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La Senacyt proyecta fortalecer el ecosistema de innovación en el país con foco en transformación digital y desarrollo científico. En un entorno global donde la tecnología impulsa la competitividad, Panamá avanza en la consolidación de su ecosistema de innovación mediante una estrategia centrada en investigación aplicada, desarrollo tecnológico y formación de talento. Este enfoque quedó reflejado en la sustentación de la Memoria Anual 2025 de la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación ante la Asamblea Nacional de Panamá. Durante su intervención, el secretario nacional Eduardo Ortega Barría destacó como uno de los principales logros el financiamiento de 32 proyectos plurianuales enfocados en áreas estratégicas como inteligencia artificial, transformación digital, salud pública, cambio climático y desarrollo tecnológico, alineando la investigación con los desafíos prioritarios del país. Entre las iniciativas más relevantes figura la creación del Programa de Ciencia contra el Cáncer, desarrollado junto al Ministerio de Salud y la Caja de Seguro Social, que busca fortalecer la prevención, detección temprana y desarrollo de tratamientos innovadores mediante el uso de ciencia y tecnología. En materia de talento, la Senacyt otorgó 128 becas en 2025 y actualmente mantiene cerca de 700 becarios activos entre el país y el extranjero, reforzando la formación de profesionales en áreas clave para la economía digital. A esto se suma la aprobación de la Ley 475, que fortalece la gestión y transparencia de estos programas. La infraestructura científica también registró avances, como el desarrollo de nuevos espacios de investigación en el Instituto de Investigaciones Científicas y Servicios de Alta Tecnología, la inauguración del Centro Regional de Innovación en Vacunas y Biofármacos y la creación de centros especializados para impulsar tecnologías en sectores productivos. De cara a 2026, la estrategia contempla la creación de cinco centros de investigación universitarios, tres incubadoras tecnológicas y nuevas oficinas de transferencia, además de la expansión de la conectividad digital con más Infoplazas y el desarrollo del Centro de Investigación y Producción en Ambiente Controlado. Con estos avances, Panamá refuerza su posicionamiento en ciencia y tecnología, apostando por un modelo de desarrollo basado en innovación, digitalización y generación de conocimiento como motores del crecimiento económico y social. Le puede interesar: El miedo a la IA sacude los mercados de crédito: ¿burbuja o riesgo real?

Acompañamiento técnico y plataforma tecnológica buscan agilizar la inclusión de sectores productivos en el programa estatal. En un contexto donde la digitalización de servicios públicos se vuelve clave para mejorar el acceso a beneficios estatales, Panamá avanza en la incorporación de herramientas tecnológicas orientadas a facilitar procesos para sectores productivos estratégicos. El uso de plataformas digitales permite no solo agilizar trámites, sino también garantizar mayor transparencia y eficiencia en la asignación de subsidios. La Autoridad Nacional para la Innovación Gubernamental inició una jornada de acompañamiento en Merca Panamá para apoyar a transportistas de carga y pescadores artesanales en su registro en la plataforma Panamá Conecta, con el objetivo de que puedan acceder al subsidio de combustible impulsado por el Gobierno Nacional. Durante la actividad participó el administrador general de la AIG, Adolfo Fábrega, quien encabezó el inicio de esta iniciativa orientada a brindar asistencia técnica directa a los beneficiarios. La jornada contó además con la presencia del viceministro del Ministerio de Desarrollo Agropecuario, José Aníbal Rincón Stanziola, y del administrador de la Autoridad de los Recursos Acuáticos de Panamá, Eduardo Carrasquilla. Como parte del despliegue, funcionarios de la AIG brindaron orientación personalizada para facilitar el proceso de inscripción, mientras que también se desarrollaron jornadas de atención a pescadores artesanales en una estación de combustible cercana al Mercado de Mariscos, donde se inició su incorporación progresiva al sistema. En cuanto a los avances del proceso, Fábrega destacó que “se han superado los mil registros de transportistas de carga de alimentos, especialmente aquellos vinculados a las operaciones de Merca Panamá”. Una vez registrados y activados en la plataforma, los usuarios pueden acceder al beneficio en estaciones de servicio habilitadas a nivel nacional. El sistema Panamá Conecta opera mediante un esquema de interoperabilidad con distintas entidades del Estado, lo que permite validar automáticamente la información de los beneficiarios y asegurar que el subsidio llegue de manera correcta a quienes cumplen con los requisitos establecidos. En el caso de los pescadores artesanales, el proceso avanza de manera progresiva, sujeto a la verificación de la información necesaria para su inclusión en el programa, lo que garantiza mayor control y trazabilidad en la asignación del beneficio. Desde el punto de vista tecnológico, la plataforma cuenta con módulos diferenciados según el tipo de beneficiario, lo que permite organizar de manera más eficiente la gestión del subsidio. Además, establece topes de consumo y facilita el monitoreo de las transacciones realizadas, contribuyendo a un uso más transparente de los recursos. Con estas acciones, la AIG refuerza su estrategia de modernización del Estado, apostando por soluciones digitales que faciliten el acceso de sectores clave a programas de apoyo, al tiempo que fortalecen la eficiencia operativa y la trazabilidad en la gestión pública. La iniciativa también refleja el papel creciente de la tecnología como habilitador de políticas públicas más inclusivas, orientadas a responder de manera ágil a las necesidades de sectores como el transporte de alimentos y la pesca artesanal, fundamentales para la economía y la seguridad alimentaria del país. Le puede interesar: Más allá del aprendizaje automático: el valor del razonamiento lógico en la IA

