Un total de 27 emprendedores con discapacidad han recibido ayuda de Fundación ONCE para poner en marcha su proyecto empresarial en 2026 a través del programa ‘Por Talento Emprende’, una iniciativa que pretende fomentar el autoempleo.

Estas ayudas forman parte de la convocatoria abierta por Fundación ONCE para apoyar económicamente, y a fondo perdido, a los emprendedores con discapacidad de Aragón, Cataluña, Madrid, Navarra y País Vasco que quieran poner en marcha su proyecto de negocio.

El objetivo de las ayudas es fomentar la creación de empleo, la mejora de la empleabilidad y la inserción socio laboral de las personas con discapacidad, impulsando sus capacidades, espíritu emprendedor y necesidades del tejido empresarial, a través de proyectos viables y sostenibles.

De los proyectos aprobados en esta convocatoria, un total de 14 pertenecen a Cataluña, 6 a la Comunidad de Madrid, 6 al País Vasco y 1 procede de Aragón.

Entre los proyectos aprobados figuran una cafetería en Tarrasa que ofrece brunch saludable y que incluye talleres de bienestar, como meditación y yoga; una guardería canina en Barcelona; la creación de una comunidad de mujeres expatriadas para la gestión emocional, networking y actividades culturales en Madrid; una tienda online especializada en cosmética coreana para piel sensible y clean beauty, también en Madrid; una tienda de suplementación deportiva que ofrece asesoramiento en nutrición básica y rendimiento, salud y bienestar y control de peso en Bilbao, o un negocio de trabajo social que ofrece sesiones de terapia individual en Zaragoza.

Los emprendedores reciben una ayuda a fondo perdido de 3.000 euros que adicionalmente se incrementa si se cumplen factores extraordinarios como pertenecer a colectivos con especial dificultad de inserción (parálisis cerebral, discapacidad psicosocial y discapacidad intelectual). En este caso pueden tener una ayuda adicional de 2.000 euros.

También hay apoyo específico mediante un complemento de 1.000 euros por ser mujer, desempleado de larga duración, persona migrante o mayor de 45 años. En el caso de las mujeres víctimas de violencia de género, familias monoparentales y solicitantes que vivan en hogares con todos los miembros en desempleo, el complemento es de 2.000 euros.

Por último, también se incluyen en la ayuda aportaciones en relación a la contratación de personas con discapacidad y se tienen en cuenta factores de crecimiento, así como el sector económico del desarrollo de la actividad empresarial correspondiente. Con todo ello se quiere potenciar el uso de las nuevas tecnologías y la sostenibilidad. De cualquier forma, la suma total de la ayuda no supera los 18.000 euros.

Fuente: Redacción BN.es
Buenas Noticias

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Sastre & Asociados

El almacén del todo al principio

Tenían todo para ser Amazon, pero no apostaron por Internet. Durante más de cincuenta años, Sears fue el rey absoluto del comercio en Estados Unidos. 1 de cada 3 dólares gastados en venta directa al cliente en EE.UU. pasaba por Sears.

Antes de que existiera Amazon, antes de que existiera el e-commerce, Sears ya vendía a millones de personas sin necesidad de tiendas físicas. A finales del siglo XIX, su famoso catálogo llegaba a casi todos los hogares del país. Su público objetivo eran personas que vivían en zonas rurales alejadas de las grandes superficies.

Vendían desde ropa hasta electrodomésticos, incluso casas completas podían comprarse por correo. Entre 1908 y 1940 vendieron más de 70.000 casas prefabricadas, enviadas en piezas y montadas en destino. Se estima que en torno al 70% de estas casas aún siguen hoy en día en pie (la mayoría, curiosamente, cerca de vías de tren). Sears dominaba la logística, la distribución y, sobre todo, la confianza del consumidor. Era literalmente Amazon en papel.

Su catálogo llegó a tener más de 1.000 páginas y 100.000 productos. Además, contaba con marcas propias muy fuertes como Kenmore, Craftsman o DieHard.

Viene la disrupción

Pero los años 80 y 90 fueron un punto de inflexión. Sears perdió el foco de su negocio principal intentando convertirse en un conglomerado financiero. Adquirió empresas como: Dean Witter (finanzas), Allstate (seguros) y Coldwell Banker (inmobiliaria).

Esto debilitó su posición, justo cuando competidores como Walmart optimizaban la eficiencia.

Cuando llegó Internet, Sears ya no estaba en su mejor momento. De hecho, lanzó su web en los años 90. Pero la trató como un canal secundario, no como el futuro del negocio.

