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Drones y radares vigilan el retroceso del glaciar Huaytapallana en Junín

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Redacción Vida y Futuro
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Glaciar Huaytapallana, ubicado en Junín.

Científicos aplican tecnología de última generación para entender cómo el cambio climático transforma a los glaciares andinos y amenaza la seguridad hídrica de la región.

El nevado Huaytapallana, uno de los glaciares más emblemáticos de los Andes centrales, continúa perdiendo masa. Para comprender con mayor precisión este retroceso, un grupo de investigadores ha desplegado drones, radares de hielo y estaciones meteorológicas de alta montaña que permiten observar en detalle la dinámica de este ecosistema clave para la vida en la región.

La iniciativa, liderada por el Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montaña (Inaigem), busca medir con exactitud la variación superficial y volumétrica del glaciar y anticipar posibles eventos extremos asociados al cambio climático. Los datos también serán cruciales para proyectar la disponibilidad de agua en la subcuenca del río Shullcas, fuente vital para la ciudad de Huancayo.

Los glaciares de la Cordillera Huaytapallana actúan como reservorios naturales: acumulan agua en forma de nieve y hielo y la liberan progresivamente, asegurando el abastecimiento de las poblaciones a lo largo del año. Pero el calentamiento global está alterando este ciclo, poniendo en riesgo la seguridad hídrica y las actividades productivas de miles de personas.

Ciencia en acción

El sistema implementado combina fotogrametría con drones, radar de penetración de hielo y sensores especializados, que registran cambios en el espesor y la dinámica glaciar.

Los investigadores también utilizan sensores de albedo, que miden la capacidad de reflexión de la superficie nevada, y realizan un seguimiento de contaminantes atmosféricos como el carbono negro, que acelera el derretimiento.

Con esta información, los expertos calibrarán modelos de balance de masa glaciar que permitirán simular distintos escenarios de variabilidad climática y prever cómo se comportará el Huaytapallana en los próximos años.

No es un caso aislado

El retroceso del Huaytapallana no es un caso aislado: a nivel mundial, los glaciares enfrentan pérdidas aceleradas debido al aumento de las temperaturas y los cambios en los patrones de precipitación. La ciencia advierte que esta tendencia compromete la seguridad hídrica de millones de personas y exige acciones urgentes de conservación y adaptación.

De acuerdo con un comunicado del Inaigem, los investigadores señalan que cada dato recogido en la alta montaña ayuda a anticipar lo que podría ocurrir en todo el sistema hídrico andino, donde la vida de las comunidades depende de estas frágiles reservas de agua.

Día Mundial de la Prevención del Suicidio: jóvenes peruanos enfrentan cifras preocupantes de ideación suicida

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Redacción Vida y Futuro
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La situación de la salud mental en el Perú es preocupante.

En 2025, más de 1,300 atenciones se registraron por pensamientos suicidas; especialistas instan a comunicar con responsabilidad y reforzar la prevención.

Cada vez más preocupante se ha convertido el tema de salud mental en el Perú. Según el Instituto Nacional de Salud Mental (INSM) “Honorio Delgado – Hideyo Noguchi”, la ideación suicida se ha convertido en la tercera causa de atenciones en su Departamento de Emergencias y, en el caso de los adolescentes de 15 a 17 años, ocupa el primer lugar, por encima de la depresión y la ansiedad.

En lo que va del 2025, se han registrado 1,396 atenciones por pensamientos suicidas —fantasías o planes relacionados con quitarse la vida— y cerca de 500 por intentos de suicidio, reflejando una carga crítica para el sistema de salud.

Los datos muestran una marcada brecha de género: el 76 % de los casos de ideación y el 75 % de los intentos corresponden a mujeres, sobre todo en el grupo de 15 a 29 años.
La vulnerabilidad adolescente es especialmente grave: entre los 6 y 17 años, la ideación suicida es la segunda causa de atención, y en los adolescentes de 15 a 17, la primera.

En dicho nosocomio informan que tras una baja temporal entre 2020 y 2022, el 2023 marcó un incremento de más del 500 %, evidencia de una crisis postpandemia que sigue sin resolverse.

Una ventana de prevención

Los especialistas del INSM recuerdan que la diferencia entre ideación e intento suicida es decisiva: intervenir en los pensamientos puede evitar la acción. “Invertir en salud mental juvenil no es un gasto, es salvar vidas”, remarcan y subrayan la urgencia de detección temprana, acompañamiento y atención profesional.

Estas son las señales, de acuerdo con los expertos, que no deben pasarse por alto:

° Frases de desesperanza como “no vale la pena vivir”.

