Este trabajo tiene por objeto proponer un marco conceptual que ordene la evolución de las ideas económicas modernas, tomando como hilo conductor el Premio Nobel de Economía, para aplicarlo después al examen de tres problemas mayores del siglo XXI: las desigualdades, el medio ambiente y las plataformas digitales. La lectura del Premio Nobel que aquí se ofrece corresponde a la de un proceso acumulativo en el que confluyen la elección intertemporal y las expectativas, los fallos de información e incentivos, las desviaciones comportamentales de la racionalidad, la economía política y el marco institucional, junto con la investigación empírica basada en la identificación de causalidad. El método descansa, por un lado, en el modelado formal de dichos conceptos y, por otro, en la reconstrucción conceptual de un impuesto al carbono diseñado en un marco de economía política con información y expectativas imperfectas, al que se suman modelos similares para las desigualdades y para la regulación de plataformas digitales. El núcleo unificado propuesto permite someter a crítica ciertas estrategias populares, entre ellas la de regular el medio ambiente únicamente con impuestos pigouvianos, la de regular las plataformas digitales mediante una estrategia basada solo en precios, y la de suponer que la acumulación de capital humano constituye la única manera correcta de reducir las desigualdades sociales.
El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo fenomenológico dinámico de un sistema de desalinización solar térmica que funciona mediante evaporación a presión atmosférica, diseñado para regiones aisladas con escasez de agua. Para describir el balance de masa y energía y evaluar los fenómenos de transferencia de calor y masa, se formuló un sistema de ecuaciones diferenciales. La simulación del modelo se llevó a cabo en Python para analizar el comportamiento de variables del proceso de desalinización, tales como el nivel de agua, concentración de sal, temperatura y producción de agua desalinizada. Los resultados muestran que es posible evaporar el 26,67 % del agua salada suministrada en una hora. Asimismo, se evaluó la capacidad de condensación, en la que se produjo la condensación de todo el vapor. El estudio destaca por su enfoque sostenible, que integra la energía solar térmica, y por su sencillez operativa, lo que lo hace adecuado para ubicaciones remotas.
El aumento constante de la demanda de energía, impulsado por el crecimiento poblacional, la expansión industrial y la digitalización, ejerce una presión creciente sobre los sistemas de distribución eléctrica. En este contexto, en los últimos años se han incorporado algoritmos de aprendizaje automático para el procesamiento de datos eléctricos y la optimización operativa de la red. Evaluar el desempeño de estos algoritmos con datos del mundo real es esencial para comprender su potencial en aplicaciones concretas. Este artículo presenta un estudio de series temporales de demanda eléctrica de dos edificios públicos mediante algoritmos de clustering no supervisados (K-Means, Fuzzy C-Means y Gaussian Mixture Models). Si bien estos algoritmos se han empleado ampliamente en diferentes campos de la ingeniería, las bases de datos de demanda eléctrica analizadas exhiben una combinación de patrones estacionales y eventos anómalos que pueden dificultar la correcta identificación de grupos y, en consecuencia, afectar su agrupamiento. La calidad de los resultados se evalúa mediante los índices Silhouette y Davies–Bouldin. El objetivo de este estudio es explorar la capacidad de las técnicas de clustering para extraer información relevante de series temporales de consumo que abarcan varios años, sentando las bases para futuras investigaciones orientadas a la optimización de la gestión de la energía en edificios públicos y en otros clientes con perfiles de consumo similares.
La importancia del capital intelectual para las empresas y la sociedad va en aumento. Este estudio tiene como objetivo evaluar el nivel de divulgación de información sobre capital intelectual en las memorias corporativas de empresas cotizadas en las cuatro bolsas de valores del Mercado Integrado Latinoamericano (MILA). Se analizaron los reportes de 85 empresas, a través de una lista de chequeo de 21 indicadores, que permitió elaborar un índice de divulgación de capital intelectual que es analizado comparativamente entre los países y correlacionado con 7 variables independientes. Entre los principales resultados se observa que la dimensión de capital humano es la más divulgada y la menos es sobre capital relacional. Las variables sector, endeudamiento y participación de mujeres en el directorio son significativas para la medición de divulgación de capital intelectual. Estos hallazgos contribuyen a la discusión del tema con un enfoque latinoamericano y cubren la brecha de conocimiento, aportando evidencia para establecer nuevas estrategias de reporting.
Este trabajo presenta un estudio exploratorio y preliminar sobre la aplicación de un algoritmo cuántico variacional para resolver problemas de planificación minera a cielo abierto con capacidad de extracción flexible. El objetivo principal es evaluar la viabilidad técnica de la formulación propuesta y su resolución mediante QAOA, más que comparar su rendimiento frente a métodos clásicos o cubrir un amplio rango de instancias. Se desarrolla una formulación Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) que incorpora variables de holgura para modelar restricciones de capacidad del tipo “menor o igual”, permitiendo operaciones por debajo de la capacidad máxima sin penalizaciones. La metodología emplea el Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) para optimizar la selección de bloques maximizando la ganancia económica de la extracción mientras respeta restricciones de precedencia geológica y límites operativos flexibles. El enfoque se valida mediante un caso de estudio en un yacimiento sintético de cobre de 18 bloques resuelto en un simulador cuántico, demostrando la capacidad del algoritmo cuántico para manejar la complejidad adicional introducida por las variables auxiliares. Esta investigación establece fundamentos para aplicar computación cuántica a problemas de planificación minera con mayor flexibilidad operativa.
