NUESTRA FILOSOFÍA DE RECONOCIMIENTO
28 principios para reconocer el impacto positivo
Cada mejora puede empezar una historia. Abre un principio para ver qué significa en la práctica y descubrir su ejemplo ilustrado.
Estos principios orientan el desarrollo de EkoPulse. Cada uno indica qué se aplica hoy, qué se aplica parcialmente y qué queda por desarrollar. Los ejemplos y las ilustraciones expresan la filosofía; el apartado «Hoy en EkoPulse» explica el funcionamiento actual.
La IA ayuda a interpretar las mejoras descritas y su alcance respecto al tamaño y la actividad de cada perfil. El motor aplica reglas comunes para convertir esas valoraciones en Impacto, agrupar el mismo trabajo y añadir las relaciones relevantes con límites. Fiabilidad expresa el respaldo de la información. Los puntos no representan toneladas evitadas ni un balance de impacto neto.
Consultar la metodología actualContribuciones positivas
01Reconocer lo positivoReconocemos las contribuciones positivas, sin imponer puntos de penalización.Aplicado hoy
Se reconocen mejoras elegibles y relaciones relevantes. La puntuación no calcula daños ni un balance neto de toda la actividad.
Una persona empieza a compostar y recibe reconocimiento por ese paso. No necesita demostrar que toda su vida es sostenible.
02Todos podemos contribuirParticipar no exige una trayectoria perfecta en sostenibilidad.Aplicado hoy
Un perfil con mejoras elegibles puede puntuar aunque su actividad tenga otros efectos. La puntuación no certifica que todo el perfil sea sostenible.
Una empresa petroquímica puede recibir reconocimiento por una mejora concreta. Eso no convierte su puntuación en un balance de todos sus efectos.
03Valorar el alcance con ayuda de IALa IA ayuda a interpretar la importancia de cada contribución para el perfil; contar acciones no basta.Aplicado hoy
Un lector de IA asigna niveles de alcance de L0 (simbólico) a L5 (transformador), siguiendo reglas comunes. El motor convierte esas valoraciones en puntos. L4 y L5 cuentan como L1 hasta su confirmación humana; las mejoras nuevas o cuyo texto ha cambiado también cuentan como L1 hasta una nueva lectura.
Cambiar una bombilla y renovar toda la calefacción de un colegio son dos acciones, pero su alcance es distinto. La lectura debe atender a lo que cambia y a quién llega, usando la información disponible.
04Vivir con menos también cuentaPoseer y consumir menos puede merecer más reconocimiento que comprar alternativas eficientes.Aplicación parcial
Reducir el consumo puede describirse como una mejora y valorarse por su alcance. No hay una comparación automática entre estilos de vida, compras o alternativas de movilidad.
Una persona que camina y usa transporte público puede recibir más reconocimiento por su movilidad que quien compra un coche eléctrico, considerando el contexto y el ciclo de vida.
05Mejorar y hacerlo bien cuentanQueremos reconocer tanto la mejora como un buen desempeño actual.Desarrollo futuro
No existen dos componentes de puntuación separados para mejora y desempeño actual. Las mediciones y sus promedios todavía no entran en el algoritmo.
Una tienda puede destacar por consumir menos que otras comparables y, además, por reducir su propio consumo manteniendo su actividad.
06Cuidar de forma continuadaMantener ecosistemas y buenas prácticas merece reconocimiento sostenido.Aplicación parcial
Una actuación de conservación puede valorarse por su alcance. No se conceden puntos adicionales automáticos por cada año de mantenimiento o continuidad.
Conservar un bosque existente también aporta valor. No hace falta deteriorarlo primero para después recibir reconocimiento por recuperarlo.
07Reconocer los intentos valiososUn esfuerzo significativo puede merecer reconocimiento aunque no consiga el resultado esperado.Desarrollo futuro
No hay una valoración separada del esfuerzo fallido y del resultado que permanece. El modelo usa las mejoras publicadas y sus valoraciones de alcance.
Si una tormenta destruye una plantación, el esfuerzo realizado no desaparece. El reconocimiento por intentarlo se distingue del beneficio que realmente permanece.
08Dar a las promesas su pesoBuscamos dar más reconocimiento a la implementación y los resultados que a las promesas.Desarrollo futuro
Registrar un objetivo o una promesa no añade puntos. Un plan publicado que sea una mejora elegible se valora por su alcance; no existe un premio automático por ambición.
Prometer un colegio eficiente aporta un estímulo simbólico. Instalar sus soluciones y lograr un buen desempeño cuentan mucho más.
09Distinguir aportaciones y evitar duplicadosUna acción, sus fases y sus componentes deben interpretarse en conjunto para reconocer el trabajo sin contarlo varias veces.Aplicación parcial
La lectura de IA puede identificar el mismo trabajo y sus fases o componentes. El motor agrupa esas mejoras dentro del perfil y cuenta el nivel aplicado más alto una sola vez. Un plan y sus medidas se mantienen separados. En municipios también se limita el solapamiento entre actuaciones; la detección depende de la información disponible.
