Autor: DIFUSIÓN COLOMBIA INTELIGENTE

  • World Development Report 2026: Artificial Intelligence for Development

    World Development Report 2026: Artificial Intelligence for Development

    La inteligencia artificial se aborda como una nueva ola de cambio tecnológico con capacidad de incidir en productividad, empleo, servicios públicos y dinámicas sociopolíticas. Su alcance no se limita a algoritmos predictivos, pues comprende herramientas generativas capaces de producir texto, imágenes, audio o código, así como sistemas agentivos que combinan predicción, generación, razonamiento e interacción con entornos operativos para ejecutar tareas. Esta evolución permite ampliar capacidades humanas y organizacionales, reducir barreras de entrada para actividades cognitivas y apoyar decisiones en contextos donde empresas, trabajadores y gobiernos enfrentan restricciones de habilidades, información y recursos.

    El potencial para países de ingresos bajos y medios se estructura alrededor de la adopción y adaptación de soluciones, más que del avance en modelos de frontera. La creación de sistemas fundacionales exige grandes volúmenes de datos, semiconductores, infraestructura computacional, talento especializado y capital, condiciones concentradas en economías de altos ingresos y China. En contraste, la adopción de herramientas disponibles puede realizarse mediante teléfonos inteligentes, conexión a internet y alfabetización digital básica. La adaptación, apoyada en modelos abiertos, plataformas en la nube, herramientas de bajo código y soluciones entrenadas con datos locales, permite alinear aplicaciones con idiomas, normas, sectores productivos y necesidades institucionales específicas.

    La difusión de la inteligencia artificial podría ser más rápida que la de tecnologías de propósito general anteriores. El rezago de adopción entre economías de altos y menores ingresos se redujo de cerca de 80 años para la máquina de vapor a 40 años para la electricidad y a unos 20 años para computadores e internet. Tras el lanzamiento de ChatGPT, más del 70% del tráfico inicial provenía de Estados Unidos, pero en seis meses los países de ingresos medios concentraban la mitad del tráfico. India, Brasil, Filipinas e Indonesia se ubicaron entre los cinco principales países por tráfico hacia finales de marzo de 2024, mientras Colombia aparece dentro de los veinte mercados con mayor tráfico de IA generativa.

    El valor para el desarrollo no está garantizado. El despliegue efectivo depende de factores complementarios difíciles de acelerar, entre ellos electricidad, internet, telecomunicaciones asequibles, capacidades digitales, procesos organizacionales, datos de calidad y sistemas institucionales capaces de regular tecnologías en rápida evolución. Menos del 50% de las empresas en países en desarrollo utiliza sitio web, frente a más del 82% en economías avanzadas. En gobierno digital, más del 80% de las economías avanzadas cuenta con portales de servicios en línea, mientras la proporción llega a 38% en países en desarrollo. Además, estos países concentran solo 5% de la capacidad de computación de alto desempeño y 12% de servidores seguros, lo que restringe la adaptación local y aumenta el riesgo de dependencia tecnológica.

    En materia laboral, la automatización no tendría el mismo patrón en economías desarrolladas y en desarrollo. La inteligencia artificial afecta con mayor intensidad tareas cognitivas no rutinarias, por lo que su exposición es menor donde predominan actividades manuales o informales. Esto implica que el potencial de aumento de capacidades puede ser más relevante que la sustitución directa de puestos, siempre que exista adopción efectiva. La tecnología puede apoyar pequeñas empresas, agricultores, prestación de servicios públicos, educación, salud, recaudo tributario, protección social y atención de quejas, pero también puede reducir el dividendo laboral de ciertos sectores intensivos en servicios, beneficiar más a propietarios de capital y favorecer a trabajadores con mayores competencias.

    Los riesgos sociopolíticos y ambientales ocupan un lugar central. La inteligencia artificial puede expandir beneficios para consumidores, personalizar información y acelerar la producción de ideas, pero también facilitar propaganda, vigilancia, polarización, sesgos discriminatorios, deterioro de habilidades cognitivas, delitos digitales, deepfakes y amenazas de ciberseguridad. Su integración en infraestructura crítica o servicios esenciales amplifica los riesgos en entornos con baja capacidad institucional. También se advierte una posible presión ambiental por demanda de energía y recursos asociados al desarrollo y uso de modelos.

    Las prioridades de política se ordenan en tres frentes. El primero busca empoderar emprendedores mediante competencia, ecosistemas locales de innovación, adaptación de soluciones y uso estratégico de compras públicas. El segundo se orienta a educación y capacidades, combinando habilidades amplias para facilitar adopción con competencias técnicas especializadas, talento extranjero y diáspora. El tercero se concentra en confianza, gobernanza y marcos institucionales, con experimentación regulatoria, buenas prácticas internacionales, evaluación de soluciones e instituciones capaces de ajustarse al ritmo tecnológico sin bloquear la innovación ni descuidar impactos distributivos, sociales y políticos.

    Para leer más ingrese a:

    https://thedocs.worldbank.org/en/doc/1e4e52502104a331fb42cba0d4afa995-0050062026/original/WDR2026-Concept-Note.pdf

  • AI for Social Risk Forecasting and Explanation: The Power of Machine Learning–Based Social Risk Models

    AI for Social Risk Forecasting and Explanation: The Power of Machine Learning–Based Social Risk Models

    El modelamiento de riesgos sociales mediante inteligencia artificial se plantea como una alternativa para abordar la limitada capacidad de los enfoques tradicionales al analizar fenómenos complejos, dinámicos y altamente interrelacionados. En contextos donde múltiples crisis coexisten, como choques climáticos, desplazamiento, conflictos y presiones económicas, la identificación de patrones causales resulta particularmente desafiante. La disponibilidad creciente de datos provenientes de imágenes satelitales, plataformas digitales, indicadores económicos y registros geoespaciales permite capturar dimensiones previamente no cuantificadas y construir modelos que integran tanto variables objetivas como percepciones sociales.

