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CSRD en Europa: ¿Está tu empresa preparada para los nuevos requisitos de sostenibilidad?

La sostenibilidad ya no es una opción, es una obligación legal para miles de empresas en Europa. La nueva Directiva CSRD redefine cómo deben reportar su impacto ambiental, social y de gobernanza (ESG). ¿Qué implica esto para tu negocio? ¿Estás listo para cumplir?

 

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¿Qué es la CSRD y por qué importa?

La Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) es una directiva de la Unión Europea adoptada a finales de 2022 y en vigor desde enero de 2023. Su objetivo es hacer más transparente y comparable la información de sostenibilidad que reportan las empresas.
Sustituye y amplía la anterior NFRD (Non-Financial Reporting Directive), y multiplica el número de organizaciones obligadas a rendir cuentas. Se estima que pasamos de unas 11.700 empresas bajo la NFRD a más de 50.000 bajo la CSRD.

¿Qué empresas están obligadas a cumplirla?

La CSRD se aplicará en varias fases, dependiendo del tamaño y tipo de empresa. Tras un reciente aplazamiento aprobado en abril de 2025, los plazos quedan así:

Primera fase (2024)

Empresas ya sujetas a la NFRD → Primer informe en 2025

Segunda fase (2028)

Grandes empresas no sujetas a la NFRD con al menos dos de estos criterios:

    • Más de 250 empleados
    • Más de 50 millones de euros en facturación
    • Más de 25 millones en activos

Tercera fase (2029)

Pymes cotizadas en bolsa → con opción de retraso voluntario hasta 2030

Las empresas extracomunitarias también deberán cumplir si generan más de 150 millones de euros de facturación anual en la UE y tienen al menos una filial o sucursal significativa en territorio europeo.

¿Qué exige exactamente la CSRD?

La directiva obliga a reportar información basada en estándares comunes, conocidos como ESRS (European Sustainability Reporting Standards). Las áreas clave que deben cubrirse son:

    • Factores Ambientales: emisiones de carbono, uso de energía, biodiversidad, economía circular.
    • Factores Sociales: condiciones laborales, igualdad de género, derechos humanos.
    • Gobernanza: ética empresarial, políticas anticorrupción, diversidad en la dirección

Además, la información debe ser:

    • Auditada externamente
    • Incluida en el informe de gestión anual
    • Publicada en formato digital legible por máquinas (XHTML)

¿Qué cambia respecto a normativas anteriores?

A diferencia de la NFRD, que dejaba mucho margen de interpretación, la CSRD estandariza los contenidos y los criterios de medición. También introduce el principio de doble materialidad: las empresas deben informar tanto sobre cómo afectan al medioambiente como sobre cómo los riesgos ESG afectan a su negocio.
Esto exige una transformación real en la forma de gestionar y comunicar la sostenibilidad dentro de la organización.

¿Cómo puede prepararse tu empresa?

La clave es anticiparse. Aquí algunos pasos recomendados:

1. Diagnóstico inicial
Evalúa el grado de cumplimiento actual frente a los nuevos requisitos.

2. Identifica la doble materialidad
Haz un análisis de impacto y riesgos ESG, tanto internos como externos.

3. Mejora la recopilación de datos
Asegura que tu empresa cuenta con sistemas sólidos para registrar métricas ambientales, sociales y de gobernanza.

4. Forma equipos y busca asesoría
Crea un equipo transversal de sostenibilidad y, si es necesario, colabora con expertos externos.

5. Prepara el informe conforme a los ESRS
Familiarízate con los estándares obligatorios, que ya han sido publicados por EFRAG y están disponibles para su uso.

Conclusión

La CSRD representa un cambio profundo en la responsabilidad corporativa en Europa. Si bien los plazos se han extendido para dar más margen a las empresas, el momento de actuar es ahora. Adoptar una estrategia ESG sólida no solo asegura el cumplimiento normativo, sino que fortalece la reputación, mejora el acceso a financiación sostenible y posiciona tu empresa frente a inversores, clientes y talento.

