La Organización Internacional de Normalización (ISO) aprobó ya hace unos días la primera norma internacional estandarizada para el cálculo de la huella hídrica en organizaciones y productos, la nueva ISO 14.046, emitida por el comité técnico internacional sobre Gestión Ambiental ISO/TC 207, tras 4 años de trabajo.
El estándar surge como respuesta a la especial acogida que ha tenido en el mercado internacional el surgimiento del concepto de huella hídrica, nacida en 2002 como un concepto desarrollado por el profesor Arjen Y. Hoekstra, un visionario del Instituto para la Educación del Agua de la UNESCO, con la intención original de comprobar el impacto real de las actividades humanas sobre el medio hídrico, buscando tener una mejor visión de problemas actuales como la escasez de este recurso y su contaminación, de forma que fuese posible mejorar su comprensión y posterior gestión.
Aunque la huella hídrica se ideo originalmente pensando en modelar los consumos y movimientos de agua a nivel internacional, desde un punto de vista global, al final se ha convertido en una herramienta de especial interés para empresas y organizaciones, que la han utilizado como medio para definir los impactos, principalmente de sus productos.
Aplicada a estos productos, como consumo de agua por unidad funcional, la huella hídrica puede proporcionar una idea de la dependencia real de los recursos hídricos de un producto determinado, así como el verdadero impacto del mismo sobre una de sus principales materias primas y auxiliares a lo largo de todo su ciclo de vida: El agua.
La principales empresas y corporaciones ya se han percatado también de estos hechos y han empezado a integrar la huella hídrica no sólo en sus procesos de análisis y evaluación inicial de sus productos, sino como parte fundamental de la gestión integrada de los mismos.
Grandes marcas como Coca-Cola, L’Oréal, Heineken, Levi’s, Unilever, Nestlé, etc, ya han elaborado las huellas hídricas de sus productos, integrando el agua como factor fundamental de su gestión empresarial, y están actuando en consecuencia. Además, diversas organizaciones han querido adoptar también este modelo de análisis para potenciar la evaluación de este importante aspecto ambiental, generado distintas corrientes de interpretación y desarrollo que han terminado por generar sus propios indicadores.
Por esta razón desde Ideas Medioambientales vemos con especial interés e ilusión el surgimiento de esta nueva norma ISO, que nace con el principal objetivo de estandarizar la evaluación de la magnitud de los impactos de productos, procesos y organizaciones sobre el medio hídrico, a lo largo de todo su ciclo de vida, y que estamos seguros que se convertirá una de las huellas ecológicas más calculadas y extendidas en los próximos años.
Sólo queda que AENOR la traduzca al castellano, algo que está previsto que suceda a lo largo de los próximos dos meses, que se elaboren normas adicionales sobre su aplicación práctica, como se prevé que haga la ISO 14.073, y que terceras partes se acrediten para certificar esta “nueva herramienta de análisis de ciclo de vida”.
Si quieres saber más sobre este tema lee: Calidad Ambiental
Caso_1_franja_h2 dentro de un div cón otra imagen
¿Te has preguntado qué habilidad podría catapultar tu carrera en los próximos años? Si estás leyendo esto, probablemente ya intuyes la respuesta: el Prompt Engineering se está convirtiendo rápidamente en la competencia más codiciada del ecosistema de IA generativa. Y no, no es una moda pasajera – hay razones muy sólidas detrás de esta tendencia.
1.1 La IA generativa está en todas partes (y apenas estamos empezando)
Seamos sinceros: desde que ChatGPT irrumpió en nuestras vidas, la IA generativa ha pasado de ser una curiosidad tecnológica a una herramienta fundamental en miles de empresas. Ya no es "si" implementarán IA, sino "cómo" lo harán mejor que su competencia.
Caso_2_seccion_idea_destacada_con_titulo_y_subtitulo este es el titular en grande que resume la idea fuerza
Caso_2_seccion_idea_destacada_con_titulo_y_subtitulo, este es el mini párrafo interior que expande y explica la frase del titular de este mismo div.
1.2 Nuevos roles que pagan (muy) bien
¿Has visto últimamente ofertas de trabajo para "Prompt Engineers" o "AI Interaction Specialists"? Estos puestos, que ni siquiera existían hace dos años, ahora ofrecen salarios iniciales de 70.000€ en Europa y más de $120.000 en Estados Unidos.