     

    El enfoque desarrollado combina métodos de ciencia de datos con conocimiento especializado en ciencias sociales para estructurar modelos capaces de predecir cambios en fenómenos como violencia, migración y criminalidad. Esta integración resulta necesaria debido a que el comportamiento humano responde a interacciones no lineales entre factores económicos, sociales, políticos y ambientales. La modelación permite analizar millones de relaciones simultáneas, identificando aquellas variables con mayor capacidad predictiva y facilitando la comprensión de los factores que inciden en la evolución de los riesgos. Se desarrollaron tres modelos aplicados en contextos específicos. En la República Democrática del Congo, el modelo de predicción de conflicto alcanzó niveles de validación de 76% en Ituri, 63% en Kivu Norte y 69% en Kivu Sur, con un máximo de 87% en horizontes de predicción de 150 días . Los resultados evidencian que variables relacionadas con percepciones sociales, como el lenguaje sobre temas sensibles, tienen una alta incidencia en la evolución de la violencia, junto con factores económicos como inflación y reservas, y dinámicas históricas de conflicto.

     

    En el Cuerno de África, el modelo de migración logra precisiones entre 70% y 74% en distintos horizontes temporales, apoyándose en la identificación automatizada de estructuras construidas mediante imágenes satelitales con una precisión superior al 99,9%. La modelación integra 32 variables agrupadas en categorías como condiciones económicas, clima, eventos de conflicto y percepciones sociales. Los resultados indican que la violencia explica el 39% de los cambios poblacionales, seguida por percepciones sociales con 22%, condiciones climáticas con 20% y variables económicas con 19%. Elementos geoespaciales como elevación o proximidad a montañas presentan mayor capacidad explicativa que variables climáticas tradicionales como la precipitación. En contextos insulares con limitada disponibilidad de datos, se desarrolló un modelo para estimar cambios en criminalidad a partir del análisis automatizado de noticias en medios digitales. Este enfoque genera indicadores proxy con desviaciones promedio de 12,9% respecto a los datos observados, permitiendo modelar dinámicas donde no existen estadísticas oficiales frecuentes. Entre los factores más asociados se encuentran variaciones en precios de alimentos, así como el volumen y tono del lenguaje en torno a temas sociales y políticos.

     

    La aplicación de estos modelos tiene implicaciones directas en la formulación y ejecución de políticas públicas. La capacidad de anticipar cambios en fenómenos sociales permite orientar de manera más precisa la asignación de recursos, diseñar mecanismos de financiamiento basados en riesgo y fortalecer sistemas de monitoreo y evaluación. Además, facilita la activación de instrumentos de respuesta condicionados a la evolución de variables críticas, como incrementos en violencia o desplazamiento. La integración de datos multimodales y técnicas avanzadas de análisis permite superar limitaciones estructurales en la medición de riesgos sociales, ampliando la capacidad de las instituciones para comprender dinámicas complejas y actuar de forma anticipada en contextos de alta vulnerabilidad. 

    Para leer más ingrese a:

    https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/d658de94-bd69-4a79-acfb-9461be639090

  • Enterprise AI

    Enterprise AI

    La inteligencia artificial empresarial se configura como una transformación operativa que supera la adopción de asistentes conversacionales y avanza hacia agentes capaces de ejecutar tareas, acceder a sistemas internos, activar flujos de trabajo y modificar procesos de negocio. La adopción se asocia con beneficios ya observados en productividad y eficiencia, reportados por 66% de las organizaciones; mejores capacidades de decisión, con 53%; reducción de costos operativos, con 40%; fortalecimiento de relaciones con clientes, con 38%; incremento tangible de ingresos, con 30%; reducciones significativas de costos superiores al 2%, con 26%; innovación en productos y servicios, con 20%; y mejoras simultáneas en ingresos y costos, con 12%. Sin embargo, la captura de valor económico no avanza al mismo ritmo que la implementación tecnológica, pues 56% de las organizaciones registra pilotos estancados sin beneficios económicos realizados.

     

     

    La agenda directiva para 2026 muestra una prioridad creciente por incorporar datos, IA generativa y tecnología en los modelos operativos futuros. El 86% de los líderes ubica esta línea como prioridad, mientras 82% reconoce la necesidad de redefinir la identidad corporativa frente al impacto de la IA. Además, 81% prevé actualizar cadenas de suministro y operaciones en un periodo de 24 meses, 74% espera impulsar crecimiento de ingresos mediante iniciativas de IA y 71% busca una prima de desempeño mediante reinvención del modelo de negocio. Esta orientación convive con una confianza limitada en la preparación operativa, pues solo 42% declara confianza en su estrategia actual, al tiempo que la confianza de los CEO en el crecimiento de ingresos de corto plazo cae a 30%, frente a 38% en 2025. La automatización agentiva introduce una nueva arquitectura de gestión. El 57% de las organizaciones despliega agentes en flujos multietapa y 16% avanza hacia procesos multifuncionales con múltiples agentes. Estos sistemas requieren acceso a datos en tiempo real, integración con aplicaciones empresariales, telemetría operativa, protocolos de comunicación y mecanismos de acción sobre el estado actual del negocio. Su uso se extiende hacia mantenimiento predictivo, detección de anomalías, calidad de producción, atención comercial, auditoría inicial y automatización de actividades repetitivas. Para escalar estos esquemas, las empresas deben sustituir arquitecturas lentas basadas en consultas periódicas por flujos continuos de datos, con estándares que conecten modelos, sistemas y decisiones operativas.

