El sector de las energías renovables está en plena expansión en nuestro país. El interés de los inversores es cada vez mayor, la competencia es enorme y las corporaciones se suman en masa a la carrera por operar en un mercado prometedor. La premura por instalarse en una posición privilegiada, competitiva, en este sector en crecimiento, está propiciando un modelo de desarrollo de proyectos que busca obtener resultados a corto plazo, lo que ha provocado, unido a otros factores, cierto rechazo social hacia los proyectos más grandes.
Como explicábamos en junio en este artículo del blog, los nuevos criterios en los concursos de acceso adquieren una importancia mayor en el nuevo Real Decreto-ley 12/2021. A los criterios de carácter temporal y técnico regulados en el Real Decreto 1183/2020, se adhieren ahora otros del tipo socioeconómicos y ambientales que se podrán incorporar a los concursos.
Creción de Valor Compartido
Para intentar dar respuesta a la introducción de estos nuevos criterios, se está implementado la filosofía de Creating Shared Value (CSV) en muchos de los nuevos proyectos. En el centro de esta idea, se encuentra dar respuesta a problemas sociales o ambientales que tengan lugar en la localidad o localidades donde se prevé instalar un proyecto de energías renovables, a la vez que se genera valor social para la empresa promotora.
Para identificar dichas necesidades o problemas, se realiza un análisis del ámbito social, económico, institucional y ambiental del entorno del proyecto en cuestión. En una primera etapa, se recaba y analiza información sobre las características demográficas de la comunidad, el mercado de trabajo, el entorno educativo, el patrimonio cultural o los presupuestos municipales, entre otros aspectos. Este primer estudio socio-económico, político e institucional se completa con los aspectos más relevantes del correspondiente Estudio de Impacto Ambiental, con el objetivo de tener una visión holística del entorno que permita abordar la creación de propuestas de valor compartido con mayor acierto.
La siguiente etapa del análisis es la identificación de los grupos de interés del entorno del proyecto, cuya finalidad es conocer cuáles son los agentes (asociaciones, entidades, instituciones, ayuntamientos, sindicatos…) que actúan en el territorio, cuáles son sus preocupaciones y cuál es su posicionamiento ante el proyecto, mediante una serie de reuniones en las que se promueve el diálogo entre el promotor, el grupo de interés y la propia consultoría que realiza el estudio.
Tras estas reuniones, se define con mayor adecuación el plan de creación de valor compartido, que está compuesto por varias propuestas concretas a desarrollar en colaboración con los grupos de interés, y se especifican los compromisos de ejecución de las partes.
Al término de la implantación del plan CSV, se establecen una serie de mecanismos de medición de los impactos del plan, como sistema de seguimiento para evaluar las acciones implementadas con el objetivo de que estas se traduzcan en mejorías reales para la comunidad local.
Perspectivas futuras
En Ideas Medioambientales entendemos que es importante que la implantación de nuevos proyectos de energías renovables cuente con la sociedad local con el objetivo de aumentar su propio bienestar, al tiempo que se combaten los efectos del cambio climático. Con perspectiva de futuro, y también de presente, actualmente estamos realizando diversos análisis de estas características y desarrollando los correspondientes planes CSV ligados a proyectos eólicos y fotovoltaicos en Galicia, Aragón o Castilla-La Mancha.
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¿Te has preguntado qué habilidad podría catapultar tu carrera en los próximos años? Si estás leyendo esto, probablemente ya intuyes la respuesta: el Prompt Engineering se está convirtiendo rápidamente en la competencia más codiciada del ecosistema de IA generativa. Y no, no es una moda pasajera – hay razones muy sólidas detrás de esta tendencia.
1.1 La IA generativa está en todas partes (y apenas estamos empezando)
Seamos sinceros: desde que ChatGPT irrumpió en nuestras vidas, la IA generativa ha pasado de ser una curiosidad tecnológica a una herramienta fundamental en miles de empresas. Ya no es "si" implementarán IA, sino "cómo" lo harán mejor que su competencia.
