{"id":115166,"date":"2025-04-11T08:12:03","date_gmt":"2025-04-11T11:12:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noticiasradioreflejos.com.ar\/2021\/?p=115166"},"modified":"2025-04-11T08:12:03","modified_gmt":"2025-04-11T11:12:03","slug":"desarrollo-sostenible-en-alerta-ningun-pais-lograra-cumplir-los-ods-para-2030","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.noticiasradioreflejos.com.ar\/2021\/desarrollo-sostenible-en-alerta-ningun-pais-lograra-cumplir-los-ods-para-2030\/","title":{"rendered":"Desarrollo sostenible en alerta: ning\u00fan pa\u00eds lograr\u00e1 cumplir los ODS para 2030"},"content":{"rendered":"

Una investigaci\u00f3n internacional basada en la inteligencia artificial revel\u00f3 que el mundo est\u00e1 lejos de alcanzar las metas ambientales, sociales y econ\u00f3micas de la ONU. Nota al Pie dialog\u00f3 con el f\u00edsico Mat\u00edas Nu\u00f1ez, autor principal a cargo del Machine Learning.<\/p>\n

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Un informe internacional liderado por la UNAM (Universidad de m\u00e9xico), y con participaci\u00f3n de un experto argentino, revel\u00f3 mediante machine learning que los 17 ODS est\u00e1n lejos de cumplirse. Cr\u00e9ditos: Plos one<\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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Ning\u00fan pa\u00eds cumplir\u00e1 con los 17\u00a0Objetivos de Desarrollo Sostenible<\/strong><\/a>\u00a0<\/strong>(ODS<\/strong>),\u00a0<\/strong>establecidos por la\u00a0Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud<\/strong>\u00a0(OMS<\/strong>), para el a\u00f1o 2030. As\u00ed lo demostr\u00f3 un equipo de investigadores de distintas partes del mundo que reuni\u00f3 la\u00a0Universidad Nacional de M\u00e9xico\u00a0<\/strong>(UNAM<\/strong>),\u00a0<\/strong>para utilizar herramientas de Machine Learning\u00a0<\/em>(Inteligencia Artificial),\u00a0<\/em>y estudiar el comportamiento de los pa\u00edses en materia de pol\u00edticas de desarrollo.<\/p>\n

Se trata del estudio \u201cVisiones sostenibles: perspectivas de aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado sobre los objetivos de desarrollo global<\/mark><\/a>\u201d, publicado en la revista\u00a0Plos One<\/strong>\u00a0que concluy\u00f3 que los ODS est\u00e1n relacionados entre s\u00ed y no pueden pensarse de manera aislada. De esta forma, afirman que la\u00a0Agenda 2030<\/strong>\u00a0debe ser analizada en profundidad para ser efectivamente alcanzada.<\/p>\n

La ciencia argentina fue parte del estudio y\u00a0Nota al Pie<\/strong>\u00a0dialog\u00f3 con el Doctor en F\u00edsica y especialista en machine learning,\u00a0Mat\u00edas Nu\u00f1ez<\/mark><\/strong><\/a>, investigador a cargo de los c\u00e1lculos utilizados. \u201cNuestro estudio proporciona evidencia emp\u00edrica que indica claramente que\u00a0las dificultades para alcanzar los ODS no son homog\u00e9neas, sino que var\u00edan sustancialmente seg\u00fan factores econ\u00f3micos, pol\u00edticos, sociales y ambientales espec\u00edficos\u00a0<\/strong>de cada pa\u00eds o grupo de pa\u00edses\u201d, dijo.<\/p>\n

\"desarrollo
Desigualdad, crisis clim\u00e1tica y falta de pol\u00edticas p\u00fablicas obstaculizan su implementaci\u00f3n revel\u00f3 el estudio.Cr\u00e9ditos: ONU<\/strong><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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Desarrollo sostenible: \u00bfes posible que sea igual en todo el mundo?<\/strong><\/h2>\n

El 25 de septiembre de 2015, los l\u00edderes mundiales adoptaron un conjunto de objetivos globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la prosperidad. Esta denominada\u00a0Agenda 2023<\/strong>, determin\u00f3 los 17 objetivos, con 169 metas y 231 indicadores comparables a nivel mundial.<\/p>\n

Es as\u00ed que los datos recabados por esos 231 indicadores hasta la fecha era de gran volumen y gracias a la metodolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado se llev\u00f3 adelante la investigaci\u00f3n. Este tipo de herramientas pueden revelar grupos de pa\u00edses con un comportamiento similar con respecto a las puntuaciones de los 17 ODS.<\/p>\n

Lo cierto es que al mundo le han sucedido algunas cosas desde 2015 hasta ac\u00e1: enfrentamientos b\u00e9licos, crisis econ\u00f3micas, calentamiento global y hasta una pandemia por COVID-19 que profundiz\u00f3 problemas estructurales.<\/p>\n

En este sentido, el investigador del\u00a0Consejo Nacional de de Investigaciones Cient\u00edficas y T\u00e9cnicas\u00a0<\/strong>(CONICET<\/strong>), explic\u00f3: \u201cA trav\u00e9s de t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis\u00a0identificamos seis cl\u00fasteres distintos de pa\u00edses seg\u00fan sus trayectorias hacia los ODS<\/strong>, lo que nos permite precisar qu\u00e9 naciones enfrentan mayores obst\u00e1culos y cu\u00e1les han avanzado de manera m\u00e1s consistente\u201d.<\/p>\n