° Aislamiento abrupto y cambios extremos de humor.

° Pérdida de interés en actividades habituales o despedidas simbólicas.

° Tristeza profunda, ansiedad, irritabilidad o sensación de vacío.

La recomendación es escuchar sin juzgar y preguntar con empatía: “¿Quieres hablar de ello?” o “¿Has tenido pensamientos de hacerte daño?”.

Los especialistas enfatizan que un suicidio puede evitarse si se aborda la conversación a tiempo. El Perú cuenta con un recurso inmediato y gratuito: la línea 113, opción 5, donde profesionales ofrecen orientación y apoyo.

EL DATO: El 10 de septiembre se conmemora el Día Mundial para la Prevención del Suicidio.

Del pánico a los números al diálogo con las máquinas

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Juan Carlos Luján Zavala
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La tecnología nos exige comprender, al menos de forma general, cómo funcionan estos modelos para no quedarnos rezagados.

Por Juan Carlos Luján, columnista.

Iterar es conversar. Pero no una conversación como las de antes, entre dos personas que se miran a los ojos. No. Iterar hoy implica interactuar con una máquina. Una que no siente ni escucha, pero responde. Y lo hace -a veces sorprendentemente bien- gracias a complejos sistemas matemáticos entrenados para adivinar lo que queremos, incluso cuando no lo tenemos del todo claro.

La palabra “iterar” se ha vuelto frecuente en los entornos tecnológicos y creativos. Sorprende a algunos de mis alumnos cuando la menciono en los talleres. Significa probar, ajustar, volver a probar. Y en ese ciclo constante de ensayo y error, uno va puliendo ideas con la ayuda de una inteligencia artificial que no duerme, no juzga y, sobre todo, no se cansa.

Lo curioso -y confieso que también irónico- es que esa dinámica se apoya en dos pilares que yo evitaba como si fueran una clase extra un viernes por la tarde: las matemáticas y la estadística. Dos materias que odiaba en el colegio y que más de una vez me hicieron pensar que la educación no estaba hecha para mí. Aún recuerdo a mi profesor del Colegio Nuestra Señora de Guadalupe, Mario Handabaka, quien a punta patadas y reglazos nos hizo más odiarla. ¿Quién iba a imaginar que hoy, y por esos azares del destino, gran parte de mi vida profesional dependería de esos conocimientos que entonces no veía útiles y temía?

Y no soy el único. Muchos colegas en comunicación, periodismo, marketing o educación vienen enfrentando esa misma sensación: la tecnología nos exige comprender, al menos de forma general, cómo funcionan estos modelos para no quedarnos rezagados. Porque si bien no necesitamos convertirnos en programadores, sí es clave entender cómo piensan -o mejor dicho, cómo “calculan”- estas inteligencias artificiales para responder de forma tan natural y convincente.

No es magia. Es matemática aplicada. Y funciona

Cuando uno se sienta frente a ChatGPT, Gemini o Copilot y empieza a interactuar, lo que ocurre no es magia. Es estadística pura. El sistema predice cuál es la palabra más probable que debería aparecer después de la anterior, según patrones aprendidos en millones de textos. Es algo similar a cuando redactas un mensaje en WhatsApp, pero mucho más pequeño. Esta herramienta de mensajería predice palabras al igual que estos modelos de lenguaje porque también usa inteligencia artificial.

Y ese simple juego de probabilidades permite desde redactar un ensayo hasta programar una aplicación o resolver dudas legales básicas.

Dicho así suena sencillo. Pero detrás hay años de investigación matemática, procesamiento de lenguaje natural, entrenamiento con datos masivos y, por supuesto, mucha estadística bayesiana. Todo eso que parecía lejano en nuestras clases de secundaria, hoy se convierte en el motor silencioso de herramientas que usamos a diario.

Necesitamos intuición y criterio

Por eso, más allá del entusiasmo por las novedades tecnológicas, este es un buen momento para hacer una pausa y preguntarnos: ¿qué sabemos realmente de lo que hay detrás de estas máquinas? ¿Estamos usándolas de forma consciente o solo por moda? ¿Sabemos hasta dónde confiar y cuándo desconfiar?

Porque aunque los modelos generativos pueden facilitar el trabajo, también pueden cometer errores, reproducir sesgos o generar contenido dudoso. Y para notar esos fallos, necesitamos más que intuición: necesitamos pensamiento crítico. Necesitamos criterio.