Así lo revela un informe de la plataforma de streaming Deezer. Mientras, una canción creada con IA alcanza el puesto número uno en iTunes en Estados Unidos y otros países. La industria enfrenta un punto de inflexión. La música generada por inteligencia artificial ya no es un experimento de nicho. Es, cada vez más, el nuevo mainstream. Según datos recientes de Deezer, el 44% de todas las canciones nuevas que se suben a su plataforma están creadas con herramientas de IA, una cifra que reconfigura de forma radical la escala y el ritmo de producción musical global. Ese volumen no es solo ruido digital. Empieza a traducirse en impacto cultural medible. Una canción generada con IA logró posicionarse como número uno en iTunes en Estados Unidos, además de liderar rankings en varios países. El dato no es menor, porque refleja que el fenómeno no se limita a la saturación de plataformas, sino que también penetra en los espacios tradicionales de consumo masivo. El crecimiento es vertiginoso. Deezer reporta que recibe más de 20.000 pistas generadas por IA cada día, una avalancha que tensiona sus sistemas de curaduría, detección de fraude y monetización. En este contexto, la plataforma ha comenzado a implementar herramientas para identificar contenido sintético y limitar su visibilidad cuando detecta abusos, como la creación automatizada de canciones para explotar regalías. El caso del hit en iTunes pone sobre la mesa otra discusión. Ya no se trata solo de volumen, sino de calidad percibida. La canción fue capaz de competir, en igualdad de condiciones, con producciones humanas en un ecosistema altamente competitivo. Esto sugiere que las herramientas de generación musical han cruzado un umbral técnico que las vuelve indistinguibles para el oyente promedio. El impacto económico también empieza a ser tangible. Si casi la mitad de la música nueva es generada por IA, el modelo de regalías basado en volumen de reproducciones se vuelve vulnerable a la automatización masiva. Las plataformas enfrentan el dilema de incentivar la creatividad sin abrir la puerta a un sistema donde bots produzcan contenido a escala industrial para capturar ingresos. Para artistas y sellos, el escenario es ambiguo. Por un lado, la IA democratiza la producción, reduce costos y acelera procesos creativos. Por otro, introduce una competencia prácticamente infinita, donde la diferenciación humana se vuelve más difícil de sostener. Lo que está en juego no es solo la autoría, sino el valor mismo de la música en la economía digital. Cuando producir una canción deja de ser costoso y escaso, el verdadero activo pasa a ser la atención. Y en esa batalla, la inteligencia artificial ya no es una herramienta, sino un competidor directo. Lea también: Del murmullo a la canción: así HummingLM genera música con IA

Con una agenda intensiva y fuertemente orientada a la ejecución, el Banking Tech Summit Panamá 2026 reunió en el Hotel Las Américas Golden Tower a líderes, consultores y proveedores tecnológicos para abordar, con casos concretos y marcos metodológicos, los desafíos estructurales que enfrenta la industria financiera en su transición hacia modelos digitales, componibles y basados en datos. La edición panameña del Banking Tech Summit 2026 dejó una señal clara: la transformación bancaria en América Latina ha entrado en una fase donde la discusión ya no gira en torno al “qué hacer”, sino al “cómo hacerlo sin fallar”. A lo largo de la jornada, cada bloque temático fue aportando piezas a un mismo rompecabezas: modernizar sin interrumpir, innovar sin perder control y escalar sin comprometer la seguridad ni la rentabilidad. La apertura estuvo a cargo de un panel de alto nivel de Deloitte, integrado por Enrique González, gerente de Consultoría; Geraldine Coronel, socia de Monitor Deloitte; Rafael Sánchez, socio líder en consultoría; y Miguel Caldentey, socio de Consultoría Tecnológica. Lejos de plantear una narrativa aspiracional, los ejecutivos expusieron siete lecciones concretas para abordar la modernización del core bancario, uno de los procesos más críticos —y costosos— para cualquier institución financiera. El foco estuvo puesto en la toma de decisiones estratégicas: modernizar sistemas existentes, permitir la coexistencia con nuevas capas digitales o avanzar hacia un reemplazo total. Cada opción implica distintos niveles de riesgo, inversión y complejidad operativa. Coronel subrayó que el principal obstáculo no es tecnológico, sino organizacional: “las transformaciones fracasan cuando no hay alineación entre negocio, tecnología y cultura”. En esa línea, Caldentey introdujo el concepto de “transformación agéntica”, donde la automatización inteligente y la IA comienzan a jugar un rol activo en la operación. El bloque siguiente, liderado por Rosaura Rojas, gerente de Territorio para Centroamérica en Cloudflare, puso el foco en la creciente exposición del sector financiero a amenazas digitales. Con más de dos décadas de experiencia en ciberseguridad, Rojas enfatizó que aproximadamente el 20% de los incidentes de seguridad impactan directamente en instituciones financieras. En este contexto, planteó la necesidad de migrar desde modelos de defensa perimetral hacia esquemas de ciberresiliencia, donde la prioridad no es solo evitar ataques, sino garantizar continuidad operativa. Su presentación incluyó casos de implementación de arquitecturas distribuidas que permiten mitigar ataques sin degradar la experiencia del usuario final. Luis