Internet empezó a crecer. Las compras online eran lentas, torpes, poco confiables y, para los ejecutivos de Sears, una moda pasajera. Ellos ya tenían dominado el mercado.

¿Por qué apostar fuerte por algo tan incierto?

Mientras tanto, una pequeña empresa llamada Amazon apenas vendía libros. No tenía tiendas, no tenía prestigio, no tenía décadas de historia. Solo tenía una obsesión: el futuro. Durante años careció de rentabilidad, pero estaba construyendo un sistema imparable.

Sears sí vio Internet, pero cometió un error fatal, nunca lo tomó en serio. En lugar de reinventarse, decidió proteger su modelo antiguo. Trataron el comercio online como un proyecto secundario, priorizaron recortes, decisiones financieras de corto plazo y promocionaron sus tiendas físicas.

Amazon hizo exactamente lo contrario. Aposto fuertemente por la innovación de proceso y tecnológica, experiencia del cliente y recopilación de datos clave de consumo. Durante años carecía de rentabilidad, pero construyó un sistema imparable. Para cuando Sears quiso reaccionar ya era demasiado tarde.

Golpe mortal

El golpe definitivo en Sears vino marcado por decisiones cortoplacistas. En 2005, tras su fusión con Kmart bajo la dirección de Eddie Lampert, se impuso un enfoque financiero centrado en la reducción agresiva de costes, la falta de inversión en tiendas, la competencia interna entre departamentos y la prioridad por los resultados a corto plazo. Las consecuencias fueron claras: deterioro progresivo de las tiendas, empeoramiento de la experiencia del cliente y pérdida de relevancia de la marca. Mientras Amazon apostaba por el futuro, Sears se limitaba a extraer valor de su pasado.

El declive fue evidente con el paso de los años. Perdió el liderazgo frente a Walmart en 2000, sufrió una caída acelerada en 2010 y terminó declarándose en bancarrota en 2018.

La empresa, que pudo haber sido Amazon, quedó como un recuerdo. La ironía es brutal. Sears tenía todo lo que Amazon necesitaba. Amazon solo tuvo el valor de apostar por lo que venía.

Un caso paradigmático

Este caso se ha convertido en un ejemplo paradigmático del Dilema del Innovador de Clayton Christensen, que explica cómo grandes empresas no fracasan por hacer las cosas mal, sino por hacerlas demasiado bien según las reglas del presente.

Durante décadas, Sears fue el mayor minorista de Estados Unidos. Tenía una red enorme de tiendas físicas, un catálogo por correo muy eficiente y una base de clientes muy fiel.

Hacía muchas cosas bien. Escuchaba a sus clientes, pero siempre a los mismos, que pedían mejores productos, mejores tiendas y una experiencia más cuidada en el punto de venta.

Además, estaba muy centrada en la rentabilidad, en optimizar sus márgenes y en hacer más eficiente su modelo tradicional. Todo tenía sentido… dentro de su propio marco.

El problema es que el gran cambio no vino de otro competidor parecido, sino de algo completamente distinto: el comercio electrónico. Al principio no parecía gran cosa. Comprar online era incómodo, las entregas eran lentas y mucha gente no se fiaba. Pero ahí estaba el error, Sears lo vio como algo pequeño y poco relevante, porque no encajaba con su forma de entender el negocio.

Su propia estructura también jugaba en su contra. Tenía todo montado alrededor de las tiendas físicas, con una red compleja y costosa. Apostar de verdad por el comercio online implicaba canibalizar su propio negocio y transformar completamente su forma de operar. Y eso, para una empresa grande y consolidada, no es nada fácil.

Al final, mientras Sears seguía perfeccionando lo que ya hacía bien, otros entraron en ese nuevo espacio, lo mejoraron poco a poco y terminaron adelantándola.

En el fondo, este caso refleja algo muy claro: centrarse solo en mejorar lo que ya funciona puede hacer que no veas los cambios que realmente importan. Y, paradójicamente, hacer las cosas “como siempre se han hecho bien” puede ser justo lo que te haga perder tu posición. Al final, hay que innovar o morir.

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Sastre & Asociados

Hace poco, en una reunión de directivos de innovación en Madrid, escuché que lo único que se estaba consiguiendo con la IA era igualar el conocimiento de todos.

¿Perdón?

Esto dicho así, de forma general, es una falacia. Es tan falso como decir que, si Fernando Alonso y yo nos compramos el mismo Ferrari, vamos a hacer los mismos tiempos en el circuito de Cheste.

Ni por asomo, ¿verdad?