Esa es, quizás, la gran paradoja de esta era: cuanto más automatizamos, más humanos debemos ser. Más reflexivos, más informados, más éticos.

Una segunda oportunidad con los números

Hoy miro con otros ojos esas clases de matemática que tanto evité. No porque me haya vuelto un experto en ecuaciones, sino porque entendí que allí estaba parte del lenguaje que ahora gobierna muchas decisiones del mundo digital. El profesor Handabaka lo sabía, pero carecía de empatía para hacernos entender. Y como todo lenguaje, puede ser aprendido, adaptado y usado para crear.

La inteligencia artificial generativa nos da una segunda oportunidad. No solo para conversar con una máquina, sino para reconciliarnos con lo que alguna vez nos pareció imposible. Porque sí, odiaba la estadística… pero gracias a ella, ahora puedo escribir esto, y tú puedes leerlo.

Deep learning, medicina y ética: una alianza necesaria en tiempos de cambio

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Redacción Vida y Futuro
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La visión por computador basada en deep learning debe entenderse no solo como herramienta de automatización, sino como un agente que fortalezca la relación médico-paciente y facilite decisiones clínicas humanas y responsables.

Por Dr. Manuel Eduardo Loaiza Fernández*

La inteligencia artificial (IA) ha avanzado significativamente en el ámbito de la salud, especialmente gracias al deep learning y la visión por computador. Estas tecnologías han automatizado tareas críticas, como la detección de patologías en imágenes médicas, con una precisión comparable —o incluso superior— a la de especialistas humanos. Sin embargo, el enfoque de la Industria 5.0 propone un cambio de paradigma: la tecnología no debe reemplazar al ser humano, sino trabajar junto a él para potenciar su labor, mejorar la comprensión clínica y personalizar los servicios con un enfoque centrado en el bienestar.

Desde esta perspectiva, la visión por computador basada en deep learning debe entenderse no solo como herramienta de automatización, sino como un agente que fortalezca la relación médico-paciente y facilite decisiones clínicas humanas y responsables. La Industria 5.0 promueve principios como la personalización masiva, la colaboración humano-máquina y la sostenibilidad, que deben reflejarse en el diseño y uso de sistemas de IA en salud.

Por ejemplo, un sistema de diagnóstico por imagen no debe ser una “caja negra” que sustituye al radiólogo, sino una interfaz explicativa que muestre sus hallazgos, proponga alternativas y aprenda del feedback clínico. Además, debe adaptarse al contexto cultural, étnico y socioeconómico del paciente, evitando sesgos que podrían generar desigualdades en la evaluación. La auditabilidad y la posibilidad de personalizar estos modelos son esenciales para lograr una integración efectiva y ética.

La colaboración entre ingenieros, profesionales de la salud y pacientes debe ser parte activa del desarrollo de estas soluciones. Esto implica una gobernanza ética de los datos, respeto por la privacidad, y mecanismos de explicabilidad que permitan a los usuarios comprender y confiar en los sistemas. La seguridad de la información también es un pilar central.

Ya existen iniciativas alineadas con este enfoque. Aidoc, por ejemplo, emite alertas clínicas en tiempo real a partir de imágenes médicas. GRAIL emplea IA personalizada para la detección temprana del cáncer. GatorTron, diseñado para lenguaje natural clínico, y MONAI, centrado en deep learning para imágenes médicas, destacan por su orientación hacia la transparencia y la colaboración interdisciplinaria. Otro caso notable es Google Health Care AI, que desarrolla soluciones como el diagnóstico ocular mediante retinografías o la predicción temprana de cáncer de mama con modelos explicables y validados en conjunto con profesionales de la salud.

En todos estos casos se valora no solo la precisión del algoritmo, sino su integración ética, humana y contextual. Porque desde la óptica de la Industria 5.0, el objetivo no es solo la eficiencia, sino el impacto en las personas.

En conclusión, la convergencia entre deep learning, visión por computador y su aplicación en salud representa una oportunidad para redefinir la inteligencia artificial como una tecnología verdaderamente humanizada. Este nuevo horizonte exige un enfoque interdisciplinario, ético y crítico, que garantice que el progreso tecnológico se traduzca en un avance real para la atención y el cuidado de la salud.

Imagen principal creada con Sora

La nueva era de PedidosYa: cómo la tecnología crea una nueva experiencia de usuario

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Con 15 años en el mercado, la aplicación de delivery se “reconstruye” adoptando tecnología nativa para potenciar la velocidad, eficiencia para la respuesta hacia los usuarios. Su norte es sentar las bases de la innovación en América Latina.