     

     

    El impacto laboral incorpora riesgos psicosociales y jurídicos. El 52% de los trabajadores considera que la IA afectará su seguridad laboral, situación que puede generar ansiedad, insomnio, pérdida de identidad profesional, resistencia tecnológica, ocultamiento de conocimiento, estrés y presentismo. La presión por competir con la eficiencia de las máquinas o actualizar competencias de forma permanente puede deteriorar motivación, confianza y bienestar. La mitigación exige comunicación transparente, participación temprana, formación estructurada, alfabetización digital, acompañamiento, revisión de roles y posicionamiento de la IA como aumento de capacidades humanas, no como sustitución directa. La seguridad corporativa enfrenta un cambio estructural con los agentes de IA, tratados como identidades no humanas con credenciales, permisos, tareas y acceso a sistemas. El 65% de las organizaciones indica que sus controles de confianza cero no protegen estas identidades, 56% reconoce exposición al riesgo de IA agentiva, 32% no tiene visibilidad sobre acciones de agentes y 37% reportó incidentes operativos asociados con agentes durante el último año, incluido 8% con interrupciones o corrupción de datos. Además, 91% no puede detener un agente antes de que actúe. La respuesta técnica requiere control granular de permisos, monitoreo de actividad, detección de anomalías, aprobación humana para acciones de alto riesgo, trazabilidad, respuesta a incidentes y supervisión de interacciones máquina a máquina.

     

     

    La soberanía digital se integra al despliegue de IA mediante decisiones sobre nube, residencia de datos, dependencia tecnológica, costos y resiliencia. La repatriación de cargas desde grandes proveedores hacia infraestructuras locales o privadas busca mayor control operativo y jurisdiccional, aunque puede implicar primas de costo entre 10% y 30% frente a servicios de nube pública. Gartner proyecta que el gasto global en infraestructura de nube soberana como servicio alcance 80.000 millones de dólares en 2026, con 20% de las cargas actuales migrando desde proveedores globales hacia nubes locales, dentro de arquitecturas híbridas que combinan nube, borde, centros de datos privados y colocación.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.raconteur.net/report/enterprise-ai-march-2026

    https://assets.raconteur.net/assets/r/pdf/EAI_2603_web.pdf

  • Overheated and underprepared: Europeans’ experience of living with climate change

    Overheated and underprepared: Europeans’ experience of living with climate change

    El cambio climático ya se manifiesta como una presión directa sobre la salud, el bienestar, la vivienda, los entornos urbanos y la capacidad de adaptación de los hogares europeos. La encuesta Living and Working in the EU e-survey 2025 incorporó preguntas sobre impactos climáticos experimentados, preocupaciones futuras y medidas de resiliencia aplicadas en viviendas o percibidas en el entorno local. La muestra incluyó más de 27.000 personas de 27 Estados miembros, con ponderaciones posteriores por género, edad, nivel educativo y región, aunque los resultados se interpretan como tendencias estadísticamente validadas y no como estimaciones representativas exactas de toda la población europea. La exposición reportada es amplia. El 80,5 % de las personas encuestadas indicó haber experimentado al menos uno de los impactos incluidos durante los últimos cinco años. Las regiones del sur y centro-oriente de Europa registraron los mayores porcentajes, con 86,1 % y 85,3 %, respectivamente. El calor fue el evento más frecuente: 49,7 % sintió exceso térmico en el hogar, 46,8 % en el lugar de trabajo o educación y 60,7 % al estar fuera de casa en su vecindario. También se identificó un aumento percibido en picaduras de mosquitos o garrapatas en 34 % de participantes, con valores particularmente altos en Chipre, Grecia y Croacia. Los daños por viento afectaron a 14,1 %, mientras inundaciones, incendios forestales, humo, escasez de agua segura y otros impactos alcanzaron proporciones cercanas a una décima parte de las respuestas.

     

     

    La preocupación por riesgos futuros confirma la relevancia sanitaria y social de la adaptación climática. El 52,1 % se declaró muy o bastante preocupado por temperaturas extremadamente altas que alteren la vida cotidiana y el bienestar, mientras 48,7 % manifestó ese nivel de preocupación frente a incendios forestales más frecuentes o extremos. Entre 42 % y 43 % expresó preocupación por acceso reducido a alimentos locales o estacionales, disponibilidad de agua segura y mayor frecuencia o severidad de inundaciones. La preocupación fue más alta en el sur de Europa frente a calor, inundaciones e incendios, y más intensa en el centro-oriente europeo frente a enfermedades transmitidas por insectos, escasez hídrica y acceso a alimentos. La preparación doméstica aparece rezagada frente a la exposición observada. Aunque 77,9 % indicó contar con al menos una medida de resiliencia, ninguna acción superó 50 % de presencia en hogares. Las medidas más comunes fueron sombreado, con 49,2 %, aislamiento de techos o muros, con 47,6 %, y seguro de vivienda frente a eventos extremos, con 40,8 %. La instalación o mejora de aire acondicionado o ventilación alcanzó 32,1 %, mientras la recolección de agua lluvia superó una cuarta parte de las respuestas. Las acciones menos frecuentes fueron protección contra inundaciones, con 13,2 %, kit de emergencia, con 13,5 %, y sistema de respaldo eléctrico o generador, con 8 %. Además, 38,2 % no podía costear una temperatura adecuada en su vivienda durante el verano, con 46,1 % en Europa centro-oriental y 30,1 % en Europa septentrional.

     

     

    Las acciones lideradas por autoridades son más visibles en componentes no infraestructurales. El 82,2 % observó al menos una medida local, principalmente alertas o avisos por eventos extremos, reportados por más de 57 %, campañas de sensibilización, con 42,5 %, y restricciones de uso de agua durante sequías, con 41,8 %. La plantación de árboles o mejora de acceso a espacios verdes fue percibida por 35,9 %, mientras el control de mosquitos llegó a 24,7 % y la prevención de inundaciones a 23,9 %. Los centros de enfriamiento y cambios en horarios laborales o educativos para evitar horas de mayor calor fueron menos frecuentes. Las desigualdades atraviesan la exposición y la resiliencia. Las personas con dificultades económicas reportaron más impactos, menor disponibilidad de medidas domésticas y una incapacidad mucho mayor para mantener la vivienda fresca: 66,1 % frente a 9,3 % entre quienes llegan a fin de mes fácilmente. Las personas arrendatarias presentaron menor preparación que las propietarias, especialmente en seguros, ventilación, aire acondicionado y sistemas de respaldo. Quienes reportaron mala salud también registraron mayor exposición, mayor preocupación, menor resiliencia doméstica y más limitaciones para costear refrigeración. La experiencia de tres o más impactos climáticos se asoció con bajo bienestar mental en una magnitud comparable a grandes factores de estrés social, como desempleo o monoparentalidad.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.eea.europa.eu/en/analysis/publications/overheated-and-underprepared-europeans-experience-of-living-with-climate-change