Sánchez, Solution Leader Financial Services en Grupo Business IT, avanzó sobre uno de los conceptos más discutidos del evento: el “coreless banking”. Su planteo fue directo: los bancos no pueden seguir dependiendo de arquitecturas monolíticas si pretenden competir con fintechs y nuevos actores digitales. La clave está en desacoplar funcionalidades críticas y construir plataformas inteligentes que integren inteligencia artificial sin interrumpir la operación. Sánchez hizo hincapié en que la IA no debe ser vista como un complemento, sino como un elemento estructural para monetizar nuevos modelos de negocio y transformar presiones tecnológicas en ventajas competitivas. La optimización del gasto tecnológico fue abordada por Jadir Segura, Technical Consultant en ManageEngine, quien introdujo el enfoque FinOps como disciplina clave en entornos cloud. Segura explicó que el crecimiento desordenado del consumo de recursos en la nube está generando ineficiencias significativas en las organizaciones. Frente a esto, FinOps propone una gestión compartida entre equipos de TI, finanzas y desarrollo, con foco en visibilidad, control y toma de decisiones basada en datos.El mensaje fue claro: sin gobernanza financiera, la transformación digital puede convertirse en un problema de costos. El riesgo de una adopción descontrolada de inteligencia artificial fue abordado por Justo Torrente, CEO de Bprosys, y Rodrigo Cid, Partner Manager en SS&C Blue Prism. Ambos coincidieron en que muchas organizaciones ya utilizan IA, pero sin una capa de orquestación centralizada, lo que genera “islas de automatización” difíciles de controlar. La propuesta se centró en la automatización inteligente como plataforma unificadora, capaz de integrar procesos, escalar operaciones y garantizar trazabilidad, sin necesidad de reemplazar sistemas existentes. Uno de los bloques más extensos estuvo a cargo de Francisco Gómez, director en Play Digital Consulting, quien profundizó en la evolución hacia la banca componible. Con experiencia en instituciones como JP Morgan, Revolut y HSBC, Gómez planteó que el futuro del sector pasa por la desagregación de servicios financieros en componentes modulares, interoperables y reutilizables. El modelo, explicó, no solo habilita mayor agilidad, sino que es condición necesaria para avanzar hacia esquemas de Open Finance y NeoBanking. Oscar Nivias, Senior Pre-sales Engineer en Progress Software, abordó la transferencia segura de archivos como un componente crítico en entornos regulados. Su presentación se centró en cómo soluciones como MOVEit y ShareFile permiten garantizar trazabilidad, automatización y cumplimiento, aspectos cada vez más exigidos por los reguladores. Diego Romero Tuccio, Head of Latam en Coinscrap Finance, introdujo uno de los debates más estratégicos del evento: el uso de datos en la banca. Comparando con gigantes tecnológicos como Google, Meta o Amazon, Romero sostuvo que los bancos poseen un volumen de datos transaccionales mucho mayor, pero aún no logran capitalizarlo. La clave, explicó, está en aplicar inteligencia artificial para transformar esos datos en experiencias hiperpersonalizadas y nuevos modelos de ingresos. Pavel Alvarado, consultor especialista en banca en Centroamérica y el Caribe, aportó una visión macro sobre la inversión tecnológica. Su exposición remarcó que la transformación digital no puede abordarse como un conjunto de iniciativas aisladas, sino como parte de la estrategia corporativa, con métricas claras de impacto en negocio. Diego Pinto, Senior Sales Executive en Temenos, retomó el debate sobre sistemas core, enfocándose en el costo de mantener plataformas legacy frente a la presión de fintechs. Planteó rutas de modernización orientadas a reducir riesgos y acelerar resultados, destacando la necesidad de adoptar arquitecturas más flexibles. Kennedy Román, director para Centroamérica y el Caribe en VU Security, abordó la protección de identidad como eje central en la prevención del fraude. Su enfoque estuvo alineado con las regulaciones de la Superintendencia de Bancos de Panamá, enfatizando la necesidad de soluciones robustas en entornos digitales. Marvin Espinoza y Austin Velásquez, de Veeam LATAM, centraron su intervención en la resiliencia de datos como base para el uso confiable de inteligencia artificial. Subrayaron que sin una estrategia sólida de respaldo, recuperación y gobernanza, cualquier iniciativa de IA queda expuesta a riesgos operativos. Carlos Alberto Conti, ingeniero de soluciones en ADR Technologies, propuso una metodología centrada en el negocio, donde la tecnología es consecuencia y no punto de partida. El enfoque apunta a definir, validar e implementar soluciones con impacto real, evitando errores comunes en proyectos de transformación. Edwin Maldonado, gerente comercial regional en COMNET, presentó soluciones basadas en conectividad satelital Starlink, combinadas con herramientas de seguridad como Safetica. El objetivo: garantizar continuidad operativa y protección de datos en cualquier entorno geográfico. Frédéric Bergé, General Manager de Ultimus para Latinoamérica, abordó el rol de plataformas low-code en la transformación empresarial. Su propuesta se centró en reducir la brecha entre negocio y tecnología, acelerando la implementación de soluciones mediante automatización e IA. Raphael Lum, Sales Manager en KIO Data Centers, analizó el rol de los ecosistemas digitales como motor de crecimiento, destacando la importancia de la infraestructura. En paralelo, Paola Becerra, Strategy and Products Finance Lead en Sofka Technologies, profundizó en los pagos inmediatos como eje de nuevos modelos de negocio, donde la interoperabilidad y la orquestación son claves. Lester Pereira, CEO de TraderPal, cerró uno de los bloques con un