PedidosYa, con 15 años de trayectoria en la innovación del delivery y el quick-commerce (q-commerce) en América Latina, ha completado una de las transformaciones tecnológicas más ambiciosas de su historia. Vida y Futuro conversó con Juan Martín Sotuyo, Chief Technology Officer de la empresa para conocer más detalles sobre esta renovación estratégica, diseñada para elevar la experiencia del usuario más allá de simples mejoras superficiales.

De acuerdo con Sotuyo, esta renovación marca un hito porque “aunque la plataforma introduce centenas de cambios todos los días”, la magnitud de esta actualización solo es comparable con el lanzamiento de su app móvil original o la implementación de su sistema de diseño. Esta vez, “cambiamos totalmente la tecnología, cómo está construida esta aplicación”, detalló el CTO de la empresa, destacando una reconstrucción fundamental.

El proyecto, concebido hace casi dos años y ejecutado durante el último, representa una evolución crítica. Anteriormente, la aplicación operaba embebiendo un navegador web para mostrar contenido, lo que ofrecía agilidad para cambios y eficiencia multiplataforma. Sin embargo, la madurez del mercado y las crecientes expectativas exigían más. “Necesitábamos entender cuál era la forma correcta de entregar valor al usuario, cuál era la experiencia que el usuario esperaba”, sostuvo Sotuyo. La respuesta fue una inversión tecnológica significativa, reestructurando equipos y contratando talentos especializados.

La base de esta transformación es la adopción de una aplicación totalmente nativa para la mayoría de sus pantallas. Pedidos Ya la complementó con una innovadora arquitectura de Backend-Driven UI, es decir, que el control de la lógica, el contenido y la disposición de la interfaz del usuario se hace en el servidor. Este enfoque permite controlar dinámicamente la interfaz desde los servidores, manteniendo la agilidad para experimentar y realizar cambios en tiempo real, sin comprometer el rendimiento, la velocidad y la fluidez nativas. Esta nueva infraestructura, junto con una renovada interfaz visual, fue lanzada en abril de este año.

¿Y cuál es el impacto directo para el usuario? “No es solo una aplicación que se ve distinta, sino que se siente distinta, más rápida“, dice Sotuyo. El cambio visual, aunque notable, es el reflejo de esta profunda evolución, pues “ayuda también a poner en valor los cambios de tecnología que tiene“, agrega. Hay mejoras en la velocidad, que abarcan  desde la respuesta de la interfaz hasta el procesamiento de información y la gestión de datos en el backend, donde “cientos de esos cambios todos los días, rápidamente suman un montón”.

Pensando más allá que en comida

La filosofía de PedidosYa va más allá de superar a la competencia directa. “A mí no me importa si ya soy el mejor del mercado o no. A mí me importa si soy lo mejor que puedo ser para nuestros usuarios“, enfatizó el vocero. La verdadera competencia, explicó, es contra alternativas cotidianas como “cruzar la tienda de la esquina” o el uso de otras herramientas digitales. El objetivo es que la experiencia en Pedidos Ya sea “extremadamente sencilla, sea extremadamente rápida y realmente no tenga fricciones y por tanto sea superadora, incluso contra el mundo analógico fuera de la pantalla“.

En cuanto al futuro, la compañía anticipa una expansión del delivery más allá de la comida. Rubros como supermercados y farmacias, donde la entrega en 30 minutos ofrece un valor superior al e-commerce tradicional, son áreas de crecimiento clave. El desafío es gestionar una oferta cada vez más diversa, manteniendo la facilidad de acceso y búsqueda para el usuario, posicionando a Pedido Ya como la opción preferida para múltiples necesidades diarias.

Finalmente, PedidosYa integra la gestión del “factor humano” en su estrategia tecnológica. Reconociendo posibles imprevistos, la tecnología es esencial para prevenirlos, detectarlos y resolverlos, asegurando la calidad de una operación que maneja “millones de paquetes todos los días”. Se brinda visibilidad y control a vendedores, repartidores y compradores, y se prioriza la anticipación. “El problema es la sorpresa, no es la mala noticia“, sentenció el representante. Informar al usuario sobre posibles demoras por factores externos desde el inicio, por ejemplo, mejora significativamente la experiencia general y minimiza la frustración.

Explorando el pasado: Descubra cómo tecnología y trabajo forjaron la hacienda Casa Grande

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FOTO: Archivo fotográfico Gildemeister

Una nueva exposición, organizada por el Centro Cultural de la Universidad del Pacífico, invita a un viaje en el tiempo a través del lente del archivo fotográfico Gildemeister. La muestra Casa Grande. Trabajo, tecnología y salud en el gigante azucarero, rescata un capítulo crucial de la historia económica y social del Perú.