  • CLIMATE CHANGE IMPACTS ON RENEWABLE ENERGY RESOURCES

    CLIMATE CHANGE IMPACTS ON RENEWABLE ENERGY RESOURCES

    El cambio climático introduce una variable crítica para la transición energética, al incidir sobre la disponibilidad de recursos renovables, la resiliencia de la infraestructura, la planeación financiera y la gestión operativa de activos solares y eólicos. En 2024, la temperatura media global alcanzó máximos históricos y superó por primera vez 1,5 °C respecto al promedio preindustrial, acompañada por más de 150 eventos climáticos extremos y anomalías extendidas. Las pérdidas asociadas a eventos extremos atribuibles al cambio climático se estiman hasta en USD 143.000 millones por año. En Europa, el mismo periodo combinó inundaciones extensas, lluvias severas como las registradas en Valencia con más de 700 litros por metro cuadrado en 24 horas, y una participación renovable de 45 % en la generación eléctrica. Esta coexistencia muestra que el despliegue renovable y la exposición climática avanzan de manera simultánea, por lo cual la planeación energética requiere incorporar condiciones futuras no estacionarias.

     

     

    La distinción entre variabilidad climática y cambio climático resulta determinante para el sector eléctrico. La variabilidad se refiere a fluctuaciones de meses a décadas asociadas con fenómenos naturales como El Niño y La Niña, mientras el cambio climático corresponde a alteraciones persistentes de largo plazo en los patrones atmosféricos y meteorológicos, impulsadas principalmente por emisiones de gases de efecto invernadero, deforestación y procesos industriales. En la operación energética, los pronósticos meteorológicos apoyan decisiones de estabilidad de red, programación de plantas, mantenimiento, limpieza y estrategias comerciales. Las predicciones estacionales y multianuales permiten anticipar fluctuaciones de recursos, precios y flujos de caja. Las proyecciones multidecadales inciden en la selección de sitios, evaluación de riesgos futuros, retorno de inversión y posibles variaciones de la matriz energética. Los activos renovables enfrentan impactos físicos y riesgos de transición. En solar fotovoltaica, la irradiancia, la temperatura, la calidad del aire, los eventos extremos, el envejecimiento tecnológico, la configuración de módulos e inversores y la suciedad superficial pueden modificar el rendimiento esperado. En eólica, la velocidad del viento, la densidad del aire, la turbulencia, la distribución de frecuencias y los límites operativos de las turbinas condicionan la producción. También se consideran amenazas como ciclones tropicales, granizo, vientos extremos, incendios, inundaciones, deslizamientos, erosión, olas de calor en redes eléctricas y aumento del nivel del mar en zonas costeras. En el plano transicional, los cambios regulatorios, tecnológicos, legales, de mercado y sociales pueden modificar la viabilidad de nuevos proyectos, especialmente cuando los incentivos evolucionan desde el volumen de energía producido hacia el valor aportado al sistema.

     

     

    La modelación climática se plantea como soporte para cuantificar riesgos, aunque con limitaciones metodológicas importantes. Los modelos de circulación general representan atmósfera, superficie terrestre, océano y hielo marino en grillas tridimensionales, con resoluciones típicas entre 100 y 500 km y aproximaciones de mayor detalle cercanas a 25 km. Los modelos del sistema Tierra amplían ese marco con procesos biogeoquímicos, vegetación dinámica, química atmosférica, biogeoquímica oceánica y componentes adicionales. CMIP6 coordina simulaciones históricas y futuras, mientras los escenarios SSP plantean trayectorias socioeconómicas y de emisiones como SSP1-1.9, SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 y SSP5-8.5. Estas rutas no son pronósticos con probabilidad asignada, sino evoluciones plausibles para explorar futuros energéticos, climáticos y socioeconómicos. Las evaluaciones con CMIP6 identifican cambios moderados en el potencial fotovoltaico bajo SSP5-8.5 hacia finales de siglo. Las variaciones más marcadas aparecen en China continental, con rangos entre -5 % y 7 %, y en África, con reducciones entre -2 % y -7 %. También se reportan cambios en el noreste de Suramérica, sur de Bolivia y norte de Chile, oeste de Estados Unidos, península Arábiga, Irán, subcontinente indio y norte de Australia. Las reducciones se asocian con menor irradiancia y aumento de temperatura, mientras los incrementos responden a mayor irradiancia capaz de compensar el efecto térmico negativo. Para pérdidas por suciedad, los promedios tienden a mantenerse estables en la mayoría de ubicaciones, pero la dispersión aumenta bajo escenarios de altas emisiones, especialmente donde existen mayores tasas históricas.

