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La inteligencia artificial entra en una nueva fase marcada por la eficiencia y la sostenibilidad. La convergencia entre modelos serverless, avances en computación cuántica y la urgencia por reducir el impacto ambiental redefine las bases tecnológicas sobre las que se construirá la próxima generación de soluciones inteligentes. Por Fabiola Montero, profesora de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación, Universidad de Panamá  La computación en la nube fue el gran habilitador de la inteligencia artificial (IA) en la última década. Gracias a ella, desarrolladores, startups   — empresas emergentes que crean soluciones innovadoras, generalmente tecnológicas, con potencial de crecer rápidamente —  e investigadores han podido acceder a recursos computacionales masivos sin necesidad de invertir en infraestructura propia.   Sin embargo, el paradigma actual está experimentando una transformación profunda, impulsada por tres fuerzas que convergen para redefinir cómo se entrena, despliega y sostiene la IA: la adopción de modelos  serverless , los primeros avances reales en computación cuántica híbrida y una creciente presión por reducir el impacto ambiental de estos sistemas. De gestionar servidores a olvidar que existen El modelado  serverless (o computación sin servidor) representa un cambio significativo en la forma en que las organizaciones ejecutan sus soluciones de IA. Hasta hace poco, entrenar o implementar un modelo requería configurar máquinas virtuales, gestionar clústeres de procesamiento y coordinar entornos complejos. Todo eso consumía tiempo, recursos y talento que podría haberse dedicado a la innovación. Con el enfoque  serverless,  esa complejidad desaparece.  La infraestructura se ajusta automáticamente a la demanda: puede escalar desde cero hasta miles de instancias en segundos, y solo se paga por el uso real de los recursos. Plataformas como AWS SageMaker Serverless Inference o Google Cloud Run demuestran que este modelo no solo reduce la carga operativa, sino que también facilita el acceso a tecnologías avanzadas para organizaciones con recursos limitados. Para el CIO ( Chief Information Officer , o director de tecnología de la información) de una empresa mediana en América Latina, esto representa una oportunidad concreta: acceder a capacidades de IA de alto nivel sin la complejidad ni el costo de mantener infraestructura propia. La computación cuántica entra al entorno empresarial, paso a paso Paralelamente, la computación cuántica en la nube comienza a explorar aplicaciones específicas en IA, especialmente en problemas difíciles de resolver con computadoras tradicionales. Aunque su desarrollo aún está en etapas iniciales, los sistemas actuales, conocidos como NISQ ( Noisy Intermediate-Scale Quantum ), ya permiten experimentar con modelos híbridos que combinan el procesamiento clásico con capacidades cuánticas, marcando el inicio de nuevas formas de abordar estos desafíos.   En la práctica, esto se traduce en avances iniciales en áreas como la optimización de rutas logísticas, asignación de recursos o la planificación de redes, donde los métodos tradicionales pueden volverse costosos en tiempo y procesamiento.  Los kernels cuánticos, por su parte, exploran formas de representar datos en espacios de muy alta dimensionalidad, con potencial en tareas de clasificación complejas. Y los modelos generativos cuánticos investigan nuevas maneras de aproximar distribuciones de datos difíciles de modelar con hardware convencional.  Si bien estos enfoques aún no superan de forma consistente a las técnicas actuales, la tendencia es clara: la computación cuántica se integrará progresivamente como un componente especializado dentro de soluciones de IA más amplias, aportando valor en problemas específicos. El desafío que ya no se puede ignorar: el impacto ambiental de la IA  El crecimiento acelerado de la IA ha puesto en evidencia un reto crítico: su impacto ambiental. El entrenamiento de modelos de gran escala como GPT-3 puede generar una huella de carbono significativa, comparable incluso a la de múltiples vuelos internacionales. A esto se suman los limites físicos de los centros de datos, relacionados con el consumo energético, la disponibilidad de materiales y los desafíos de disipación térmica que ya operan cerca de sus límites. Ante este panorama, han surgido diversas estrategias para hacer la IA más eficiente sin incrementar el consumo de recursos. Entre las más