En el marco del evento en Monterrey, Jahasiel Sevilla, Gerente para Latinoamérica y Norteamérica de Innovación y Transformación Digital en Google, ofreció una ponencia enfocada en cómo las organizaciones deben evolucionar en la adopción tecnológica para generar un impacto financiero real y sostenible. Durante su presentación, el especialista advirtió sobre el "efecto martillo", un fenómeno común en el que las empresas intentan resolver todos sus desafíos operativos y estratégicos únicamente mediante chatbots tradicionales. Sevilla enfatizó que la inteligencia artificial va mucho más allá de las herramientas generativas conversacionales y abarca ramas complejas como el machine learning, las redes neuronales y los sistemas expertos. Más allá de la IA generativa: La era de los agentes Uno de los puntos centrales expuestos por el ejecutivo de Google fue la necesidad de pasar de una actitud reactiva a una proactiva. Según explicó, el modelo actual se limita a esperar instrucciones del usuario, mientras que el verdadero salto cualitativo hacia la eficiencia radica en la "transformación agéntica". En este paradigma, los agentes digitales no solo responden a un prompt, sino que ejecutan tareas, negocian procesos y colaboran en red junto al talento humano. "Sumar en la era de la inteligencia artificial ya no alcanza; tenemos que meternos a ser una organización exponencial", señaló Sevilla, tras recordar que más del 90% de los proyectos de IA no logran reflejar un retorno de inversión (ROI) claro en los estados financieros de las compañías. Para revertir esta estadística, instó a enfocar los casos de uso directamente en la generación de ingresos, la reducción de costos de ventas o la eficiencia operativa. Gobernanza, personas y el pensamiento 10x Respecto a la estructura organizacional, Sevilla destacó la importancia de la gobernanza y la integración equilibrada del factor humano. Propuso implementar esquemas de supervisión como Human-in-the-loop (el humano valida y aprueba antes de la ejecución) y Human-over-the-loop (el humano audita el trabajo realizado por el agente) para garantizar trazabilidad y mitigar riesgos. Finalmente, el vocero subrayó que el éxito de la innovación tecnológica depende en un 70% del talento y la gestión del cambio. Invitó a los líderes a adoptar el enfoque "Moonshot" o pensamiento 10x, incentivando a las empresas a rediseñar sus modelos operativos, capacitar a la totalidad de sus colaboradores y atreverse a probar hipótesis de negocio disruptivas. Vea también: Festival IA México 2026: Nuevo León quiere convertir su liderazgo en IA en productividad y nuevos negocios

Es el estado con mayor adopción empresarial de esta tecnología en el país. Pero en un panel sobre innovación e IA funcionarios y representantes del ecosistema TI dejaron claro que ese liderazgo no garantiza, por sí solo, una ventaja competitiva sostenible. El verdadero desafío es convertir el uso de herramientas de IA en productividad, innovación y nuevos negocios. Los datos explican tanto el avance como la dimensión del reto. Nuevo León registra una adopción de inteligencia artificial de 12,6% entre empresas de 10 o más empleados, frente al 8% nacional. La cifra coloca al estado por encima de Tamaulipas, con 9,9%, Ciudad de México, con 9,4%, Quintana Roo, con 9,3%, y Estado de México, con 9,1%. Pero dentro del propio estado existe una diferencia considerable. Durante el panel, integrado por José Alfredo Pérez, Director General de I2T2, Jesús López, Director de Inteligencia Artificial de la Secretaría de Economía de Nuevo León y Ángeles Vela, CEO de CSOFTMTY se señaló que la adopción llega a 17% en las grandes empresas, mientras que en las pymes apenas alcanza 6%. Es una brecha que amenaza con convertir la IA en una herramienta de productividad concentrada en las compañías con más capital, talento e infraestructura. “Estamos pasando experimentación a implementaciones avanzadas”, explicó Lopez, funcionario de la Dirección de Inteligencia Artificial de la Secretaría de Economía de Nuevo León. Sin embargo, advirtió que ese avance apenas representa “la punta del iceberg”. El problema, por tanto, ya no es únicamente tecnológico. Para muchas empresas pequeñas, la dificultad está en saber por dónde comenzar, qué solución implementar, con quién hacerlo y cómo convertir un proyecto experimental en una estrategia empresarial. “Lo que falta es claridad, falta también confianza de quiénes pueden ayudar y cómo lo pueden ejecutar”, señaló durante el panel. También subrayó la necesidad de llevar las estrategias de IA del nivel táctico al estratégico, con un patrocinador dentro de la organización capaz de impulsar los proyectos hasta generar impacto. Del piloto al negocio El ecosistema empresarial de Nuevo León ya ofrece ejemplos de que la transición es posible. Durante la conversación se mencionaron empresas que han llevado proyectos de IA a producción, entre ellas AAN, que utiliza esta tecnología para procesar automáticamente un porcentaje significativo de créditos, y Cemex, con implementaciones productivas. También se destacó el crecimiento de startups que no solamente utilizan IA como una herramienta auxiliar, sino que están construyendo productos y servicios alrededor de ella. La siguiente etapa consiste en multiplicar esos casos y llevar la tecnología a sectores donde todavía existe un amplio margen de transformación, particularmente salud y manufactura. El reto planteado en el panel fue pasar de pilotos aislados a una adopción corporativa mucho más amplia, además de utilizar IA para elevar la productividad individual. La dimensión empresarial de esta transición es particularmente relevante porque cerca de 90% de las unidades económicas de Nuevo León son micro, pequeñas y medianas empresas, según información difundida posteriormente por el Gobierno estatal. La brecha no es exclusiva de Nuevo León. A nivel nacional, la diferencia entre empresas grandes y pequeñas también es marcada: el estudio citado durante el debate registra 17% de adopción en empresas de 251 empleados o más frente a 6% en compañías de 11 a 50 trabajadores. Eso convierte a las pymes en el campo de batalla decisivo para la siguiente fase de la IA mexicana. El gobierno como infraestructura del ecosistema La respuesta planteada por las autoridades no consiste en que el gobierno sustituya al sector privado, sino en que actúe como articulador. José Alfredo, representante del Instituto de Innovación y Transferencia de Tecnología de Nuevo León (I2T2), describió al gobierno como un facilitador cuya función es conectar empresas, industria, academia, científicos, tecnólogos y emprendedores. “Cómo vinculamos a la empresa, a la industria, a la academia, a los científicos, a los tecnólogos, a los emprendedores y al gobierno”, resumió al explicar la lógica detrás del modelo de colaboración. Ese enfoque se materializa en la llamada estrategia del Faro de la Innovación, que busca establecer criterios comunes para entender y medir la innovación en el estado. Uno de sus componentes es un índice estatal de innovación construido con información pública y con participación de expertos del Centro de Investigación en Matemáticas Avanzadas. La apuesta es importante porque desplaza la conversación desde la pregunta de cuánto se innova hacia otra más incómoda: qué tan bien está funcionando el ecosistema para convertir conocimiento, tecnología y talento en resultados económicos y sociales. La propia definición de IA también cambia bajo esta perspectiva. Durante el panel se insistió en que la inteligencia artificial es una herramienta y no el objetivo final. Su valor está en facilitar