Porque sabemos que no es la herramienta solo, también es el piloto. Sobre todo, cuando la herramienta es la misma para todos.

Hoy casi todos tenemos un Ferrari en las manos, llámalo ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity. Y encima es barato, muy barato. Incluso gratuito. Con lo que está a disposición de cualquiera que tenga un ordenador con acceso a internet y quiera usarlo.

Sí, la IA nos ayuda en muchas cosas, pero la habilidad del piloto cuenta. La IA es el motor, pero el experto humano es el que lleva el volante. Las instrucciones del humano (el input) dirigen el resultado que proporciona la máquina (el output).

La IA generativa mira por el espejo retrovisor (extrae conocimiento y patrones de lo que ya existe, de datos e información pasada), pero necesita de dirección humana para conectar soluciones y problemas nuevos.

Promesa y realidad

Quizá el problema es que nos hayamos hecho demasiadas ilusiones. Es tan extraordinario lo que hemos visto hacer ya a la IA (y lo que nos queda aún por ver), que parece que no haya inconvenientes y solo se presenten ventajas:

• Ahorros de tiempo colosales
• Innovaciones prácticamente automáticas y disruptivas
• Sistemas que entienden el contexto corporativo desde el primer día

Pero, jarro de agua helada, no es así. La tozuda realidad consiste, en muchos casos y contextos, en:

• Aumentos iniciales de la carga de trabajo por la necesidad de una exhaustiva verificación humana
• Innovaciones incrementales que solo resultan útiles si tenemos “prompteadores” expertos
• Resúmenes de textos legales o proyectos técnicos complejos, maravillosamente escritos, pero terriblemente superficiales (la IA prioriza la fluidez gramática sobre la precisión factual)
• Sistemas que se pueden estar alimentando con bases de datos llenas de manuales, normativas, procedimientos y leyes obsoletas, que van a generar respuestas peligrosamente incorrectas…

… desde el falso experto legal: me han contado el caso de un abogado que fue expedientado por presentar 48 sentencias judiciales que la IA se había inventado completamente para satisfacer la petición del usuario.

… a la ley fantasma: un equipo en el sector de la energía dedicó 5 meses de su trabajo en modelos de negocio basándose en una ley que había generado la IA y que fue reenviada al equipo sin verificación. La ley, sencillamente, no existía.

Por no hablar de otros riesgos bien evidentes:

• Datos que alimentan modelos públicos, donde se generan riesgos de filtración de información interna confidencial
• Riesgo de operar con datos sensibles de clientes
• Gobernanza no dirigida ni unificada, fomentando el “uso en la sombra” de la IA (sin control corporativo)

Cómo no usar la IA

Si le damos a una IA, la que sea, 5.000 documentos de SharePoint para que haga una búsqueda hiper específica con un prompt poco trabajado van a pasar dos cosas:

• La IA va a toparse con su límite de procesamiento y puede omitir datos clave (limitación tecnológica).
• La búsqueda sin guía ni contexto (“dame la solución a este problema y ya está”) supone un gasto masivo de tokens (y energía) y proporciona resultados ineficientes. La fuerza bruta de la IA, aquí, falla, generando sobrecostes y alucinaciones

¿Cuál es la solución para comerse el elefante de una búsqueda como la que he planteado? Pues a trocitos:

Diseñar un prompt bien “estructurado” que oriente a la IA paso a paso y le proporcione contexto y guía: “Busca primero en este directorio, no en aquellos, utiliza estas palabras clave, no otras, filtra los 100 documentos clave y luego ordénamelos por prioridad; saca conclusiones de los 10 más prioritarios, después organiza las conclusiones por categorías…”

Se trata de crear un flujo de prioridades. La recomendación táctica es no lanzar la IA contra miles de documentos y fuentes de información a la vez. Es mucho más efectivo definir el camino de una forma lógica, acotar la búsqueda en lo posible y hacer que procese la información por bloques lógicos.

Tratando a la IA como un becario

La evolución de la IA en el departamento de una empresa o como tu copiloto personal se puede asimilar a la curva de mentoría que puedes desarrollar con un becario superdotado, con mucho potencial, pero inexperto.

El primer día vas a mantener un control total sobre lo que hace. Le vas a dar instrucciones muy detalladas y vas a revisar el 100% de sus entregables (no lo hacemos así con la IA)

A los seis meses, el becario ha practicado, ha repetido procesos y tareas escalando niveles de dificultad. Vas a hacerle auditorías puntuales, revisarás algunos de los entregables más importantes, le corregirás algún error de concepto y ajustarás sus posibles sesgos.