destacadas se encuentran la poda, la cuantización y la destilación de conocimiento. La poda ( pruning ) consiste en eliminar parámetros redundantes de las redes neuronales, reduciendo el tamaño del modelo con una pérdida mínima de precisión. La cuantización, por su parte, transforma los pesos y las activaciones a formatos de menor precisión —como INT8 o FP8—, lo que disminuye el uso de memoria, acelera la inferencia y reduce el consumo energético sin afectar de manera significativa el rendimiento. En tanto, la destilación de conocimiento permite transferir el comportamiento de un modelo grande a uno más compacto, conservando su capacidad esencial a un costo computacional considerablemente menor. A esto se suman arquitecturas diseñadas específicamente para la eficiencia, como MobileNet o EfficientNet, que evidencian que es posible lograr un alto desempeño con un consumo reducido desde el diseño mismo del modelo. En conjunto, estas innovaciones impulsan una IA más ligera, accesible y viable en entornos con recursos limitados. El próximo estándar: plataformas integradas y transparentes Las plataformas en la nube de nueva generación integrarán estas capacidades de forma natural: ejecución serverless , acceso a recursos cuánticos para casos específicos, recomendaciones automáticas de eficiencia energética y monitoreo de la huella de carbono junto con las métricas tradicionales de rendimiento. Este último punto cobra especial relevancia en el ámbito regulatorio. Normativas internacionales ya comienzan a exigir la medición y reporte del impacto ambiental de las operaciones digitales. Para las organizaciones que operan —o aspiran a operar— en mercados globales, la sostenibilidad dejará de ser una opción para convertirse en un requisito. Una infraestructura para el futuro que ya está en marcha El futuro de la IA en la nube no consiste en escalar indefinidamente más servidores y más consumo energético. Se trata de construir sistemas más inteligentes sobre infraestructuras más eficientes.  Las organizaciones que logren desarrollar y desplegar soluciones avanzadas con recursos accesibles, integrando nuevas tecnologías y operando con criterios de sostenibilidad, serán las que definan el próximo estándar tecnológico.  Para los líderes de tecnología en la región, el mensaje es claro: las decisiones de infraestructura que se toman hoy —qué plataformas adoptar, cómo medir el costo real de la IA, qué arquitecturas priorizar— determinarán la competitividad de mañana. La eficiencia no es solo una ventaja técnica, sino también una ventaja estratégica. Le puede interesar: Gobierno inteligente: cómo la ciencia de datos redefine la gestión pública

Informe de KPMG revela que 68% de las organizaciones busca su máxima madurez en inteligencia artificial mientras 90% apuesta por ecosistemas tecnológicos para impulsar crecimiento y competitividad. Las empresas a nivel global están entrando en una nueva fase de transformación digital, en la que la inteligencia artificial deja de ser un experimento para convertirse en el núcleo de las operaciones y la generación de valor.  Este cambio marca una transición decisiva hacia modelos empresariales más integrados, ágiles y basados en datos. En este contexto, el informe KPMG Global Tech Report 2026  evidencia que las organizaciones están acelerando la adopción de tecnologías avanzadas , con un enfoque claro en integrar la inteligencia artificial en sus procesos clave, productos y servicios, dejando atrás la etapa de proyectos piloto. De acuerdo con el estudio de KPMG, el 68% de las compañías aspira a alcanzar su nivel más alto de madurez en inteligencia artificial para finales de 2026 , mientras que el 74% asegura que ya está generando valor tangible en el negocio, principalmente en eficiencia operativa y reducción de riesgos. “Las organizaciones están avanzando hacia un modelo en el que la tecnología se encuentra en el centro mismo de sus operaciones, impulsadas principalmente por inteligencia artificial. Para capitalizar su potencial, deberán fortalecer las capacidades de su talento, acelerar alianzas tecnológicas y asumir riesgos calculados” , señaló Andrés Aldama. El informe también destaca un salto significativo en la madurez tecnológica: mientras actualmente solo el 11% de las empresas se ubica en niveles avanzados, cerca de la mitad espera alcanzar ese punto en 2026 , reflejando un cambio estructural hacia la integración de tecnologías en sistemas centrales. Las organizaciones más avanzadas ya están obteniendo retornos de