Observatorio de la Transición Justa 2026

Nueva edición de este observatorio. El resumen que me pasan, que, la verdad, coincide en mucho con mi percepción: la clave está en los aspectos distributivos, algo que debería ir incluso más allá del Plan Social para el Clima (del que espero escribir algo un día de estos).

  • Alto reconocimiento del cambio climático (78%), pero con una erosión progresiva de la certeza de su existencia desde 2023 (85%). La prioridad del cambio climático cae, desplazada por preocupaciones económicas lo que obliga a reformular la transición en términos de beneficios concretos y valor socioeconómico. La transición ecológica se percibe crecientemente como una oportunidad de empleo y desarrollo económico (56%). Se agota el marco cambio climático/transición ecológica frente a otros más movilizadores como autonomía estratégica, competitividad e industrialización. 

• Tecnologías: el apoyo a las renovables se estabiliza tras la caída del año anterior. Se mantiene un apoyo alto a la solar (84%) y la eólica (78%), crece la aceptación de la nuclear (32%). El hidrógeno verde se mantiene en niveles relevantes (69%) y los biocombustibles en un 59%, pero solo un 45% aceptaría tener una planta cerca de su casa. Sube la nuclear a un 32%. 

• Crece la importancia de la licencia social:  se debe vigilar la distancia entre el apoyo teórico y la aceptación de infraestructuras en el entorno cercano 

• Se consolida la erosión en la disposición a adoptar medidas en la vida cotidiana contra el cambio climático 

• Se mantiene el predominio del vehículo convencional y se produce una transición tecnológica lenta debido a la desigualdad socioeconómica y territorial en la adopción de vehículos híbridos.

Lecturas interesantes sobre IA

 Tengo pendiente escribir de una forma algo más extendida mi posición sobre la IA en la investigación, en parte para poder prepararme para ese debate con Eduardo Garrido :). Pero mientras, y cada vez más, siguen saliendo cosas muy interesantes, que creo que vale la pena leer para formarse una buena opinión:

- Luis Garicano y Jesús Saa-Requejo plantean un modelo para entender quién captura las rentas en la IA. Su conclusión es que donde se pueden capturar las rentas es en la implantación, y no tanto en el desarrollo de los modelos LLM. Pero sólo mientras este campo siga siendo tan competitivo como lo es ahora.

- Cal Newport, sobre la necesidad de distinguir lo bueno y lo malo de la tecnología, y actuar en consecuencia, teniendo el valor de decidir qué queremos usar y qué no. Para eso propone trabajar más en ética digital  

- Esto de distinguir lo bueno y lo malo también lo subraya Christopoulou para la educación, con una analogía muy fácil de entender, 

- Y por supuesto, León XIV.

Medición del riesgo geopolítico y su impacto

 Un paper que he descubierto en mi visita a China, porque allí en el equipo de Yang Bai lo están usando mucho, es este sobre la medición del riesgo geopolítico y de su impacto en la macroeconomía. Del American Economic Review nada menos. Está disponible en abierto si lo buscáis.

En defensa de los modelos sencillos

 Una historia divertida, pero con mucho fondo, de Tim Harford, sobre la importancia de usar modelos sencillos para interpretar el mundo, o para predecir el futuro. Algo que ya decía siempre Schelling. Eso sí, como bien señala implícitamente Harford al final: sencillo no significa simplón, ni tonto. Para poder construir un modelo sencillo hay que ser muy listo (como Schelling).

Avances en la producción de hidrógeno natural

 Parece que son dos las iniciativas más llamativas, aunque se han publicado en la misma semana: esta de unos investigadores de la Universidad de Texas que están añadiendo CO2 al agua que inyectan (algo que sirve a la vez para quitar este CO2 de enmedio), y esta de una start-up que ya está con un piloto.

Un marco axiomático para la minimización del arrepentimiento

 Uno de los problemas a los que siempre nos enfrentamos cuando desarrollamos modelos de decisión multicriterio, o basados en la minimización del arrepentimiento, es que siempre hay alguno (revisores o no) que nos dice que nuestro marco de decisión no respeta los axiomas habituales de la teoría de decisión. Yo siempre respondo que, ¿y qué? Mi objetivo siempre es representar lo mejor posible las decisiones humanas, no necesariamente las compatibles con un marco de racionalidad que muchas veces no existe.

En todo caso,  no viene mal este paper si realmente consigue reconciliar las dos cuestiones :)

Más sobre offsets de bosques

 Un nuevo estudio, citado en New Scientist, concluye que, en general, los proyectos financiados por offsets si reducen la deforestación, pero sólo reducen emisiones por un cuarto de los créditos que venden, básicamente por un mal cálculo de la línea de base (algo que ya pasaba en los mecanismos de desarrollo limpio, no aprendemos...) Y eso sin tener en cuenta la incertidumbre...

Al menos es mejor que los proyectos inventados como los que señala Bloomberg...