procesos de innovación que puedan extenderse a campos como biotecnología, nanotecnología, salud, energía y agroalimentos. Dinero para pasar de la idea a la implementación La articulación también tiene una dimensión financiera. El I2T2 informó durante el panel que el Fondo Nuevo León para la Innovación, FONLIN, se encontraba en su segunda edición después de haber sido creado originalmente en 2009 y posteriormente debilitado hasta desaparecer prácticamente en 2016. La nueva etapa busca darle continuidad para que el ecosistema pueda defender su permanencia más allá de una administración gubernamental. El fondo contempla apoyos de hasta 1,5 millones de pesos. En la edición mencionada durante el panel hubo siete empresas ganadoras, varias de ellas con proyectos que incorporan inteligencia artificial en áreas como biotecnología y nanotecnología. La convocatoria FONLIN 2026 confirma que el programa está dirigido a micro y pequeñas empresas de base tecnológica y contempla áreas como biotecnología, nanotecnología, aeronáutica, mecatrónica, materiales avanzados, salud, agropecuario, energía, manufactura avanzada, automotriz y electromovilidad. A esta arquitectura se suman los Retos PIIT, que permiten que empresas y organizaciones trabajen con alguno de los 31 centros del Parque de Investigación e Innovación Tecnológica. El apoyo puede alcanzar 500,000 pesos para proyectos en niveles iniciales de madurez tecnológica, mientras que FONLIN se orienta a proyectos de TRL 4, 5 y 6 y FONECI a proyectos de niveles superiores. La lógica es construir una especie de escalera financiera y tecnológica para evitar uno de los problemas tradicionales de la innovación: que un proyecto sobreviva la etapa de idea, pero muera antes de llegar al mercado. Lea también: "La gran reconstrucción": 95% de las empresas retrasaron proyectos de IA por limitaciones de infraestructura

Gobierno, universidades, empresas y estudiantes se reunieron en el encuentro para construir conjuntamente propuestas concretas, probar mecanismos de experimentación y responder con agilidad a los cambios impulsados por la IA en el mercado laboral y el desarrollo del país. En un esfuerzo coordinado por transformar el modelo educativo nacional frente al avance tecnológico, representantes del Gobierno, universidades, el sector productivo, empresas tecnológicas, docentes y estudiantes se reunieron en el evento Inn·kind FIEd Costa Rica 2026, realizado en el Hotel Radisson de San José. La organización explicó que tomo el lema “Sociedad + AI: la educación superior hacia el cambio inteligente”. El encuentro abandonó la dinámica de las conferencias tradicionales para asumir un reto colaborativo con la intención de pasar de la discusión teórica sobre los desafíos de la educación superior a la construcción conjunta de posibles soluciones que puedan probarse, medirse y adaptarse. Indicaron que la jornada se planteó una pregunta ¿cómo debe adaptarse el sistema universitario cuando la inteligencia artificial está modificando la forma en que las personas aprenden, trabajan, producen conocimiento y toman decisiones? “No vinimos a Costa Rica a traer una respuesta. Reunimos a quienes conocen distintas partes del problema, pusimos evidencia sobre la mesa y les pedimos algo más difícil: construir juntos una respuesta que podamos probar, medir y corregir”, destacó Adriana Angarita, presidenta de Inn·kind. La jornada contó con la participación de especialistas de OpenAI, el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF) y el Burning Glass Institute, quienes aportaron análisis sobre las capacidades que los países deben desarrollar y el papel fundamental de los datos para vincular las decisiones educativas con el mercado laboral. Más allá de integrar la inteligencia artificial a las estructuras educativas existentes, el encuentro planteó la necesidad de cuestionar qué estructuras organizativas necesitan reformarse a consecuencia de esta tecnología. Durante la tarde, los asistentes se organizaron en mesas de trabajo heterogéneas abordando dos ejes principales: el empoderamiento (mayor autonomía y voz para las personas) y el uso de la inteligencia artificial. Este ejercicio permitió identificar coincidencias y líneas de acción en tres áreas clave: 1. La experiencia educativa del estudiante. 2. El modelo organizacional de la universidad. 3. El sistema nacional para la calidad de la educación superior. Entre las posibilidades exploradas destacó la creación futura de espacios o mecanismos seguros de experimentación que permitan validar nuevos modelos y experiencias educativas antes de escalarlos a nivel nacional. Además, la organización puso a prueba su propio principio de experimentación al desarrollar en solo 15 días una aplicación con IA que procesó y sintetizó en tiempo real los aportes de todas las mesas de trabajo, visualizando la inteligencia colectiva generada en el evento. Las propuestas elaboradas durante la jornada servirán como insumos para identificar proyectos piloto y experimentos a desarrollar. Este proceso continuará su desarrollo en la cumbre regional Inn·kind FIEd LATAM 2027, que se llevará a cabo del 11 al 13 de mayo en Panamá el año próximo, donde actores de la región se reencontrarán para revisar avances y contrastar experiencias. Le puede interesar: "La gran reconstrucción": 95% de las empresas retrasaron proyectos de IA por limitaciones de infraestructura

La plataforma neoyorquina especializada en modelos, datasets y herramientas de inteligencia artificial de código abierto estaría evaluando ofertas de adquisición con apoyo de un banco. La posible operación multiplicaría casi por tres la valoración que alcanzó en 2023. Hugging Face nació con una premisa que parecía relativamente modesta frente a la carrera por construir los modelos de inteligencia artificial más poderosos: convertirse en el lugar donde investigadores y desarrolladores pudieran compartir modelos, datasets y aplicaciones. Ahora, esa capa de infraestructura podría convertirse en un activo de más de US$13.000 millones. La startup con sede en Nueva York está explorando una posible venta que podría valorar la compañía en US$13.000 millones o más, según informó Business Insider citando a personas familiarizadas con el asunto. La compañía estaría trabajando con un banco para medir el interés de potenciales compradores. No existe, por ahora, un acuerdo anunciado. La cifra resulta especialmente llamativa cuando se observa la trayectoria de la empresa. En agosto de 2023, Hugging Face levantó $235 millones en una ronda Serie D que la valoró en $4.500 millones. En aquella operación participaron algunos de los nombres más poderosos de la industria tecnológica, entre ellos Salesforce, Google, Amazon, Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm e IBM. Una eventual valoración representaría casi tres veces aquella cifra en apenas tres años. Más que una historia sobre una startup que busca comprador, el movimiento refleja el cambio de prioridades dentro del mercado de inteligencia artificial. La batalla ya no se libra únicamente por quién desarrolla el modelo más avanzado. También se libra por controlar las plataformas donde esos modelos se encuentran, se prueban, se distribuyen y terminan convertidos en productos. En 2023, Hugging Face aseguraba tener 10.000 clientes y más de 50.000 organizaciones en su plataforma. Su repositorio de modelos superaba entonces el millón de repositorios. La compañía también ofrecía herramientas para procesamiento de datasets, evaluación de modelos, desarrollo de aplicaciones y despliegues empresariales, tanto mediante software como servicio como en instalaciones propias. Ese posicionamiento ayudó a convertirla en una especie de infraestructura comunitaria para el ecosistema de IA abierta. En lugar de competir directamente con los grandes laboratorios por construir el modelo dominante, Hugging Face se situó en una posición más transversal: servir como plataforma para una comunidad que utiliza modelos de múltiples proveedores. La lógica económica detrás de esa estrategia también comenzó a cambiar. Datos publicados en 2023 apuntaban a que la empresa había pasado de unos 3.000 clientes de pago a finales de marzo a 10.000 ese mismo año, mientras sus ingresos anualizados se situaban entonces entre US$30 millones y US$50 millones, según cifras citadas por Axios. La compañía había reportado además un crecimiento de ingresos de cinco veces durante ese año. Lea también: ChatGPT ya puede leer, analizar y enviar mensajes desde la app Mensajes de MacOS