La hacienda Casa Grande, ubicada en el norte del Perú, fue mucho más que un simple ingenio azucarero. Fue un epicentro de vida económica y social que definió el desarrollo de su región durante décadas, marcando un hito en la historia del país. Su legado, y la forma en que el trabajo, la tecnología y la salud se entrelazaron en este vasto complejo, es ahora el foco central de una fascinante exposición fotográfica.

FOTO: Archivo fotográfico Gildemeister

Organizada por el Centro Cultural de la Universidad del Pacífico, la muestra Casa Grande. Trabajo, tecnología y salud en el gigante azucarero se basa en la invaluable colección fotográfica Gildemeister, albergada en el Archivo Histórico Riva-Agüero. A través de estas imágenes, los visitantes podrán adentrarse en la historia de cómo empresas agroindustriales como Casa Grande se convirtieron en verdaderos centros de poder y producción. La exposición detalla la evolución de estas haciendas desde finales del siglo XIX hasta el siglo XX, periodo en el que la familia Gildemeister administró la propiedad y consolidó su influencia.

La curaduría de la exposición estuvo a cargo de Martín Monsalve, profesor principal del Departamento Académico de Humanidades y vicedecano de Humanidades Digitales en la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Pacífico. Monsalve, quien también es miembro del Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico, es un especialista en historia latinoamericana, con un doctorado y una maestría en Historia por la State University of New York at Stony Brook. Su experiencia ha sido fundamental para estructurar una muestra que va más allá de lo estético para ofrecer un profundo análisis histórico y social.

La exhibición no solo muestra la maquinaria y la tecnología utilizadas en la producción de azúcar, sino que también ofrece un vistazo a la vida cotidiana de quienes habitaron y trabajaron en Casa Grande. Las fotografías capturan desde los complejos trapiches y locomotoras que transportaban la caña, hasta escenas de la vida en la bodega de la hacienda, revelando el engranaje humano y técnico detrás del “gigante azucarero”. Es una oportunidad única para entender cómo la innovación tecnológica y la organización del trabajo moldearon la economía y la sociedad de una región entera, y en consecuencia, la historia del Perú.

FOTO: Archivo fotográfico Gildemeister

La exposición es el resultado de una colaboración con el Departamento Académico de Humanidades de la Universidad del Pacífico y cuenta con el apoyo del Instituto Riva-Agüero. La investigación en el archivo fue realizada por Maricel Delgado, el cuidado de la exposición por Sandra Elías, y se contó con el agradecimiento a diversas personas e instituciones, incluyendo a Jorge Lossio Chávez, director del Instituto Riva-Agüero; Magally Alegre Henderson, jefa del Archivo Histórico Riva-Agüero; y Christian Emilio Villegas Vásquez, archivero del Archivo Histórico Riva-Agüero.

Esta muestra es una invitación a reflexionar sobre la relevancia histórica de las haciendas en el Perú y su impacto en la modernización del país. Se ha ubicado en la sala de exposiciones del Centro Cultural de la Universidad del Pacífico, con dirección en Jr. Sánchez Cerro 2121, en Jesús María, Lima. La entrada es libre y se puede visitar de lunes a sábado, en un horario de 9:00 a.m. a 9:00 p.m.. Para aquellos interesados en la historia, la tecnología y el legado del Perú agroindustrial, esta exposición ofrece una visión detallada y enriquecedora que, sin duda, aporta una perspectiva valiosa sobre nuestro pasado.

En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.

FOTOS: Archivo fotográfico Gildemeister

OMS alerta: más de mil millones de personas sufren trastornos de salud mental

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OMS alerta: más de 1 000 millones de personas sufren trastornos de salud mental y el gasto mundial sigue siendo insuficiente.

Los trastornos emocionales más comunes impactan directamente en la calidad de vida y en la economía mundial, con pérdidas que superan el billón de dólares anuales por la caída en la productividad.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) advirtió que más de mil millones de personas en el mundo viven con trastornos de salud mental, como la ansiedad y la depresión, condiciones que representan la segunda causa de discapacidad prolongada y generan enormes costos económicos y sociales.

Solo la depresión y la ansiedad le cuestan a la economía global alrededor de un billón de dólares estadounidenses al año en pérdida de productividad, según el informe World Mental Health Today, que señala también que las mujeres son las más afectadas por estos trastornos y el suicidio continúa siendo una de las principales causas de muerte en jóvenes: en 2021 se registraron unas 727.000 defunciones.