Caso_2_seccion_idea_destacada_con_titulo_y_subtitulo este es el titular en grande que resume la idea fuerza
Caso_2_seccion_idea_destacada_con_titulo_y_subtitulo, este es el mini párrafo interior que expande y explica la frase del titular de este mismo div.
1.2 Nuevos roles que pagan (muy) bien
¿Has visto últimamente ofertas de trabajo para "Prompt Engineers" o "AI Interaction Specialists"? Estos puestos, que ni siquiera existían hace dos años, ahora ofrecen salarios iniciales de 70.000€ en Europa y más de $120.000 en Estados Unidos.
¿Por qué empresas están dispuestas a pagar tanto? Porque un buen Prompt Engineer multiplica el retorno de la inversión en tecnología de IA. No solo ahorras tiempo a toda la organización, sino que desbloqueas posibilidades de negocio que de otro modo serían inalcanzables. Es como tener una superpotencia que traduce necesidades empresariales en soluciones concretas.
1.3 Tu ventaja competitiva (mientras los demás siguen confundidos)
Piénsalo así: mientras todos aprenden a usar herramientas de IA a nivel básico, dominar el Prompt Engineering te coloca varios pasos por delante del 99% de profesionales. Es como la diferencia entre saber conducir un coche y saber diseñar un sistema de transporte eficiente.
Caso_3_seccion_frase_destacada aquí va un texto que queramos destacar de manera importante visualmente.
Además, esta habilidad es transferible entre diferentes plataformas y modelos. No importa si tu empresa usa OpenAI, Anthropic, Mistral o cualquier otra IA – los principios fundamentales del Prompt Engineering se mantienen, haciendo que tu perfil sea valioso independientemente de qué tecnología específica esté de moda.
1.4 Un camino formativo accesible desde diversos backgrounds
Una de las mejores noticias es que no necesitas ser programador para convertirte en un excelente Prompt Engineer. Si bien los conocimientos técnicos ayudan, personas de marketing, diseño, recursos humanos o prácticamente cualquier campo pueden desarrollar esta especialización.
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Universidades y centros formativos (como nosotros en MBIT School) están incorporando módulos específicos de Prompt Engineering en sus programas, abriendo puertas a perfiles que quizás no encajarían en roles tecnológicos más tradicionales.
Dominar el Prompt Engineering no es cuestión de suerte ni de probar comandos al azar. Hay principios fundamentales que diferencian a los profesionales de los aficionados. Veamos cuáles son:
2.1 Define el objetivo y el contexto (antes de escribir una sola palabra)
El error más común que vemos en nuestras clases es lanzarse a escribir prompts sin haber definido claramente caso_4_negrita_con_interaccion sirve para poner en negrita una idea dentro de un texto y que haya una microinteracción que capture tu atención. Un prompt efectivo siempre comienza estableciendo el contexto adecuado:
Caso_5_grid_ideas sirve para dividir un contenido en varias fichas visualmente para entender mejor el contenido
Proporciona información relevante (sin abrumar con detalles innecesarios)
Establece limitaciones importantes que la IA debe considerar
Compara estos dos prompts:
❌ "Dame ideas para mi negocio"
✅ "Soy propietario de una panadería artesanal en Barcelona con clientela principalmente local. Necesito 5 ideas innovadoras para aumentar mis ventas durante los meses de verano, considerando un presupuesto máximo de 2.000€."
¿Notas la diferencia? El segundo prompt orienta a la IA con precisión y evita respuestas genéricas que no aportarían valor real.
2.2 Estructura tus instrucciones (las IAs aman el orden)
Los modelos de IA no "piensan" como nosotros. Responden mejor cuando les das instrucciones claras, secuenciales y bien estructuradas.
Para conseguir respuestas precisas:
Usa listas numeradas para secuencias de pasos
Emplea viñetas para características relacionadas
Separa visualmente las diferentes partes de tu instrucción
Un truco que funciona sorprendentemente bien: divide una tarea compleja en subtareas más sencillas. Obtendrás mejores resultados que con una única instrucción complicada.
Recuerda: si tú mismo tienes que releer tu prompt para entenderlo,
la IA probablemente también tendrá dificultades.
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