Durante años, los datos públicos permanecieron encerrados en archivos físicos o bases de información inaccesibles. Hoy, cada vez más gobiernos entienden que abrir esos datos de forma segura no solo fortalece la transparencia, sino que también impulsa la innovación, mejora los servicios públicos y genera nuevas oportunidades para el desarrollo económico. La transformación digital de los gobiernos suele asociarse con inteligencia artificial, automatización o servicios en línea. Sin embargo, existe otro activo con un enorme potencial para modernizar el Estado y dinamizar la economía: los datos públicos. Cada día, las administraciones gubernamentales generan información sobre transporte, salud, educación, presupuesto, infraestructura, medio ambiente, estadísticas económicas, catastros, compras públicas, movilidad urbana y decenas de otros ámbitos de la gestión pública. Cuando esa información permanece aislada, su utilidad es limitada. Pero cuando se publica de manera abierta, estandarizada y reutilizable, puede convertirse en una herramienta para mejorar la transparencia, impulsar nuevos negocios, fortalecer la investigación científica y desarrollar mejores políticas públicas. Esa es la premisa detrás del movimiento global conocido como Open Data. Los datos públicos como infraestructura para la innovación Los datos abiertos son aquellos que cualquier persona puede consultar, utilizar, reutilizar y compartir libremente, respetando las condiciones establecidas por cada licencia y preservando la información que deba permanecer protegida por razones de privacidad o seguridad. Su objetivo no consiste simplemente en publicar archivos en un portal web. La verdadera apertura implica que la información sea accesible, interoperable, actualizada y pueda procesarse fácilmente mediante herramientas digitales. De esta manera, empresas, universidades, organizaciones sociales y emprendedores pueden desarrollar aplicaciones, realizar investigaciones o crear nuevos servicios basados en información oficial. Según la OCDE, los datos abiertos constituyen uno de los pilares del gobierno digital porque permiten aumentar la transparencia, fomentar la innovación y mejorar la colaboración entre el Estado, el sector privado y la sociedad civil. La transparencia ya no se limita a rendir cuentas Tradicionalmente, las políticas de transparencia estuvieron asociadas a la publicación de presupuestos, licitaciones o informes de gestión. Hoy ese concepto se ha ampliado considerablemente. La apertura de datos permite conocer cómo evolucionan indicadores económicos, monitorear obras públicas, analizar la calidad del aire, estudiar patrones de movilidad, evaluar políticas sociales e incluso desarrollar aplicaciones que facilitan la vida cotidiana de los ciudadanos. El resultado es un ecosistema donde la información pública deja de ser un recurso exclusivo de la administración para convertirse en una plataforma de innovación. Diversos estudios del Banco Mundial sostienen que los datos abiertos contribuyen a mejorar la eficiencia gubernamental, fortalecer la participación ciudadana y crear nuevas oportunidades económicas a partir del desarrollo de servicios digitales. Un motor para la economía digital El valor del Open Data va mucho más allá de la transparencia. Miles de empresas alrededor del mundo utilizan información pública para desarrollar soluciones tecnológicas. Aplicaciones de navegación emplean datos oficiales sobre tránsito y obras viales. Empresas de logística utilizan información geoespacial para optimizar rutas. Startups fintech analizan estadísticas económicas. Investigadores procesan datos sanitarios para anticipar tendencias epidemiológicas. Empresas agrícolas combinan información meteorológica con imágenes satelitales para mejorar la productividad. En todos esos casos, el Estado actúa como proveedor de una infraestructura digital que favorece la innovación sin necesidad de desarrollar directamente cada una de esas soluciones. La información pública se convierte así en materia prima para la economía del conocimiento. Calidad antes que cantidad Publicar grandes volúmenes de información no garantiza el éxito de una estrategia de datos abiertos. Uno de los principales desafíos consiste en asegurar la calidad de los datos. Bases incompletas, formatos incompatibles, información desactualizada o registros inconsistentes reducen significativamente el valor de cualquier iniciativa. Por ello, las estrategias más exitosas incorporan procesos permanentes de gobernanza de datos, estandarización, actualización y control de calidad. La interoperabilidad también resulta esencial. Cuando diferentes organismos utilizan estándares comunes, la información puede combinarse para generar análisis mucho más completos y apoyar mejores decisiones públicas. Datos abiertos e inteligencia artificial La expansión de la inteligencia artificial vuelve todavía más relevante la disponibilidad de datos públicos confiables. Los modelos analíticos requieren grandes volúmenes de información para entrenarse, identificar patrones y generar recomendaciones. En este contexto, los datos abiertos pueden convertirse en un insumo estratégico para desarrollar soluciones destinadas a mejorar la movilidad urbana, optimizar la gestión ambiental, fortalecer la planificación territorial o anticipar necesidades sociales. Al mismo tiempo, la IA también permite extraer mayor valor de esos conjuntos de datos mediante análisis predictivos que antes resultaban prácticamente imposibles. No obstante, este escenario exige una gobernanza sólida. Abrir datos nunca puede significar poner en riesgo la privacidad de los ciudadanos. La anonimización de la información y la protección de los datos personales deben formar parte de cualquier política moderna de Open Data. Abrir datos no significa abrir toda la información Uno de los errores más frecuentes consiste en confundir datos abiertos con ausencia de restricciones. No toda la información que administra un gobierno debe hacerse pública. Existen registros relacionados con salud, seguridad, justicia, defensa o información personal cuya protección constituye una obligación legal y ética. Las políticas de Open Data buscan precisamente encontrar un equilibrio entre dos objetivos complementarios: promover la reutilización de la información pública y proteger los derechos fundamentales de las personas. Por ello, las iniciativas más maduras incorporan marcos normativos claros, mecanismos de anonimización y criterios de clasificación de la información. La apertura responsable de datos fortalece la confianza ciudadana; una apertura indiscriminada puede producir el efecto contrario. Una herramienta para mejores políticas públicas Los principales beneficiarios