Describir una instalación solar en tres fichas no crea tres instalaciones. Un plan y las actuaciones que desarrolla tienen funciones distintas y deben distinguirse.
Contexto y resultados
10Dejar que los resultados decidanEl desempeño real puede superar las ventajas que esperábamos de una tecnología.Desarrollo futuro
Las mediciones de consumo y resultados pueden mostrarse en el perfil, pero todavía no modifican directamente la puntuación. Una mejora publicada sobre ese tema se evalúa por separado.
La energía utilizada y la operación real pueden cambiar cuál de dos sistemas de calefacción obtiene mejores resultados.
11Mirar más allá del carbonoEl agua, los recursos, la biodiversidad, la salud y el bienestar social también importan.Aplicación parcial
Se admiten mejoras ambientales y sociales de distintos temas. Su alcance se valora en el contexto del perfil; los puntos no convierten esos temas a una unidad física común.
Reducir el consumo de agua o mejorar las condiciones laborales puede aportar valor aunque no se traduzca fácilmente en toneladas de CO₂.
12Considerar todo el ciclo de vidaAspiramos a considerar la fabricación, el uso, el mantenimiento y el final de vida.Desarrollo futuro
El algoritmo no realiza un análisis de ciclo de vida ni calcula automáticamente impactos de fabricación, uso y fin de vida. Ese análisis sigue siendo un objetivo de desarrollo.
La movilidad incluye los recursos necesarios para fabricar vehículos, además de la energía que consumen mientras circulan.
13Comparar de forma justaLa importancia de una acción depende del tamaño, la actividad y las personas o el territorio que abarca cada perfil.Aplicación parcial
La IA interpreta el alcance respecto a la escala propia: población y territorio del municipio; operaciones y alcance de la organización; vida, hogar y actividad de la persona; o producto y sus usuarios. El tamaño entra mediante esa interpretación del contexto descrito. Aún no se aplica una normalización numérica automática por población, empleados o superficie, ni una puntuación basada en la posición frente a perfiles comparables.
Renovar cien farolas puede abarcar gran parte del alumbrado de un pueblo y una fracción pequeña del de una ciudad. Del mismo modo, una asociación pequeña y una gran empresa se valoran respecto a sus propias operaciones y a quienes llega su actividad.
Evidencia y confianza
14Separar Impacto y FiabilidadValorar una contribución y comprobar cuánto respaldo tiene su descripción son tareas distintas, también cuando interviene la IA.Aplicado hoy
La valoración de alcance hecha con IA no verifica que los hechos sean ciertos. Impacto usa esa valoración; Fiabilidad considera las evidencias, las fuentes y las relaciones. Confirmar un nivel de alcance alto es una revisión de esa valoración y no sustituye el respaldo documental.
Dos instalaciones equivalentes pueden tener el mismo Impacto declarado y distinta Fiabilidad. Verificar los mismos hechos refuerza la confianza; descubrir otros hechos puede cambiar el Impacto.
15Admitir declaraciones y reforzar la confianzaUna contribución declarada puede recibir reconocimiento; validarla fortalece su Fiabilidad.Aplicado hoy
Las mejoras elegibles pueden puntuar sin auditoría. La Fiabilidad distingue cobertura, fuentes propias, independencia y corroboración mediante bandas y una puntuación numérica.
Se puede declarar una mejora sin disponer todavía de una auditoría. El respaldo disponible debe quedar claro.
16Aceptar evidencias en muchos formatosDocumentos, fotos, vídeos y textos pueden aportar información; la IA ayuda a identificar y organizar las acciones que describen.Aplicación parcial
Con la función de completar perfil activada, la IA puede identificar mejoras a partir de textos guardados, PDF legibles y pies de foto o vídeo. No analiza los píxeles ni el audio, y esa extracción no equivale a verificar los hechos. La lectura de alcance para Impacto es un proceso separado. En Fiabilidad, los vínculos confirmados y las familias de fuentes determinan el respaldo; subir un archivo no basta.
Importa lo que demuestra cada evidencia y su credibilidad, no cuántos archivos se suben. Varias copias de la misma foto no aportan nueva prueba.
17Apoyarse en estándares y reconocimientosLos estándares, certificaciones, ecoetiquetas y sellos tienen un lugar por lo que acreditan.Aplicación parcial
Un reconocimiento con emisor identificable puede respaldar la Fiabilidad según su alcance y sus vínculos. Vincular un ODS o registrar un informe VSME no añade puntos por sí mismo.
Certificaciones complementarias pueden reforzar distintas aportaciones. La cobertura repetida no duplica logros, y reconocer un sello no implica que su emisor avale EkoPulse.
18No inventar lo desconocidoLa información que falta debe seguir siendo desconocida; ni una persona ni la IA deben rellenarla con suposiciones.Aplicado hoy
Las instrucciones de lectura exigen usar los hechos descritos, no inventar cantidades y elegir el nivel inferior en caso de duda. La IA puede equivocarse: las lecturas se conservan ligadas al texto y pueden revisarse. Sin una lectura vigente se aplica un nivel provisional conservador; sin mejoras elegibles, el perfil queda sin puntuación.
