La gestión de riesgos financieros ya no se limita a hojas de cálculo ni a indicadores convencionales. Hoy, cada evento económico tiene una localización precisa: la sequía que afecta una cosecha, la actividad industrial en una zona de conflicto, o la deforestación provocada por un proyecto extractivo. Y gracias a herramientas como Google Earth Engine, Sentinel Hub, NASA, World Bank y UNOSAT y a la IA, ahora es posible observar, analizar y anticipar estos riesgos en tiempo casi real.
Conscientes de esta transformación, el Colegio de Economistas de Madrid, a través de su Escuela de Economía y Empresa, lanza el curso “Introducción a la aplicación de Datos Geoespaciales e Inteligencia Artificial en la Gestión de Riesgos Financieros”, que se desarrollará entre octubre y noviembre de 2025, tanto presencial como online y cuyo detalle encontrarás en este enlace.
La formación está diseñada para integrar dos dimensiones clave que marcarán el futuro de las finanzas: la espacial y la algorítmica. Mediante técnicas de machine learning (como scikit-learn, TensorFlow o XGBoost), que permiten entrenar modelos predictivos, visión por computador y procesamiento geolocalizado, los participantes aprenderán a modelar el riesgo financiero con datos satelitales, evaluar la actividad económica desde el espacio y optimizar decisiones en entornos vulnerables.
Uno de los enfoques más innovadores del curso es la posibilidad de aplicar estas capacidades al análisis de carteras ESG, portafolios de inversión que consideran no solo la rentabilidad financiera, sino también el impacto ambiental, social y la gobernanza de los activos seleccionados. Gracias a la combinación de IA y observación satelital, ahora es viable detectar cambios en el uso del suelo, medir deforestación, monitorear emisiones térmicas o identificar actividad industrial en zonas protegidas. Estas evidencias permiten construir evaluaciones objetivas y visuales del comportamiento ESG de una empresa o proyecto, transformando profundamente la forma en que se define la sostenibilidad en los mercados.
El curso tiene un enfoque práctico, interdisciplinar y accesible, no requiere conocimientos previos de programación, y está dirigido a profesionales del mundo financiero, económico o de políticas públicas que buscan integrar en su trabajo herramientas reales para un contexto cada vez más complejo e incierto.