de los datos abiertos no siempre son las empresas. Los propios gobiernos obtienen enormes ventajas cuando utilizan información integrada y de calidad. La posibilidad de cruzar datos provenientes de diferentes organismos facilita la identificación de problemas complejos, mejora la asignación de recursos públicos y permite evaluar con mayor precisión el impacto de las políticas implementadas. Además, la publicación abierta de indicadores fortalece la rendición de cuentas y facilita que universidades, organismos internacionales y organizaciones de la sociedad civil realicen evaluaciones independientes sobre el desempeño de las instituciones públicas. En consecuencia, los datos abiertos no solo generan transparencia. También mejoran la capacidad del Estado para aprender, corregir y tomar decisiones basadas en evidencia. El próximo paso de la transformación digital Durante los últimos años, muchos gobiernos concentraron sus esfuerzos en digitalizar trámites y ampliar los servicios en línea. La siguiente etapa consiste en aprovechar el enorme potencial estratégico de los datos. No basta con disponer de información. Es necesario gestionarla adecuadamente, garantizar su calidad, proteger la privacidad de las personas y facilitar su reutilización para generar valor económico y social. En un contexto donde la inteligencia artificial, la analítica avanzada y la interoperabilidad adquieren un papel cada vez más importante, los datos abiertos se consolidan como uno de los principales motores de la innovación pública. Los países que logren construir ecosistemas sólidos de gobernanza de datos estarán en mejores condiciones para ofrecer servicios más eficientes, promover nuevos modelos de negocio, fortalecer la transparencia y diseñar políticas públicas más efectivas. Precisamente este será uno de los ejes de discusión de GovTech Forums, el encuentro regional que reunirá a líderes gubernamentales, organismos multilaterales y empresas tecnológicas para analizar el futuro de la transformación digital del sector público. Bajo el lema “Where Government Transformation Meets Innovation”, GovTech Forums celebrará sus próximas ediciones el 3 de noviembre en el Centro de Convenciones de Costa Rica y el 12 de noviembre en el Santo Domingo Marriott, República Dominicana. El evento está diseñado como un punto de encuentro entre líderes del sector público, proveedores tecnológicos y tomadores de decisión que impulsan la modernización del Estado mediante el uso estratégico de la tecnología. La agenda incluirá conferencias magistrales, paneles de discusión, fireside chats, casos de éxito, lanzamientos tecnológicos y espacios de networking orientados a generar alianzas concretas entre el sector público y privado. Además, contará con las denominadas Innovation Roundtables, mesas multisectoriales de cocreación donde expertos, funcionarios y empresas trabajarán en propuestas de transformación digital, marcos de adopción de inteligencia artificial, estrategias de modernización institucional y nuevos enfoques de política pública. Los contenidos estarán organizados en torno a cinco grandes ejes temáticos: Gobierno Digital y servicios ciudadanos; Inteligencia Artificial y Automatización; Ciberseguridad y Confianza Digital; Open Data y transparencia gubernamental; y Smart Cities e Innovación Pública. Asimismo, el evento dispondrá de un área de exhibición donde empresas de cloud computing, ciberseguridad, telecomunicaciones, inteligencia artificial, automatización, identidad digital y plataformas de atención ciudadana presentarán las tecnologías que están redefiniendo la gestión pública. GovTech Forums está dirigido a ministros, viceministros, CIOs y CTOs gubernamentales, directores de innovación, responsables de compras públicas, entidades regulatorias, municipalidades, organismos multilaterales, startups GovTech, consultoras y proveedores tecnológicos que buscan acelerar la transformación digital del sector público. Quienes deseen conocer más detalles sobre la agenda, los expositores, oportunidades de patrocinio y adquisición de entradas pueden visitar el sitio oficial del evento: www.govtechforums.com. Vea también: ¿Por qué la transformación digital del Estado ya no puede esperar?

El reconocido tecnólogo, conferencista y asesor en tecnología de frontera, Víctor Estrugo Rottenstein, presentó un panorama desafiante sobre el impacto combinado de la IA agéntica y la computación cuántica. El cierre del Tech Day Panamá 2026, evento con el main sponsor de SIT, no fue un simple repaso de las tendencias del año; fue una sacudida hacia el futuro inmediato. Bajo el título "Quantum computing: la nueva era tecnológica", el reconocido tecnólogo, conferencista y asesor en tecnología de frontera, Víctor Estrugo Rottenstein, presentó un panorama desafiante sobre el impacto combinado de la inteligencia artificial (IA) agéntica y la computación cuántica. Su tesis es contundente: el mundo, tal como lo conocemos, será irreconocible en los próximos diez años. Estrugo comenzó su presentación invitando al auditorio a reflexionar sobre la aceleración histórica. Con un dato sorprendente, recordó que Cleopatra vivió cronológicamente más cerca del lanzamiento del iPhone que de la construcción de las pirámides de Egipto. Asimismo, planteó que la generación actual está probablemente más cerca de ver seres humanos viviendo en Marte de lo que está de los eventos de la Segunda Guerra Mundial, ocurrida hace apenas 80 años. Esta aceleración tecnológica ha cambiado profundamente la forma en que los seres humanos interactuamos con la verdad y el conocimiento. "Somos la primera generación que ha entrenado su cerebro durante 30 años para delegar el saber en una pantalla", señaló. Desde el lanzamiento de la enciclopedia Encarta en la década de 1990 (la primera vez que se confió en una pantalla para resolver discusiones), pasando por la revolución del algoritmo de búsqueda de Google en 1998, hasta la llegada de ChatGPT en 2022, la humanidad ha pasado de consultar bases de datos pasivas a interactuar de manera natural con inteligencias artificiales a las que se les otorga una confianza casi ciega. Lejos de detenerse en los modelos de lenguaje (LLM) que hoy dominan la escena, Estrugo explicó que el presente ya pertenece a los agentes de IA. A diferencia de una IA pasiva a la que hay que interrogar, un agente es un proceso continuo y autónomo que utiliza la capacidad de razonamiento de los LLM para tomar decisiones de forma constante. Esta transición está impulsando la creación de equipos híbridos en el entorno corporativo. El especialista destacó que el límite actual ya no es la capacidad tecnológica, sino cuestiones de costos de tokens, cómputo y electricidad. Para ilustrar esta inminente adopción masiva, mencionó que países como Estonia ya debaten otorgar documentos de identidad a los agentes para darles personería legal, mientras que en Argentina existen proyectos de ley para permitir empresas operadas en un 100% por agentes. Como muestra del trabajo de su propio laboratorio de innovación, Intelligent Autonomous Machines, Estrugo presentó a Kaya, un agente orquestador diseñado no solo para realizar tareas administrativas (como enviar correos o atender clientes vía WhatsApp), sino para gobernar e integrar a otros agentes especializados dentro de una organización. "Las empresas que sobrevivan en los próximos cinco años serán aquellas que logren transicionar de forma costo-efectiva hacia equipos híbridos con agentes de IA", advirtió. Lea: Tech Day Panamá 2026: el país apuesta por la IA y los semiconductores para transformar su economía Si la inteligencia artificial es