análisis sobre la nueva generación de inversionistas, caracterizada por su preferencia por plataformas digitales simples, autogestionadas y globales. En la recta final, Rosa Alvarado, Account Manager en Giga Uno, introdujo el concepto de “capital digital”, posicionando los datos como el principal activo estratégico de la banca moderna. El cierre del evento estuvo a cargo de Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, quien abordó la aplicación de la inteligencia artificial generativa en banca. Su presentación delineó un escenario donde la automatización cognitiva y los modelos generativos no solo optimizan procesos, sino que redefinen la toma de decisiones y la relación con el cliente. La jornada dejó un diagnóstico consistente: la banca latinoamericana enfrenta un punto de inflexión donde la ventaja competitiva ya no depende exclusivamente de la tecnología disponible, sino de la capacidad de un equipo disciplinado. Arquitectura, datos e inteligencia artificial emergen como los tres pilares sobre los cuales se definirá el liderazgo en la próxima década. Las próximas ediciones de la gira 2026 serán en Honduras, el 7 de julio, y en El Salvador, el 8 de septiembre. Para más información e inscripciones, visite: https://www.bankingtechsummit.net/ Vea también: Banking Tech Summit Panamá 2026: del core legacy a la plataforma inteligente

Un nuevo capítulo de la temporada 2026 del podcast de IT NOW, donde las noticias más relevantes de la semana se analizan con rigor… y se rematan con humor. Conduce Maximiliano Poter. Editor en Jefe de IT NOW. Maximiliano Poter conduce el Week Report, un desenfadado magazine de noticias del mundo IT que, cada viernes, brinda un resumen de los acontecimientos más destacados de los últimos siete días: todo lo importante, lo curioso y hasta lo más absurdo que ha sucedido en el ámbito de la tecnología y los negocios para que cierre su semana bien informado, con buena onda y una gota de acidez. En esta entrega : Apple cambia de piloto: entra un ingeniero mecánico a manejar la era de la IA Amazon invierte US$25.000 millones… en sí mismo (y lo llama estrategia) Llega el camión sin conductor: ahora tampoco habrá a quién culpar en logística Diseñadores en alerta: la IA ya hace pitch decks… y con mejor gusto Meta despide al 10%… para contratar servidores que no piden vacaciones. Además, vigila a empleados: ¡tu mouse ahora también entrena inteligencia artificial! La música hecha por IA ya es casi la mitad de toda la música… y nadie pidió bis Cannes estrena cine con IA: menos presupuesto, mismas dudas existenciales Le puede interesar: En tecnología sobra información, pero falta humor. Por eso, ¡volvió el Week Report!

Un nuevo informe de Gartner revela que las organizaciones que logran resultados reales con inteligencia artificial invierten hasta cuatro veces más en datos y analítica, dejando en evidencia el principal cuello de botella de la adopción corporativa. Durante los últimos años, la narrativa dominante en inteligencia artificial ha girado en torno a modelos cada vez más potentes. Sin embargo, la evidencia empieza a apuntar en otra dirección: la ventaja competitiva no está en el modelo, sino en lo que lo alimenta. Según Gartner, las organizaciones con iniciativas exitosas de IA invierten hasta cuatro veces más, como porcentaje de sus ingresos, en fundamentos como calidad de datos, gobernanza, talento preparado para IA y gestión del cambio. La conclusión es tan directa como incómoda: la mayoría de las empresas no está fallando por falta de tecnología, sino por debilidades estructurales. El contraste es evidente en otro dato del mismo estudio. Solo el 39 % de los líderes tecnológicos confía en que sus inversiones actuales en IA tendrán un impacto positivo en el desempeño financiero. Es un indicador claro de una industria que invierte masivamente, pero sin garantías de retorno. El problema se profundiza cuando se observa el rol del dato en la nueva arquitectura empresarial. Gartner advierte que el futuro de la IA no depende de modelos más sofisticados, sino de la capacidad de proporcionar “contexto confiable” a agentes autónomos. En ese esquema, el dato deja de ser un insumo pasivo y se convierte en infraestructura crítica. Las organizaciones más maduras ya están capturando esta ventaja. Aquellas con capacidades avanzadas de datos y analítica logran hasta un 65 % más de resultados de negocio, incluyendo crecimiento de ingresos y optimización de costos. En paralelo, emerge otro cambio menos visible pero igual de profundo: la transformación del propio equipo de datos. Gartner anticipa estructuras más pequeñas pero más influyentes, organizadas en “pods” de decisión que combinan talento técnico y de negocio, amplificados por IA. Este giro redefine la lógica de inversión. En un contexto donde el gasto global en IA superará los 2,5 billones de dólares en 2026, con un crecimiento anual del 44 %, la pregunta ya no es cuánto se invierte, sino dónde. La respuesta, al menos para quienes están obteniendo resultados, parece clara: menos obsesión por el modelo, más disciplina en los cimientos. Relacionado con el tema: El liderazgo humano como habilidad fundamental en la era de los agentes de IA

