CRISPR-Cas9 es una herramienta de edición genética que permite modificar con gran precisión el ADN de una planta para obtener cambios concretos en sus características. En biotecnología vegetal se ha convertido en una pieza clave porque acelera la mejora de cultivos frente a retos urgentes como el cambio climático, las enfermedades emergentes o la necesidad de producir alimentos más nutritivos y sostenibles.

A diferencia de la transgénesis clásica, CRISPR puede generar pequeñas modificaciones en genes propios de la planta sin introducir ADN de otras especies, lo que abre la puerta a mejoras más rápidas y específicas. En este artículo vamos a ver, paso a paso, cómo funciona CRISPR en plantas desde que se elige un gen hasta que se valida una línea editada.

La inteligencia artificial (IA) ha llegado también a las aulas de idiomas: corrige textos, genera actividades y permite practicar la pronunciación. Al mismo tiempo, el profesorado sigue lidiando con grupos numerosos, poco tiempo y la sensación de que “hay que ponerse al día” sin perder de vista lo esencial: que el alumnado aprenda a comunicarse mejor.

Más que preguntarse si la IA funciona, muchas docentes se preguntan cómo utilizarla con sentido pedagógico: qué puede aportar realmente, cuáles son sus límites y cómo evitar que se convierta en un atajo para hacer tareas sin aprender.

En este artículo veremos, de forma práctica:

• Qué es la IA y por qué tiene un impacto particular en la enseñanza de idiomas.
  
  
• Qué tipos de herramientas se usan ya en el aula de lenguas.
  
  
• Cómo incorporarlas al trabajo diario para apoyar el aprendizaje, sin sustituir el papel del profesorado.

¿De qué sirve medirlo todo si los datos no cambian nada?
Según la OCDE, solo una minoría de los gobiernos democráticos ha logrado transformar la información en decisiones estratégicas reales.

El desafío no está en la tecnología, sino en las personas, los procesos y la cultura que rodean al dato. La gestión del cambio aplicada a datos es el puente entre el conocimiento y la acción. En este artículo descubrirás cómo una institución pública o universitaria puede pasar de recopilar información a utilizarla de forma coherente, trazable y sostenible en sus órganos de decisión.

Diagnosticar antes y con más precisión ya no es una promesa de futuro. Hoy, la inteligencia artificial (IA) puede detectar en segundos signos de ictus en un escáner, señalar pólipos diminutos durante una colonoscopia o identificar retinopatías diabéticas sin necesidad de consulta hospitalaria. En centros españoles comienzan a implantarse soluciones que analizan imágenes o textos clínicos de forma automática, ayudando a reducir tiempos y aliviar la carga asistencial.

Este artículo resume de forma clara y sin tecnicismos innecesarios cómo funciona la IA diagnóstica, en qué áreas médicas ya aporta valor y qué evidencias avalan su utilidad. También aborda cómo la perciben los profesionales sanitarios y cuáles son los factores clave para adoptarla con seguridad: validación, integración en la historia clínica y supervisión médica.