Economista Ambiental y Cofundadora de Ecosonus
IA · Biodiversidad · Nature Tech
Soy Economista Ambiental y Cofundadora de Ecosonus. Trabajo en la intersección entre biodiversidad, inteligencia artificial, ciencia de datos y toma de decisiones ambientales.
Cuento con amplia experiencia internacional en las Naciones Unidas, donde gestioné carteras multimillonarias de proyectos ambientales y de desarrollo, lideré programas internacionales complejos, movilicé recursos y trabajé con gobiernos, organizaciones internacionales y equipos multidisciplinarios en distintos países.
Mi formación combina Economía Ambiental, Ciencia de Datos, Ecología e Ingeniería y Tecnología de Alimentos. Actualmente aplico esta experiencia interdisciplinaria al desarrollo de soluciones escalables para biodiversidad, resiliencia climática, sistemas alimentarios sostenibles e inteligencia artificial responsable.
Nature Tech para el monitoreo de biodiversidad y la inteligencia ambiental
Cofundé Ecosonus, una iniciativa de Nature Tech que desarrolla soluciones basadas en inteligencia artificial para el monitoreo de biodiversidad y la toma de decisiones ambientales.
Nuestro trabajo combina bioacústica, teledetección, modelamiento geoespacial, inteligencia artificial y datos ecológicos para generar información accionable para la conservación, la gestión de ecosistemas, la resiliencia climática y el turismo basado en la naturaleza.
Lidero el desarrollo de soluciones de Nature Tech basadas en inteligencia artificial que combinan bioacústica, teledetección, modelamiento geoespacial y datos ecológicos para el monitoreo de biodiversidad y la toma de decisiones ambientales.
Lidero a Junior Fellows en evaluaciones de inteligencia artificial responsable para startups, incluyendo gobernanza de IA, evaluación de riesgos, prácticas de datos, evaluación, monitoreo y hojas de ruta de implementación.
Dicto Ética y Desarrollo Sustentable, integrando estrategia de sostenibilidad, ESG, riesgos climáticos y relacionados con la naturaleza, biodiversidad, evaluación de impacto e inteligencia artificial responsable.
Lideré programas internacionales ambientales y de desarrollo, gestioné carteras multimillonarias, movilicé recursos y trabajé en investigación, evaluación de impacto, toma de decisiones basada en datos y procesos de política pública.
Proyectos seleccionados en la intersección de biodiversidad, clima, inteligencia artificial, análisis geoespacial y toma de decisiones ambientales.
Este proyecto vincula la conservación de bosques con la reducción del riesgo de desastres en el Parque Nacional Yanachaga-Chemillén y las comunidades de su entorno.
Utilizando datos satelitales de Google AlphaEarth y Sentinel, identifica y monitorea áreas de bosque que contribuyen a reducir riesgos de deslizamientos e inundaciones e integra información de ecosistemas y riesgo en herramientas para la toma de decisiones.
Segundo lugar, 2nd Copernicus Latin America Hackathon, Unión Europea — 2025.
Aplicación multimodal de inteligencia artificial diseñada para apoyar la conservación de la biodiversidad y el turismo basado en la naturaleza en ambientes remotos y con alta riqueza de especies.
Modelamiento predictivo de brotes de enfermedades infecciosas mediante modelos SMA, ARMA, RNN y LSTM, junto con datos digitales como tendencias de búsqueda de Google.
Los modelos de deep learning superaron a los modelos tradicionales de referencia en el pronóstico de casos de COVID-19.
Análisis del impacto del COVID-19 sobre las tasas mundiales de finalización de educación primaria mediante modelos de regresión Linear, Lasso, k-NN y AdaBoost.
Se utilizaron datos de UNESCO y del Banco Mundial para estimar resultados contrafactuales para 2020 en ausencia de la pandemia.
Investigación seleccionada en biodiversidad, econometría espacial, desarrollo rural, teledetección y políticas internacionales.
Structural Topic Modeling y NLP aplicados a más de 5,000 páginas de discursos de política de biodiversidad de Naciones Unidas, identificando cambios temáticos y variación regional entre 1994 y 2024.
Análisis del Desarrollo Alternativo como estrategia de largo plazo frente a los cultivos ilícitos, basado en evidencia de programas internacionales e intervenciones de desarrollo rural.
Modelamiento econométrico espacial de la probabilidad de cultivo de amapola en Afganistán, considerando accesibilidad, población, variables climáticas y otros posibles factores explicativos.
Examina cómo las iniciativas de desarrollo alternativo pueden reducir la dependencia de cultivos ilícitos mediante mejoras en medios de vida rurales, seguridad alimentaria, acceso a mercados y capacitación.
Evaluación de imágenes Landsat 8 para identificar cultivos de amapola en Afganistán, incluyendo desafíos de resolución espacial y firmas espectrales del cultivo.
Análisis global de iniciativas de Desarrollo Alternativo, incluyendo coordinación, datos, duración de proyectos, financiamiento y desafíos de largo plazo para los medios de vida rurales.
Análisis de infraestructura, gobernanza, seguridad alimentaria, acceso a mercados, presiones ambientales y vulnerabilidad de los medios de vida en Shan State.
Examen de la relación entre el cultivo de amapola, los medios de vida rurales y los desafíos de desarrollo sostenible en Afganistán.
Análisis basado en encuestas sobre condiciones de vida, infraestructura, atención de salud, mercados y diferencias regionales asociadas al cultivo de amapola.
Información adicional sobre mi experiencia profesional, investigación y trabajo actual.
Para colaboraciones, investigación, consultoría, alianzas o invitaciones como ponente, puedes escribirme aquí.