Carlos Alberto Conti, de ADR Technologies, abordó uno de los puntos críticos que enfrentan hoy las instituciones financieras: la desconexión entre tecnología y resultados de negocio. Durante el Banking Tech Summit Panamá 2026, una idea quedó clara entre las múltiples discusiones sobre transformación digital: la tecnología ya no es el principal desafío para innovar en la banca. El verdadero reto está en cómo se define el problema que se quiere resolver. Así lo planteó Carlos Alberto Conti, Ingeniero de Soluciones de ADR Technologies, en su conferencia “Innovación desde el negocio: una metodología para diseñar banca integrada”, donde abordó uno de los puntos críticos que enfrentan hoy las instituciones financieras: la desconexión entre tecnología y resultados de negocio. “Hoy tenemos una tecnología que es casi ilimitada”, afirmó Conti. Plataformas avanzadas, automatización e inteligencia artificial están disponibles para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y acelerar la toma de decisiones. Sin embargo, esta abundancia no se traduce necesariamente en éxito. De hecho, citó un dato revelador: cerca del 30% de los proyectos de transformación no logran el impacto esperado. La razón, según explicó, no está en la falta de herramientas, sino en una falla más estructural: se está innovando sin claridad sobre el problema real. Lea: "Banking Tech Summit Panamá 2026: del core legacy a la plataforma inteligente" Uno de los principales desafíos identificados es la fragmentación de los sistemas dentro de las instituciones financieras. A pesar de contar con múltiples soluciones tecnológicas, estas no siempre están conectadas entre sí, lo que genera fricciones tanto internas como en la experiencia del cliente. Conti ejemplificó esta situación con casos cotidianos: procesos de aprobación sin visibilidad, clientes que deben recurrir a múltiples canales para obtener una respuesta o áreas que operan de manera aislada sin una trazabilidad clara de la información. Esta desconexión impacta directamente en indicadores clave del negocio. Las organizaciones saben que pierden oportunidades comerciales, pero no logran identificar con precisión en qué etapa del proceso ocurre la falla. Durante su ponencia, Conti propuso un cambio de enfoque: innovar desde el negocio. Esto implica comenzar por una definición rigurosa del problema, antes de pensar en la solución tecnológica. Una de las herramientas clave que destacó es el análisis de causa raíz a través de preguntas sucesivas. “Debemos preguntarnos ‘por qué’ al menos cinco veces”, señaló, explicando que esta práctica permite ir más allá de la necesidad superficial y llegar al origen real del problema. Un ejemplo expuesto durante la conferencia ilustra este punto: una empresa que busca enviar correos masivos para captar más clientes podría descubrir, tras analizar el problema, que su verdadera limitación no está en la captación, sino en la lentitud de sus procesos de aprobación. “El desafío no era la herramienta de marketing, era poder identificar los cuellos de botella que estaban afectando la conversión”, explicó. En este contexto, Conti introdujo tres indicadores clave para la banca: time to yes, time to sign y time to cash. Estos permiten medir el tiempo que transcurre desde el primer contacto con el cliente hasta la entrega final del producto financiero. El primero —time to yes— se refiere al tiempo que tarda un cliente en aceptar una propuesta. En un entorno altamente competitivo, este indicador se vuelve crítico, ya que los clientes suelen optar por la entidad que responde más rápido. Estos indicadores permiten entender el proceso como un todo, en lugar de analizarlo por áreas aisladas. De esta forma, se identifican los puntos de fricción que impactan directamente en los resultados comerciales. La conferencia enfatizó que la transformación no termina con la implementación tecnológica. El lanzamiento de una solución es solo el inicio de un proceso de mejora continua. “El go live no es el final del proyecto, es el inicio”, afirmó. Para lograr impacto real, es necesario monitorear resultados, ajustar procesos y evolucionar las soluciones en función de las necesidades cambiantes del negocio. Además: Banking Tech Summit Panamá 2026: el antídoto contra el "caos silencioso" de la IA en la banca

Bajo la premisa de que la mayoría de las instituciones financieras ya han iniciado el camino de la inteligencia artificial, Justo Torrente, CEO de Bprosys, y Rodrigo Cid, Partner Manager en SS&C Blue Prism, presentaron una visión crítica sobre lo que se está gestando dentro de las organizaciones. La ponencia inició con una pregunta reflexiva para los líderes del sector: ¿Saben realmente qué está respondiendo su IA a los clientes? Torrente advirtió que, aunque el interés por la IA explotó entre 2024 y 2025, muchas implementaciones carecen de una trazabilidad completa de punto a punto. "Si interactúas con un chat repetidas veces, notarás que las respuestas varían en el tiempo. Sin una supervisión sistematizada y guardrails claros, lo que hoy es un proyecto de innovación, mañana puede convertirse en un problema legal", señaló el CEO de Bprosys. El uso de "Shadow AI" (usuarios interactuando con IAs externas sin gobernanza), está exponiendo datos sensibles que escapan al control de TI. El panel destacó que la innovación siempre corre por delante del regulador, pero la brecha se está cerrando. Con antecedentes en Perú y anteproyectos en marcha en Panamá y el resto de Centroamérica, las instituciones financieras pronto enfrentarán exigencias estrictas sobre cómo se toman las decisiones automatizadas. La advertencia de los expertos fue clara: la presión regulatoria no es algo que "está pasando allá lejos" en el Fortune 100; es una realidad inminente en la región que obliga a las empresas a estar preparadas desde hoy. Cid enfatizó que extraer datos de un documento con un LLM no es innovación real si no se hace a escala. "El valor no está en la automatización por sí misma, sino en una plataforma que gobierne y orqueste esos procesos", afirmó. Enfoque Agnóstico: A través de herramientas como Work HQ, SS&C Blue Prism propone una orquestación que no se limita a su propia tecnología, sino que integra de forma segura desarrollos en Python, agentes de IA de terceros y aplicaciones de Microsoft. Seguridad y Auditoría: Se resaltó que, a diferencia de otras