el cerebro y la robótica es el cuerpo, la computación cuántica representa la evolución definitiva de ese cerebro. Estrugo explicó de manera accesible las bases de esta tecnología, que estudia el comportamiento de las partículas subatómicas como los fotones. A diferencia de la computación clásica basada en bits (unos y ceros tradicionales), la computación cuántica utiliza qubits, que aprovechan propiedades físicas como: La Superposición: La capacidad de una partícula de estar en múltiples estados al mismo tiempo. El Entrelazamiento Cuántico: La sincronía instantánea de dos partículas conectadas sin importar la distancia física que las separe. Esta física aplicada permite resolver problemas de optimización logística, farmacología o descubrimiento de enzimas a velocidades inimaginables. Un proceso complejo que hoy tardaría un millón de años en los mejores servidores del mundo puede resolverse en apenas cuatro o cinco segundos mediante computación cuántica. Incluso campos de ciencia ficción como el upload (subida) del cerebro humano a la nube ya se están investigando utilizando estas capacidades cuánticas, con proyecciones de verse en una década. Uno de los momentos más críticos de la conferencia abordó la ciberseguridad. Los sistemas de encriptación actuales que protegen desde las comunicaciones de WhatsApp hasta los sistemas bancarios y militares son seguros porque descifrarlos tomaría millones de años con la tecnología convencional. Sin embargo, un ordenador cuántico podría romper estas barreras en cuestión de minutos. Esto introduce un riesgo latente conocido como "Harvest Now, Decrypt Later" (Cosecha ahora, desencripta después). Los atacantes ya están recolectando y guardando bases de datos encriptadas hoy, con el plan de descifrarlas en unos años cuando las computadoras cuánticas estén masificadas y disponibles en la nube (un escenario previsto entre 2027 y 2030). Estrugo comparó esta transición con la crisis del año 2000 (Y2K), que obligó a una inversión corporativa masiva para evitar un colapso tecnológico. "El que no esté preparado para la migración a la criptografía postcuántica llegará tarde", enfatizó, destacando que los gobiernos de Estados Unidos y Europa ya están obligando a bancos, empresas de telecomunicaciones y estructuras militares a adoptar estándares de seguridad postcuántica. Ante la abrumadora velocidad del cambio, Víctor Estrugo concluyó con un mensaje pragmático pero esperanzador. Al ser consultado por los asistentes sobre cómo prepararse ante esta avalancha tecnológica, recomendó enfocarse en implementar soluciones de IA que sean verdaderamente costo-efectiva y avanzar decididamente en la preparación cuántica de sus organizaciones. Asimismo, recordó la importancia de preservar el toque humano en las empresas. Aunque las herramientas de IA son extremadamente eficientes, la autenticidad, la creatividad y la humanidad siguen siendo el mayor diferenciador. La convergencia tecnológica es inevitable y, como sentenció el experto: "Si estamos en el baile, hay que bailar". Le puede interesar: Tech Day Panamá 2026: actualización en medio de una crisis de componentes

Un informe global de Cloudera revela que la rigidez de los sistemas heredados y los crecientes problemas de gobernanza han provocado retrasos masivos en proyectos de IA, impulsando un giro hacia entornos híbridos. La adopción masiva de la Inteligencia Artificial (IA) en el entorno corporativo ha chocado de frente con un muro tecnológico. Según el más reciente estudio global de Cloudera titulado The Great AI Re-Architecture ("La Gran Reconstrucción de la IA"), el 95 % de las empresas ha tenido que retrasar o cancelar proyectos de IA durante el último año debido a limitaciones de infraestructura, gobernanza de datos y barreras regulatorias. El informe, elaborado a partir de las respuestas de 1.500 arquitectos de datos y líderes de infraestructura en la nube de todo el mundo, pone en evidencia una clara paradoja empresarial: aunque el 77 % de las organizaciones ya utiliza la IA de forma activa, las arquitecturas de datos heredadas (legacy) simplemente no están preparadas para sostener la escala, seguridad y eficiencia que exige esta tecnología moderna. De acuerdo con la comunicación de Cloudera, el despliegue acelerado de la IA ha dejado atrás las pruebas piloto para integrarse en las operaciones centrales del negocio. Sin embargo, esta transición ha generado una presión sin precedentes sobre sistemas que nunca fueron diseñados para procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real. Como resultado, el 72 % de los encuestados afirma que su arquitectura actual requiere una reestructuración significativa para responder a las exigencias futuras de la IA. Este desacople no solo afecta los tiempos de entrega, sino también la sostenibilidad financiera de las empresas: un 84 % reportó un aumento considerable en los costos de infraestructura a causa del procesamiento de cargas de trabajo asociadas a la IA. Sergio Gago, director de Tecnología (CTO) de Cloudera, afirmó que esta era actual de la IA está obligando a las organizaciones a replantearse los cimientos de su infraestructura tecnológica. "Muchas empresas están descubriendo que las arquitecturas diseñadas para la analítica tradicional no se crearon para la escala, gobernanza y flexibilidad que la IA exige hoy. El éxito dependerá de construir una base de datos que otorgue la libertad de ejecutar la IA donde tenga más sentido, sin comprometer el control ni la seguridad" indicó Gago. La gobernanza se convierte en infraestructura crítica El cumplimiento normativo y la privacidad han dejado de ser aspectos secundarios para convertirse en el núcleo del desarrollo tecnológico. El 73 % de las empresas asegura que la IA ha vuelto más compleja la gobernanza de datos, y más de la mitad (55 %) admite haber cancelado o congelado más de seis proyectos de IA en los últimos 12 meses por desajustes regulatorios. Esta complejidad se intensifica por la dispersión de la información: el 97 % de las empresas mueve datos entre diferentes entornos al menos una vez al mes, lo que exige políticas de control homogéneas en nubes públicas, privadas, servidores locales y el entorno edge. Para equilibrar rendimiento, seguridad y presupuesto, el mercado está pivotando hacia la flexibilidad: Repatriación de datos: El 66 % de las organizaciones ha trasladado cargas de trabajo de IA desde la nube pública hacia infraestructuras privadas o locales en el último año. Estrategia híbrida: El 25 % planea priorizar un modelo hybrid-first en los próximos dos años, consolidando la arquitectura híbrida como el nuevo estándar del sector. La investigación de Cloudera cierra con que, la adopción de la IA ya no es el factor diferenciador; la optimización de la IA sí lo es. Recalcan que las organizaciones que modernicen sus arquitecturas de datos para gobernarlos de manera consistente y ejecutar la IA donde tenga más sentido estarán bien posicionadas para ofrecer una IA escalable, segura y con un valor empresarial duradero. Le puede interesar: Por qué la gobernanza se convirtió en el punto ciego de la IA empresarial

