer), desarrollado por OpenAI. GPT es un modelo de lenguaje natural que puede entender y generar texto, ofreciendo respuestas coherentes y contextualmente relevantes. Con la reciente introducción de Chat GPT-4, las capacidades de este modelo se han ampliado aún más, permitiendo una mayor personalización y adaptabilidad a diferentes temáticas.

En este post, te mostraremos cómo configurar y personalizar un asistente especializado en minerales críticos utilizando GPT-4 y fuentes de datos abiertas. Como ya mostramos en previas publicaciones, los minerales críticos son fundamentales para numerosas industrias, incluyendo la tecnología, la energía y la defensa, debido a sus propiedades únicas y su importancia estratégica. Sin embargo, la información sobre estos materiales puede ser compleja y dispersa, lo que hace que un asistente especializado sea particularmente útil.

El objetivo de este post es guiarte paso a paso desde la configuración inicial hasta la implementación de un asistente GPT que pueda ayudarte a resolver dudas y proporcionar información valiosa sobre minerales críticos en tu día a día. Además, exploraremos cómo personalizar aspectos del asistente, como el tono y el estilo de las respuestas, para que se adapte perfectamente a tus necesidades. Al final de este recorrido, tendrás una herramienta potente y personalizada que transformará la manera en que accedes y utilizas la información en abierto sobre minerales críticos.

Accede al repositorio del laboratorio de datos en Github.

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

2. Contexto

La transición hacia un futuro sostenible no solo implica cambios en las fuentes de energía, sino también en los recursos materiales que utilizamos. El éxito de sectores como baterías de almacenamiento de energía, aerogeneradores, paneles solares, electrolizadores, drones, robots, redes de transmisión de datos, dispositivos electrónicos o satélites espaciales, depende enormemente del acceso a las materias primas críticas para su desarrollo. Entendemos que un mineral es crítico cuando se cumplen los siguientes factores:

• Sus reservas mundiales son escasas
• No existen materiales alternativos que puedan ejercer su función (sus propiedades son únicas o muy singulares)
• Son materiales indispensables para sectores económicos clave de futuro, y/o su cadena de suministro es de elevado riesgo

Puedes aprender más sobre los minerales críticos en el post mencionado anteriormente.

3. Objetivo

Este ejercicio se centra en mostrar al lector cómo personalizar un modelo GPT especializado para un caso de uso concreto. Adoptaremos para ello el enfoque “aprender haciendo”, de tal forma que el lector pueda comprender cómo configurar y ajustar el modelo para resolver un problema real y relevante, como el asesoramiento experto en minerales críticos. Este enfoque práctico no solo mejora la comprensión de las técnicas de personalización de modelos de lenguaje, sino que también prepara a los lectores para aplicar estos conocimientos en la resolución de problemas reales, ofreciendo una experiencia de aprendizaje rica y directamente aplicable a sus propios proyectos.

El asistente GPT especializado en minerales críticos estará diseñado para convertirse en una herramienta esencial para profesionales, investigadores y estudiantes. Su objetivo principal será facilitar el acceso a información precisa y actualizada sobre estos materiales, apoyar la toma de decisiones estratégicas y promover la educación en este campo. A continuación, se detallan los objetivos específicos que buscamos alcanzar con este asistente:

• Proporcionar información precisa y actualizada:
  
  • El asistente debe ofrecer información detallada y precisa sobre diversos minerales críticos, incluyendo su composición, propiedades, usos industriales y disponibilidad.
  • Mantenerse actualizado con las últimas investigaciones y tendencias del mercado en el ámbito de los minerales críticos.
• Asistir en la toma de decisiones:
  
  • Proporcionar datos y análisis que puedan ayudar en la toma de decisiones estratégicas en la industria y la investigación sobre minerales críticos.
  • Ofrecer comparativas y evaluaciones de diferentes minerales en función de su rendimiento, coste y disponibilidad.
• Promover la educación y la concienciación en torno a esta temática:
  
  • Actuar como una herramienta educativa para estudiantes, investigadores y profesionales, ayudando a mejorar su conocimiento sobre los minerales críticos.
  • Aumentar la conciencia sobre la importancia de estos materiales y los desafíos relacionados con su suministro y sostenibilidad.

4. Recursos

Para configurar y personalizar nuestro asistente GPT especializado en minerales críticos, es esencial disponer de una serie de recursos que faciliten la implementación y aseguren la precisión y relevancia de las respuestas del modelo. En este apartado, detallaremos los recursos necesarios que incluyen tanto las herramientas tecnológicas como las fuentes de información que serán integradas en la base de conocimiento del asistente.

Herramientas y Tecnologías

Las herramientas y tecnologías clave para desarrollar este ejercicio son:

• Cuenta de OpenAI: necesaria para acceder a la plataforma y utilizar el modelo GPT-4. En este post, utilizaremos la suscripción Plus de ChatGPT para mostrarte cómo crear y publicar un GPT personalizado. No obstante, puedes desarrollar este ejercicio de forma similar utilizando una cuenta gratuita de OpenAI y realizando el mismo conjunto de instrucciones a través de una conversación de ChatGPT estándar.
• Microsoft Excel: hemos diseñado este ejercicio de forma que cualquier persona sin conocimientos técnicos pueda desarrollarlo de principio a fin. Únicamente nos apoyaremos en herramientas ofimáticas como Microsoft Excel para realizar algunas adecuaciones de los datos descargados.

De forma complementaria, utilizaremos otro conjunto de herramientas que nos permitirán automatizar algunas acciones sin ser estrictamente necesaria su utilización:

• Google Colab: es un entorno de Python Notebooks que se ejecuta en la nube, permitiendo a los usuarios escribir y ejecutar código Python directamente en el navegador. Google Colab es especialmente útil para el aprendizaje automático, el análisis de datos y la experimentación con modelos de lenguaje, ofreciendo acceso gratuito a potentes recursos de computación y facilitando la colaboración y el intercambio de proyectos.
• Markmap: es una herramienta que visualiza mapas mentales de Markdown en tiempo real. Los usuarios escriben ideas en Markdown y la herramienta las renderiza como un mapa mental interactivo en el navegador. Markmap es útil para la planificación de proyectos, la toma de notas y la organización de información compleja visualmente. Facilita la comprensión y el intercambio de ideas en equipos y presentaciones.

Fuentes de Información

• Raw Materials Information System (RMIS): sistema de información sobre materias primas mantenido por el Joint Research Center de la Unión Europea. Proporciona datos detallados y actualizados sobre la disponibilidad, producción y consumo de materias primas en Europa.
• Catálogo de informes y datos de la Agencia Internacional de la Energía (IEA en sus siglas en inglés): ofrece un amplio catálogo de informes y datos relacionados con la energía, incluyendo estadísticas sobre producción, consumo y reservas de minerales energéticos y críticos.
• Base de datos de minerales del Instituto Geológico y Minero Español (BDMIN): contiene información detallada sobre los minerales y depósitos minerales en España, útil para obtener datos específicos sobre la producción y reservas de minerales críticos en el país.

Con estos recursos, estarás bien equipado para desarrollar un asistente GPT especializado que pueda proporcionar respuestas precisas y relevantes sobre minerales críticos, facilitando la toma de decisiones informadas en este campo.

5. Desarrollo del ejercicio

5.1. Construcción de la base de conocimiento

Para que nuestro asistente GPT especializado en minerales críticos sea verdaderamente útil y preciso, es esencial construir una base de conocimiento sólida y estructurada. Esta base de conocimiento será el conjunto de datos e información que el asistente utilizará para responder a las consultas. La calidad y relevancia de esta información determinarán la eficacia del asistente en proporcionar respuestas precisas y útiles.