A los tres años, es muy probable que le hayas dado autonomía total. De hecho, ya no será becario y habrá pasado a ser especialista o experto*.

A largo plazo, los copilotos de IA en una empresa serán modelos entrenados específicamente en el histórico y el contexto de la empresa, que producirán resultados “confiables” bajo una mínima supervisión.

No sé si lo habrás comprobado, yo sí lo he hecho: he utilizado los mismos prompts en mi IA, cuando llevaba usándola varios años, y en la IA de un amigo, que no la usaba mucho y acababa de adquirir la misma versión premium que yo tenía.

Y el resultado no era el mismo. Mi amigo se quejaba de que las respuestas que yo obtenía – insisto, para el mismo prompt, la misma pregunta, la misma IA – eran más extensas y profundas que las que obtenía con su IA.

Conclusión inmediata: “mi IA (becario) había aprendido más que la suya. Estaba en una parte más avanzada de la curva de mentoría.

* Me gusta mucho la evolución del expertise que propone mi amigo Pablo Peña:

• Aprendiz à requiere supervisión permanente
• Técnico à requiere supervisión puntual
• Especialista à no necesita supervisión, pero si puede necesitar consultar a expertos
• Experto à la máxima referencia en el tema concreto dentro de la organización.

La situación en las trincheras

Hoy la mayoría de las empresas están con la IA en una fase de baja madurez: se hacen pruebas aisladas y pilotos, que no escalan, mediante iniciativas individuales, sin KPIs claros de ahorros de tiempo o mejora de productividad o de impacto en negocio. Además, hay un cuello de botella claro en la pervivencia de datos corporativos bastante desorganizados.

Las empresas más activas tienen a un grupo más o menos amplio de perfiles técnicos (en torno al 10-30% de la plantilla) haciendo un uso diario intensivo de la IA. Estos perfiles han podido presentar aumentos considerables de su productividad en tareas específicas, pero sigue todo muy dependiente de la iniciativa individual.

Sin embargo, el objetivo debería ser llegar a un “uso sistémico” en las empresas (+80% de las personas, de forma intensiva, en su operativa diaria), manteniendo una gobernanza centralizada, con datos bien estructurados, para que pueda aprovecharlos la IA. Y procesos profundamente integrados con esta.

Este es un estado aún aspiracional en la inmensa mayoría de empresas.

En la situación actual un paso crítico, más allá de dar formación de prompting específica para cada rol, puede ser la creación de “embajadores de IA”, coordinados entre sí y bajo un paraguas estratégico común: expertos, por áreas o procesos, que se encarguen de traducir la tecnología a casos de uso reales y útiles.

La ecuación del Ferrari

Como decíamos al inicio, la IA es el motor. Y como tal, debido al masivo y asequible acceso, una commodity: nuestros competidores tienen acceso a la misma velocidad de procesamiento y potencia generativa.

El piloto es el humano, la experiencia humana que debe aplicarse en todo aquello en lo que debemos destacar: construir prompts hiper-dirigidos y bien contextualizados, hacer auditorías de los resultados, aplicar conocimiento histórico y tácito (es decir, experiencial, no fácil de estructurar y comunicar a otros) de nuestro sector y del contexto de nuestro negocio.

Con este enfoque podemos crear una sencilla ecuación de input y output:

IA (aka) Ferrari + Prompter = resultado. De forma que:

IA (aka) Ferrari + Mal Prompter = resultado genérico

En este caso, probablemente, alguien se va a estrellar contra la pared de una respuesta blanda, inocua, superficial o, peor aún, errónea.

IA (aka) Ferrari + Experto Prompter experimentado en el sector y la temática = resultado diferencial y valioso

Con este uso hay muchas papeletas para que su usuario cruce la meta el primero, con respuestas extremadamente útiles, bien fundadas y profundamente incisivas.

Por ejemplo, en la innovación, sin conocimiento experto, es difícil que la IA produzca algo más que innovación incremental; con un experto, puede convertirse en un multiplicador de innovación disruptiva.

Nota media superior para todos, pero no diferencial

No hay duda de que la tecnología aumenta la nota media para todos, algo que está muy bien, pero como todo el mundo puede comprar el mismo Ferrari, la tecnología no es diferencial.

Lo que gana el campeonato, la ventaja competitiva que es diferencial y representa el éxito, es el piloto (el diseñador de prompts). Y su conocimiento del circuito (su experiencia en el sector y en la temática que está tratando). El diferenciador absoluto pasa a ser quién es el que hace las mejores preguntas.