En Qaleon, entendemos que adaptarse a las nuevas exigencias de sostenibilidad, como la CSRD, no es solo una obligación legal, sino una oportunidad estratégica. Por eso, hemos desarrollado  SineQia® una plataforma 360 impulsada por inteligencia artificial que permite a las empresas monitorear en tiempo real sus métricas ESG, evaluar su doble materialidad y generar reportes alineados con los estándares europeos (ESRS).

Con SineQia® tu empresa puede anticiparse a los cambios normativos, automatizar el cumplimiento y tomar decisiones sostenibles basadas en datos fiables y actualizados. Porque la sostenibilidad no es solo un informe: es una estrategia de futuro.

La solución a la sobrecarga de trabajo en tu empresa: agentes autónomos de IA

¿Qué es un agente de inteligencia artificial?

Un agente de inteligencia artificial (IA) es un sistema capaz de percibir su entorno, tomar decisiones autónomas y ejecutar acciones para alcanzar objetivos específicos. A diferencia de herramientas más simples, estos agentes no se limitan a reaccionar a comandos individuales, sino que pueden planificar, aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones sin intervención humana constante.

En términos prácticos, un agente de IA puede encargarse de tareas complejas como automatizar campañas de marketing, realizar análisis financieros, gestionar inventarios o incluso negociar con otros agentes en entornos digitales. Esto se logra combinando modelos de lenguaje avanzados con otros componentes como planificación de tareas, acceso a herramientas externas y memoria de trabajo.

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Diferencias clave entre un AI Agent y un chatbot como ChatGPT

Aunque a simple vista puedan parecer similares, los agentes autónomos de IA y los chatbots conversacionales cumplen roles distintos y operan de manera muy diferente.

Capacidad de acción vs. capacidad de conversación

ChatGPT, por ejemplo, es un modelo de lenguaje diseñado para mantener conversaciones y generar texto coherente y útil a partir de una entrada del usuario. Aunque puede proporcionar información detallada, sugerencias y redactar textos complejos, no puede actuar por sí mismo ni ejecutar tareas en el mundo real.

En cambio, un agente autónomo no solo conversa, sino que toma decisiones y actúa. Puede interactuar con múltiples aplicaciones, programar eventos, enviar correos, analizar datos o incluso automatizar flujos de trabajo completos. Muchos agentes pueden operar en segundo plano sin necesidad de intervención humana directa, ejecutando tareas con base en un objetivo previamente definido.

Persistencia y autonomía

Otra diferencia importante es la persistencia de contexto. Mientras que los chatbots suelen «empezar de cero» en cada conversación (aunque tengan memoria limitada), los agentes autónomos pueden mantener un estado continuo, recordar tareas pasadas y ajustar su comportamiento en función de lo que han aprendido.

Esto los hace ideales para tareas que requieren seguimiento, evaluación continua o adaptación en tiempo real. Por ejemplo, un agente autónomo puede monitorear constantemente el rendimiento de una campaña digital y ajustarla automáticamente según los resultados.

Ejemplo práctico

Imagina que quieres organizar un evento. Un chatbot como ChatGPT puede ayudarte a redactar los correos, sugerirte ideas para el programa o resolver dudas. Pero un agente autónomo haría todo eso y además contactaría a proveedores, reservaría salas, enviaría invitaciones y seguiría confirmaciones, todo de manera automatizada y sin necesidad de intervención constante.

¿Son los agentes autónomos el futuro de la productividad?

El nuevo paradigma del trabajo digital

En la era digital, la productividad ya no se mide únicamente en términos de esfuerzo humano, sino también en la capacidad de delegar eficazmente a sistemas inteligentes. Los agentes autónomos de IA representan un cambio de paradigma: permiten pasar de la automatización de tareas individuales a la automatización de objetivos completos.

Al combinar procesamiento de lenguaje natural, razonamiento, planificación y acción, estos agentes pueden encargarse de proyectos que tradicionalmente requerían varios empleados o freelancers. Esto reduce tiempos, minimiza errores humanos y optimiza recursos.