herramientas, la arquitectura de Blue Prism impide la edición de logs, garantizando una auditoria pura, esencial para el sector bancario. Agentes con Memoria Segura: El modelo operativo presentado permite crear agentes de IA en minutos, pero bajo un procedimiento estricto para moverlos a producción, controlando quién tiene acceso y cómo se alimenta la memoria de estos agentes (RAG) de forma segura. Cid utilizó una analogía deportiva para definir el futuro de la IA en la banca: "La IA es el crack, el jugador estrella, pero no es la estrategia. Necesitas un coach (un orquestador), que ponga a las piezas a jugar juntas en el campo". El evento concluyó con una invitación a las instituciones financieras a realizar diagnósticos de sus capacidades actuales. El mensaje final para el sector bancario en Panamá es que la verdadera ventaja competitiva no vendrá de quién use la IA más potente, sino de quién logre orquestarla con mayor gobernanza, seguridad y escalabilidad. Lea también: Innovación y eficiencia: la ruta de la banca en el Banking Tech Summit Panamá 2026

Expertos del sector coincidieron en el evento que la banca enfrenta un punto de inflexión donde la innovación tecnológica, la confianza del usuario y los nuevos modelos digitales deben evolucionar de forma simultánea para sostener la competitividad. Bajo el panel “El futuro de los servicios financieros: innovación, confianza y nuevos modelos digitales”, representantes de Coinscrap Finance, Active IT Consulting, Zscaler y Virgo analizaron cómo el aprovechamiento de datos, la inteligencia artificial, la identidad digital y los activos digitales están redefiniendo el negocio bancario. El mensaje central fue contundente: la banca posee enormes volúmenes de información, pero aún no logra convertirlos en valor tangible para el cliente. Uno de los principales desafíos identificados es la fragmentación de la información. Los bancos acumulan datos en múltiples sistemas, desde CRM hasta plataformas de crédito e hipotecas, sin una integración efectiva, lo que impide construir una visión completa del cliente. Esta desconexión limita la capacidad de generar ofertas relevantes, en un contexto donde la hiperpersonalización se ha convertido en una expectativa básica del usuario financiero. Datos, inteligencia artificial y personalización: la nueva competencia El uso estratégico de los datos fue uno de los ejes más discutidos. Mientras empresas tecnológicas han construido modelos multimillonarios basados en analítica avanzada, la banca aún enfrenta barreras operativas y tecnológicas para hacer lo mismo, pese a contar con información más rica y estructurada. La inteligencia artificial emerge como el habilitador clave para transformar estos datos en decisiones, permitiendo desde recomendaciones personalizadas hasta modelos predictivos de comportamiento. Sin embargo, el reto no es solo tecnológico. Los departamentos de IT en la banca enfrentan saturación operativa, con múltiples proyectos simultáneos que ralentizan la innovación, lo que obliga a replantear estrategias de implementación más ágiles y eficientes. En este escenario, los neobancos y fintechs marcan el ritmo, al haber nacido con una arquitectura digital centrada en el dato, logrando mayor capacidad de captación, retención y rentabilidad. A esto se suma el impacto de la inteligencia artificial en la relación con el cliente. Se proyecta que en los próximos años los usuarios interactuarán principalmente con agentes digitales, capaces de gestionar finanzas, ejecutar transacciones y tomar decisiones en nombre del usuario. Este cambio redefine completamente la experiencia bancaria, trasladando el foco hacia sistemas automatizados, eficientes y personalizados en tiempo real. Identidad digital, activos digitales y eficiencia: claves hacia 2030 La confianza digital fue otro punto crítico del análisis. El crecimiento de fraudes impulsados por inteligencia artificial está obligando a redefinir los mecanismos de autenticación, dando paso a soluciones como las billeteras de identidad digital. Este modelo permitirá a los usuarios verificar su identidad mediante credenciales criptográficas seguras, eliminando procesos tradicionales como contraseñas o validaciones fragmentadas. En paralelo, el uso de activos digitales y blockchain comienza a consolidarse como una herramienta para mejorar la eficiencia operativa. Algunas soluciones ya permiten reducir hasta un 70% los costos de remesas y hasta un 90% los tiempos de liquidación, lo que representa un cambio significativo en la estructura de costos del sector financiero. Este enfoque no solo impacta la rentabilidad, sino que redefine la velocidad y competitividad de los servicios bancarios. La discusión también evidenció que la adopción tecnológica ya no es una hipótesis, sino una realidad en implementación, impulsada por reguladores, bancos y proveedores tecnológicos. En este contexto, la región aún enfrenta desafíos regulatorios, pero también oportunidades para adaptar modelos internacionales a sus propias dinámicas de mercado. De cara al 2030, la visión es clara: una banca completamente integrada, con servicios centralizados, experiencias hiperpersonalizadas y operaciones automatizadas mediante inteligencia artificial. En este ecosistema, las instituciones que logren combinar innovación, seguridad y eficiencia serán las que lideren el mercado. Vea también: Banking Tech Summit Panamá 2026: del core legacy a la plataforma inteligente

