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.

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.

*Una empresa utiliza la IA para analizar la actividad cerebral, respiración y lenguaje corporal de los perros y convertir su reacción al olor en datos.

Cuando Chloe, una perra de cuatro años, no corretea por una finca de las afueras de la capital tecnológica india de Bengalore, aprende a olfatear el aliento humano para detectar el cáncer con ayuda de la inteligencia artificial.

Con casco y arnés impresos en 3D y equipados con sensores, Chloe participa en una iniciativa experimental que busca aprovechar el extraordinario sentido del olfato de los perros para desarrollar un instrumento de detección no invasivo del cáncer. Investigaciones mundiales sugieren que los perros pueden ser entrenados para detectar el cáncer y otras enfermedades, como Parkinson o COVID-19.

La empresa emergente Dognosis de Bengalore utiliza la IA para analizar la actividad cerebral, respiración y lenguaje corporal de los perros y convertir su reacción al olor en datos. «En una hora pueden olfatear mil veces», dijo Akash Kulgod, de 26 años, cofundador de Dognosis. «Cada olfateo puede evaluar una muestra». Dognosis espera hacer un lanzamiento comercial en 2027, siguiendo los pasos de otras dos empresas de este tipo en Alemania e Israel.

La detección temprana es crucial para la supervivencia al cáncer, pero en India muchos pacientes son diagnosticados cuando el mal ha avanzado. Los perros pueden brindar una primera fase de detección sencilla y asequible antes de seguir con pruebas adicionales. Dognosis colabora con instituciones médicas del gobierno en su investigación.

Chloe es una de los 15 perros que están siendo entrenados por la empresa, con sus cascos adaptados para recolectar datos. «Es como un traje de ‘Iron Man’ para perritos», comentó Kulgod, procedente de una familia de médicos que estudió ciencias cognitivas en la Universidad de California.

Estudio prometedor

Investigaciones sugieren que las enfermedades pueden alterar los químicos liberados por el cuerpo, creando olores particulares. Los perros tienen unos 300 millones de receptores de olores, comparado con unos 5 millones de los seres humanos.

El método de prueba consiste en que un paciente respire en una máscara de algodón durante unos 10 minutos. La máscara es sellada en una bolsa y llevada al laboratorio, donde la olfatea un perro.

Un reciente estudio de Dognosis con más de 1.500 participantes de seis hospitales del estado de Karnataka fue publicado en la revista Journal of Clinical Oncology. La compañía aseguró que obtuvo una tasa de precisión de 90 % en siete tipos de cáncer. Especialistas en cáncer de Bengalore sin relación con el proyecto se mostraron cautamente optimistas.

«El estudio es prometedor, es una señal temprana», comentó Santhosh Kumar Devadas, jefe de oncología del Hospital Memorial Ramaiah. «Pero necesitan realizar el estudio con grupos más grandes antes de que saquemos conclusiones definitivas», señaló.

Neelesh Reddy, consultor de oncología de hospitales de Manipal, dijo a la AFP que «solo el tiempo dirá cómo esta tecnología será útil para pacientes reales».

En India se calcula que uno de cada nueve de sus 1.400 millones de habitantes podría desarrollar cáncer. La mayoría de los perros empleados son beagles, además de algunos malinois y cruces de pastor, incorporados mediante adopción o criadores autorizados. Pero solo los mejores son seleccionados, aclaró Kulgod. Todos llevan un excelente «balance de vida y trabajo», y su período laboral se limita a 30 a 45 minutos por día, agregó.

Los perros olfatean muestras humanas en plataformas equipadas con distribuidores automáticos de comida que les dan golosinas.

Itmar Bitan, de 28 años, cofundador de Kulgod, quien pasó cuatro años en una unidad canina de las fuerzas especiales israelíes, afirma que se usa la técnica del «refuerzo positivo» para detectar un «olor peculiar específico» a cambio de una recompensa.

«Algunos perros corren directamente al dispensador en espera del premio, otros perros se quedan paralizados y otros rasgan emocionados la muestra», contó Bitan. «Pero siempre y cuando la máquina que aprende a reconocer cómo reaccionan los perros ante la muestra sea muy coherente (…) realmente no importa», añadió.