El Hackathon de Sostenibilidad, organizado por OBS Business School junto al IDEAM, se realizará del 14 al 16 de octubre en formato 100% online y pondrá el análisis de datos, la tecnología y la comunicación al servicio de retos ambientales.

La sostenibilidad está dejando de ser únicamente un desafío ambiental para convertirse en un problema de innovación, gestión de datos y toma de decisiones.

En este contexto, OBS Business School y el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) desarrollarán del 14 al 16 de octubre un Hackathon de Sostenibilidad que buscará conectar la formación académica con retos reales relacionados con sostenibilidad, riesgos climáticos y comunicación ciudadana.

Esta alianza responde a una transformación acelerada en la demanda de competencias en el mercado laboral global. De acuerdo con el Global Green Skills Report de LinkedIn, las contrataciones de profesionales que poseen habilidades en sostenibilidad, analítica de datos ambientales y gestión de riesgos climáticos superan en crecimiento al resto del mercado.

La brecha entre la demanda de las empresas y la oferta de talento calificado se ubica en torno al 12,3% anual.

Asimismo, entre 2022 y 2023, la proporción de talento verde en la fuerza laboral aumentó en una mediana del 12,3%, mientras que la proporción de ofertas de empleo que requerían al menos una habilidad verde creció el doble de rápido, con un promedio del 22,4%. Frente a este déficit de profesionales preparados, la participación en hackathons ofrece beneficios estratégicos para los asistentes, tales como el aprendizaje acelerado en metodologías de innovación aplicadas a problemas reales, el entrenamiento en herramientas de prototipado y el fortalecimiento del trabajo colaborativo interdisciplinar en entornos remotos.

«Los retos de sostenibilidad requieren cada vez más la capacidad de conectar conocimiento, tecnología y toma de decisiones. La innovación adquiere valor cuando permite transformar información compleja en soluciones que puedan responder a problemas concretos», señala un experto de OBS Business School.

La iniciativa reunirá a participantes en un entorno de innovación abierta y 100% online, durante la primera jornada, los equipos trabajarán en la identificación de problemas, recibirán una sesión práctica sobre Design Thinking aplicado a retos ambientales y contarán con asesoría técnica. El segundo día estará enfocado en transformar diagnósticos en soluciones, la construcción de prototipos y asesorías con mentores técnicos del IDEAM y de OBS Business School.

La tercera jornada estará dedicada a la presentación de propuestas ante un jurado mediante pitches finales. Las soluciones desarrolladas optarán a un premio de 3.000 euros para la propuesta considerada de mayor valor.

Más allá del incentivo económico, el formato busca acercar a los participantes a procesos de trabajo similares a los que enfrentan organizaciones públicas y privadas, combinando desarrollo tecnológico, analítica de datos y diseño visual.

La participación del IDEAM introduce una conexión directa con la información y los desafíos ambientales de Colombia, mientras que el componente académico busca aportar metodologías de innovación para responder a la necesidad de interpretar grandes volúmenes de información ambiental.

La capacidad de transformar datos en herramientas comprensibles y accionables resulta determinante para anticipar riesgos, mejorar la planificación y fortalecer la comunicación pública.

La sesión informativa virtual se realizará el 1 de septiembre a las 13:00 horas de Colombia y 20:00 horas de España, con participación del equipo del IDEAM.

Posterior a esta sesión se abrirá el periodo de inscripciones, que permanecerá disponible hasta el 15 de septiembre con plazas limitadas.

El encuentro se plantea así como un espacio donde la tecnología, los datos y el trabajo multidisciplinar contribuyen a enfrentar los riesgos ambientales.

*El más reciente informe de OBS Business School, basado en datos de la OCDE, señala que la colaboración entre docentes e inteligencia artificial puede liberar tiempo para tutorías y mentorías, mientras surgen riesgos como la “pereza metacognitiva” y el “espejismo de falso dominio”.

La inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta experimental en la educación superior para convertirse en un motor estructural en universidades y escuelas de negocios.

Sin embargo, más tecnología no se traduce automáticamente en mayor aprendizaje.

Esta es la principal conclusión del informe “E-Learning y agentes de IA en la educación superior: un marco teórico para la adopción, el valor educativo y la implementación responsable”, elaborado por Luis F. Toro Dupouy, investigador de OBS Business School, el cual enfatiza que la IA solo genera valor cuando existe una combinación intencionada entre tecnología, objetivos pedagógicos y supervisión humana.

Este fenómeno global encuentra un reflejo directo en la realidad colombiana.

De acuerdo con el informe Inteligencia Artificial y empleabilidad del futuro, elaborado por la consultora GAD3, el país registra niveles significativos de adopción de IA en sectores estratégicos, el sector educativo lidera la incorporación de estas herramientas con un 79%, seguido por el sector audiovisual 62% y el ámbito de la salud 59%. Estas cifras demuestran que tanto estudiantes como docentes en Colombia están integrando la IA a un ritmo acelerado en sus dinámicas cotidianas.

Sin embargo, el estudio de OBS Business School precisa que la educación enfrenta un salto cualitativo, se está pasando de la IA generativa tradicional (como los chatbots que responden preguntas) a los llamados «agentes de IA», capaces de planificar, ejecutar secuencias de tareas de varios pasos y evaluar sus propios resultados.

Este avance tiene un impacto directo en la labor docente. Citando evidencia de la OCDE, el informe señala que la colaboración entre profesores y agentes de IA puede reducir hasta en un 44% el tiempo dedicado a la corrección de trabajos y la elaboración de contenidos, manteniendo o incluso mejorando la precisión.

El propósito de este ahorro de tiempo no es sustituir al docente, sino redirigir sus horas hacia actividades de alto valor como la mentoría, el debate crítico y la interacción personalizada.
Para los estudiantes, los agentes representan tutores disponibles 24/7 capaces de ofrecer explicaciones a medida y herramientas de accesibilidad.