El Director de Política Cibernética y CISO Global de Campo de Fortinet advierte que la adopción de inteligencia artificial está creando nuevas identidades no humanas, ampliando la superficie de ataque y abriendo vacíos de responsabilidad. Su recomendación es combinar automatización en tiempo real con supervisión humana y una gobernanza de IA que todavía no tiene un estándar universal. La discusión sobre inteligencia artificial y ciberseguridad suele plantearse como una carrera: quién encontrará primero una vulnerabilidad, quién desarrollará antes un exploit o quién podrá responder más rápido a un ataque. Para Jim Richberg, Director de Política Cibernética y CISO Global de Campo de Fortinet, esa descripción es correcta, pero incompleta. La IA no necesariamente cambia las reglas fundamentales del enfrentamiento. Lo que hace es comprimir los tiempos. “Yo dividiría la pregunta en dos partes”, explica Richberg cuando se le plantea qué significa para una empresa defenderse de ataques cada vez más rápidos y automatizados. Una parte corresponde a los atacantes que utilizan IA y otra, diferente, al uso que las propias compañías hacen de esta tecnología. La distinción es importante porque las respuestas también son distintas. Frente a adversarios que utilizan IA, las organizaciones necesitan apoyarse cada vez más en proveedores de ciberseguridad capaces de analizar grandes volúmenes de información y automatizar la defensa. Cuando el riesgo proviene de la propia adopción de IA, el problema deja de ser exclusivamente tecnológico y pasa a ser de gobierno corporativo. “Ahí es donde las empresas necesitan implementar un proceso y un sistema de gobernanza de IA”, señala. Richberg llega a esta conclusión desde una trayectoria que combina política pública, inteligencia y seguridad empresarial. Antes de incorporarse a Fortinet, fue National Intelligence Manager for Cyber en la comunidad de inteligencia estadounidense y participó en la implementación de la Comprehensive National Cybersecurity Initiative. Actualmente lidera la política cibernética y es Global Field CISO de Fortinet. En agosto de 2026, Fortinet lo presentó en Costa Rica como uno de los especialistas centrales de su CyberSec Summit, donde abordó precisamente los retos para construir seguridad y transparencia en el ecosistema de IA. La mitad de las empresas podría estar adoptando IA sin una brújula Uno de los datos que más preocupa a Richberg es la ausencia de estructuras formales para gobernar la inteligencia artificial. “He visto datos que sugieren que casi la mitad de las organizaciones que están adoptando IA no cuentan con un modelo formal para gobernar esa adopción”, afirma. Según esos datos, las organizaciones sin procesos establecidos tienen muchas más probabilidades de enfrentar problemas relacionados con seguridad de los datos y privacidad. El problema es que no existe todavía una receta universal. “Todavía no existe necesariamente un único modelo universal”, dice Richberg. Su recomendación es que las empresas elijan un modelo, aunque sepan que no será perfecto y que probablemente tendrá que evolucionar. La gobernanza tampoco puede convertirse simplemente en una tarea adicional para el responsable de seguridad. “Lo ideal es tener a alguien dedicado, una persona que viva y respire IA y que tenga la autoridad necesaria”, sostiene. Esa figura debería poder dialogar directamente con la junta directiva y la alta dirección, pero trabajar estrechamente con el CISO para evitar que las decisiones sobre IA queden desconectadas de los riesgos de seguridad. Es un cambio relevante para las empresas. Durante años, la ciberseguridad se ocupó principalmente de proteger sistemas, redes, aplicaciones, dispositivos y datos. Con la llegada de los agentes de IA, aparece una nueva categoría de activos que puede tener permisos, credenciales y capacidad de ejecutar acciones. El nuevo empleado que nadie puso en el organigrama Richberg identifica uno de los problemas más silenciosos de la expansión de la IA: las identidades no humanas. “Las personas crean agentes de IA, los conectan a sistemas, les otorgan identidades y les dan acceso”, explica. El problema es que muchas organizaciones no tienen un inventario completo de esos agentes, ni saben exactamente qué permisos tienen. La situación puede terminar generando privilegios excesivos. Un agente creado para leer información puede recibir accidentalmente permisos para modificarla o incluso eliminarla. Y existe otro riesgo más elemental: las credenciales. “Aunque las empresas cambian periódicamente las contraseñas de los empleados, casi nunca hacen lo mismo con este tipo de identidades”, advierte. La velocidad con la que evolucionan las herramientas de IA agrava el problema. Un agente creado un año atrás puede dejar de utilizarse, pero continuar dentro de los sistemas, permanecer accesible y hasta ser detectable desde el exterior. Richberg señala que en muchas organizaciones existen varias veces más identidades no humanas que humanas, mientras la mayoría de las empresas no sabe exactamente cuáles son, dónde están ni qué hacen. Es una paradoja de la automatización: cuantos más agentes se incorporan para hacer el trabajo de las personas, más difícil puede resultar saber quién está haciendo qué. El parche perfecto todavía no existe La IA también está modificando la carrera alrededor de las vulnerabilidades. Los modelos de frontera pueden ayudar a descubrir fallos y generar código para intentar corregirlos. Eso plantea una pregunta incómoda: ¿puede un atacante encontrar y explotar una vulnerabilidad antes de que una empresa tenga capacidad para repararla? La respuesta de Richberg es sí, pero con una advertencia. La gestión de vulnerabilidades no termina cuando el fabricante descubre el problema y publica un parche. “¿Cuál es el sentido de ganar esa carrera inicial si nunca cruzamos la línea de meta haciendo que los clientes instalen los parches?”, pregunta. La cadena tiene al menos tres etapas: descubrir la vulnerabilidad, desarrollar un parche o mitigación y conseguir que el usuario lo implemente. Según su experiencia, solamente una minoría de los casos completa las tres etapas a tiempo. Ese punto cambia la conversación sobre la velocidad. No basta con que una IA sea capaz de encontrar una vulnerabilidad en segundos si la organización tarda días, semanas o meses en aplicar la solución. Y también hay que tener cuidado con la propia IA que genera el parche. Richberg cita un estudio que leyó recientemente según el cual, cuando se utilizó IA para generar un parche para una vulnerabilidad, más de la mitad de las veces no funcionaba. En algunos casos producía código inútil y, entre los parches que sí funcionaban, algunos eran frágiles y podían ser evadidos mediante determinados cambios. Por eso establece una frontera bastante clara entre automatización y autonomía. Podría interesarle: Más allá del consumo de tokens: la memoria de agentes se perfila como el nuevo paradigma de la IA

El encuentro se realizará el próximo 27 de agosto en el JW Marriott de Santo Domingo y reunirá a especialistas de marketing, ventas, tecnología y transformación digital. República Dominicana será la segunda escala de una gira que recorrerá seis países de la región, con una agenda centrada en inteligencia artificial, datos, comportamiento del consumidor, fidelización y alineación entre marketing y ventas. El Marketing Tech Summit llegará a República Dominicana el próximo 27 de agosto para reunir en el JW Marriott de Santo Domingo a líderes y profesionales de marketing, ventas, tecnología y transformación digital. El encuentro forma parte de una gira internacional que durante 2026 recorrerá seis países y tendrá a República Dominicana como su segunda escala. El evento busca analizar cómo las organizaciones pueden utilizar estratégicamente los datos, la inteligencia artificial y el conocimiento del comportamiento del cliente para convertir sus estrategias de marketing en resultados concretos de negocio. Bajo la premisa de que la capacidad de aprendizaje y adaptación es cada vez más determinante para competir, el Marketing Tech Summit propone una