Búsqueda de Fuentes de Datos

Comenzamos con la recopilación de fuentes de información que nutrirán nuestra base de conocimiento. No todas las fuentes de información son igualmente fiables. Es fundamental evaluar la calidad de las fuentes identificadas, asegurando que:

• La información esté actualizada: la relevancia de los datos puede cambiar con rapidez, especialmente en campos dinámicos como el de los minerales críticos.
• La fuente sea confiable y reconocida: es necesario utilizar fuentes de instituciones reconocidas y respetadas en el ámbito académico y profesional.
• Los datos sean completos y accesibles: es crucial que los datos sean detallados y que estén accesibles para su integración en nuestro asistente.

En nuestro caso, desarrollamos una búsqueda online en diferentes plataformas y repositorios de información tratando de seleccionar información perteneciente a diversas entidades reconocidas:

• Centros de investigación y universidades:
  
  • Publican estudios y reportes detallados sobre la investigación y desarrollo de minerales críticos.
  • Ejemplo: RMIS del Joint Research Center de la Unión Europea.
• Instituciones gubernamentales y organismos internacionales:
  
  • Estas entidades suelen proporcionar datos exhaustivos y actualizados sobre la disponibilidad y el uso de minerales críticos.
  • Ejemplo: Agencia Internacional de la Energía (IEA).
• Bases de datos especializadas:
  
  • Contienen datos técnicos y específicos sobre depósitos y producción de minerales críticos.
  • Ejemplo: Base de datos de Minerales del Instituto Geológico y Minero español (BDMIN).

Selección y preparación de la información

Nos centraremos ahora en la selección y preparación de la información existente en estas fuentes para asegurar que nuestro asistente GPT pueda acceder a datos precisos y útiles.

RMIS del Joint Research Center de la Unión Europea:

• Información seleccionada:

Seleccionamos el informe “Supply chain analysis and material demand forecast in strategic technologies and sectors in the EU – A foresight study”. Se trata de un análisis de la cadena de suministro y la demanda de minerales en tecnologías y sectores estratégicos de la UE. Presenta un estudio detallado de las cadenas de suministro de materias primas críticas y pronostica la demanda de minerales hasta 2050.

• Preparación necesaria: 

​El formato del documento, PDF, permite la ingesta directa de la información por parte de nuestro asistente. No obstante, como se observa en la Figura 1, existe una tabla especialmente relevante en sus páginas 238-240 donde se analiza, para cada mineral, su riesgo de suministro, tipología (estratégico, crítico o no crítico) y las tecnologías clave que lo emplean. Decidimos, por ello, extraer esta tabla a un formato estructurado (CSV), de tal forma que dispongamos de dos piezas de información que pasarán a formar parte de nuestra base de conocimiento.

Figura 1: Tabla de minerales contenida en el PDF de JRC

Para extraer de forma programática los datos contenidos en esta tabla y transformarlos en un formato más fácilmente procesable, como CSV (comma separated values o valores separados por comas), utilizaremos un script de Python que podemos utilizar a través de la plataforma Google Colab (Figura 2).

Figura 2: Script Python para la extracción de datos del PDF de JRC desarrollado en plataforma Google Colab.

A modo de resumen, este script:

1. Se apoya en la librería de código abierto PyPDF2, capaz de interpretar información contenida en ficheros PDF.
2. Primero, extrae en formato texto (cadena de caracteres) el contenido de las páginas del PDF donde se encuentra la tabla de minerales eliminando todo el contenido que no se corresponde con la propia tabla.
3. Posteriormente, recorre, línea a línea, la cadena de caracteres convirtiendo los valores en columnas de una tabla de datos. Sabremos que un mineral es utilizado en una tecnología clave si en la columna correspondiente de dicho mineral encontramos un número 1 (en caso contrario contendrá un 0).
4. Por último, exporta dicha tabla a un fichero CSV para su posterior utilización.

Agencia Internacional de la Energía (IEA):

• Información seleccionada:

Seleccionamos el informe “Global Critical Minerals Outlook 2024”. Este proporciona una visión general de los desarrollos industriales en 2023 y principios de 2024, y ofrece perspectivas a medio y largo plazo para la demanda y oferta de minerales clave para la transición energética. También evalúa los riesgos para la fiabilidad, sostenibilidad y diversidad de las cadenas de suministro de minerales críticos.

• Preparación necesaria:

El formato del documento, PDF, nos permite la ingesta directa de la información por parte de nuestro asistente virtual. No realizaremos en este caso ninguna adecuación de la información seleccionada.

Base de Datos de Minerales del Instituto Geológico y Minero Español (BDMIN)

• Información seleccionada:

En este caso, utilizamos el formulario para seleccionar los datos existentes en esta base de datos en cuanto a indicios y yacimientos del ámbito de la metalogenia, en particular seleccionamos aquellos con contenido de Litio.

Figura 3: Selección de conjunto de datos en BDMIN.

• Preparación necesaria:

Observamos cómo la herramienta web nos permite la visualización online y también la exportación de estos datos en varios formatos. Seleccionamos, por tanto, todos los datos a exportar y haciendo clic en esta opción, descargamos un fichero Excel con la información deseada.

Figura 4: Herramienta de visualización y descarga en BDMIN

Figura 5: Datos descargados BDMIN.

Todos los archivos que componen nuestra base de conocimiento se encuentran GitHub del proyecto, de tal forma que aquel lector que lo desee pueda saltarse la fase de descarga y preparación de la información.

5.2. Configuración y personalización del GPT para minerales críticos

Cuando hablamos de "crear un GPT," en realidad nos estamos refiriendo a la configuración y personalización de un modelo de lenguaje basado en GPT (Generative Pre-trained Transformer) para adaptarlo a un caso de uso específico. En este contexto, no estamos creando el modelo desde cero, sino ajustando cómo el modelo preexistente (como GPT-4 de OpenAI) interactúa y responde dentro de un dominio específico, en este caso, sobre minerales críticos.

En primer lugar, accedemos a la aplicación a través de nuestro navegador y, en caso de no tener una cuenta, seguimos el proceso de registro y login en la plataforma ChatGPT. Como indicamos con anterioridad, para realizar la creación de un GPT paso a paso será necesario disponer de una cuenta Plus. No obstante, aquellos lectores que no dispongan de dicha cuenta, podrán trabajar con una cuenta gratuita interactuando con ChatGPT a través de una conversación estándar.

Figura 6: Página de inicio de sesión y registro de ChatGPT.

Una vez iniciada la sesión, seleccionamos la opción "Explorar GPT", y posteriormente hacemos clic en "Crear" para comenzar el proceso de creación de nuestro GPT.

Figura 7: Creación de nuevo GPT.

En pantalla se nos mostrará la pantalla dividida de creación de un nuevo GPT: a la izquierda podremos conversar con el sistema para indicarle las características que debe tener nuestro GPT, mientras que a la izquierda podremos interactuar con nuestro GPT para validar que su comportamiento es el adecuado según vayamos avanzando en el proceso de configuración.

Figura 8: Pantalla de creación de nuevo GPT.

En el GitHub de este proyecto, podemos encontrar todos los prompts o instrucciones que utilizaremos para configurar y personalizar nuestro GPT y que deberemos introducir de forma secuencial en la pestaña "Crear", situada en la pestaña izquierda de nuestras pantallas, para completar los pasos que se detallan a continuación.

Los pasos que vamos a seguir para la creación del GPT son:

1. En primer lugar, le indicaremos el objetivo y las consideraciones básicas a nuestro GPT para que pueda entender su modo de empleo.

Figura 9: Instrucciones básicas de nuevo GPT.

2. Posteriormente crearemos un nombre y una imagen que representen a nuestro GPT y lo hagan fácilmente identificable. En nuestro caso, lo denominaremos MateriaGuru.