Sectores donde ya están haciendo impacto

Los agentes autónomos de IA ya están siendo utilizados en sectores como:

    • Marketing digital: automatizan campañas, analizan datos en tiempo real y optimizan resultados sin supervisión.
    • Atención al cliente: más allá de los chatbots, algunos agentes resuelven problemas complejos, gestionan tickets y coordinan con humanos si es necesario.
    • Finanzas: agentes capaces de detectar anomalías, predecir tendencias o ejecutar operaciones automáticamente.
    • Recursos Humanos: selección automatizada, onboarding de empleados, formación continua basada en rendimiento.

Ventajas competitivas para empresas

Las organizaciones que integran agentes autónomos están obteniendo ventajas competitivas claras: más agilidad, menos costes operativos y decisiones más informadas. Además, permiten a los equipos humanos centrarse en tareas estratégicas y creativas, en lugar de repetitivas y mecánicas.

Una tecnología que llegó para quedarse

Los agentes autónomos de inteligencia artificial no son simplemente una evolución de los chatbots, sino una nueva generación de herramientas diseñadas para actuar con autonomía, persistencia y capacidad de aprendizaje. A medida que estas tecnologías se integren en las plataformas empresariales y personales, es probable que se conviertan en pilares fundamentales de la productividad digital.

Si bien todavía estamos en las primeras etapas de esta transformación, todo apunta a que el futuro del trabajo estará lleno de agentes de IA que trabajen junto a nosotros —o incluso por nosotros— para lograr más, en menos tiempo y con mayor eficiencia.

En Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para revolucionar el mundo empresarial. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360, basada en inteligencia artificial innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

Con SineQia® puedes tomar decisiones informadas basadas en datos precisos, optimizar tus procesos y cumplir con los objetivos de sostenibilidad de manera eficiente y transparente.

Compliance en la era digital: ¿Cómo ayuda la IA a garantizar el cumplimiento normativo?

En un entorno empresarial marcado por la transformación digital y una creciente presión regulatoria, garantizar el cumplimiento normativo se ha vuelto más desafiante —y más crucial— que nunca. Las organizaciones operan bajo el escrutinio constante de autoridades, clientes e inversores, lo que exige una gestión del riesgo eficaz, transparente y ágil. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como una aliada estratégica para automatizar, optimizar y fortalecer los sistemas de compliance en la era digital. Este artículo explora cómo la IA está revolucionando el cumplimiento normativo y qué beneficios ofrece a las empresas en esta nueva era digital.

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¿Qué es el compliance y por qué es vital en la era digital?

El término compliance hace referencia al conjunto de procesos, políticas y controles implementados por una organización para asegurar el cumplimiento de las leyes, normativas y estándares éticos que le son aplicables. En un entorno cada vez más regulado y digitalizado, el cumplimiento normativo se ha convertido en un pilar esencial para garantizar la sostenibilidad y la reputación de cualquier empresa.

Hoy en día, el compliance no solo se limita a evitar sanciones legales, sino que también protege a las organizaciones de riesgos reputacionales, pérdida de confianza por parte de clientes e inversores, y fallos internos que podrían poner en peligro su continuidad operativa. Con la aceleración digital, las exigencias regulatorias se han vuelto más complejas, abarcando áreas como la protección de datos (como el RGPD), la ciberseguridad, la sostenibilidad (ESG) o la transparencia financiera.

Inteligencia artificial aplicada al cumplimiento normativo

La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta clave para transformar la manera en que las empresas abordan el compliance. Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de información, detectar patrones y automatizar tareas repetitivas, la IA permite mejorar significativamente la eficiencia y eficacia de los programas de cumplimiento normativo.

Monitoreo en tiempo real

Uno de los principales aportes de la IA al compliance es la capacidad de realizar un monitoreo continuo y en tiempo real. Mediante algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), las organizaciones pueden identificar conductas anómalas, posibles fraudes o incumplimientos antes de que escalen. Esto es especialmente relevante en sectores financieros, legales y tecnológicos, donde el control debe ser constante y preciso.