inversión sobresalientes, con un promedio de 4.5 veces , más del doble del promedio general. Estas empresas han logrado escalar la innovación y adaptarse continuamente, consolidando ventajas competitivas en mercados cada vez más dinámicos. Uno de los principales impulsores de esta transformación son los agentes de inteligencia artificial, adoptados por el 88% de las empresas. Estas soluciones autónomas están redefiniendo la toma de decisiones y la eficiencia operativa, aunque solo el 24%  ha logrado escalar su uso en múltiples áreas del negocio. “La inteligencia artificial se consolida como un habilitador estratégico del negocio. El desafío para las organizaciones es integrarla con un enfoque de gestión de riesgos y marcos de confianza que permitan escalar su adopción”, afirmó Nicole Ramsauer. A pesar del avance tecnológico, el talento humano sigue siendo un factor crítico. Se proyecta que el 42% de la fuerza laboral tecnológica continuará siendo personal humano para 2027 , e incluso las empresas de alto desempeño prevén retener hasta el 50%, lo que confirma la necesidad de equilibrar automatización con experiencia humana. Sin embargo, el 53% de las organizaciones reconoce que aún no cuenta con el talento necesario para ejecutar sus estrategias digitales , mientras que el 92% considera que la gestión de agentes de IA será una habilidad clave en los próximos cinco años. En paralelo, las alianzas estratégicas se consolidan como un eje fundamental: el 90% de las empresas planea expandir sus ecosistemas tecnológicos durante 2026 , buscando acceso a innovación, conocimiento especializado y capacidades compartidas que aceleren la transformación. Finalmente, el informe advierte que el futuro estará marcado por tecnologías emergentes como la computación cuántica y la superinteligencia artificial,  lo que impulsa a los líderes empresariales a asumir riesgos más audaces. En este escenario, la capacidad de combinar visión estratégica, talento y colaboración será determinante para convertir la disrupción tecnológica en valor sostenible. Podría interesarle: Cuáles son las mejores estrategias de gobernanza de datos

La compañía acelera la transición hacia su app Gemini como reemplazo de experiencias anteriores, apostando por asistentes más integrados, contextuales y centrados en el usuario. Google está redibujando su estrategia de inteligencia artificial con un movimiento claro: consolidar su ecosistema en torno a Gemini, su aplicación diseñada para convertirse en el centro de la experiencia de IA personal. La transición hacia la app Gemini no es solo un cambio de producto, sino un reposicionamiento estratégico. La compañía busca pasar de herramientas fragmentadas a una experiencia unificada donde la IA actúe como asistente contextual, capaz de integrarse en múltiples tareas cotidianas, desde la productividad hasta la búsqueda. Este enfoque responde a una tendencia más amplia en la industria. Los grandes actores tecnológicos compiten por construir interfaces conversacionales que sustituyan progresivamente a las aplicaciones tradicionales. En ese contexto, Gemini se posiciona como la respuesta de Google frente a una nueva generación de asistentes inteligentes. La apuesta también refleja un cambio en el comportamiento de los usuarios. La demanda ya no se centra en funciones específicas, sino en experiencias integradas que combinen información, automatización y personalización en tiempo real. Esto obliga a rediseñar no solo productos, sino arquitecturas completas de software. Al mismo tiempo, la evolución de Gemini está estrechamente vinculada al desarrollo de modelos más avanzados y a su integración con servicios clave del ecosistema Google. La compañía busca capitalizar su ventaja en datos, infraestructura y alcance global para consolidar una plataforma que funcione como capa transversal de interacción digital. Sin embargo, el desafío no es menor. La carrera por la IA personal plantea interrogantes sobre privacidad, control de datos y dependencia tecnológica, especialmente a medida que estos sistemas se vuelven más omnipresentes. La transición hacia Gemini marca un punto de inflexión en la estrategia de Google. Más que una aplicación, se trata de una apuesta por redefinir cómo las personas interactúan con la tecnología en un entorno donde la inteligencia artificial deja de ser una herramienta y se convierte en intermediario permanente. Relacionado al tema: Gemini ya puede decirte si una imagen es sintética