De mantenerse la tendencia actual, la meta de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de reducir en un tercio la mortalidad por suicidio para 2030 se quedará muy lejos: solo se alcanzará una reducción del 12 %.

El Mental Health Atlas 2024 revela avances en políticas y planes, pero graves brechas en inversión y legislación. El gasto público en salud mental sigue siendo apenas el 2 % del presupuesto sanitario mundial, una cifra estancada desde 2017. Las desigualdades son notorias: mientras los países de ingresos altos destinan USD 65 por persona, los de ingresos bajos invierten apenas USD 0.04.

En cuanto a recursos humanos, el promedio mundial es de 13 trabajadores de salud mental por cada 100 000 habitantes, aunque en muchos países de ingresos bajos y medianos las carencias son críticas. Menos del 10 % de los países ha logrado implementar plenamente modelos comunitarios de atención, y en casi la mitad de los ingresos hospitalarios la hospitalización se da sin el consentimiento del paciente.

La OMS hizo un llamado urgente a los gobiernos para transformar la atención en salud mental con más inversión, leyes que protejan los derechos humanos, fortalecimiento del personal sanitario y una expansión de la atención comunitaria. “Invertir en salud mental significa invertir en las personas, las sociedades y las economías. No es un privilegio, es un derecho básico”, señaló el director general, Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus.

Zonifica Perú ofrece datos científicos para una planificación urbana resiliente

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Redacción Vida y Futuro
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El IGP ha mejorado su plataforma digital Zonifica Perú, incorporando información geofísica y geotécnica que servirá para la planificación y gestión del riesgo de desastres en las comunidades del país.

El Instituto Geofísico del Perú (IGP), una entidad que depende del Ministerio del Ambiente (Minam), ha fortalecido su plataforma digital Zonifica Perú con datos clave para la gestión del riesgo de desastres (GRD). Esta herramienta utiliza el conocimiento científico para mejorar la seguridad y la resiliencia de las comunidades en el Perú. La nueva versión de la plataforma es un claro ejemplo de cómo la ciencia y la tecnología pueden unirse para salvar vidas al ofrecer datos confiables y actualizados que contribuyen a una planificación urbana segura y resiliente.

Con más de 60 estudios de zonificación geofísica y geotécnica realizados en zonas urbanas de la costa peruana, Zonifica Perú brinda información detallada sobre la composición del suelo y cómo este reacciona ante los sismos. Esta información está disponible en un visor geográfico interactivo, lo que permite a las autoridades y a los especialistas identificar áreas vulnerables, planificar de forma preventiva y tomar decisiones informadas para reducir los riesgos.

La versión actualizada de la plataforma, que puede usarse en distintos dispositivos y navegadores, es más ágil, intuitiva y accesible. Sus nuevas funciones permiten una interacción más fluida y eficiente con los datos: incluye mapas interactivos con múltiples capas de datos en un solo visor, la posibilidad de realizar búsquedas y filtros personalizados para obtener resultados precisos, la opción de superponer capas para mejorar la visualización de estudios en regiones y la descarga de mapas y datos listos para ser utilizados en proyectos técnicos y de investigación.

Además, su alcance se ha ampliado para incluir información sobre zonificación geofísica-geotécnica de suelos, evaluaciones de geodinámica en zonas de pendiente y simulaciones de inundaciones en áreas vulnerables. Esta combinación de datos y herramientas convierte a Zonifica Perú en una plataforma moderna y poderosa para afrontar los desafíos del cambio climático y la actividad sísmica.

Zonifica Perú es una herramienta útil para autoridades, ingenieros y la ciudadanía en general. Su objetivo es ayudar a implementar medidas de prevención más eficaces y guiar adecuadamente la construcción y el desarrollo urbano. El jefe institucional del IGP, Hernando Tavera, subrayó la importancia de la plataforma al destacar que “esta plataforma brinda acceso a datos confiables y actualizados que contribuyen a una planificación urbana segura y resiliente. Es un claro ejemplo de cómo la ciencia y la tecnología se unen para salvar vidas”.

Con estas mejoras, Zonifica Perú se posiciona como un aliado estratégico para los tomadores de decisiones del Sistema Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres (Sinagerd), contribuyendo a un futuro más seguro y resiliente ante los desastres naturales. Los datos que la plataforma ofrece permiten a los usuarios entender mejor el territorio en el que viven o planean construir, lo cual es fundamental para el desarrollo sostenible y la protección de las comunidades.