Automatización de auditorías y reportes

La generación automática de informes y la ejecución de auditorías internas mediante herramientas inteligentes permite a las empresas mantener actualizada su documentación de cumplimiento, reducir errores humanos y responder con agilidad ante requerimientos de organismos reguladores.

Análisis predictivo y evaluación de riesgos

La IA también permite anticipar escenarios de riesgo y simular el impacto de posibles cambios regulatorios. Esta capacidad predictiva ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más informadas, ajustar sus estrategias de forma proactiva y preparar respuestas ante posibles incidentes legales o reputacionales.

¿Qué riesgos minimiza el compliance tecnológico?

La integración de la tecnología —especialmente la IA— en las estrategias de compliance no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también reduce significativamente varios tipos de riesgos:

Riesgo legal y financiero

El uso de IA permite identificar y corregir incumplimientos antes de que generen sanciones económicas o litigios. Además, garantiza que los procesos se alineen con normativas cambiantes, como las leyes de protección de datos o regulaciones sectoriales específicas.

Riesgo reputacional

El compliance tecnológico permite mantener una trazabilidad completa de las decisiones y actuaciones internas, lo que refuerza la transparencia ante clientes, inversores y autoridades. Esto protege la imagen corporativa y fortalece la confianza del mercado.

Riesgo operativo

Gracias a la automatización, las empresas reducen la dependencia de procesos manuales que pueden ser propensos a errores o ineficiencias. Esto asegura una mayor coherencia en la aplicación de políticas internas y una mejor gestión de los recursos.

El futuro del compliance es inteligente

En un entorno regulatorio cada vez más exigente, la inteligencia artificial no sustituye la responsabilidad humana, pero sí potencia enormemente la capacidad de las organizaciones para cumplir con las normativas de forma eficiente, precisa y proactiva.

Adoptar soluciones de compliance basadas en IA no es solo una opción innovadora, sino una necesidad estratégica para las empresas que desean mantenerse competitivas, seguras y en regla dentro de un ecosistema digital en constante evolución.

En Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para revolucionar el mundo empresarial. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360 innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

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Computación cuántica: ¿Qué es y para qué sirve?

La computación cuántica es una de las tecnologías emergentes más prometedoras del siglo XXI. A diferencia de los ordenadores clásicos, que usan bits que representan 0 o 1, los ordenadores cuánticos utilizan qubits. Según IBM, los qubits se crean generalmente, aunque no de forma exclusiva, manipulando y midiendo partículas cuánticas (los bloques de construcción más pequeños conocidos del universo físico), como fotones, electrones, iones atrapados, circuitos superconductores y átomos. 

Este tipo de computación promete revolucionar áreas como la inteligencia artificial, la seguridad informática, la investigación científica y la optimización de procesos industriales. Pero ¿cómo funciona realmente y para qué se utiliza?

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¿Qué es la computación cuántica?

La computación cuántica es una rama de la informática basada en la física cuántica. En lugar de trabajar con bits binarios, utiliza qubits (bits cuánticos). Gracias a la superposición, un qubit puede estar en múltiples estados simultáneamente. Y gracias al entrelazamiento, los qubits pueden influirse entre sí, incluso a distancia.

Esto permite realizar cálculos mucho más complejos a una velocidad exponencialmente mayor que la computación tradicional. No se trata de reemplazar los ordenadores actuales, sino de complementarlos en tareas muy específicas como simulación molecular, criptografía o algoritmos de búsqueda avanzada.

¿Para qué sirve la computación cuántica?

Los posibles usos de la computación cuántica son inmensos, pero entre los más destacados se encuentran:

  • Simulación de moléculas y materiales: útil en el desarrollo de nuevos medicamentos y materiales sostenibles.
  • Optimización logística y financiera: mejorar rutas, procesos industriales y estrategias de inversión.
  • Criptografía avanzada: tanto para romper los sistemas actuales como para desarrollar nuevas formas de seguridad cuántica.
  • Modelado climático y predicción meteorológica: cálculos complejos que mejoran la comprensión del cambio climático.
  • Desarrollo de inteligencia artificial: entrenar modelos de IA más rápido y con mejores resultados.