No obstante, el informe identifica una paradoja, a mayor capacidad de la máquina para resolver tareas, mayor es el riesgo de que el estudiante reduzca su esfuerzo intelectual. Esto genera fenómenos como la «pereza metacognitiva» o el «espejismo de falso dominio», en los que el alumno obtiene calificaciones sobresalientes sin haber desarrollado realmente la capacidad crítica o el conocimiento autónomo.

En el ámbito de la gestión universitaria, los agentes de IA ya automatizan procesos de admisión, homologación de expedientes y detección temprana de patrones de deserción. Sin embargo, el estudio establece un límite ético categórico sobre la gobernanza de esta tecnología:

Tareas automatizables: Procesos estandarizados y de bajo riesgo, como la logística administrativa, consultas frecuentes o la estructuración inicial de planes de estudio.

Procesos bajo estricta supervisión humana: Decisiones críticas que involucran la calificación final de un alumno, la progresión académica, medidas disciplinarias o el acompañamiento psicológico y emocional.

El estudio de OBS Business School destaca además el crecimiento estructural de la tecnología en el ámbito académico, citando datos del OECD Digital Education Outlook que muestran que la participación de la IA en la investigación científica pasó del 0,65% al 7,76% en los últimos años. Ante este escenario, el autor insiste en el principio de «pedagogía primero», donde la tecnología se adapte a los objetivos educativos y no al revés.

La ventaja competitiva de las instituciones no residirá en incorporar más inteligencia artificial, sino en definir con claridad para qué utilizarla, bajo qué límites de autonomía y con qué controles humanos.

La inteligencia artificial ya no solo genera imágenes: empieza a intervenir en la investigación, la ideación y la validación de productos. Un informe de ESDESIGN advierte que el verdadero cambio será para los diseñadores, que tendrán que dedicar menos tiempo a ejecutar y más a decidir.

La inteligencia artificial empieza a cambiar una de las etapas más importantes del desarrollo de productos, la forma en que se diseña. Ya no se trata únicamente de generar renders o imágenes conceptuales. La tecnología comienza a intervenir en la investigación de mercado, la definición del briefing, la exploración de alternativas, la documentación y la validación.

El impacto puede medirse también en los tiempos. En innovación de producto, BCG estima que la IA generativa puede acelerar hasta un 30% el ciclo de innovación cuando se integra a lo largo de todo el proceso y no únicamente en una fase aislada, según recoge el informe Diseñar con IA. Un nuevo workflow: de la idea al producto, elaborado por Marc Ribas Garriga, ingeniero de diseño industrial y docente de ESDESIGN.

El dato apunta a un cambio más profundo que la simple automatización de tareas, cuando la IA entra en distintas fases del proyecto, modifica la manera en que el diseñador distribuye su tiempo y toma decisiones.

Para Ribas, uno de los principales errores es reducir la IA a su capacidad para producir imágenes. “La mayoría la usa para generar imágenes, cuando su valor más transformador aparece mucho antes”, plantea en el informe.

La tecnología puede ayudar a analizar referentes, sintetizar información, detectar tendencias, organizar entrevistas, explorar alternativas y preparar documentación. Pero acelerar estas tareas no significa que la IA pueda decidir qué solución es adecuada.

El propio informe plantea una redistribución del esfuerzo, la IA gana protagonismo en la divergencia, generar y explorar posibilidades, mientras que el diseñador mantiene un papel central en la convergencia destacando por su capacidad de comparar, descartar, justificar y decidir.

Esto adquiere especial relevancia cuando se trata de productos físicos. Una propuesta puede ser visualmente convincente y esconder problemas de fabricación, costes, ergonomía, ensamblaje o mantenimiento. Por eso, el criterio profesional sigue siendo necesario para comprobar qué funciona más allá de la pantalla.

La propia adopción de estas herramientas muestra esa tensión. Solo el 32% de diseñadores y desarrolladores afirma confiar en los resultados de la IA, precisamente porque el contexto continúa siendo determinante, según el Figma AI Report 2025 citado por el estudio.

La cifra ayuda a entender por qué el debate no debería centrarse únicamente en si la IA puede generar una propuesta, sino en quién decide si esa propuesta tiene sentido.

“Diseñar no es acumular resultados, sino construir criterio sobre ellos”, señala Ribas. En este escenario, el diseñador necesita saber qué preguntar, qué comparar, qué descartar y cuándo detener la automatización para contrastar una idea con usuarios, materiales o procesos reales.

El cambio, por tanto, no consiste en que la inteligencia artificial “diseñe” en lugar del profesional. Consiste en que algunas tareas que antes consumían una parte importante de su jornada pueden resolverse con mayor rapidez, mientras aumenta el peso de otras capacidades: formular problemas, interpretar información, establecer criterios y asumir la decisión final.

Para Ribas, “el perfil importante no es solo quien sabe generar, sino quien sabe dirigir el proceso”. El diseñador adquiere así un papel más cercano al de responsable del criterio que al de simple ejecutor de soluciones.

La transformación también obliga a cambiar la forma de entender la innovación, si producir alternativas se vuelve más rápido y barato, el nuevo cuello de botella no será generar ideas, sino saber cuáles merecen avanzar. Como resume el informe, cuanto más barata es la divergencia, más valiosa se vuelve la convergencia.

La pregunta para el diseño industrial ya no es, entonces, cuánto puede hacer la IA. Es qué parte del proceso conviene delegar en ella y qué decisiones deben seguir estando en manos del diseñador.

El cambio de fondo no está en generar más, sino en utilizar esa velocidad para investigar mejor, reducir incertidumbre y diseñar con mayor criterio.