Un informe reciente de Cisco revela que la inteligencia artificial está impulsando una transformación estructural en el retail, donde las redes inalámbricas pasan de ser soporte técnico a convertirse en motor directo de ingresos y eficiencia operativa. La promesa de la inteligencia artificial en el comercio minorista ya no se mide en pilotos o dashboards experimentales, sino en su capacidad para alterar la experiencia del cliente en tiempo real. Pero ese salto tiene un requisito menos visible: redes inalámbricas capaces de sostener una nueva generación de cargas críticas. Según el reporte de Cisco, el 77 % de las organizaciones de retail que despliegan IA reportan impactos positivos en ingresos asociados a inversiones en conectividad inalámbrica, superando ampliamente a aquellas que no integran estas tecnologías. El dato no es menor. Sugiere que la infraestructura, históricamente relegada a un rol de soporte, se ha convertido en una palanca competitiva directa. La razón es clara: sistemas como la optimización de inventarios, el análisis de comportamiento del cliente o la personalización de promociones dependen de conexiones de baja latencia y alta resiliencia. En este contexto emerge lo que Cisco denomina la “paradoja inalámbrica de la IA”. Mientras la inteligencia artificial impulsa el retorno de inversión en redes, también introduce nuevas tensiones operativas. El 97 % de las organizaciones reporta una creciente complejidad operativa, desde amenazas de seguridad hasta escasez de talento especializado. El cambio también es cultural. Cerca del 62 % de los líderes de retail con despliegues de IA consideran la conectividad inalámbrica como “estratégicamente crítica”, frente al 46 % de quienes no han adoptado estas tecnologías. En la práctica, esto redefine el rol del IT en tiendas físicas. Ya no se trata solo de mantener sistemas funcionando, sino de orquestar entornos donde sensores, dispositivos móviles, sistemas de punto de venta y modelos de IA operan de forma continua. La consecuencia es una convergencia inevitable: la tienda se convierte en un nodo computacional. Y en ese nodo, la calidad de la red ya no es un detalle técnico, sino la diferencia entre capturar o perder valor en cada interacción con el cliente. Lea también: Donde la IA falla: los límites invisibles en tareas financieras que frenan su adopción

Luis Sánchez, Solution Leader Financial Services de Grupo Business IT, delineó el camino que deben seguir las entidades financieras para abandonar sistemas monolíticos, adoptar arquitecturas componibles y transformar sus capacidades en nuevas fuentes de ingresos en un entorno dominado por la inteligencia artificial y la banca abierta. La transformación de la banca ya no es una discusión teórica ni un proyecto a largo plazo: es una exigencia inmediata. Ese fue el punto de partida de la conferencia “De core legacy a una plataforma inteligente”, en la que Luis Sánchez expuso con claridad el dilema estructural que enfrentan la mayoría de las instituciones financieras en América Latina. Según el ejecutivo, el problema es ampliamente conocido: sistemas core obsoletos, monolíticos y rígidos que han sido extendidos durante décadas. Sin embargo, lo que cambió no es la tecnología en sí, sino el contexto competitivo. “Hoy las reglas del juego son otras”, planteó, aludiendo a tres fuerzas convergentes: nuevas expectativas de los clientes, presión regulatoria creciente y la irrupción de actores fintech que están capturando mercados desatendidos. Uno de los datos más relevantes que subrayó es el tamaño del mercado aún no bancarizado en la región: más del 50% de la población económicamente activa, equivalente a unos 200 millones de personas. Para Sánchez, este segmento representa una oportunidad estratégica que la banca tradicional no está capitalizando, mientras que nuevos jugadores ya lo están haciendo con modelos más ágiles. El avance regulatorio, aunque desigual en la región, marca una dirección clara. Países como Brasil, México, Colombia y Chile están acelerando iniciativas vinculadas a Open Banking y Open Finance, inspiradas en estándares internacionales. Este movimiento obliga a las entidades a repensar su arquitectura tecnológica para permitir interoperabilidad y exposición segura de servicios. El desafío no es menor. Compartir datos fuera del perímetro del banco implica elevar significativamente los estándares de seguridad y gobierno. A esto se suma un problema operativo concreto: la integración con terceros sigue siendo lenta y compleja. Sánchez mencionó que incluso implementaciones relativamente simples pueden demorar más de seis meses, no por dificultades técnicas, sino por la falta de estandarización y coordinación. El cliente redefine la experiencia bancaria Otro eje central de la conferencia fue el cambio en las expectativas del usuario. Las nuevas generaciones demandan servicios personalizados, disponibles en todo momento y desde cualquier canal. La fidelidad a una entidad financiera ya no está determinada por el producto, sino por la experiencia. En este contexto, competir exclusivamente con productos tradicionales —cuentas, tarjetas o préstamos— resulta insuficiente. La diferenciación pasa por la capacidad de integrar servicios, generar ecosistemas y ofrecer soluciones embebidas en otros contextos de uso. Sánchez fue categórico respecto al rol de la inteligencia artificial: ya no es una promesa, sino un factor activo de transformación. Sin embargo, criticó el enfoque fragmentado que ha predominado en muchas organizaciones, donde la IA se implementa como proyectos aislados sin una estrategia coherente. El cambio necesario implica integrar la IA a lo largo de todo el ciclo operativo y de negocio, convirtiéndola en un habilitador transversal de eficiencia, personalización y toma de decisiones. En el plano tecnológico, el mensaje fue claro: no es posible construir una banca moderna sobre una arquitectura monolítica. La transición hacia plataformas inteligentes requiere adoptar modelos componibles basados en microservicios, APIs y eventos. Este enfoque permite desacoplar funcionalidades, escalar de manera