Figura 10: Selección de nombre para nuevo GPT.

Figura 11: Creación de imagen para GPT.

3. A continuación, construiremos la base de conocimiento a partir de la información anteriormente seleccionada y preparada para nutrir los conocimientos de nuestro GPT.

Figura 12: Carga de información a la base de conocimiento de nuevo GPT.

4. Ahora, podemos personalizar aspectos conversacionales como su tono, el nivel de complejidad técnica de sus repuesta o si esperamos respuestas escuetas o elaboradas.

5. Por último, desde la pestaña "Configurar", podemos indicar los iniciadores de conversación deseados para que los usuarios que interactúen con nuestro GPT tengan algunas ideas para empezar la conversación de forma predefinida.

Figura 13: Pestaña Configurar GPT.

En la Figura 13 podemos también observar el resultado definitivo de nuestro entrenamiento, donde aparecen elementos clave como su imagen, nombre, instrucciones, iniciadores de conversación o documentos que forma parte de su base de conocimiento.

5.3. Validación y publicación de GPT

Antes de dar por bueno a nuestro nuevo asistente basado en GPT, procederemos a realizar una breve validación de su correcta configuración y aprendizaje respecto a la temática en torno a la que le hemos entrenado. Para ello, preparamos una batería de preguntas que le realizaremos para comprobar que responde de forma adecuada ante un escenario real de utilización.

#	Pregunta	Respuesta
1	¿Qué minerales críticos han experimentado una caída significativa en los precios en 2023?	Los precios de los minerales para baterías vieron particularmente grandes caídas con los precios del litio cayendo un 75% y los precios del cobalto níquel y grafito cayendo entre un 30% y un 45%.
2	¿Qué porcentaje de la capacidad solar fotovoltaica (PV) mundial fue añadido por China en 2023?	China representó el 62% del aumento en la capacidad solar fotovoltaica global en 2023.
3	¿Cuál es el escenario que proyecta que las ventas de autos eléctricos (EV) alcanzarán el 65% en 2030?	El escenario de emisiones netas cero (NZE) para 2050 proyecta que las ventas de autos eléctricos alcanzarán el 65% en 2030.
4	¿Cuál fue el crecimiento de la demanda de litio en 2023?	La demanda de litio aumentó en un 30% en 2023.
5	¿Qué país fue el mayor mercado de autos eléctricos en 2023?	China fue el mayor mercado de autos eléctricos en 2023 con 8.1 millones de ventas de autos eléctricos representando el 60% del total global.
6	¿Cuál es el principal riesgo asociado con la concentración de mercado en la cadena de suministro de grafito para baterías?	Más del 90% del grafito de grado batería y el 77% de las tierras raras refinadas en 2030 se originan en China lo que representa un riesgo significativo para la concentración del mercado.
7	¿Qué proporción de la capacidad mundial de producción de celdas de batería estaba en China en 2023?	China poseía el 85% de la capacidad de producción de celdas de batería en 2023.
8	¿Cuánto aumentó la inversión en minería de minerales críticos en 2023?	La inversión en minería de minerales críticos creció un 10% en 2023.
9	¿Qué porcentaje de la capacidad de almacenamiento de baterías en 2023 estaba compuesto por baterías de fosfato de hierro y litio (LFP)?	En 2023, las baterías LFP constituían aproximadamente el 80% del mercado total de almacenamiento de baterías.
10	¿Cuál es el pronóstico para la demanda de cobre en un escenario de emisiones netas cero (NZE) para 2040?	En el escenario de emisiones netas cero (NZE) para 2040 se espera que la demanda de cobre tenga el mayor aumento en términos de volumen de producción.

Figura 14: Tabla con batería de preguntas para la validación de nuestro GPT.

Valiéndonos de la parte de previsualización, situada a la derecha de nuestras pantallas, lanzamos la batería de preguntas y validamos que las respuestas se corresponden con aquellas esperadas.

Figura 15: Validación de respuestas GPT.

Por último, hacemos clic en el botón "Crear" para finalizar el proceso. Podremos seleccionar entre diferentes alternativas para restringir su utilización por parte de otros usuarios.

Figura 16: Publicación de nuestro GPT.

6. Escenarios de uso

En este apartado mostramos varios escenarios en los que podremos sacar partido a MateriaGuru en nuestro día a día. En el GitHub del proyecto podremos encontrar los prompts utilizados para replicar cada uno de ellos.

6.1. Consulta de información de minerales críticos

El escenario más típico de utilización de este tipo de GPTs es la asistencia para resolución de dudas relacionadas con la temática en cuestión, en este caso, los minerales críticos. A modo de ejemplo, hemos preparado una batería de cuestiones que el lector podrá plantear al GPT creado para comprender en mayor detalle la relevancia y situación actual de un material crítico como es el grafito a partir de los informes provistos a nuestro GPT.

 

Figura 17: Resolución de dudas de minerales críticos.

También podemos plantearle preguntas concretas sobre la información tabulada provista respecto a los yacimientos e indicios existentes en el territorio español.

Figura 18: Reservas de litio en Extremadura.

6.2. Representación de visualizaciones de datos cuantitativos

Otro escenario común, es la necesidad de consultar información cuantitativa y realizar representaciones visuales para su mejor entendimiento. En este escenario, podemos observar cómo MateriaGuru es capaz de generar una visualización interactiva de la producción de grafito en toneladas de los principales países productores.

Figura 19: Generación de visualización interactiva con nuestro GPT.

6.3. Generación de mapas mentales para facilitar la comprensión

Por último, en línea con la búsqueda de alternativas para un mejor acceso y comprensión del conocimiento existente en nuestro GPT, plantearemos a MateriaGuru la construcción de un mapa mental que nos permita entender de una forma visual conceptos clave de los minerales críticos. Para ello, utilizamos la notación abierta Markmap (Markdown Mindmap), que nos permite definir mapas mentales utilizando notación markdown.

Figura 20: Generación de mapas mentales desde nuetro GPT.

Deberemos copiar el código generado e introducirlo en un visualizador de markmap para poder generar el mapa mental deseado. Facilitamos aquí una versión de este código generada por MateriaGuru.

Figura 21: Visualización de mapas mentales.

7. Resultados y conclusiones

En el ejercicio de construcción de un asistente experto utilizando GPT-4, hemos logrado crear un modelo especializado en minerales críticos. Este asistente proporciona información detallada y actualizada sobre minerales críticos, apoyando la toma de decisiones estratégicas y promoviendo la educación en este campo. Primero recopilamos información de fuentes confiables como el RMIS, la Agencia Internacional de la Energía (IEA), y el Instituto Geológico y Minero Español (BDMIN). Posteriormente, procesamos y estructuramos los datos adecuadamente para su integración en el modelo. Las validaciones demostraron que el asistente responde de manera precisa a preguntas relevantes del dominio, facilitando el acceso a su información.

De esta forma, el desarrollo del asistente especializado en minerales críticos ha demostrado ser una solución efectiva para centralizar y facilitar el acceso a información compleja y dispersa.

La utilización de herramientas como Google Colab y Markmap ha permitido una mejor organización y visualización de los datos, aumentando la eficiencia en la gestión del conocimiento. Este enfoque no solo mejora la comprensión y el uso de la información sobre minerales críticos, sino que también prepara a los usuarios para aplicar estos conocimientos en contextos reales.

La experiencia práctica adquirida en este ejercicio es directamente aplicable a otros proyectos que requieran la personalización de modelos de lenguaje para casos de uso específicos.

8. ¿Quieres realizar el ejercicio?