Un incidente de ciberseguridad que comprometió datos de empleados europeos pone en el centro a la infraestructura cloud y cuestiona la dependencia de proveedores como AWS en un momento de creciente presión regulatoria. La infraestructura digital de Europa vuelve a estar bajo escrutinio tras detectarse una brecha que expuso datos de empleados de la Comisión Europea, incluyendo nombres, correos electrónicos y números telefónicos. El incidente, vinculado a vulnerabilidades en sistemas de gestión de dispositivos móviles, abre una nueva fase en la discusión sobre la seguridad del cloud y el rol de proveedores como Amazon Web Services. Según las investigaciones iniciales, el ataque explotó fallas críticas que permitieron ejecución remota sin autenticación en sistemas no actualizados. Aunque no se comprometieron los dispositivos en sí, la exposición de datos sensibles genera un riesgo claro de ataques posteriores y movimientos laterales dentro de redes institucionales. El episodio llega en un momento especialmente delicado. La Comisión Europea ya venía evaluando el poder estructural de los grandes proveedores cloud bajo el marco del Digital Markets Act, en un mercado donde AWS concentra cerca del 29 por ciento y Microsoft Azure alrededor del 20 por ciento de participación . Esa concentración convierte cualquier incidente en un problema sistémico. Más allá del vector específico del ataque, el caso vuelve a poner en evidencia una preocupación más amplia: la fragilidad de la infraestructura digital altamente centralizada. Expertos en ciberseguridad vienen advirtiendo que la consolidación en pocos hyperscalers crea un “single cloud of failure”, donde errores o vulnerabilidades pueden escalar rápidamente a nivel global. El trasfondo político es igual de relevante. En Europa persiste el temor sobre la exposición de datos a jurisdicciones extranjeras, especialmente cuando se utilizan servicios de empresas estadounidenses. Este debate ha impulsado iniciativas regulatorias y propuestas de certificación que buscan reforzar la soberanía digital del bloque. En paralelo, el auge de la inteligencia artificial está amplificando los riesgos. Investigaciones recientes muestran que atacantes pueden escalar intrusiones en entornos cloud en cuestión de minutos con ayuda de herramientas basadas en IA, reduciendo drásticamente el tiempo entre la brecha inicial y el control total de sistemas. El incidente en la Comisión Europea no es solo un evento aislado, sino un síntoma de una tensión estructural. A medida que gobiernos y empresas trasladan operaciones críticas a la nube, la promesa de eficiencia choca con una realidad más compleja, donde seguridad, soberanía y dependencia tecnológica se convierten en variables inseparables. Lea también: Seguridad inteligente: las tendencias tecnológicas que marcarán 2025

La adopción acelerada de IA está llevando a los líderes tecnológicos a cuestionar el modelo tradicional de software por suscripción, impulsando una transición hacia servicios basados en resultados y agentes inteligentes. El modelo SaaS, durante años la columna vertebral del negocio del software empresarial, enfrenta su mayor redefinición en décadas. En 2026, los CIOs están reevaluando no solo cuánto gastan en software, sino cómo lo consumen, en un contexto donde la inteligencia artificial comienza a reemplazar aplicaciones completas por servicios dinámicos. La lógica de pagar licencias por usuario, conocida como modelo de “asientos”, empieza a perder terreno frente a esquemas basados en consumo y resultados. Ejecutivos del sector anticipan un cambio hacia AI-as-a-Service, donde las empresas pagan por inteligencia generada, no por acceso a herramientas estática. Este giro responde a una presión doble. Por un lado, las organizaciones buscan mayor eficiencia en sus presupuestos tecnológicos. Por otro, la propia evolución de la IA está erosionando las barreras tradicionales del software. Hoy, equipos internos pueden replicar funcionalidades de productos SaaS en semanas, lo que obliga a replantear el valor diferencial de los proveedores. El fenómeno también tiene implicaciones financieras profundas. Cambiar de suscripciones fijas a modelos variables altera la previsibilidad de ingresos para las empresas de software y complica la planificación presupuestaria para los clientes. En paralelo, obliga a los proveedores a ofrecer mayor transparencia en el uso de recursos y en cómo se generan los resultados. La seguridad y la gobernanza emergen como otro eje crítico. El uso creciente de herramientas de IA ha