     

     

    En cuanto a el recurso eólico, las proyecciones dependen de región, escenario y modelo, sin una relación simple entre nivel de emisiones y variación de viento. La densidad de potencia eólica se estima con presión atmosférica, temperatura y velocidad extrapolada a 100 m, comparando los periodos 1991-2020, 2026-2055 y 2056-2085. La aplicación práctica exige seleccionar variables adecuadas, definir resolución espacial y temporal, elegir escenarios pertinentes, aplicar reducción de sesgos, downscaling, ensambles de modelos, tratamiento de variantes y agregación por indicadores, incorporando incertidumbre en las decisiones de inversión, diseño, operación, mantenimiento y gestión de riesgos.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.dnv.com/publications/climate-change-impacts-on-renewable-energy-sources/

    https://brandcentral.dnv.com/original/gallery/10651/files/original/a321a8b9-8b03-4f61-8b9d-8ae405629c86.pdf

  • What a Waste 3.0: Global Snapshot of Solid Waste Management Toward Circularity until 2050

    What a Waste 3.0: Global Snapshot of Solid Waste Management Toward Circularity until 2050

    La gestión de residuos sólidos municipales constituye una presión creciente sobre ciudades, presupuestos locales, salud pública, ambiente y sistemas de desarrollo urbano. En 2022, el mundo generó 2.560 millones de toneladas de residuos municipales, una magnitud que ya se aproxima a proyecciones previas para 2030. Bajo un escenario de continuidad de prácticas actuales, la generación global podría llegar a 3.860 millones de toneladas en 2050, equivalente a un aumento del 50%. El crecimiento no será homogéneo: los países de ingreso bajo podrían más que duplicar sus volúmenes, mientras África subsahariana y Asia meridional presentan las trayectorias regionales más aceleradas. La generación promedio global alcanza 0,88 kilogramos por habitante al día, con una relación directa entre aumento de ingresos, urbanización y mayor producción de residuos. La distribución por ingresos muestra una asimetría estructural. Los países de ingreso alto concentran el 16% de la población global, pero generan el 29% de los residuos, con las mayores tasas per cápita. Los países de ingreso medio alto producen la mayor proporción absoluta, con el 42% del total mundial. En contraste, los países de ingreso bajo representan el 9% de la población y generan el 4% de los residuos, aunque enfrentan las mayores restricciones de cobertura, tratamiento y financiación. En composición, los residuos orgánicos dominan en economías de menores ingresos, donde alimentos y jardinería alcanzan el 52% del total. En países de mayores ingresos aumenta la proporción de materiales reciclables secos, textiles y residuos eléctricos y electrónicos.

     

     

    Las brechas de recolección son determinantes para la contaminación. A nivel global, la cobertura promedio alcanza el 83%, pero los países de ingreso bajo solo recolectan cerca del 28%, frente al 89% en ingreso medio alto y casi 99% en ingreso alto. La ausencia de recolección deriva en prácticas de autogestión como quema abierta, disposición en tierra, vertimiento en cuerpos de agua o enterramiento, con efectos ambientales y sanitarios acumulativos. Cerca del 30% de los residuos mundiales se dispone en botaderos abiertos o no se recolecta. En países de ingreso bajo, apenas el 3% de los residuos se gestiona en instalaciones controladas, mientras en países de ingreso alto la proporción se acerca al 100%. La circularidad permanece limitada frente al tamaño del flujo global. Los rellenos sanitarios y controlados representan el destino principal, mientras el reciclaje, compostaje y digestión anaerobia suman el 21%. La incineración con recuperación de energía alcanza el 20%, con mayor presencia en economías de ingreso medio alto y alto. Los residuos alimentarios son la fracción más relevante, con el 38% del total municipal global, pero solo el 6% de los residuos se trata mediante compostaje o digestión anaerobia, y en países de ingreso bajo esa proporción cae por debajo del 1%. Esta brecha limita la recuperación de nutrientes y energía, y mantiene emisiones asociadas a materia orgánica mal gestionada.

     

     

    El componente climático es significativo. Las emisiones de gases de efecto invernadero provenientes de la gestión de residuos sólidos se estimaron en 1.280 millones de toneladas de CO₂ equivalente en 2022, con predominio del metano. Si continúan las prácticas actuales, podrían aumentar a 1.840 millones de toneladas en 2050. Los escenarios de baja y alta ambición muestran que la reducción de generación, el aumento de recolección, la eliminación de botaderos abiertos, el reciclaje, el compostaje, la digestión anaerobia y la captura de gas pueden disminuir emisiones, reducir costos frente a trayectorias inerciales y mejorar la eficiencia material. El financiamiento constituye una restricción crítica. La gestión municipal de residuos supera los US$250.000 millones anuales y podría alcanzar US$426.000 millones en 2050 bajo continuidad de prácticas actuales. En países de ingreso bajo, lograr cobertura universal básica podría requerir cerca del 0,8% del PIB; en países de ingreso medio, alrededor del 0,3% para sistemas básicos y hasta 0,5% para esquemas más avanzados. La presión fiscal municipal, los bajos niveles de recuperación de costos, la limitada disponibilidad de tarifas suficientes y la necesidad de inversión pública, cooperación internacional y capital privado condicionan la transición hacia sistemas más limpios, inclusivos y circulares.

    Para leer más ingrese a:

    https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/8f74a308-a490-4743-8cd4-9539fd8c3f52

    https://openknowledge.worldbank.org/bitstreams/ab9bce34-0921-4887-8c0d-65ed7b303aaf/download

  • Green Network Index The environmental sustainability of networks in 2026: an enhanced assessment

    Green Network Index The environmental sustainability of networks in 2026: an enhanced assessment

    La sostenibilidad ambiental en redes de telecomunicaciones se ha consolidado como un componente estructural en la estrategia de operadores, impulsada por el crecimiento del tráfico de datos, la expansión de infraestructura digital y los compromisos globales de reducción de emisiones. Sin embargo, la ausencia de métricas homogéneas ha dificultado la comparación entre operadores, la evaluación de avances y la identificación de oportunidades de mejora. El Green Network Index surge como una respuesta a esta fragmentación, proponiendo un indicador único que integra múltiples dimensiones en una escala normalizada de 0 a 100, facilitando el análisis comparativo entre redes y países.