¿Por qué empresas están dispuestas a pagar tanto? Porque un buen Prompt Engineer multiplica el retorno de la inversión en tecnología de IA. No solo ahorras tiempo a toda la organización, sino que desbloqueas posibilidades de negocio que de otro modo serían inalcanzables. Es como tener una superpotencia que traduce necesidades empresariales en soluciones concretas.
1.3 Tu ventaja competitiva (mientras los demás siguen confundidos)
Piénsalo así: mientras todos aprenden a usar herramientas de IA a nivel básico, dominar el Prompt Engineering te coloca varios pasos por delante del 99% de profesionales. Es como la diferencia entre saber conducir un coche y saber diseñar un sistema de transporte eficiente.
Caso_3_seccion_frase_destacada aquí va un texto que queramos destacar de manera importante visualmente.
Además, esta habilidad es transferible entre diferentes plataformas y modelos. No importa si tu empresa usa OpenAI, Anthropic, Mistral o cualquier otra IA – los principios fundamentales del Prompt Engineering se mantienen, haciendo que tu perfil sea valioso independientemente de qué tecnología específica esté de moda.
1.4 Un camino formativo accesible desde diversos backgrounds
Una de las mejores noticias es que no necesitas ser programador para convertirte en un excelente Prompt Engineer. Si bien los conocimientos técnicos ayudan, personas de marketing, diseño, recursos humanos o prácticamente cualquier campo pueden desarrollar esta especialización.
Caso_1_franja_h2 dentro de un div cón otra imagen
Universidades y centros formativos (como nosotros en MBIT School) están incorporando módulos específicos de Prompt Engineering en sus programas, abriendo puertas a perfiles que quizás no encajarían en roles tecnológicos más tradicionales.
Dominar el Prompt Engineering no es cuestión de suerte ni de probar comandos al azar. Hay principios fundamentales que diferencian a los profesionales de los aficionados. Veamos cuáles son:
2.1 Define el objetivo y el contexto (antes de escribir una sola palabra)
El error más común que vemos en nuestras clases es lanzarse a escribir prompts sin haber definido claramente caso_4_negrita_con_interaccion sirve para poner en negrita una idea dentro de un texto y que haya una microinteracción que capture tu atención. Un prompt efectivo siempre comienza estableciendo el contexto adecuado:
Caso_5_grid_ideas sirve para dividir un contenido en varias fichas visualmente para entender mejor el contenido
Proporciona información relevante (sin abrumar con detalles innecesarios)
Establece limitaciones importantes que la IA debe considerar
Compara estos dos prompts:
❌ "Dame ideas para mi negocio"
✅ "Soy propietario de una panadería artesanal en Barcelona con clientela principalmente local. Necesito 5 ideas innovadoras para aumentar mis ventas durante los meses de verano, considerando un presupuesto máximo de 2.000€."
¿Notas la diferencia? El segundo prompt orienta a la IA con precisión y evita respuestas genéricas que no aportarían valor real.
2.2 Estructura tus instrucciones (las IAs aman el orden)
Los modelos de IA no "piensan" como nosotros. Responden mejor cuando les das instrucciones claras, secuenciales y bien estructuradas.
Para conseguir respuestas precisas:
Usa listas numeradas para secuencias de pasos
Emplea viñetas para características relacionadas
Separa visualmente las diferentes partes de tu instrucción
Un truco que funciona sorprendentemente bien: divide una tarea compleja en subtareas más sencillas. Obtendrás mejores resultados que con una única instrucción complicada.
Recuerda: si tú mismo tienes que releer tu prompt para entenderlo,
la IA probablemente también tendrá dificultades.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. caso_8_link es un ejemplo de cómo se maqueta visualmente un enlace que queramos destacar a otro sitio.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique.
caso_6_cita_autor aquí va el nombre del autor
caso_6_cita_autor aquí va el texto de la propia opinión del autor.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique.
caso_7_cita_externa aqui va el nombre de la fuente caso_7_cita_externa aquí va el texto que hace referencia a la fuente externa, como un estudio, un dato oficial o similares.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.
.avif)
.avif)