Al mismo tiempo, destac\u00f3 la importancia de utilizar herramientas de machine learning,\u00a0tronco pr\u00edncipal de la Inteligencia Artificial, ya que esto \u201cpermite que\u00a0los propios datos revelen patrones ocultos y tendencias inesperadas en el progreso hacia los ODS<\/strong>\u201d, y, agreg\u00f3: \u201cal aplicar estas\u00a0 t\u00e9cnicas avanzadas, hemos podido visualizar y entender relaciones complejas que ser\u00edan dif\u00edciles o imposibles de detectar mediante m\u00e9todos tradicionales\u201c.<\/p>\n

De esta forma, es posible ver de manera gr\u00e1fica c\u00f3mo los pa\u00edses se comportan respecto al cumplimiento de los ODS y analizar c\u00f3mo influyen los factores sociales econ\u00f3micos y gubernamentales en cada regi\u00f3n en particular.<\/p>\n

\u201cLos pa\u00edses del cl\u00faster 5 (compuesto por econom\u00edas avanzadas como Estados Unidos,\u00a0Jap\u00f3n<\/strong>,\u00a0Israel<\/strong>,\u00a0Francia<\/strong>,\u00a0Espa\u00f1a\u00a0<\/strong>y\u00a0Corea del Sur<\/strong>), han logrado importantes avances en \u00e1reas como salud (ODS 3), educaci\u00f3n de calidad (ODS 4), e infraestructura (ODS 9). Sin embargo, enfrentan serias dificultades en sostenibilidad ambiental, con avances limitados en los ODS 12 (consumo y producci\u00f3n responsables), y 13 (acci\u00f3n por el clima), lo que refleja la tensi\u00f3n inherente entre crecimiento econ\u00f3mico e impacto ecol\u00f3gico\u201d, detall\u00f3 Nu\u00f1ez.<\/p>\n

Al mismo tiempo explic\u00f3 que al otro extremo, los pa\u00edses del cl\u00faster 1, compuesto en su mayor\u00eda por naciones de\u00a0\u00c1frica Subsahariana\u00a0<\/strong>y\u00a0Hait\u00ed\u00a0<\/strong>\u201cse encuentran significativamente rezagados en casi todos los objetivos, particularmente en reducci\u00f3n de la pobreza (ODS 1), acceso a servicios b\u00e1sicos (ODS 6) e igualdad de g\u00e9nero (ODS 5)\u201d. Aunque su desempe\u00f1o relativamente mejor en ciertos indicadores ambientales lo que sugiere que sus menores niveles de industrializaci\u00f3n han reducido su huella ecol\u00f3gica.<\/p>\n

Estas diferencias encontradas dan cuenta de que \u201cel problema del cumplimiento de los ODS\u00a0no radica \u00fanicamente en la falta de progreso, sino en la desigualdad en los ritmos de avance y en las tensiones entre ciertos objetivos<\/strong>, que requieren soluciones diferenciadas seg\u00fan el contexto nacional y regional\u201d.<\/p>\n

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Qu\u00e9 pasa en Am\u00e9rica Latina con los ODS<\/strong><\/h2>\n

Seg\u00fan el an\u00e1lisis,\u00a0Am\u00e9rica Latina<\/strong>\u00a0se encuentra representada mayormente en el cl\u00faster 2, comparte desaf\u00edos estructurales comunes que diferencian su trayectoria de otras regiones del mundo. \u201cLos pa\u00edses de la regi\u00f3n han logrado avances notables en indicadores sociales como la esperanza de vida y la cobertura educativa (ODS 3 y 4), pero enfrentan obst\u00e1culos significativos en t\u00e9rminos de desigualdad econ\u00f3mica, inestabilidad pol\u00edtica y degradaci\u00f3n ambiental\u201d, remarc\u00f3 el doctor.<\/p>\n

Tambi\u00e9n destac\u00f3 que la dependencia de industrias extractivas y agr\u00edcolas podr\u00eda haber generado crecimiento econ\u00f3mico en algunas naciones, pero posiblemente a costa de la sobreexplotaci\u00f3n de recursos naturales. \u201cEste modelo podr\u00eda haber dificultado el progreso en los ODS ambientales (12, 13 y 15), exacerbando adem\u00e1s la desigualdad social e impidiendo mejoras sustanciales en el ODS 10\u201d.<\/p>\n

En esta regi\u00f3n influye tambi\u00e9n la volatilidad institucional y la dificultad para implementar pol\u00edticas de largo plazo. \u201cA diferencia de los pa\u00edses del cl\u00faster 3, donde la estabilidad pol\u00edtica ha permitido una planificaci\u00f3n sostenida en el tiempo, en Am\u00e9rica Latina la inestabilidad pol\u00edtica y la falta de continuidad en las pol\u00edticas p\u00fablicas han sido barreras recurrentes para alcanzar los ODS\u201d, dijo.<\/p>\n

Pese a que el resultado tiene cierto grado de pesimismo al afirmar que ning\u00fan pa\u00eds cumplir\u00e1 los objetivos hacia un mundo menos contaminado e igualitario, debe ser una herramienta para comprender mejor el mundo.\u201cConsidero esencial seguir fortaleciendo el uso de estas herramientas para informar pol\u00edticas p\u00fablicas m\u00e1s efectivas, precisas y adaptadas a las realidades espec\u00edficas de cada regi\u00f3n y pa\u00eds\u201d, concluy\u00f3 Nu\u00f1ez.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\"Melani<\/a><\/p>\n

Melani Valeria Aguayo Lator<\/a><\/strong><\/div>\n

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Una investigaci\u00f3n internacional basada en la inteligencia artificial revel\u00f3 que el mundo est\u00e1 lejos de alcanzar las metas ambientales, sociales y econ\u00f3micas de la ONU. 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