experiencia de aprendizaje práctico, con frameworks, modelos de implementación y herramientas que los participantes puedan llevar a sus organizaciones. La agenda está estructurada alrededor de cuatro grandes ejes: la lealtad y el crecimiento a partir de la base de clientes; la infraestructura cognitiva y el marketing operations; la integración entre marketing, ventas e inteligencia artificial; y la aplicación de IA y neurociencia al estudio del comportamiento del consumidor. El objetivo es abordar desde la generación de insights y la toma de decisiones hasta la creación de campañas, la generación de demanda y la optimización de resultados. Una agenda con cinco especialistas La jornada comenzará con Alejandro Santa, Strategy Director en HolyBelly Marketing, quien presentará la conferencia “El cliente que ya tienes vale más de lo que crees: Cómo construir lealtad real, medible y rentable en mercados B2B y B2C”. Su exposición abordará la integración entre estrategia, conversación comercial e inteligencia artificial para transformar las interacciones con los clientes en oportunidades de negocio. Santa cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing y estrategia basada en datos en América Latina y ha trabajado con marcas como Philips, Under Armour y Grupo Rey. Luego será el turno de Arturo López Valerio, fundador de Tabuga, con “Infraestructura cognitiva: cómo las organizaciones que aprenden más rápido convierten datos, inteligencia y activos digitales en una ventaja competitiva sostenible desde el marketing”. La charla se enfocará en la integración de inteligencia artificial y datos para fortalecer la capacidad de las organizaciones de investigar, generar insights, desarrollar contenidos y optimizar campañas. López Valerio es analista de tecnología y una de las figuras vinculadas al ecosistema digital de República Dominicana. Además, es creador de la metodología SIRA y actualmente preside el Comité de Imagen y Sostenibilidad de ALETI. Después del almuerzo, Sergio Bravo, director de Marketing y Desarrollo en TicoSoft, y Leonardo Correa, CEO y fundador de TicoSoft, compartirán la conferencia “IA y neurociencia: cómo combinar inteligencia artificial y ciencia del comportamiento para crear un marketing más persuasivo, memorable y efectivo”. La sesión analizará cómo combinar IA y neurociencia para comprender los procesos de decisión de los consumidores y aplicar ese conocimiento en mensajes, contenidos y campañas. Bravo es neuropsicólogo y director de arte, creador del modelo de Análisis de Emociones Multinivel y cofundador de Feel&Metrics, mientras que Correa es ingeniero en Inteligencia Artificial, con más de 20 años de experiencia en transformación digital, innovación y educación, además de trayectoria en proyectos de IA, Big Data y automatización. La jornada finalizará con Diego Enriquez, conocido como “El Puto Amo de las Ventas”, quien presentará “Smarketing 5.0: Cómo romper el histórico divorcio entre marketing y ventas para trabajar como un solo sistema enfocado en el Cliente 5.0”. La conferencia plantea la necesidad de superar la tradicional separación entre ambos equipos para construir un sistema integrado, apoyado en datos, activos digitales, inteligencia sectorial y operaciones creativas orientadas a la generación de demanda y el crecimiento. La cita será el 27 de agosto en el JW Marriott de Santo Domingo. Para conocer la agenda completa, obtener más información y acceder a las inscripciones, los interesados pueden ingresar al sitio oficial del evento: Marketing Tech Summit. Le puede interesar: Dario Amodei: el rechazo a la IA es "una crisis de confianza"

La compañía abrió recientemente operaciones en el país y ampliará su presencia como parte de un plan regional orientado a que la adopción de la inteligencia artificial en América Latina se apoye en infraestructura instalada localmente. La empresa destinará US$6 millones de inversión en El Salvador entre 2026 y 2027, como parte de un plan regional de inversión que llega a los US$400 millones, dirigido a ampliar sus data centers para aplicaciones de IA, fortalecer su red regional de fibra óptica y expandir sus operaciones de nube y ciberseguridad en la región. Esta inversión consolida el ingreso reciente de la compañía al mercado salvadoreño y coincide con el estreno de una nueva identidad corporativa. "En los próximos tres años, la infraestructura digital instalada en América Latina va a definir cuáles países pueden competir en la economía de la inteligencia artificial y cuáles se van a quedar consumiendo tecnología de otros. El Salvador es un mercado con una agenda activa de transformación digital, y esta inversión es la apuesta de IFX por acompañar ese proceso con infraestructura instalada en la región", afirmó Samuel Mezrahi, CEO de IFX. Hoy, buena parte de la infraestructura que hace posible el funcionamiento de las aplicaciones de inteligencia artificial de las empresas salvadoreñas está ubicada fuera del país, en manos de operadores globales. Que esa infraestructura exista en la región permite a sectores como la banca, el gobierno y la salud cumplir con las normativas locales, mantener los datos dentro de fronteras regionales y responder con la velocidad que sus operaciones exigen. IFX opera actualmente 27 data centers propios en América Latina, más de 150.000 kilómetros de fibra óptica dedicada desde México hasta Argentina, y atiende a más de 6.000 clientes corporativos y de Gobierno con una plantilla de 3.000 colaboradores. En los últimos años, la compañía abrió operaciones en El Salvador y Costa Rica, ampliando su cobertura centroamericana. Sobre esa base, la compañía ofrece las cinco piezas que necesita cualquier organización para operar en digital: la red que transporta los datos, los data centers donde se almacenan, la nube que los procesa, la ciberseguridad que los protege y el equipo que administra todo el conjunto. La nueva inversión, según la firma, se concentrará en la capa de cómputo para inteligencia artificial: data centers equipados con procesadores especializados, mayor capacidad energética y conexiones diseñadas para este tipo de aplicaciones. "Hacia 2030, la mayoría de las grandes decisiones empresariales en América Latina se van a tomar sobre modelos de inteligencia artificial que necesitan infraestructura instalada en la región para funcionar con la velocidad, la seguridad y el cumplimiento normativo que exige cada país. Nuestro plan es que, cuando esa demanda llegue, IFX ya tenga la capacidad, el equipo y la cobertura para responder desde adentro de cada mercado", finalizó Mezrahi. Le puede interesar: Por qué la gobernanza se convirtió en el punto ciego de la IA empresarial