Si quieres replicar este ejercicio, accede a este repositorio donde encontrarás más información (las prompt utilizadas, el código generado por MateriaGuru, etc.)

Además, recuerda que tienes a tu disposición más ejercicios en el apartado sección de “Visualizaciones paso a paso”.

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 transición energética es también una transición de materias primas. Cuando nos imaginamos un futuro sostenible, lo concebimos fundado en una serie de sectores estratégicos como son los de las energías renovables o la movilidad eléctrica. De igual forma, nos imaginamos un futuro conectado y digital, donde nuevas innovaciones y modelos de negocio relacionados con la cuarta revolución industrial nos permiten resolver retos globales como la escasez de alimento o el acceso a la educación. En definitiva, nos centramos en tecnologías que nos ayudan a mejorar nuestra calidad de vida.

¿Por qué son importantes los minerales críticos?

Estos sectores dependen de una serie de tecnologías clave, como las baterías de almacenamiento energético, los aerogeneradores, las placas solares, los electrolizadores, los drones, los robots, las redes de transmisión de datos, los dispositivos electrónicos o satélites espaciales. Unas tecnologías que en los últimos años han experimentado una gran evolución tecnológica y un enorme crecimiento en su demanda a nivel mundial. Si analizamos las previsiones de desarrollo a 2030, podemos esperar crecimientos anuales de al menos dos dígitos para muchas de ellas, como se observa en la figura 1.

Figura 1: Crecimiento esperado hasta 2030 de algunas de las tecnologías clave para sectores estratégicos. Fuente: McKinsey (imagen 1, imagen 2, imagen 3)

Ahora bien, como puede observarse en la figura 2, muchas de estas tecnologías de futuro tienen una gran dependencia de un conjunto de materias primas críticas necesarias para su desarrollo. El indio y el galio son claves para la fabricación de iluminación LED de bajo consumo, el silicio es indispensable para la fabricación de microchips y semiconductores, y el grupo de metales del platino (como iridio, paladio, platino rodio o rutenio) son utilizados en catalizadores para electrolizadores de hidrógeno.

Figura 2: Representación semicuantitativa de flujos de materias primas hacia las quince tecnologías clave y cinco sectores estratégicos. Fuente: JRC Study.

Así pues, ¿cuándo entenderemos que un material sea crítico? Existen varios factores que nos permiten determinar si una materia prima pasa a ser considerada como crítica:

• Sus reservas mundiales son escasas
• No existen materiales alternativos que puedan ejercer su función (sus propiedades son únicas o muy singulares)
• Son materiales indispensables para sectores económicos clave de futuro, y/o su cadena de suministro es de elevado riesgo

Según las propias palabras de Margrethe Vestager, vicepresidenta ejecutiva de la Comisión Europea, “sin un suministro seguro y sostenible de materias primas críticas, no habrá una transición verde (sostenible) e industrial”.

Investigación de fuentes de datos de minerales críticos

Para poder conocer con detalle la situación de estos minerales en Europa, necesitamos localizar datos de calidad. Una tarea para la que tendremos que acudir a diversas fuentes.

En primer lugar, acudimos al portal europeo de datos abiertos. Desde su buscador, en una primera iteración, observamos que existen más de 46.000 conjuntos de datos ante la consulta “materias primas críticas” (figura 3).

Figura 3: Primera búsqueda de materias primas críticas en el portal de datos europeo

Tras un primer análisis de las categorías de datos disponibles, ajustamos los filtros hasta reducir los conjuntos de datos de interés a 190 (figura 4). Nos llaman especial atención los datos publicados por el JRC (European Comission Joint Research Center) y, en particular, el conjunto de datos titulado Materias primas críticas (CRM), evaluación de 2020.

Figura 4: Segunda búsqueda de materias primas críticas en el portal de datos europeo

Este conjunto de datos contiene un enlace directo a un portal web, el RMIS (Raw Material Information System), que es en realidad la base de conocimiento de referencia en torno a materias primas de la Comisión Europea a través de la cual podemos acceder a datos y análisis muy relevantes.

Figura 5: RMIS – base de conocimiento de la Comisión Europea para materias primas

A través del RMIS, encontramos una publicación muy interesante para cualquier estudio sobre la materia. Aunque esta publicación se encuentra en formato PDF, nos permite acceder al listado de materiales estratégicos, críticos y no críticos identificados por la Comisión Europea indicando su nivel de criticidad y su uso en diferentes tecnologías clave como se muestra en la figura 6.

Figura 6: Tabla de materias primas estratégicas, críticas y no críticas utilizadas diferentes tecnologías clave contenida en el fichero PDF. Fuente: Supply chain analysis and material demand forecast in strategic technologies and sectors in the EU – A foresight study, JRC 2023.

Continuando nuestra exploración, en este caso en busca de datos sobre reservas minerales en el continente europeo, encontramos la plataforma European Gelological Data Infrastructure (EDGI), la cual dispone de un amplio catálogo con más de 5.700 conjuntos de datos y servicios geológicos. En nuestro caso, tras realizar una búsqueda en su catálogo de datos, seleccionamos tres conjuntos de datos que contienen información interesante en cuanto a hallazgos de minerales críticos de litio, cobalto y grafito (figura 7).

Figura 7: Búsqueda de conjuntos de datos en el catálogo de EDGI

Desde el visualizador de EDGI, podemos ver el contenido de estos tres datasets antes de descargarlo en formato GeoJSON (figura 8). Los tres conjuntos de datos han sido originados desde el proyecto FRAME (Forecasting And Assessing Europe’s Strategic Raw Materials Needs), en el cual participan múltiples entidades europeas entre las que encontramos al Instituto Geológico y Minero de España (IGME).

Figura 8: Consulta de conjuntos de datos seleccionados a través de plataforma de visualización EDGI. Fuente: Map of cobalt occurrences in Europe, Map of graphite occurrences in Europe, Map of lithium occurrences in Europe, proyecto FRAME.

En último lugar, acudimos al portal de datos de la International Energy Agency (IEA) (figura 9). En este caso, encontramos, entre sus más de 70 conjuntos de datos, uno directamente relacionado con nuestro ámbito de investigación, titulado Critical Minerals Demand Dataset, el cual procedemos a descargar para su posterior análisis en formato excel.

Figura 9: Captura del portal de datos de la International Energy Agency (IEA)

Tras esta búsqueda, hemos localizado algunos datos de interés que nos pueden servir a la hora de realizar diversos análisis

Aunque este ejercicio se ha realizado bajo la temática de minerales críticos, los portales de datos abiertos europeos proporcionan una gran cantidad de información y conjuntos de datos diversos sobre multitud de áreas de interés que nos pueden ayudar a comprender los retos a afrontar como sociedad, desde la transición energética a la lucha contra la pobreza o el despilfarro de alimentos. Unos datos que permitirán realizar análisis encaminados a tomar mejores decisiones para avanzar hacia un futuro más próspero y sostenible.

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 Comisión Europea ha publicado el primer informe sobre el estado de la Década Digital. En él se hace balance de los avances de la Unión Europea en su camino hacia el éxito de la transformación digital, tal como se establece en el ​P​rograma Político 2030 de la Década Digital. El documento parte de los acuerdos y recomendaciones aprobado en el ámbito europeo sobre la digitalización de cara a 2030, entre ellas la Recomendación (UE) 2021/2122 del Consejo​ ​del 26 de noviembre de 2021 sobre un Pacto por la Investigación y la Innovación en Europa. 

Para elaborar el informe se han tenido en cuenta diversos estudios y fuentes estadísticas, como el ​Eurobarómetro sobre la Década Digital​, el Informe de Prospectiva Estratégica para 2021 y 2022, así como distintos conjuntos estadísticos de Eurostat sobre el estado de la tecnología. También incluye el seguimiento de la Declaración Europea sobre Derechos y Principios Digitales para la Década Digital, que traduce la visión de la UE sobre la transformación digital en principios y compromisos. 