La IA procesa y el humano dirige. La IA no es la panacea que reemplaza la estrategia, es la tecnología que la puede acelerar.  En concreto, el éxito en la innovación no va a depender de la máquina/app que utilices, sino de las preguntas que seas capaz de hacerle*.

Y está bien que sea así, que, al menos, nos quede esto.

*Hay que tener en cuenta que, para hacer buenas preguntas, tienes que saber de lo que estás preguntando: difícilmente vas a hacerle una buena pregunta a la IA para que, por ejemplo te ayude a innovar, si no conoces bien el proceso de innovación y las diferentes herramientas que se pueden utilizar en cada fase y que puedes decirle a la IA que utilice o no

Fuente: Sastre & Asociados – Redacción .

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Estos son algunos de los términos más comunes entre los jóvenes en el espacio digital. Conócelos para comprender mejor lo que expresan y sienten.

1Dinámicas de influencia emocional

2Comportamientos frecuentes en la red

Prostock-studio | Shitterstock

3Indicadores de posible riesgo

4Formas de desvalorización

PerfectWave | Shutterstock

5Reacciones emocionales que informan

Fuente: Yohana Rodríguez
Aleteia.org | Español – valores con alma para vivir feliz

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La base científica existe, pero el salto entre “funciona en un prototipo” y “produce combustible utilizable de forma estable” es enorme. La pirólisis rompe cadenas de polímeros calentando sin oxígeno y puede generar aceites, gases y sólidos. En la variante por microondas, el diseño del reactor, el control de puntos calientes y la escalabilidad suelen ser el cuello de botella (además de la variabilidad del residuo plástico). Eso aparece de forma recurrente en revisiones técnicas recientes sobre pirólisis asistida por microondas.

Qué dice Brown que hace su sistema

Según su propio relato público, su objetivo es un reactor “continuo, solar y de microondas” capaz de convertir plástico en vapores que luego se condensan y se destilan para obtener fracciones similares a combustibles. En su campaña de financiación describe el desarrollo por iteraciones (varios prototipos) y detalla que busca una configuración de energía solar con baterías para operar de manera sostenida.

En medios locales de Georgia también se ha presentado la explicación general del proceso (calentar, vaporizar, condensar y después refinar) y se cita que Brown lo lleva trabajando desde la adolescencia, algo coherente con su narrativa de aprendizaje práctico y soldadura aplicada al prototipado.

La parte que más se malinterpreta en redes

Que un plástico pueda volver a “algo parecido al combustible” no significa que ya tengas gasolina o queroseno listos para usar. Normalmente obtienes un aceite de pirólisis con composición compleja que requiere destilación, control de contaminantes y, para ciertos usos, mezclas o tratamientos adicionales. Incluso en trabajos académicos que apuntan a fracciones tipo queroseno, se habla de condiciones catalíticas y optimización para acercarse a cortes útiles, no de un atajo mágico.

Por eso, la pregunta periodística clave no es si “puede salir un líquido” sino si el sistema puede producir de forma repetible, con balance energético razonable, con control de emisiones y con una calidad que cumpla especificaciones (especialmente si se menciona aviación, donde las normas son estrictas). La literatura técnica subraya precisamente esos desafíos en microondas (reactor, escalado y control térmico).

En su GoFundMe “Support Solar Powered Plastic to Fuel Invention” aparece que la recaudación supera los 37.000 dólares y que el objetivo visible en la página es 16.000 dólares (campaña creada el 10 de abril de 2025). Ese dato es útil porque fija una realidad (hay apoyo económico) y a la vez sugiere que el proyecto sigue en etapa de desarrollo personal más que en fase industrial.

Por qué este caso importa aunque no sea “la solución”

Plastoline encaja en una tensión real (tenemos demasiado plástico y pocas salidas de alto valor) y también en una realidad incómoda (convertir plástico en combustible no elimina el carbono, lo desplaza a la combustión, así que su utilidad climática depende del contexto, sustitución real y control de emisiones). El valor del caso, hoy, está en lo que obliga a preguntar y medir (rendimientos, energía neta, emisiones, calidad del producto) más que en la épica del “inventor viral”.

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Fuente:
Adrián Villellas
ECOticias.com

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La pantalla en la mano de un bebé no es un juguete inocente

Zhuravlev Andrey | Shutterstock

¿Qué descubrieron exactamente los científicos?

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El cerebro «madura» más rápido, pero en la dirección equivocada

«Pero mi hijo solo mira…»

Studio Peace | Shutterstock

Es el momento de tomar una decisión

Fuente:
Bogna Białecka
Aleteia.org | Español – valores con alma para vivir feliz

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Fuente: RBN

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