¿Qué desafíos enfrenta la computación cuántica?

A pesar de su enorme potencial, la computación cuántica aún enfrenta retos significativos:

  • Inestabilidad de los qubits: Los sistemas cuánticos son extremadamente sensibles al ruido y a las interferencias externas.
  • Escalabilidad: Aumentar el número de qubits sin perder precisión es uno de los mayores retos tecnológicos actuales.
  • Falta de estandarización: Existen múltiples plataformas y lenguajes, lo que dificulta una adopción uniforme.
  • Alta inversión: Requiere infraestructuras costosas y un equipo altamente especializado.

Resolver estos desafíos llevará tiempo, pero los avances constantes muestran que es un camino viable y con grandes recompensas.

¿Cómo aprender computación cuántica desde cero?

La buena noticia es que no necesitas ser físico cuántico para empezar. Hoy en día existen múltiples recursos para iniciarse en este campo:

  • Plataformas online como Coursera, edX o Udemy ofrecen cursos gratuitos y de pago.
  • Qiskit de IBM proporciona herramientas prácticas, tutoriales interactivos y acceso a ordenadores cuánticos reales.
  • Foros y comunidades como Stack Overflow, Reddit y GitHub permiten resolver dudas y compartir conocimientos.

Comenzar por aprender Python y familiarizarse con los conceptos básicos de la mecánica cuántica es el primer paso para adentrarte en uno de los campos tecnológicos más disruptivos del futuro.

Conclusión

La computación cuántica no es solo el futuro: ya es parte del presente. Aunque en España aún estamos en fase de desarrollo, los avances son prometedores. Aprender sobre ella puede abrir la puerta a oportunidades profesionales únicas en un sector altamente demandado.

Por eso, en Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para revolucionar la industria y cuidar el medio ambiente a través de la sostenibilidad. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360 innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

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IA generativa: cómo se crean imágenes y textos con inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) generativa ha irrumpido con fuerza en múltiples sectores, desde el arte y el marketing hasta la educación y el desarrollo de software. Su capacidad para crear imágenes, textos, música o código a partir de simples instrucciones escritas está transformando la forma en que trabajamos, comunicamos e innovamos. Pero ¿cómo funciona realmente esta tecnología? ¿Y qué podemos esperar de ella en los próximos años?

IA generativa Qaleon

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que se centra en crear contenido nuevo y original. A diferencia de otras formas de IA que se limitan a analizar datos o tomar decisiones, los modelos generativos como ChatGPT o DALL·E son capaces de producir contenido que antes solo los humanos podían crear.

¿Cómo convierte texto en imágenes?

El proceso comienza con lo que se conoce como prompt, que no es más que una instrucción en lenguaje natural. Por ejemplo: «una ciudad futurista al atardecer con coches voladores». Este texto es procesado por un modelo entrenado con millones de imágenes y descripciones, que aprende a asociar palabras con patrones visuales.

Luego, la IA utiliza técnicas como redes neuronales y modelos de difusión para «imaginar» una imagen que coincida con la descripción. Estos modelos no copian ni buscan en una base de datos; generan nuevas composiciones visuales desde cero, pixel por pixel, basadas en las relaciones que han aprendido entre palabras e imágenes.

¿Y cómo genera textos?

En el caso de los textos, modelos como chatGPT funcionan prediciendo la siguiente palabra más probable a partir de las anteriores. Gracias a un entrenamiento masivo con libros, artículos, diálogos y todo tipo de texto, la IA aprende a construir frases coherentes, estructuradas y contextualmente relevantes.

Puedes pedirle que redacte un correo profesional, un poema, un resumen de un documento técnico o incluso el guion de un vÍdeo. Cuanto más claro y específico sea el prompt, mejor será el resultado.

¿Cómo mejorará la IA generativa en el futuro?