*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.

Gemini y Nano Banana: IA visual, práctica y gratuita

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Juan Carlos Luján Zavala
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Google golpea a generadores de imágenes como Midjourney, Leonardo e Ideogram y permite crear y procesar todo tipo de imágenes con una nueva actualización en Gemini.

Por Juan Carlos Luján, columnista.

Más allá del revuelo que ha generado Nano Banana con sus funciones para crear y editar imágenes al estilo de Photoshop -sí, gratuito y sin instalar nada-, hay un conjunto de herramientas integradas en Gemini que merece la pena explorar. No solo por lo que hacen, sino por cómo pueden ayudarte en tus estudios, proyectos personales o flujos de trabajo profesional.

La actualización para crear imágenes en Gemini golpea seriamente a programas como Midjourney, Ideogram, Leonardo, entre otros, que suelen ofrecer versiones freemium y luego cobrar por sus servicios.

Gemini, la inteligencia artificial de Google, ofrece mucho más que esto. Tiene capacidades concretas para el diseño visual, la creación de prototipos de aplicaciones y sitios web, y hasta para hacer investigaciones profundas sobre cualquier tema. Todo esto desde una interfaz limpia, intuitiva y conectada con el ecosistema de Google.

Integración con Drive

En el video tutorial que he preparado te explico cómo utilizar Gemini para generar imágenes, organizar ideas visuales, maquetar interfaces o incluso hacer análisis de temas complejos con fuentes contrastadas. También muestro cómo usar el modo de aprendizaje, una función que convierte a esta IA en una aliada clave para aprender nuevos temas y fortalecer tus hábitos de estudio.

Otra función que vale oro es la integración con Google Drive. Gemini ya puede conectarse a tus documentos en Google Docs, Hojas de Cálculo o Presentaciones, lo que significa que ahora puedes interactuar con tu propio contenido almacenado en la nube, hacerle preguntas, pedirle resúmenes o mejoras, y todo dentro de un entorno seguro.

Si estás buscando herramientas que realmente potencien tus procesos creativos o te ayuden a ahorrar tiempo con tareas repetitivas, aquí hay una muy atractiva que rivaliza seriamente con ChatGPT al ser totalmente gratuita.

Te invito a ver el video paso a paso donde explico cómo sacarle el jugo a estas funciones. Lo importante no es solo saber que existen, sino aprender a usarlas con criterio, intención y responsabilidad.

Cómo insertar la IA en el aula

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Juan Carlos Luján Zavala
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El trabajo grupal con los papelógrafos jugo un rol clave para delinear lineamientos que podrían aplicar las instituciones educativas. FOTO: Juan Carlos Luján

Un reciente taller y un muestreo rápido entre docentes en Arequipa reveló la familiaridad con ChatGPT, pero también la necesidad urgente de capacitación y políticas institucionales para integrar esta tecnología en los colegios.

Por Juan Carlos Luján, columnista.

No hay muchas jornadas que me dejen pensando tanto tiempo después de haber terminado. Esta fue una de esas raras excepciones. La verdad es que no había tenido tiempo para sentarme a escribir sobre esta experiencia. Se han presentado varias actividades en simultáneo, y la preparación de clases siempre resta tiempo para escribir, elaborar videos o podcasts. El sábado 28 de julio más de treinta docentes de colegios públicos y privados de Arequipa se reunieron en la Universidad Católica Santa María para preguntarse algo fundamental: ¿cómo llevamos la inteligencia artificial generativa al aula sin perder el sentido pedagógico?

La sesión fue parte del curso internacional “IA en el Aula: Guía para su comprensión y aplicación”, y me tocó facilitar el taller presencial. Pero además, tuve el privilegio de escuchar parte de la exposición del experto coreano IL Sung Park, quien soltó una frase que me sigue resonando: “Hoy en día no hay muchos expertos en la enseñanza de la IA generativa”. Y tiene razón. Apenas estamos aprendiendo a enseñarla, mientras la tecnología sigue mutando cada semana.

En la jornada participaron más de 30 de docentes procedentes de diversas instituciones educativas de Arequipa. FOTO: Juan Carlos Luján

Lo que hicimos ese sábado fue comenzar a delinear un camino posible. Sin recetas mágicas ni presentaciones efectistas con videos. Solo papelógrafos, conversación real y criterio compartido. La consigna fue clara: que cada participante se lleve algo claro, útil y aplicable a su regreso al colegio.