     

     

    La construcción del índice se basa en tres componentes principales: eficiencia energética y de carbono, uso de energías renovables, y desempeño y disponibilidad de red. Estos componentes se desagregan en nueve variables que incluyen eficiencia energética medida en kWh por GB, intensidad de carbono, eficiencia de uso de energía, participación de energías renovables, disponibilidad eléctrica, velocidad de descarga, cobertura y latencia. Cada variable es ponderada según su impacto en la sostenibilidad, destacando la eficiencia energética con el mayor peso relativo, debido a su influencia directa sobre costos operativos y emisiones asociadas . El índice incorpora datos de 138 redes en 46 países, representando aproximadamente el 32% de las conexiones móviles globales y cerca de 4.200 millones de conexiones. Esta base de información, construida a partir de datos reportados por operadores y fuentes abiertas, permite identificar patrones globales y diferencias estructurales en el desempeño ambiental de las redes. La evaluación considera un periodo de 12 meses, lo que permite capturar variaciones estacionales y operativas, garantizando consistencia en los resultados.

     

     

    Los resultados muestran una distribución heterogénea en términos de sostenibilidad. Los países con mejores desempeños alcanzan niveles avanzados, asociados a alta penetración de energías renovables, eficiencia energética optimizada e infraestructura robusta. En contraste, regiones con menor acceso a fuentes renovables, limitaciones en infraestructura o menor calidad de datos presentan resultados más bajos. La relación entre el mejor y el peor desempeño supera una proporción de 3 a 1, lo que evidencia una brecha significativa en la transición hacia redes sostenibles. El análisis por niveles de madurez permite clasificar a los operadores en cinco etapas, desde estados iniciales con alta dependencia de energía de red y tecnologías legacy, hasta niveles avanzados donde predominan energías renovables, arquitecturas optimizadas y uso intensivo de inteligencia artificial para gestión dinámica de recursos. En niveles superiores, la participación de energías renovables puede superar el 75%, y en casos avanzados el 90%, acompañado de despliegues tecnológicos orientados a maximizar eficiencia energética y reducir dependencia de infraestructura redundante.

     

     

    A nivel regional, Europa y Norteamérica presentan los valores promedio más altos, impulsados por marcos regulatorios maduros, inversiones sostenidas y mayor integración de energías limpias. Asia muestra resultados mixtos, con alto desempeño en indicadores de red, pero menor participación de renovables. África y Medio Oriente registran los niveles más bajos, asociados a limitaciones en disponibilidad eléctrica, menor penetración de energías renovables y desafíos en infraestructura. El índice también revela tensiones entre desempeño técnico y sostenibilidad. Algunos mercados presentan redes de alta calidad en términos de velocidad, cobertura y latencia, pero con baja adopción de energías renovables, mientras que otros logran avances en descarbonización con limitaciones en desempeño operativo. Esta divergencia refleja la complejidad de equilibrar eficiencia, sostenibilidad y calidad de servicio en entornos con condiciones estructurales distintas.

     

     

    El desarrollo del índice incorpora mejoras en calidad de datos, mayor participación de operadores y refinamiento metodológico respecto a versiones anteriores. A pesar de estos avances, persisten desafíos asociados a la estandarización de indicadores, consistencia en reportes y disponibilidad de información, lo que limita la comparabilidad global. La consolidación de marcos comunes y la colaboración entre operadores, reguladores y actores del ecosistema se posicionan como elementos necesarios para fortalecer la medición y seguimiento de la sostenibilidad en redes digitales.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.gsmaintelligence.com/research/green-network-index-the-environmental-sustainability-of-networks-in-2026

    https://www.gsmaintelligence.com/research/research-file-download?reportId=78337&assetId=78341

  •  Electrolyzers for Hydrogen Production Technical and Economic Characteristics

     Electrolyzers for Hydrogen Production Technical and Economic Characteristics

    El hidrógeno limpio se perfila como una opción relevante para reducir emisiones en sectores de difícil abatimiento como acero, químicos y transporte marítimo, al tiempo que puede aportar a transformación industrial, seguridad energética y generación de empleo. Esta oportunidad adquiere un matiz particular en mercados emergentes y economías en desarrollo, donde escalar producción enfrenta barreras por intensidad de capital, complejidad técnica y riesgos financieros. Dentro de esa ecuación, los electrolizadores aparecen como la tecnología central del proceso y, al mismo tiempo, como un componente sobre el cual todavía existía información limitada en torno a viabilidad tecnológica, confiabilidad de proveedores, costos reales de instalación y opciones de mitigación de riesgos. La caracterización técnica y económica se orienta precisamente a cerrar esa brecha y a convertir conocimiento especializado en guía práctica para estructuración de proyectos y decisiones de política.

     

     

    La escala industrial del mercado ya es significativa. La capacidad anual global de manufactura de electrolizadores se ubica en 61 GW, con 16 GW adicionales en construcción. Sin embargo, el crecimiento de la oferta ha sido más rápido que el de la demanda, lo que ha generado sobrecapacidad manufacturera y una utilización subóptima de varias plantas. Desde la perspectiva tecnológica, el mercado está concentrado en dos alternativas principales. La tecnología alkaline (ALK) lidera con 64% de la capacidad instalada y 84% de los proyectos en construcción, mientras PEM conserva una participación menor y las opciones emergentes, como solid oxide electrolyzer cell (SOEC) y anion exchange membrane (AEM), todavía ocupan un lugar reducido. Esta distribución sugiere que la expansión de corto plazo seguirá apoyándose principalmente en tecnologías ya consolidadas, aunque las rutas emergentes mantienen espacio para desarrollo futuro.

     

     

    Uno de los aportes más relevantes está en la desagregación del costo total de los proyectos. La mayor oportunidad de reducción no se concentra únicamente en el stack del electrolizador. Ingeniería, procura y construcción (EPC), obras civiles, permisos y financiamiento representan en conjunto entre 40% y 50% del costo total, mientras el stack aporta aproximadamente un tercio. Bajo esa estructura, los márgenes de mejora dependen de costos de balance de planta, integración del sistema, estandarización de diseño, economías de escala y consolidación de cadena de suministro. Esta lectura desplaza el análisis desde el equipo individual hacia la configuración completa del proyecto, mostrando que la competitividad del hidrógeno renovable no se define solo por eficiencia electroquímica, sino por desempeño integral de la instalación y por la forma en que se gestionan costos indirectos y riesgos constructivos.