expuesto lo que algunos expertos llaman “shadow AI”, donde empleados introducen datos sensibles en plataformas externas sin control corporativo, generando riesgos legales y de propiedad intelectual. A esto se suma un cambio estructural en la arquitectura tecnológica. Las organizaciones están migrando hacia modelos híbridos y distribuidos, combinando múltiples nubes y entornos locales para mantener control sobre datos críticos y reducir dependencia de plataformas centralizadas. El SaaS no desaparece, pero deja de ser dominante. En su lugar, emerge un ecosistema donde los agentes inteligentes se convierten en la interfaz principal de los flujos de trabajo, redefiniendo la relación entre empresas y tecnología. En ese nuevo escenario, el software deja de ser un producto y pasa a ser una capacidad. Le puede interesar: Más de 270 empresas SaaS lanzaron productos de IA generativa en 2023

La firma decidió abandonar indefinidamente el desarrollo del modo erótico de ChatGPT tras críticas internas, preocupaciones sobre seguridad y presiones estratégicas para concentrarse en productos principales, en una decisión que muestra cómo la empresa redefine sus prioridades en la carrera de la inteligencia artificial. OpenAI ha decidido abandonar indefinidamente el desarrollo del llamado “adult mode” o modo erótico de ChatGPT, una función que habría permitido conversaciones sexuales explícitas para usuarios adultos verificados. La decisión se produjo tras preocupaciones de empleados, inversores y expertos sobre los riesgos sociales y de seguridad de este tipo de contenido generado por inteligencia artificial. La función había sido anunciada inicialmente para finales de 2025, luego retrasada a 2026, y finalmente fue cancelada indefinidamente mientras la empresa decide concentrarse en productos más estratégicos. Seguridad, menores y dependencia emocional Uno de los principales problemas del modo erótico era la dificultad de verificar la edad de los usuarios. Informes internos indicaban que los sistemas de verificación podían clasificar erróneamente a menores como adultos en aproximadamente 12% de los casos, lo que representaba un riesgo significativo. Además, asesores de bienestar mental advirtieron que los chatbots con contenido emocional o sexual podrían generar dependencia emocional o relaciones parasociales con la inteligencia artificial, especialmente en usuarios jóvenes o vulnerables. Estos riesgos llevaron a la empresa a replantear la función y eventualmente abandonarla. Un cambio de estrategia en OpenAI La cancelación del modo erótico también refleja un cambio estratégico más amplio. OpenAI está intentando concentrar sus recursos en el desarrollo de su plataforma principal de inteligencia artificial y en la idea de una superapp que integre múltiples funciones de IA en un solo producto. Esto ocurre en un momento de fuerte competencia en la industria de la inteligencia artificial, donde empresas como Google, Anthropic y Microsoft compiten por dominar el mercado de asistentes inteligentes y plataformas de IA. ChatGPT, que ya tiene cientos de millones de usuarios semanales, se ha convertido en el producto central de OpenAI, y la empresa parece haber decidido que funciones polémicas o experimentales no justifican el riesgo reputacional ni el desvío de recursos. La inteligencia artificial también tiene límites sociales El episodio del modo erótico revela algo importante sobre la industria de la inteligencia artificial: el problema ya no es solo tecnológico, sino social, psicológico y regulatorio. Las empresas pueden desarrollar modelos capaces de mantener conversaciones emocionales, románticas o sexuales, pero eso no significa que deban hacerlo. La discusión sobre qué tipo de inteligencia artificial debe existir apenas comienza, y probablemente será tan importante como la tecnología misma. En ese sentido, la cancelación del modo erótico no es solo una decisión de producto. Es una señal de que las empresas de inteligencia artificial están empezando a definir límites sobre el tipo de relación que las personas pueden tener con las máquinas. Lea también: Cinco mejoras en la atención al cliente gracias a ChatGPT