​​De acuerdo con el informe, el éxito de la Década Digital será crucial para la prosperidad futura de la UE. ​​La consecución del programa podría desbloquear más de 2,8 billones de euros en valor económico, lo que equivale al 21% de la economía actual de la UE.​ Para alcanzar este fin, el texto destaca la necesidad de incentivar políticas e inversiones en tecnologías, competencias e infraestructuras digitales.  

Sobre esta base, el informe incluye recomendaciones concretas a los Estados miembros antes de la adopción de sus hojas de ruta estratégicas nacionales y para sus futuros ajustes. 

España, un actor destacado 

​​La Comisión ha elaborado un informe para cada país miembro en el que analiza exhaustivamente sus potencias y deberes futuros. Sobre España señala que el país se encuentra “​en una ambiciosa transformación digital de la economía​” y unos altos índices en conectividad: España es, según el informe, uno de los estados de la UE con mejores resultados en infraestructura digital.​​​ 

Los tres aspectos clave analizados en el informe son: 

1. ​​Conectividad y Administración Pública​ 

En este sentido, el informe señala que España se sitúa “​muy por encima de la media de la UE​” en cuanto a redes fijas de muy alta capacidad, con un 93% de disponibilidad frente al 73% de la media del conjunto UE. En cobertura de fibra “supera ampliamente” la media de la UE, con un 91% de conectividad frente al 56% de la media UE.  

En cuanto a otras tecnologías como el 5G, España se sitúa en la media europea, con un 82% de acceso a la banda ancha mejorada. Además, el documento revela que ya se han asignado el 98% de todas las bandas pioneras 5G en el país y que se están aplicando “medidas adecuadas para alcanzar los objetivos de la Década Digital” como la Ley de Telecomunicaciones de 2022.  

El informe señala asimismo que España “está a la vanguardia de la Administración electrónica y los servicios públicos digitales en la UE”. Además, resalta el esfuerzo de actualización de servicios e infraestructuras para adaptarlos a la “rápida evolución tecnológica” y a las necesidades de las empresas. De hecho, España se sitúa “muy por encima de la media UE” en indicadores que miden el número de personas usuarias de Internet que usan servicios de administración electrónica, con un 84% frente al 74% en la UE o en servicios públicos digitales para ciudadanos, con un 86% de acceso, y de empresas, con un 91%. En este sentido, destaca el trabajo que se ha realizado en la interoperabilidad de los servicios públicos digitales a nivel nacional, regional y local. 

El informe incluye algunas recomendaciones en digitalización del área sanitaria y apunta que el país debe seguir aplicando sus políticas de digitalización de los servicios públicos para “conectar más tipos de proveedores de asistencia sanitaria a los historiales médicos” e implementar medidas "para garantizar una calidad de servicio y una exhaustividad de los datos sanitarios comparables a nivel regional”. 

2. ​​Desarrollo económico y empresas​ 

En materia de desarrollo económico y tecnológico, el informe alaba el avance del país con el PERTE Chip cuyo objetivo es el desarrollo de semiconductores y tecnologías de vanguardia que permitan reforzar su diseño y producción en la industria española para “fomentar la soberanía estratégica nacional y de la UE”. En este campo, también se resalta la participación de España en el Proyecto Importante de Interés Común Europeo (IPCEI)sobre Microelectrónica y Tecnologías de la Comunicación con 11 participantes directos activos en diversos campos (material, diseño de código abierto, equipos, embalaje, conectividad, fotónica) y que “podrían ayudar a conseguir el primer ordenador europeo con aceleración cuántica para 2025”. 

En cuanto a PYMES, el nivel de desarrollo digital se sitúa en el nivel de la UE (68%) y destaca los esfuerzos “para mejorar la digitalización de las empresas” que se observan en cifras: el 12,3% de las sociedades españolas ya utilizan Inteligencia Artificial y el 14,3% usa Big Data para análisis y uso interno. Además, se une la iniciativa Kit Digital para la aceleración digital de las pymes y el programa Agentes de Cambio para contratar expertos en transformación digital en el ámbito de la pequeña y mediana empresa, una tipología de empresa con elevado número de sociedades en el país y una “importante participación en la economía española”, lo que las convierte en objetivo de reformas e inversiones que “tendrán un impacto multiplicador indirecto”. El informe anima al país a continuar “implementando estas políticas” en el área de digitalización de empresas, en particular en el caso de las PYME. 

3. Digitalización ciudadana 

Además, a nivel ciudadano, el informe analiza la digitalización de la población española. En este sentido, el documento señala que España obtiene buenos resultados en cuanto a las competencias digitales con un 64% y un 38% de la población que se benefician de estas competencias respectivamente. En ambos casos, la media española se sitúa por encima de la UE. 

Dentro de los esfuerzos que se están realizando a la hora de potenciar los perfiles TIC tanto en el área educativa como en el mercado de trabajo, el informe destaca las medidas para aumentar el número de especialistas en TIC, en particular una ley para modernizar el sistema de educación y formación profesional (EFP), aprobada en marzo de 2022, y un nuevo curso de especialización de FP sobre IA y big data que permita una formación en el nuevo entorno digital. 

El informe, que analiza el estado de la cuestión en 2022, señala la importancia de ese año, que destaca por haber sido el periodo “de una mayor aceleración de las tendencias clave que afectan a la transformación digital de la UE digital de la UE” con avances tecnológicos cada vez más rápidos, como la IA, el cambio climático y las preocupaciones sociales y económicas asociadas, una creciente demanda de conectividad de alta velocidad o la multipolarización de la escena mundial frente a una carrera tecnológica cada vez más intensa.  

El informe concluye que el impacto potencial del cambio tecnológico es significativo y exigirá que la UE sea ágil y rápida en su transformación. 

La situación sanitaria que llevamos viviendo desde hace un par de años había cambiado la forma de celebrar los grandes eventos hasta la fecha, pasando de la presencialidad a un formato online.

Este año, sin embargo, comenzamos a ver poco a poco la recuperación de la normalidad que existía antes de la pandemia. Y es que, varios de los grandes eventos tecnológicos que se celebrarán durante 2022 ya han anunciado su celebración en formato híbrido, e incluso exclusivamente presencial, si las condiciones sanitarias lo permiten.

A continuación, hacemos un breve repaso de los eventos relacionados con el mundo de la tecnología y los datos, tanto públicos como privados, que se celebrarán a lo largo de los próximos meses y que deberías marcar en rojo en tu calendario.

Mobile World Congress (MWC)

28 de febrero al 03 de marzo de 2022 - Barcelona

Comenzamos hablando del evento tecnológico más global de nuestro país, que está a punto de comenzar, y que tiene como objetivo reconectar y reinventar la industria de la conectividad. Se trata de uno de los eventos más influyentes a nivel mundial, ya que este congreso representa la mayor muestra de telefonía, Internet y aplicaciones móviles dentro de la industria.

El MWC cuenta con la presencia de operadores móviles, fabricantes de dispositivos o proveedores de servicios para crear un lugar en el que facilitar el networking y exhibir las tecnologías más innovadoras y actuales.

Entre las conferencias que tendrán lugar en este evento, destacan algunas relacionadas con el campo de los datos como ‘Strategies for energising the data economy’ o ‘The data opportunity: making mobility smart’. También destacable es la conferencia ‘Digital policies to speed the post-Covid recovery’, que contará con la ponencia de Nadia Calviño, Vicepresidenta Primera de España y Ministra de Economía y Digitalización.