OpenAI incorporó un nuevo plugin que conecta ChatGPT con Apple Messages en macOS. La herramienta puede leer y buscar conversaciones de iMessage, SMS y RCS, preparar respuestas y enviarlas con autorización del usuario. El movimiento amplía el alcance de la IA dentro del ecosistema Apple, pero también abre nuevas preguntas sobre privacidad y control. Hasta ahora, ChatGPT podía ayudar a redactar un mensaje. Ahora puede entrar directamente en la conversación. OpenAI habilitó una nueva integración entre ChatGPT para Mac y la aplicación Mensajes de Apple que permite al asistente leer, buscar y analizar conversaciones, además de preparar y enviar mensajes desde el propio ordenador. La función está disponible en todos los planes dentro de la aplicación de escritorio de ChatGPT para macOS y funciona en ChatGPT Work y Codex. El cambio parece pequeño en términos de interfaz, pero es significativo en la carrera por convertir los asistentes de IA en herramientas capaces de ejecutar tareas, no solo responder preguntas. ChatGPT deja de ser únicamente una ventana donde el usuario introduce instrucciones y comienza a interactuar con una de las aplicaciones más sensibles del entorno digital personal: la mensajería. La integración funciona con iMessage, SMS y RCS. En la práctica, un usuario puede pedir a ChatGPT que busque conversaciones, encuentre información dentro de los mensajes, analice intercambios o prepare una respuesta. También puede solicitar que envíe un mensaje en su nombre. Hay, sin embargo, una condición importante: el envío está protegido por una aprobación del usuario en la configuración predeterminada. Antes de que un mensaje sea enviado, ChatGPT solicita autorización tanto para el contenido como para los destinatarios. El usuario puede habilitar una aprobación persistente por conversación, aunque OpenAI advierte sobre los riesgos de hacerlo y ofrece mecanismos para revocar el acceso. La función tampoco está disponible para cualquier Mac. Por ahora requiere un equipo con Apple Silicon y no funciona en máquinas con procesadores Intel. Además, la integración no convierte a Mensajes en una interfaz remota para conversar con ChatGPT. El plugin opera desde la aplicación de ChatGPT para Mac y no funciona en los chats habituales de ChatGPT, sino en ChatGPT Work y Codex. La cuestión más delicada es qué significa darle a una IA acceso a una bandeja de entrada personal. Mensajes contiene conversaciones privadas, datos de contactos, información laboral, fotografías y detalles que pueden tener consecuencias si se interpretan fuera de contexto. Por eso, el salto de una IA que genera texto a una IA que puede consultar y actuar sobre comunicaciones personales representa también un salto en materia de confianza. OpenAI señala que el usuario mantiene el control sobre los envíos y que existen instrucciones específicas para revocar el acceso. La compañía también advierte sobre un problema conocido relacionado con tareas que deshabilitan las solicitudes de aprobación. El lanzamiento llega, además, en un momento en que Apple y OpenAI mantienen una relación mucho más compleja que la simple integración de tecnologías. Apple ya utiliza ChatGPT como una opción dentro de Apple Intelligence, una colaboración que inicialmente llevó las capacidades de OpenAI a Siri y a herramientas de escritura. Con esta nueva función, sin embargo, ChatGPT obtiene acceso directo a una aplicación central de comunicación en macOS. Eso marca una diferencia estratégica. La integración anterior estaba diseñada para que Apple Intelligence recurriera a ChatGPT cuando el sistema necesitara capacidades adicionales. Ahora es ChatGPT quien puede actuar sobre una aplicación nativa del sistema operativo. La actualización tampoco se limita a Mensajes. OpenAI incorporó otras funciones para quienes utilizan ChatGPT en Mac. Los chats fijados ahora permanecen sincronizados entre la aplicación de escritorio y iOS, mientras que los usuarios de ChatGPT Work y Codex pueden compartir instantáneas de solo lectura de conversaciones locales de Codex. Esas instantáneas pueden ser accesibles mediante una URL. En las cuentas personales, cualquier persona que tenga el enlace puede acceder a ellas, mientras que los enlaces de espacios de trabajo permanecen restringidos a sus miembros. OpenAI afirma que Codex puede eliminar patrones conocidos de secretos, aunque recomienda revisar el contenido porque información sensible podría permanecer en la instantánea. También se incorporó la posibilidad de que determinados propietarios de sitios colaboren con miembros activos del mismo espacio de trabajo. Los editores pueden modificar contenido y datos, guardar versiones y publicar cambios, mientras que los propietarios mantienen el control sobre permisos, configuración, analítica y restauración de versiones. La dirección es clara: OpenAI está intentando que ChatGPT no sea simplemente el lugar donde se consulta una IA, sino una capa de trabajo capaz de interactuar con las herramientas que las personas ya utilizan. Lea también: Reglas claras y certidumbre jurídica: las claves para consolidar los avances en conectividad de la última década en Guatemala

Plinio Vitorelli, CEO de HIT Communications, alertó sobre los peligros del exceso de confianza y fue crítico la escasez de talento en el sector tecnológico. Durante su participación en el Tech Day Panamá, evento que contó con el main sponsor de SIT, Plinio Vitorelli, CEO de HIT Communications, inició su ponencia con una potente analogía histórica sobre el naufragio del Titanic, como analogía a como debe abordarse la ciberseguridad en el presente. El ejecutivo advirtió que el famoso barco tardó casi tres horas en hundirse y la gravedad de la situación solo se percibió cuando ya era demasiado tarde, una situación idéntica al "exceso de confianza con el que subestimamos nuestros riesgos" que suele ocurrir en el mundo empresarial frente a las amenazas digitales. . En este importante encuentro de tecnología, que contó con el respaldo de SIT Panamá como Main Sponsor, el líder de HIT Communications enfatizó que definir cómo proteger la infraestructura digital no es una mera elección técnica, sino que se trata de "una decisión estratégica". Vitorelli planteó que es momento de evaluar si es más eficiente desarrollar un equipo propio de ciberseguridad o apoyarse en un proveedor externo altamente especializado. Para ilustrar el complejo panorama actual, el conferencista expuso preocupantes datos globales que muestran que la explotación de vulnerabilidades como puerta de entrada de ataques creció al 31%. Asimismo, destacó que el "factor humano sigue siendo el principal, con un 62%" y que las organizaciones pequeñas están bajo constante amenaza. En este sentido, detalló que el "96% de las víctimas de ransomware son pymes" debido a que los criminales realizan ataques oportunistas buscando cualquier vulnerabilidad expuesta. Otro de los grandes dolores de cabeza para las organizaciones es la retención y disponibilidad de los profesionales de seguridad, especialmente ante un contexto de escasez. "88% ha sufrido consecuencias directas por la falta de personal experto" y que el "63% afirma que sus organizaciones enfrentan escasez de personal calificado" aseguró Vitorelli. Frente a este retador panorama, defendió que la ciberseguridad debe consumirse de forma externa de la misma manera que se hace con la energía eléctrica o el internet Al evaluar los beneficios de migrar hacia un modelo de ciberseguridad como servicio administrado, Vitorelli describió detalladamente cómo su compañía asume esta responsabilidad técnica. "Nosotros tenemos los fabricantes y la gestión de todo esto para que ustedes se enfoquen en su negocio. ¿Y cuál va a ser el resultado? Menor riesgo, respuesta más rápida, mayor disponibilidad, resiliencia y continuidad. Porque, al fin y al cabo, las empresas no necesitan gestionar fabricantes, necesitan gestionar resultados" indicó Vitorelli. Esta perspectiva busca redefinir la protección digital sin desviar la atención de las compañías de sus objetivos principales. Al cierre de la conferencia, Vitorelli presentó el ecosistema integrado de HIT Communications, destacando su trayectoria de 35 años y una cobertura que combina ciberseguridad, conectividad, comunicación y software. El ejecutivo concluyó su presentación con un mensaje directo de tranquilidad para las empresas de la región al asegurar que "mientras ustedes se enfocan en operar su negocio, nosotros nos enfocamos en proteger". Vea también: Todo el Tech Day Panamá 2026: un futuro que ya exige nuevas decisiones