independiente y construir ecosistemas. Además, redefine el rol del core bancario, que deja de ser el centro de innovación para convertirse en un sistema de registro robusto y eficiente. Sánchez advirtió sobre los riesgos de los enfoques de transformación radical, como los proyectos “big bang”, que históricamente han generado altos niveles de disrupción y fallas operativas. En su lugar, propuso una estrategia de modernización progresiva, basada en: Desacoplamiento por dominios o productos Priorización de áreas de alto impacto en el negocio Implementación de pilotos controlados Escalamiento selectivo de iniciativas que generan valor Este enfoque permite reducir riesgos, acelerar el time-to-market y demostrar resultados tangibles a la alta dirección. Uno de los cambios más significativos planteados en la conferencia es el paso de un modelo centrado en productos a uno basado en capacidades. En lugar de vender únicamente servicios financieros tradicionales, los bancos pueden monetizar sus activos tecnológicos y operativos. Ejemplos concretos incluyen la exposición de servicios de autenticación biométrica, plataformas de pago o motores de scoring crediticio a terceros, bajo esquemas B2B o B2C. Este modelo abre nuevas fuentes de ingresos y posiciona al banco como un proveedor de servicios dentro de un ecosistema más amplio. Finalmente, Sánchez enfatizó la importancia de integrar el gobierno y la seguridad desde el diseño inicial de la arquitectura. En muchos casos, estos aspectos se abordan de manera reactiva, lo que genera ineficiencias y riesgos regulatorios. El objetivo, señaló, es evolucionar hacia entornos donde la trazabilidad, el cumplimiento y la auditoría estén completamente integrados, incluso habilitando modelos de supervisión en tiempo real. La transformación hacia una plataforma inteligente no es opcional. Implica un cambio profundo en la arquitectura, el modelo de negocio y la cultura organizacional. En este nuevo escenario, el core bancario no desaparece, pero pierde protagonismo como motor de innovación. El diferencial competitivo estará determinado por la capacidad de integrar tecnologías, operar en ecosistemas abiertos y utilizar la inteligencia artificial como acelerador estratégico. La banca que logre ejecutar esta transición de manera ordenada y progresiva estará en condiciones de capturar nuevas oportunidades en un mercado en plena redefinición. Le puede interesar: Todo lo que pasó en el Banking Tech Summit Guatemala 2026: la banca regional acelera su reinvención

La compañía haría un recorte del 10% de su fuerza laboral para mayo como parte de una reestructuración centrada en inteligencia artificial, al tiempo que contrata a personal de otras firmas mediante tentadoras compensaciones para dar pelea en la guerra por el control de la IA. Meta se prepara para una nueva ronda de despidos que podría afectar al 10% de su fuerza laboral (unos 8.000 empleados) en mayo de 2026. La medida forma parte de una reestructuración profunda orientada a priorizar el desarrollo de inteligencia artificial, un giro estratégico que redefine las prioridades internas de la compañía. Los recortes no son aislados. Se insertan en una transformación más amplia donde Meta busca consolidar recursos en áreas clave como modelos fundacionales, infraestructura de IA y productos basados en aprendizaje automático. La empresa ya había reducido su plantilla en ciclos anteriores, pero este nuevo ajuste apunta a una reorganización más quirúrgica. En paralelo, Meta se llevó a cinco miembros fundadores de Thinking Machines Lab, la startup de IA creada por la ex CTO de OpenAI, Mira Murati, después de que esta rechazara una oferta de adquisición de 1.000 millones de dólares. La contratación individual más cara, la del cofundador Andrew Tulloch, recibió un paquete salarial de 1.500 millones de dólares a lo largo de seis años. Esta captación de talento forma parte de una reestructuración más amplia del sector de la IA, que incluye la inversión de 14.300 millones de dólares de Scale AI, el nombramiento de Alexandr Wang como director de IA, la salida de Yann LeCun tras 12 años, 600 recortes en investigación según los principios FAIR y la creación de Meta Superintelligence Labs, cuyo primer modelo de código cerrado, Muse Spark, se lanzó el 8 de abril. El contexto es claro. La carrera por la inteligencia artificial no se libra solo en infraestructura o productos, sino en capital humano. Investigadores con experiencia en modelos avanzados se han convertido en activos estratégicos, capaces de definir el rumbo tecnológico de una empresa. Meta intenta responder reforzando su propuesta interna, con inversiones en investigación y paquetes de compensación más competitivos. Sin embargo, el atractivo de nuevos laboratorios, más ágiles y enfocados exclusivamente en IA, representa un desafío difícil de contrarrestar. La reestructuración también revela tensiones internas. Mientras la empresa apuesta por la eficiencia y la concentración de recursos, debe gestionar el impacto cultural de los despidos y la incertidumbre organizacional. Este equilibrio es crítico en un momento donde la innovación depende tanto de la estabilidad como de la velocidad. El movimiento de Meta no es aislado. Forma parte de una tendencia más amplia en la industria tecnológica, donde las grandes compañías están reconfigurando sus estructuras para adaptarse a una nueva era dominada por la inteligencia artificial. La diferencia es que ahora, la competencia no solo viene de pares tradicionales, sino de una nueva generación de laboratorios que operan con menos inercia y mayor enfoque. En este tablero, el talento es la moneda más valiosa. Y la batalla por retenerlo apenas comienza. Podría interesarle: Meta, del VR al IA: la transformación silenciosa de Zuckerberg