
Para ello se analizan desde modelos de gestión privada integral, mediante esquemas de concesión en el marco de las asociaciones público privadas, hasta los de gestión directa municipal, en el caso de que los costos privados superen a los públicos. Los modelos estudiados son, en su mayor parte, de gestión mixta, que cuentan con posibilidades de apoyo y financiamiento internacional y en los cuales los riesgos del proyecto se comparten entre el sector público y el privado. Con modelos de esta naturaleza, las municipalidades pueden reducir sus costos y las empresas privadas obtener una rentabilidad esperada. El sustento de una gestión eficiente de residuos sólidos está en el desarrollo de un plan integral de gestión ambiental de residuos sólidos en el que se debe incorporar, además, la relación con el sector informal de manejo de residuos sólidos, y fortalecer los temas de sensibilización y capacitación de la ciudadanía.
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Jhonnatan Horna, profesor del área de Operaciones y Tecnologías de la Información de ESAN, precisó en Gestión que la adopción de la IA no es un desafío tecnológico, sino de gestión del cambio. El docente sostuvo que, para evitar que estas herramientas terminen abandonadas, los líderes deben priorizar la utilidad real sobre la novedad y crear un entorno seguro donde el equipo pueda experimentar sin miedo al error.
César Puntriano, profesor de ESAN Business Law, analizó en La República el último informe del Banco Mundial sobre pobreza, advirtiendo que mientras la región mejora, el Perú sigue lejos de sus niveles prepandemia (27.6 % vs 20.2 % en 2019). El experto enfatizó que la movilidad social depende exclusivamente del crecimiento económico y la inversión privada, motores que hoy se ven frenados por la inseguridad ciudadana y la incertidumbre jurídica.
Sandor Lukacs, profesor de ESAN Graduate School of Business, indicó a la revista Energiminas que la minería peruana debe abandonar el esquema lineal para adoptar un enfoque sistémico basado en la economía circular y la digitalización. El experto destacó que, si bien la inteligencia artificial es clave para la eficiencia y la fiscalización ambiental, existe un riesgo ético urgente: el "sesgo estructural" de algoritmos que ignoran la realidad local.