Diagnóstico en vivo y casos reales, sin adornos

Comenzamos con un diagnóstico participativo. ¿Qué sabemos? ¿Qué tememos? ¿Qué esperamos de la IA? En las respuestas apareció algo evidente, pero necesario de poner en palabras: hay entusiasmo y familiaridad con herramientas como ChatGPT, pero también una gran brecha sobre cómo usarlas de manera efectiva, ética y con mirada pedagógica.

Una encuesta rápida confirmó lo que ya intuíamos: muchos docentes quieren integrar la IA a sus clases, pero carecen de orientación institucional. No hay políticas claras en sus colegios y hay poca formación sobre cómo liderar proyectos con IA en distintas áreas. La urgencia de capacitar en liderazgo educativo para contextos con IA no es un lujo: es una necesidad.

Gráfico de las respuestas de Formularios. Título de la pregunta: ¿Tu institución tiene alguna política, guía o protocolo sobre el uso de IA en programas educativos?. Número de respuestas: 25 respuestas. Gráfico de las respuestas de Formularios. Título de la pregunta:  ¿Qué tan preparado te sientes para liderar proyectos de formación continua que integren IA?. Número de respuestas: 25 respuestas.

Luego aterrizamos en los prompts. Los abordamos no como fórmulas, sino como extensión del pensamiento. Si no sabemos pedir, la máquina no sabe responder. Los modelos de lenguaje no piensan por nosotros: somos nosotros quienes debemos pensar por ellos. Por eso compartí tres marcos sencillos y prácticos que vengo usando con frecuencia:

  • ABC: Actividad, Base, Condiciones.
  • ROPE: Rol, Objetivo, Proceso, Estilo.
  • STEP: Sujeto, Tarea, Especificidad, Perspectiva.

Probamos ChatGPT, Gemini y Deepseek en vivo. Generamos rúbricas, guiones, resúmenes accesibles, correos institucionales y hasta carteles escolares. Nada de efectos especiales. Queríamos ver el límite, el error, el sesgo. Porque la IA sirve solo si sabemos dónde empieza… y hasta dónde debe llegar.

“La sesión en Arequipa me recordó que la transformación educativa no empieza con la herramienta, sino con la conversación”.

Papelógrafos con cabeza, corazón y contexto

El momento más valioso fue, sin duda, el trabajo en equipos. A cada grupo le pedí que propusiera entre cinco y siete lineamientos para usar IA en su colegio, organizados en cuatro categorías: Docencia, Estudiantes, Gestión Institucional y Ética y Seguridad.

Lo que escribieron a mano debería estar ya en cualquier reglamento escolar. En docencia, se pidió formación continua y tiempo formal para diseñar prompts. En el trabajo con estudiantes, se propuso evaluar procesos más que resultados y hacer obligatoria la citación del uso de IA. A nivel institucional, se sugirieron políticas claras, responsables designados y protocolos específicos. Y en lo ético, se plantearon límites para proteger la privacidad, verificar fuentes y trabajar de la mano con las familias.

Nada fue decorativo. Ningún grupo se fue por las ramas. Las propuestas fueron claras, posibles, necesarias. Porque si la IA entra al aula sin reglas ni sentido pedagógico, no estamos innovando: estamos improvisando.

La capacitación de los docentes arequipeños estuvo orientada a darle instrumentos para el trabajo con herramientas en el aula. Foto: Juan Carlos Luján

Siete principios para comenzar con buen pie

De todo lo que recogí, identifiqué siete principios que pueden servir como punto de partida para que cualquier institución educativa trace su política de uso de IA:

  1. Uso ético y trazable: toda producción con IA debe ser declarada y correctamente citada.
  2. Diseño instruccional con intención: instrucciones claras, procesos cognitivos visibles y criterios diferenciados para evaluar producto y proceso.
  3. Cierre reflexivo obligatorio: cada actividad con IA debe terminar con una pregunta que invite a pensar.
  4. Formación continua: talleres periódicos para docentes y estudiantes, con actualización semestral.
  5. Política institucional viva: protocolos con responsables, indicadores claros y calendario de revisión.
  6. Privacidad como principio: protección de datos y comunicación transparente del rol que cumple la IA.
  7. Acceso equitativo: definir una lista mínima de herramientas y garantizar que todos puedan usarlas.

Son ideas que recojo y comparto gracias a un trabajo colectivo con los docentes. La sesión en Arequipa me recordó que la transformación educativa no empieza con la herramienta, sino con la conversación. Con preguntas reales, con voluntad de aprender en comunidad y con ganas de pensar antes de hacer clic. Ese es, para mí, el verdadero punto de partida.

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