Four Years From Now (4YFN)

28 de febrero al 03 de marzo de 2022 - Barcelona

Como viene siendo habitual durante los últimos años, dentro del MWC, también se celebrará el evento interno para start-ups 4YFN (4 Years From Now), que busca apoyar el contacto entre nuevas empresas e inversores, facilitando así el acceso a una red internacional de contactos y diferentes oportunidades comerciales. Red.es colaborará en este evento realizando una selección de empresas y startups españolas para que participen en los diferentes espacios de representación que se organizan. Entre las empresas participantes existen algunas centradas en el mundo de los datos y su reutilización.

Además, 4YFN contará con ponencias destacadas como la de Francisco Polo, Alto Comisionado para España Nación Emprendedora, o la de Carme Artigas, Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, que participará el próximo 1 de marzo en una sesión que analizará los retos existentes a la hora de desarrollar un ecosistema europeo que sea favorable a la creación, el crecimiento y las inversiones de nuevas empresas y start-ups.

OpenExpo Europe 2022

30 de junio de 2022 – Madrid

OpenExpo Europe es un espacio de divulgación en innovación tecnológica, transformación digital y open source en Europa. Entre sus principales objetivos se encuentra difundir entre los profesionales del sector tecnológico las últimas tendencias, herramientas y servicios en innovación y tecnología, además de ayudarles a aumentar su red de contactos.

La iniciativa OpenExpo Virtual Experience surgió en 2020, tras el éxito que obtuvo la divulgación de contenidos en formato online acerca de campos como: ciberseguridad, blockchain, IA, realidad Virtual, IoT o big data, entre otros temas.

A día de hoy, la agenda de este evento aún no se encuentra disponible. Sin embargo, a través de este enlace ya puedes realizar el pre-registro al evento que tendrá lugar en el 30 de junio en La Nave (Madrid).

Advanced Factories

29 al 31 de marzo de 2022 – Barcelona

La Ciudad Condal vuelve a ser un año más la encargada de acoger esta cumbre anual en la que se dan cita las empresas más punteras de la industria 4.0. Este evento, líder europeo en industria avanzada y digital, reunirá a más de 17.000 profesionales, además de ofrecer 100 horas de conferencias sobre campos como robótica, industria 4.0, automatización o 3D printing, entre otros.

Algunos de los ejes centrales de este encuentro de talla mundial serán: mejora de la productividad, conectividad, análisis de datos, simbiosis industrial o reducción de la brecha digital entre grandes fábricas manufactureras y pymes.

South Summit

08 al 10 de junio de 2022 – Madrid

El próximo mes de junio llegará South Summit, un escaparate a modo de concurso diseñado para ofrecer más visibilidad a proyectos disruptivos que buscan conseguir nuevos clientes, financiación o asociaciones estratégicas. Igual que en ediciones anteriores, contará con inversores y empresas líderes en innovación de España, del sur de Europa y de Latinoamérica. Puedes inscribirte para la competición de start-ups a través de este enlace.

A diferencia del año anterior, en 2022 South Summit volverá a celebrarse de manera presencial en Madrid, además de mantener las presentaciones virtuales de los proyectos a través de un modelo omnicanal 100% digital.

IoT Solutions World Congress

10 al 12 de mayo de 2022 – Barcelona

Tras la cancelación de la última edición el pasado mes de octubre, debido a la alta incidencia de la pandemia en nuestro país, este evento vuelve con más fuerza en 2022. La Ciudad Condal congregará a expertos de la industria para analizar cómo el IoT está transformando la producción, el transporte, la logística o los servicios públicos, además de sectores como el sanitario y el energético.

El tema central de esta edición será “La nueva normalidad”, y analizará los principales retos de innovación a los que se enfrentan las empresas a través de cinco ejes temáticos como son seguridad, conectividad, optimización del negocio, inteligencia y experiencia de cliente.

Entre las ponencias que se presentarán destacan algunas relacionada con el mundo de los datos como: “Los Datos son el combustible que impulsa la transición energética: explorando la red de energía inteligente en Eneco” o “Konecranes: impulsando negocios y brindando ventajas comerciales con IoT industrial, perímetro y análisis de datos”.

Smart City Expo World Congress

15 al 17 de noviembre de 2022 – Barcelona

Smart City Expo World Congress (SCEWC) se ha consolidado a lo largo de los últimos años como un encuentro de referencia que mezcla la innovación tecnológica con el sector de las Smart Cities. Este congreso de ciudades inteligentes reunirá un año más a expertos, empresas y emprendedores con el objetivo de colectivizar la innovación urbana e impulsar nuevos proyectos en todo el mundo.

Las últimas ediciones se desarrollaron en formato digital, lo que ha propiciado la creación de Tomorrow.City, una plataforma de contenido digital destinada a administraciones públicas y nuevos talentos, que busca difundir conocimiento, promover la formación e impulsar la investigación de forma ininterrumpida. Esta asociación combina el evento con una plataforma digital abierta durante todo el año y dedicada al crecimiento de la movilidad sostenible.

EU Datathon

20 de octubre de 2022 - Online

El EU Datathon es la competición que busca impulsar la creación de productos basados en datos abiertos, como aplicaciones móviles o web, que ofrezcan una respuesta a diferentes desafíos relacionados con las prioridades de la UE. El plazo para presentar propuestas acaba el 31 de marzo de 2022, siendo el 20 de octubre el día que se celebrará la final.

Este desafío se encuentra vinculado a las Jornadas de Datos Abiertos de la Unión Europea, organizadas por la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, que el año pasado celebraron su primera edición y que presumiblemente realizarán la segunda durante los últimos meses de 2022, aunque esta información aún está por confirmar.

Otros eventos de interés

Existen multitud de eventos tecnológicos relacionados con el campo de los datos que también pueden ser muy interesantes. No podemos recogerlos todos detalladamente en un solo artículo, así que aquí te dejamos algunos de los más populares tanto a nivel nacional como internacional:

En España

• Barcelona Cybersecurity Congress: 10 al 12 de mayo de 2022 en Barcelona
• CTO Summit 2022: 24 y 25 de junio de 2022 en Valencia
• Digital Enterprise Show: 14 al 16 de junio de 2022 en Málaga
• EShow: Julio de 2022 en Barcelona y octubre de 2022 en Madrid

A nivel internacional

• OpenScience Conference 2022: 08 al 10 de marzo de 2022 - Online
• 9th International Data Science Summit: Mayo 2022 - Dublín
• Learning Technologies: 04 y 05 de mayo de 2022 - Londres
• Gartner Data & Analytics Summit 2022: 22 al 24 de agosto de 2022 – Orlando, FL
• Esri User Conference: 11 al 15 de julio de 2022 – San Diego, California
• AI & Big Data Expo Global 2022: 01 y 02 de diciembre - Londres

Esta ha sido tan solo una selección de los principales eventos tecnológicos que nos depara este 2022. Si conoces alguno más que te gustaría destacar, no dudes en escribirnos un comentario o hacernos llegar tu propuesta a través de nuestro correo electrónico contacto@datos.gob.es

La actual situación sanitaria ha cambiado la forma de celebrar los grandes eventos, pasando en su mayoría de ser presenciales a celebrarse de manera online. Sin embargo, poco a poco se va retomando la presencialidad, volviendo al formato offline e incluso combinando ambas experiencias.

En este artículo vamos a descubrir algunos eventos relacionados con el mundo de la tecnología y los datos, tanto privados como públicos, que se celebrarán en las próximas semanas y que no deberías perderte. ¡Acompáñanos a descubrirlos!

