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Los avances tecnológicos y metodológicos de las últimas décadas, como la información satelital, la potenciade los ordenadores, el análisis geoespacial y el desarrollo de algoritmos, han facilitado la búsqueda de soluciones aproblemas complejos como el cambio global. Estos avances han permitido el surgimiento de plataformas informáticaspara el modelado de servicios ecosistémicos (SE), que cuantifican los beneficios de la naturaleza y evalúan cómo son oserán afectados por acciones humanas. En la actualidad, existen múltiples plataformas con características variadasque les otorgan diferentes grados de aptitud según el contexto. Entre ellas, destaca k.LAB por ser gratuita, de códigoabierto y presentar un enfoque de ciencia colaborativa, además de utilizar inteligencia artificial para integrar diferentestécnicas de modelado. Una de las principales ventajas de k.LAB es su versatilidad para responder a las demandas dediferentes usos, desde la programación y el modelado de SE hasta la toma de decisiones. Sin embargo, k.LAB es pococonocida por aquellos que cuantifican y mapean SE, especialmente en Latinoamérica. Esto representa una barrerapara aprovechar su potencial, al igual que ocurrió con otras herramientas de acceso libre y código abierto, como R,cuya adopción requirió tiempo, revisiones, discusiones y materiales didácticos en revistas especializadas. El objetivo deeste trabajo es presentar las capacidades de k.LAB en el contexto de las plataformas de modelado de SE. Para ello,primero introducimos las plataformas de modelado de SE en términos generales, enfatizando algunas de las másutilizadas. Luego, caracterizamos la plataforma k.LAB en términos técnicos y filosóficos. Posteriormente, presentamosun caso de estudio en el norte de la Patagonia argentina, en el que ilustramos la obtención de mapas de tres SE(captura de carbono, polinización y recreación al aire libre) utilizando aplicaciones de modelado dirigidas a personas sinexperiencia en programación. Finalmente, establecemos características deseables en las plataformas de modelado deSE para discutir algunas de las ventajas y limitaciones de k.LAB en relación con otras alternativas. Esperamos que estematerial brinde un marco general útil para el modelado de SE y amplíe el conjunto de herramientas disponibles paraabordar problemáticas relacionadas con el cambio global en Argentina y el resto de los países de la región.

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