     

     

    La variable más determinante para el costo del hidrógeno es la electricidad. La competitividad más alta puede acercarse a US$3 por kilogramo, pero solo en contextos donde la electricidad renovable combine bajo costo y alta confiabilidad. Por eso, la selección de electrolizadores no debería limitarse a especificaciones del stack o valores nominales de eficiencia. Se propone una evaluación integral que incorpore factores técnicos, operativos y financieros que afectan el valor de largo plazo del sistema. Ese enfoque también se relaciona con los requisitos de infraestructura y con los marcos de política pública necesarios para destrabar inversión. La orientación resultante está dirigida a gobiernos, inversionistas y desarrolladores que necesiten comparar tecnologías, entender trayectorias de despliegue, valorar requerimientos de infraestructura y estructurar decisiones de compra con una lógica más amplia de riesgo, integración y bancabilidad.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.esmap.org/Electrolyzers_for_Hydrogen_Production

    https://documents1.worldbank.org/curated/en/099022426180041450/pdf/P506220-d6d2cd65-c883-4ff0-b270-1d14b09f4688.pdf

  • Infrastructure Foundations: From Current Assets to Future Growth

    Infrastructure Foundations: From Current Assets to Future Growth

    La infraestructura se aborda como un determinante esencial del desarrollo económico y social, pero bajo una premisa exigente: su expansión no puede evaluarse solo en términos de brechas o de montos agregados requeridos. El punto de partida es que energía, transporte y conectividad digital habilitan acceso a empleo, servicios básicos, mercados y productividad, aunque sus impactos son heterogéneos y dependen tanto del stock existente como de las condiciones de financiamiento, los costos de construcción y la capacidad de implementación. A partir de ello se propone sustituir una lógica de “cuánto falta invertir” por otra centrada en “dónde una inversión adicional genera mayor retorno social”. El marco responde a cinco preguntas: cuánto capital de infraestructura tienen los países, cuánto cuesta ampliarlo, cómo cambia su composición con el desarrollo, cuáles son las tasas sociales de retorno de nuevas inversiones y cómo distribuir recursos entre sectores cuando el presupuesto es limitado.

     

     

    La base empírica es especialmente amplia. Se construye un inventario de activos físicos para cerca de 200 países con información sobre capacidad de generación eléctrica, líneas de transmisión y distribución, carreteras, ferrocarriles y activos digitales como centros de datos, torres celulares, puntos de intercambio de internet, fibra óptica y cables submarinos. A ello se suman costos unitarios de reposición estimados con bases de proyectos, fuentes sectoriales y tablas de ingeniería, lo que permite valorar el stock de capital ajustado por depreciación y expresarlo frente al PIB. Esta arquitectura hace posible comparar países, regiones y sectores con criterios homogéneos y, en muchos casos, desagregar el análisis hasta escalas subnacionales. La amplitud de cobertura también permite observar cómo evolucionan las dotaciones de infraestructura a lo largo de la trayectoria de desarrollo.

     

     

    Los resultados muestran primero un mundo de dotaciones muy desiguales. Los activos físicos per cápita aumentan sistemáticamente con el ingreso en energía, transporte y digital. Sin embargo, cuando se observa el capital de infraestructura como proporción del PIB, la trayectoria cambia según sector. En energía y digital, la relación con el ingreso tiende a mantenerse estable o a reducirse levemente, mientras en transporte crece de forma marcada. Esa diferencia reconfigura la composición del capital total. En el decil más pobre, energía representa 53% del capital total, transporte 27% y digital 20%. En el decil más rico, transporte pasa a dominar con 75%, mientras energía cae a 17% y digital a 8%. También se identifican contrastes regionales. América Latina y el Caribe, Oriente Medio, Norte de África, Afganistán y Pakistán, Asia del Sur y África subsahariana aparecen con stocks inferiores a los que su nivel de ingreso sugeriría, mientras Asia oriental y Pacífico y Europa y Asia central muestran una acumulación más intensa.

     

     

    Sobre esa base se estiman tasas sociales de retorno y razones de eficiencia. La metodología combina elasticidades de beneficio económico de la infraestructura, stocks de capital, costos de financiamiento y tasas de depreciación para evaluar si el beneficio de invertir supera su costo. En transporte, las tasas sociales de retorno son más altas en países de menor ingreso y disminuyen conforme las redes maduran, lo que refleja retornos decrecientes cuando ya existe una base amplia de activos. En energía, el comportamiento es más estable entre niveles de ingreso. La razón de eficiencia, que compara beneficio social con costo de capital ajustado por depreciación, muestra un resultado contundente: 92% de los países en transporte y 98% en energía tienen valores superiores a 1. Esto sugiere un conjunto amplio de oportunidades aún no aprovechadas, aunque con diferencias regionales y sectoriales importantes. En energía, los valores son consistentemente altos, con especial presencia en África subsahariana. En transporte, la dispersión es mayor y los niveles más altos vuelven a concentrarse en África subsahariana, mientras Norteamérica y buena parte de Europa y Asia central registran valores bajos, compatibles con redes más maduras y menor retorno marginal.

     

     

    La implicación de política es que la asignación óptima rara vez consiste en concentrar todo el esfuerzo en un solo sector. La metodología muestra que, salvo casos extremos, una estrategia equilibrada entre energía y transporte produce mejores resultados, tanto por los retornos decrecientes dentro de cada sector como por las complementariedades entre ellos. Las economías de Europa y Asia central tienden a privilegiar más energía, mientras una parte importante de África subsahariana muestra asignaciones donde transporte absorbe más de tres cuartas partes del esfuerzo. Junto con ello, se señala que muchos obstáculos pueden ser intervenidos desde política pública. Los altos costos de construcción pueden responder a escasa competencia en insumos, debilidades de contratación o problemas institucionales. En países con altas tasas sociales de retorno pero financiamiento costoso, el financiamiento concesional, las garantías y otros mecanismos de mitigación de riesgo son presentados como instrumentos decisivos para activar inversiones socialmente rentables que no logran ejecutarse bajo condiciones de mercado vigentes.