OpenExpo Virtual Experience 2021

8 al 10 de junio de 2021 – Online

OpenExpo Europe se han posicionado en los últimos años como una de las principales ventanas de divulgación en innovación tecnológica, transformación digital y open source en Europa. Su principal objetivo es difundir entre los profesionales del sector tecnológico las últimas tendencias, herramientas y servicios en innovación y tecnología, además de ayudarles a aumentar su red de contactos.

La iniciativa OpenExpo Virtual Experience surgió el pasado año, tras el éxito cosechado con la divulgación de contenidos en formato online sobre  ciberseguridad, blockchain, IA, realidad Virtual, IoT o big data, entre otros temas.

En este evento, los asistentes podrán disfrutar de más de 50 actividades de la mano de profesionales expertos en tecnología e innovación: ponencias, casos de éxito, entrevistas, debates, talleres, sesiones de preguntas y respuestas, reuniones 1to1, etc.  Algunas de las temáticas que se tratarán son el Govtech y la apuesta de la administración pública por la innovación, el software libre educativo o Gaia-X, uno de los grandes proyectos de la comisión europea en materia de datos.

Advanced Factories

8 al 10 de junio de 2021 – Barcelona

La Ciudad Condal será la encargada de acoger la cumbre anual Advanced Factories, en la que se reúnen las empresas más punteras de la industria 4.0. Algunos de los puntos centrales de este encuentro de talla mundial serán: automatización industrial, sensores, eficiencia energética, inteligencia artificial, blockchain, machine learning o big data.

Esta cumbre acogerá por cuarto año consecutivo el Industry 4.0 Congress bajo el lema “We are the future of automation”, que comenzará con una ponencia sobre el papel de los datos en la trasformación de este sector.

Mobile World Congress (MWC) 2021

28 junio al 01 de julio de 2021 – Barcelona

Este gran evento tecnológico fue suspendido en 2020, pero en 2021 resurge en una nueva cita con grandes garantías de seguridad sanitaria. Como novedad, este año el MWC contará con diversas actividades virtuales que complementarán la edición presencial del evento. “Connected Impact” es el lema elegido, que sitúa la pandemia del COVID-19 como el principal elemento de influencia en las tendencias tecnológicas de este año.

Como viene siendo habitual, participarán grandes profesionales del sector y ponentes destacados. Entre ellos se encuentra Carme Artigas, Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, que participará con una ponencia sobre los datos en la era de la inteligencia.

Al igual que otros años, como parte del MWC, se celebrará el evento interno para startups 4YFN (4 Years From Now). Su objetivo es apoyar el contacto entre nuevas empresas e inversores, facilitando el acceso a una red internacional de contactos y diferentes oportunidades comerciales. Entre las empresas participantes podemos encontrar muchas centradas en el mundo de los datos y su reutilización. Red.es selecciona empresas y startups españolas para que participen en los diferentes espacios de representación que se organizan.

South Summit

5 al 7 de octubre de 2021 – Online

De cara al otoño llegará South Summit, un escaparate a modo de concurso para dar más visibilidad a proyectos disruptivos que buscan conseguir nuevos clientes, financiación o asociaciones estratégicas. Contará con inversores y empresas líderes en innovación, tanto de España como del sur de Europa y Latinoamérica, sin importar la industria, el país de procedencia o la etapa de desarrollo del proyecto.

Este año la organización ha decidido declinar la celebración de forma presencial, por lo que las presentaciones de los proyectos se realizarán de manera virtual.

IoT Solutions World Congress

5 al 7 de octubre de 2021 – Barcelona

Este es, sin duda, uno de los eventos más destacado sobre IoT a nivel internacional. Debido a la creciente demanda del sector, se estima una participación de más de 8.000 visitantes, en un evento que congregará a expertos de la industria para analizar cómo el Internet de las Cosas está transformado la producción, el transporte, la logística, los servicios públicos o sectores como el sanitario y el energético.

Algunas de las ponencias que se presentarán son “Aprovechamiento de EdgeX Foundry como marco de datos abierto y de confianza para la supervisión de contadores inteligentes”, “Uso de móviles, IoT y análisis de datos para adoptar un enfoque localizado del problema mundial de los residuos” o “Ciudades, infraestructuras y obras más inteligentes con datos de series temporales”.

Semantic Web for E-Government

24 de octubre - online

Este evento online se focalizará en una revisión de la web semántica y su importancia a la hora de lograr la interoperabilidad e integración entre los distintos niveles organizativos de las administraciones públicas. En él se presentarán dos iniciativas actuales de gobierno electrónico y datos abiertos:

• El Portal Europeo de Datos, una plataforma para integrar y evaluar los datos enlazados del gobierno abierto de Europa. Se abordarán las múltiples aplicaciones de los estándares de la web semántica en el Portal Europeo de Datos, como DCAT, SKOS, SHACL y DQV. También se prestará especial atención a la medición y publicación de información de calidad.

• Ciudades Abiertas: buenas prácticas para la armonización de datos con las administraciones públicas locales. Se explicará cómo se está desarrollando un conjunto de vocabularios para apoyar un suministro homogéneo de datos abiertos en el marco de  Ciudades Abiertas, un proyecto de colaboración con cuatro ciudades españolas (Zaragoza, A Coruña, Madrid y Santiago de Compostela).

Smart City Expo World Congress

16 al 18 de noviembre de 2021 – Barcelona

Desde hace ya varios años, Smart City Expo World Congress (SCEWC) se ha convertido en un encuentro de referencia que mezcla la innovación tecnológica con el campo de las Smart Cities. Reúne expertos, empresas y emprendedores con el objetivo crear sinergias e impulsar nuevos proyectos.

En este 2021 el congreso cumple su décimo aniversario y sus organizadores volverán a apostar por celebrar el evento de manera presencial, combinado con una plataforma digital que ofrecerá multitud de oportunidades a sus asistentes.

Este evento suele ser el marco elegido por Open Data Barcelona para mostrar los trabajos finalistas de su World Data Viz Challenge, aunque la edición de 2021 todavía no ha sido anunciada.

EU Open Data Days

23 al 25 de noviembre 2021 - Online

Este año también asistiremos a la primera edición de las Jornadas de Datos Abiertos de la Unión Europea, organizadas por la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea y que cuentan con la colaboración de la Iniciativa Aporta.  El evento será virtual y estará dividido en dos actividades:

• EU Dataviz 2021 (23-24 de noviembre). Un programa de conferencias centradas en datos abiertos y visualizaciones. Actualmente están definiendo la agenda que compartiremos con vosotros próximamente.
• EU Datathon 2021 (25 de noviembre). Durante los meses previos, se desarrollará una competición que busca impulsar la creación de productos basado en datos abiertos, como aplicaciones móviles o web, que ofrezcan una respuesta a diferentes desafíos relacionados con las prioridades de la UE. El plazo para presentar propuestas acaba el 11 de junio. El 25 de noviembre se celebrará la final en el marco de estas jornadas.

Esta es tan solo una selección de los principales eventos tecnológicos que están por llegar. ¿Conoces alguno más que te gustaría destacar? Entonces no dudes en escribirnos un comentario o hacernos llegar tu propuesta a través de nuestro correo electrónico contacto@datos.gob.es

La inteligencia artificial está transformando las compañías, siendo los procesos de la cadena de suministro uno de los ámbitos que está obteniendo un mayor beneficio. Su gestión involucra a todas las actividades de administración de los recursos, incluyendo la adquisición de materiales, fabricación, almacenamiento y transporte desde el origen a su destino final.

Durante los últimos años, los sistemas empresariales se han ido modernizando y actualmente están respaldados por redes informáticas cada vez más omnipresentes. Dentro de estas redes, sensores, maquinas, sistemas, vehículos, dispositivos inteligentes y personas están interconectados y generando información continuamente. A ello hay que sumar el aumento de la capacidad computacional, que permite procesar estas grandes cantidades de datos generados de manera rápida y eficiente. Todos estos avances han contribuido a estimular la aplicación de las tecnologías de Inteligencia Artificial que ofrecen un mar de posibilidades.