Aunque la IA generativa ya es impresionante, su evolución apenas está comenzando. Estas son algunas mejoras que veremos en los próximos años:

  • Mayor precisión y realismo: Las imágenes y textos generados serán aún más detallados, naturales y difíciles de distinguir de los creados por humanos.
  • Multimodalidad avanzada: Los modelos podrán entender y combinar texto, imagen, audio y video al mismo tiempo, facilitando tareas complejas como la creación de contenido interactivo o la edición de video automática.
  • Más control creativo: Los usuarios podrán guiar más fácilmente los resultados, con herramientas para afinar estilos, tonos o formatos.
  • Aplicaciones prácticas personalizadas: Desde currículums automáticos hasta diseños de producto o contenido educativo adaptado a cada estudiante.

Conclusión

La IA generativa está abriendo una nueva era de creatividad asistida. Saber cómo funciona y cómo aprovecharla puede marcar una gran diferencia, tanto para profesionales como para empresas. Lejos de reemplazar al talento humano, su mayor potencial está en potenciarlo, facilitando tareas repetitivas y desbloqueando nuevas formas de expresión.

Por eso, en Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para revolucionar la industria y cuidar el medio ambiente a través de la sostenibilidad. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360 innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

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¿Realidad aumentada o virtual? Descubre las tecnologías del futuro

En una sociedad completamente digitalizada, los límites entre el mundo digital y el mundo físico están cada vez más desdibujados. En este contexto entra en juego la Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Virtual (RV). Dos tecnologías disruptivas que cada vez van evolucionando a una realidad más tecnológica. Tanto la RA como la RV tienen como característica principal transformar la forma en la que interactuamos con el mundo que nos rodea. Sus aplicaciones van desde el entretenimiento hasta la ciencia. Ambas aplicaciones son un presente, pero sobre todo son un futuro, por lo que es importante diferenciarlas para poder sacar el máximo partido.

Realidad Virtual Realidad Aumentada

¿Qué es la Realidad Aumentada (RA)?

Según la Universidad en Internet (UNIR), “la realidad aumentada acerca el mundo digital al real, permitiendo que elementos virtuales se integren de manera orgánica en el espacio en el que interactúa el usuario.”

Esta tecnología integra elementos digitales como imágenes, sonidos o textos en el mundo real utilizando dispositivos como smartphones o tabletas. Gracias a la Realidad Aumentada, el usuario se beneficia de los elementos virtuales siempre en relación con el entorno físico en el que se encuentra.

Precisamente una de las principales ventajas que nos ofrece esta tecnología es la interacción con el mundo real. De esta forma el usuario no se encuentra aislado de su entorno, permitiendo una integración fluida con el entorno físico. La accesibilidad es otra ventaja significativa, ya que no se necesita equipos complejos para disfrutarla.

¿Qué es la Realidad Virtual (RV)?

Según la Universidad en Internet (UNIR) “La realidad virtual sumerge a una persona en un espacio simulado en el que puede interactuar, o desplazarse por el mismo, mediante el uso de dispositivos tecnológicos.”

A diferencia de la RA, la RV no tiene en cuenta el entorno físico, sumergiendo al usuario en un mundo completamente virtual. Para ello requiere dispositivos específicos como cascos o gafas VR. A pesar de ser comúnmente conocida por los videojuegos, sus aplicaciones van mucho más allá. Hoy en día, se utilizan simulaciones en medicina, educación e incluso en entrenamiento militar.

Como principal ventaja nos encontramos con la inmersión total que nos proporciona. Esto nos permite crear y experimentar situaciones muy concretas que de otra forma serían muy difíciles e incluso peligrosas.

El futuro de la RA y la RV

Tanto la Realidad Aumentada como la Realidad Virtual son tecnologías que están en constante evolución. Mientras que la RA transformará la forma en la que interactuamos con el mundo, la RV nos permitirá crear simulaciones cada vez más avanzadas. Además, todo apunta a que según se vayan creando avances tecnológicos, ambas tecnologías se irán complementando, creando realidades mixtas que nos traerán nuevas funcionalidades.

En Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para conseguir un futuro más sostenible y limpio. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360 innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

Con SineQia® puedes tomar decisiones informadas basadas en datos precisos, optimizar tus procesos y cumplir con los objetivos de sostenibilidad de manera eficiente y transparente.