    Para leer más ingrese a:

    https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/6a51002e-d5c9-413e-919f-1c92b3093299/content

  • PATH: A Model of Passenger Transport Emissions Pathways for Cities Across the Globe

    PATH: A Model of Passenger Transport Emissions Pathways for Cities Across the Globe

    La movilidad urbana de pasajeros se analiza como un determinante directo de emisiones, contaminación atmosférica y habitabilidad urbana, con una presión especialmente intensa en países de ingreso bajo y medio. El punto de partida es que el transporte urbano sigue siendo una fuente creciente de gases de efecto invernadero y contaminantes locales, en un entorno donde la motorización avanza con rapidez, la infraestructura muchas veces queda rezagada y las capacidades analíticas para diseñar política pública son limitadas. Bajo ese marco, se presenta PATH como una herramienta de modelación desarrollada para estimar demanda de transporte, reparto modal y emisiones a escala de ciudad, con una cobertura cercana a 4.000 áreas urbanas funcionales en 116 economías de ingreso bajo y medio. El alcance incluye CO2, NOx, PM2.5, PM10 y monóxido de carbono, con el propósito de ofrecer una base comparable y replicable para análisis de descarbonización urbana.

     

     

    La arquitectura metodológica simplifica el esquema clásico de modelación de demanda de transporte en tres etapas. Primero, estima la demanda total en pasajeros-kilómetro a partir de datos anonimizados de geolocalización de teléfonos inteligentes, lo que sustituye parcialmente encuestas de viaje costosas o ausentes en numerosos contextos. Segundo, distribuye esa demanda entre automóvil particular, vehículos de dos y tres ruedas, transporte público y modos activos. Tercero, transforma esa actividad en emisiones y contaminantes mediante factores específicos por modo y tipo de combustible. La innovación más importante está en el uso de datos GPS de teléfonos inteligentes como proxy global y escalable de patrones de movilidad urbana, lo que permite generar estimaciones consistentes incluso en entornos con poca información local estructurada. El modelo incorpora, además, variables de población, PIB, densidad urbana, mezcla de usos del suelo, equilibrio empleo-vivienda, densidad vial, oferta de transporte público, infraestructura peatonal y ciclista, costos de movilidad y características tecnológicas del parque vehicular.

     

     

    El marco de política se organiza alrededor del enfoque Avoid-Shift-Improve. En ese esquema, PATH modela diez intervenciones agrupadas en cuatro conjuntos: inversión en infraestructura, instrumentos de precio, metas de electrificación y políticas de uso del suelo. Entre ellas se incluyen expansión de buses, ampliación de sistemas masivos, infraestructura no motorizada, impuestos a combustibles, gravámenes a compra de vehículos, subsidios a tarifas de transporte público, electrificación de buses, penetración de vehículos eléctricos, densificación y mayor mezcla de usos del suelo. Una contribución relevante es que no solo calcula el efecto individual de cada medida, sino también las interacciones entre varias intervenciones dentro de un paquete de política. Esa capacidad permite mostrar que la combinación de medidas suele generar reducciones más amplias que la suma aislada de cada una.

     

     

    Las simulaciones base plantean un escenario tendencial donde la población urbana y el ingreso siguen creciendo, la forma urbana no cambia de manera sustancial, la oferta de transporte público y de modos activos se mantiene relativamente fija por habitante, no aparecen nuevos instrumentos fiscales y la adopción de vehículos eléctricos progresa de forma gradual. Bajo ese escenario, la demanda urbana de transporte de pasajeros prácticamente se duplica entre 2020 y 2050. En paralelo, la participación del automóvil privado aumenta de forma marcada y desplaza modos más sostenibles. Las emisiones urbanas de transporte de pasajeros más que se duplican hacia 2050, con el crecimiento más acelerado en Asia del Sur y África subsahariana. Los automóviles concentran la mayor parte del aumento, aunque en varias regiones los buses siguen teniendo una participación importante y los vehículos motorizados de dos ruedas mantienen presencia relevante. También se prevé un aumento de contaminantes locales, sobre todo en regiones de rápido crecimiento urbano y renovación vehicular lenta.

     

     

    Otro resultado central es que la efectividad de las medidas depende del tipo de ciudad. En megaciudades densas, la expansión del transporte público y los instrumentos de precio muestran efectos más fuertes. En ciudades dispersas y altamente motorizadas, la electrificación del parque automotor adquiere mayor peso relativo. En ciudades intermedias de rápido crecimiento, preservar y fortalecer la movilidad activa y electrificar flotas de buses puede generar mejores resultados que replicar estrategias centradas exclusivamente en el automóvil. Esa lectura lleva a una conclusión operativa precisa: la descarbonización del transporte urbano requiere paquetes diferenciados según estructura urbana, patrones de movilidad, densidad, provisión de infraestructura y nivel de motorización. Para facilitar ese uso práctico, el desarrollo incluye una aplicación web interactiva que permite construir escenarios, modificar supuestos base y comparar trayectorias de emisiones, energía, movilidad y contaminación a escala de ciudad. 

    Para leer más ingrese a:

    https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/6376102a-c1b2-40c1-b5b1-442e7467478e

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Descripción del semáforo tecnológico

Los documentos se clasifican en varios colores tipo semáforo tecnológico que indican el nivel de implementación de la tecnología en el país

Tecnología en investigación que no ha sido estudiado o reglamentado por entidades del sector.

La tecnología se aplica de manera focal y se encuentra en estudio por parte de las entidades del sector.

La tecnología se aplica de manera escalable y se encuentran políticas y regulaciones focales establecidas.

La tecnología se aplica a través de servicios  y se encuentran políticas y regulaciones transversales establecidas.

La tecnología se aplica de manera generalizada  y se tiene un despliegue masivo de esta.

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