En este artículo vamos a repasar algunas aplicaciones de Inteligencia Artificial en diferentes puntos de la cadena de suministro.

Implementaciones tecnológicas en las distintas fases de la cadena de suministro

Planificación

Según Gartner, la volatilidad en la demanda es uno de los aspectos que más preocupan a los empresarios. La crisis del COVID-19 ha puesto en evidencia la debilidad en la capacidad de planificación dentro de la cadena de suministro. Para poder organizar correctamente la producción, es necesario conocer las necesidades de los clientes. Esto se puede hacer a través de técnicas de análisis predictivo que nos permitan predecir de demanda, es decir, estimar una probable petición futura de un producto o un servicio. Este proceso sirve también como punto de partida para muchas otras actividades, como el almacenamiento, el envío, el precio del producto, la compra de materias primas, la planificación de la producción y otros procesos que tienen como objetivo satisfacer la demanda.

El acceso a datos en tiempo real permite desarrollar modelos de Inteligencia Artificial que toman ventaja de toda la información contextual para obtener así resultados más precisos, reduciendo el error de manera significativa comparado con métodos de previsión más tradicionales como pueden ser ARIMA o exponential smoothing.

La planificación de la producción es también un problema recurrente donde variables de diversa índole juegan un papel importante. Los sistemas de inteligencia artificial pueden manejar la información que implica los recursos materiales; la disponibilidad de recursos humanos (teniendo en cuenta turnos, vacaciones, bajas o asignaciones a otros proyectos) y sus habilidades; las máquinas disponibles y sus mantenimientos e información sobre el proceso de fabricación y sus dependencias para optimizar la planificación de la producción con la finalidad de cumplir satisfactoriamente los objetivos.

Producción

Dentro de las etapas del proceso productivo, una de las etapas más impulsadas por la aplicación de inteligencia artificial es el control de calidad y, más concretamente, la detección de defectos. Según la Comisión Europea,  el 50% de la producción puede acabar como chatarra debido a los defectos, mientras que, en líneas de fabricación complejas, el porcentaje puede elevarse al 90%. Por otro lado, el control de calidad sin automatizar es un proceso caro, ya que es necesario entrenar a personas para que sean capaces de realizar las inspecciones de manera adecuada y, además, estas inspecciones manuales podrían causar cuellos de botella en la línea de producción, retrasando los tiempos de entrega. Unido a esto, los encargados de la inspección no aumentan en número a la vez que aumenta la producción.

En este escenario, la aplicación de algoritmos de visión por computador puede solventar todos estos problemas. Estos sistemas aprenden a partir de ejemplos de defectos y, de esta manera, pueden extraer patrones comunes para poder clasificar futuros defectos de producción. Las ventajas que aportan estos sistemas es que pueden conseguir la precisión de un humano o incluso mejor, ya que pueden procesar miles de imágenes en muy poco tiempo y son escalables.

Por otro lado, es muy importante asegurar la fiabilidad de la maquinaria y reducir las posibilidades de detención de la producción debido a averías. En este sentido, muchas empresas están apostando por sistemas de mantenimiento predictivo que son capaces de analizar los datos de monitorización para evaluar el estado de la maquinaria y programar un mantenimiento si es necesario.

Los datos abiertos pueden ayudar a la hora de entrenar estos algoritmos. Como ejemplo, la Nasa ofrece una colección de conjuntos de datos donados por varias universidades, organismos o empresas de utilidad para el desarrollo de algoritmos de predicción. En su mayoría, se trata de series temporales de datos desde un estado de funcionamiento normal hasta un estado fallido. En este artículo se muestra cómo se puede coger uno de estos conjuntos de datos concretos (Turbofan Engine Degradation Simulation Data Set, que incluye datos de sensores de 100 motores del mismo modelo) para realizar un análisis exploratorio y un modelo de regresión lineal de referencia.

Transporte

La optimización de rutas es uno de los elementos más críticos dentro de la planificación del transporte y la logística empresarial en general. Una planificación óptima asegura que la carga llega a tiempo, reduciendo el coste y la energía al mínimo posible. Hay muchas variables que intervienen en el proceso como, por ejemplo, picos de trabajo, incidencias en el tráfico, condiciones climáticas, etc. y ahí es donde la inteligencia artificial entra en juego. Un optimizador de rutas basado en inteligencia artificial es capaz combinar toda esta información para ofrecer la mejor ruta posible o modificarla en tiempo real dependiendo de las incidencias que ocurran durante el trayecto.

Las organizaciones de logística utilizan los datos de transporte y los mapas oficiales para optimizar las rutas en todos los medios de transporte, permitiendo evitar zonas con una gran congestión, mejorando la eficiencia y seguridad. De acuerdo con el estudio “Open Data impact Map”, los datos abiertos más demandados por estas empresas son aquellos relacionados directamente con los medios de transporte (rutas, horarios de transportes públicos, número de accidentes…), pero también datos geoespaciales, que les permitan planificar mejor sus viajes.

Asimismo, existen empresas que comparten sus datos en modelos B2B. Tal y como recoge el informe de la Fundación Cotec “Guía para la apertura y compartición de datos en el entorno empresarial”,  la empresa española Primafrio, comparte datos con sus clientes como un elemento de valor en sus operaciones para la localización y posicionamiento de la flota y los productos (datos en tiempo real que pueden ser de utilidad para el cliente, como la matrícula del camión, la posición, el conductor, etc.) y para tareas de facturación o contabilidad. Como resultando, sus clientes han optimizado el tracking de los pedidos y su capacidad de adelantar la facturación.

Cerrando el apartado de transporte, uno de los objetivos de las empresas del sector logístico es asegurar que los bienes llegan a su destino en condiciones óptimas. Esto es especialmente crítico cuando trabajan con en empresas del sector alimentario. Por ello, es necesario monitorizar el estado de la carga durante el transporte. Controlar variables como la temperatura, localización o detectar impactos es crucial para saber cómo y cuándo se deterioró la carga y, así, poder realizar las acciones correctivas necesarias para evitar futuros problemas. Tecnologías como IoT, Blockchain e Inteligencia Artificial ya se están aplicando a en este tipo de soluciones, en ocasiones incluyendo el uso de datos abiertos.

Servicio al cliente

Ofrecer un buen servicio al cliente es fundamental para cualquier empresa. La implementación de asistentes conversacionales permite enriquecer la experiencia del cliente. Estos asistentes posibilitan a los usuarios interactuar con aplicaciones informáticas de forma conversacional, mediante texto, gráficos o voz. Por medio de técnicas de reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural, estos sistemas son capaces de interpretar la intención de los usuarios y realizar las acciones necesarias para responder a sus peticiones. De esta forma, los usuarios podrían interactuar con el asistente para hacer un seguimiento de su envío, modificar o realizar un pedido. En el entrenamiento de estos asistentes conversacionales es necesario utilizar datos de calidad, para conseguir un óptimo resultado.

En este artículo hemos visto sólo algunas de las aplicaciones de la inteligencia artificial a distintas fases de la cadena de suministro, pero su capacidad no sólo se reduce a éstas. Existen otras aplicaciones como el almacenamiento automatizado que utiliza Amazon en sus instalaciones, los precios dinámicos dependiendo de la demanda o la aplicación de inteligencia artificial en marketing, que sólo dan una idea de cómo la inteligencia artificial está revolucionando el consumo y la sociedad.

Contenido elaborado por Jose Antonio Sanchez, experto en Ciencia de datos y entusiasta de la Inteligencia Artificial .

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