Si sabemos que existe un inodoro de doble descarga, reconocemos esa instalación. Sin datos adicionales no inventamos los litros ahorrados.
Una red que multiplica
19Reconocer a quienes hacen posible el cambioFinanciar, diseñar, enseñar e inspirar puede ayudar a generar impacto positivo.Aplicación parcial
Las relaciones relevantes y el alcance de las mejoras pueden reconocer estas aportaciones. El algoritmo no atribuye una fracción causal exacta del resultado a cada participante.
Una subvención, un proyecto de arquitectura o una acción educativa pueden contribuir a mejoras realizadas por otras personas. Su alcance debe distinguirse de una mera expectativa.
20Extender el reconocimiento a la redLas contribuciones positivas pueden beneficiar a perfiles con relaciones relevantes.Aplicación parcial
La red transmite una influencia limitada según las relaciones elegibles y su confianza. No se ponderan automáticamente la intensidad ni la duración real de cada relación.
El colegio, su alumnado y sus colaboradores forman parte de una red. La naturaleza, intensidad y duración de la relación ayudan a dar proporción al reconocimiento.
21Compartir sin quitarA conserva sus puntos cuando su contribución ayuda a B a obtener reconocimiento.Aplicado hoy
El reconocimiento recibido de la red no resta puntos al perfil de origen. Sigue sujeto a los límites y reglas de cada componente de la puntuación.
El colegio mantiene su reconocimiento y la entidad que ayudó a financiar la mejora puede recibir el suyo. Los puntos no se transfieren como un saldo.
22Limitar el reconocimiento indirectoEl reconocimiento se atenúa en cada conexión y no puede crecer sin límite en bucles.Aplicado hoy
La influencia de la red se atenúa y tiene límites de recorrido y puntuación. El cálculo evita volver a contar perfiles en un mismo recorrido; las relaciones disputadas no transmiten influencia.
La influencia que llega a un tercer perfil debe ser menor. Crear enlaces circulares no debe convertirse en una fuente ilimitada de puntos.
23Contar una sola vez el resultado físicoVarias personas pueden recibir reconocimiento por las mismas 100 toneladas evitadas; el total sigue siendo 100.Desarrollo futuro
El modelo agrupa el mismo trabajo dentro de un perfil, pero no mantiene un registro global de resultados físicos compartidos entre perfiles. Los puntos de distintos perfiles no se pueden sumar como toneladas evitadas.
Un colegio instala una solución, una entidad la financia y un equipo la ejecuta. Todos pueden recibir reconocimiento, pero comparten un único resultado físico de ejemplo.
Transparencia y evolución
24Explicar de dónde vienen los puntosHay que poder distinguir la interpretación de una acción, las reglas que la convierten en puntos y la información que la respalda.Aplicado hoy
Los detalles muestran el nivel de alcance aplicado y, cuando corresponde, la valoración pendiente de confirmación o la agrupación del mismo trabajo. También muestran versiones y el efecto de retirar un elemento y recalcular. Esos efectos individuales no se suman.
El desglose debe permitir distinguir acciones propias, resultados, reconocimiento vinculado a la red y la evidencia que respalda la información.
25Mantener relevante la puntuación actualLas referencias evolucionan y las aportaciones envejecen; el reconocimiento actual puede cambiar.Desarrollo futuro
No se aplica depreciación automática por antigüedad ni por mejoras de otros perfiles. La puntuación puede cambiar al actualizar los datos, las valoraciones de alcance o la versión del modelo.
Si otros participantes mejoran, una actuación puede dejar de destacar tanto. Eso puede reducir el reconocimiento vigente sin imponer puntos de penalización.
26Conservar la historiaConservamos las puntuaciones pasadas junto con el contexto de su cálculo.Aplicación parcial
La evolución conserva capturas con la versión que las calculó y señala los cambios de modelo. No existe un contador de rachas que añada o retire puntos.
Si cambia el modelo, una captura anterior conserva su puntuación y su versión. Un salto en la gráfica no implica por sí solo que haya cambiado la actividad del perfil.
27Facilitar la siguiente mejoraAyudamos a encontrar maneras relevantes y alcanzables de contribuir más.Aplicación parcial
Se pueden explorar estrategias y ejemplos. Guardar o vincular una estrategia no añade puntos ni equivale a haber realizado una mejora; la recomendación personalizada sigue en desarrollo.
Una granja y una clínica dental necesitan propuestas distintas. Las oportunidades deben ajustarse a la actividad y a las circunstancias de cada participante.
28Publicar las reglas y su evoluciónLas reglas de interpretación, el cálculo y sus cambios deben poder explicarse y revisarse, también cuando interviene la IA.Aplicado hoy
La metodología explica los niveles de alcance, la revisión humana, las reglas de cálculo y sus límites. Las lecturas guardan la huella del texto interpretado y las capturas históricas conservan su versión. Corregir una lectura o cambiar el modelo puede cambiar la puntuación; aclarar esta página no cambia el algoritmo.
Cuando cambien las reglas o sus pesos, debe poder conocerse la versión utilizada y la razón del cambio. Esta guía describe la filosofía prevista, no certifica su implementación completa.
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