El 2% de la población del país fue capacitado en el marco del programa Cisco Networking Academy. En un contexto donde la demanda por talento en redes, ciberseguridad y tecnologías emergentes continúa en aumento, Costa Rica ha logrado avanzar en la formación de capacidades clave para la economía digital. Más de 300.000 personas se han capacitado en el país a través de Cisco Networking Academy, un programa orientado al desarrollo de habilidades técnicas y profesionales alineadas con las necesidades del mercado laboral. Este avance cobra relevancia en un entorno global donde la brecha de talento sigue ampliándose. Según McKinsey, aunque la mayoría de las empresas ya invierte en inteligencia artificial, solo un 1% ha alcanzado madurez en su adopción, mientras que el 92% planea aumentar su inversión en los próximos años. Esto ha intensificado la demanda por perfiles especializados en infraestructura tecnológica, seguridad y gestión de datos. Desde 1999, Cisco Networking Academy ha mantenido una presencia sostenida en Costa Rica, formando talento en disciplinas como redes, ciberseguridad, Internet de las cosas y alfabetización digital. El alcance del programa equivale aproximadamente al 2% de la población del país, lo que posiciona a Costa Rica como el país de América Latina con mayor penetración per cápita en cursos asociados a una certificación dentro de esta iniciativa regional. El avance de Costa Rica confirma que el desarrollo de talento no depende solo de tecnología disponible, sino de la capacidad de articular instituciones educativas, sector público y sector productivo alrededor de rutas de aprendizaje con aplicación real. “Nos llena de orgullo ver cómo Costa Rica alcanza este hito de 300.000 estudiantes formados, porque detrás de cada persona hay una oportunidad concreta de impulsar su futuro y, al mismo tiempo, fortalecer la competitividad digital del país. En un momento en que las habilidades tecnológicas son decisivas para la innovación y el empleo, seguir ampliando el acceso a formación pertinente tiene un impacto que trasciende el aula”, añade Marisol Ibarra, Gerente de Cisco Networking Academy para Costa Rica.  El impacto del programa también se refleja en su articulación con el ecosistema local. Más de 47.500 funcionarios públicos han sido capacitados en ciberseguridad a nivel nacional, mientras que una alianza de 19 años con el Ministerio de Educación Pública ha permitido integrar habilidades digitales en procesos educativos impactando a más de 45.000 estudiantes, posicionando a Costa Rica como un caso de referencia mundial.  A esto se suma su participación en la construcción de la estrategia nacional de formación de talento en inteligencia artificial junto al MICITT y la activación de los Centros Comunitarios Inteligentes (CECIs) como Academias CISCO impactando a más de 20.600 personas a lo largo de todo el país, así como su trabajo con el Instituto Nacional de Aprendizaje (INA), con el que este año se alcanza la formación de 50.000 estudiantes. Más allá de las cifras, el caso costarricense evidencia que el desarrollo tecnológico del país no depende únicamente de la adopción de nuevas herramientas, sino de la capacidad de formar talento de manera sostenida y pertinente. La evolución de Costa Rica como hub tecnológico está directamente vinculada a esa base de capital humano. A nivel global, Cisco Networking Academy ha impactado a más de 28.300.000 estudiantes desde su creación, y Costa Rica se posiciona como uno de sus casos más representativos por su alcance, continuidad y nivel de articulación institucional. El impacto del programa también se refleja en historias como la de Jazmín Guerrero, estudiante número 300.000, quien pasó de formarse en redes y ciberseguridad a convertirse en instructora y mentora. Actualmente, desde la Universidad Técnica Nacional, impulsa procesos de alfabetización digital en comunidades con acceso limitado a la tecnología, adaptando contenidos para poblaciones como adultos mayores y mujeres sin experiencia previa en herramientas digitales. Cisco Networking Academy reconoció a Yazmín Guerrero como la estudiante número 300.000 en Costa Rica, una historia que resume años de esfuerzo sostenido en formación tecnológica. Su experiencia refleja cómo el acceso a estos programas puede convertirse en una vía de crecimiento personal, proyección profesional y conexión con nuevas oportunidades. “Estoy emocionada de convertirme en la estudiante 300.000 de Cisco Networking Academy en Costa Rica, porque este logro no solo marca un momento personal, sino también demuestra que más personas en el país están encontrando en la tecnología una puerta real para aprender, crecer y construir oportunidades”, acotó.     Este hito fue reconocido en el marco del Academy Day 2026, realizado el 27 de marzo en la Universidad Latina de Costa Rica, un espacio que reunió a más de 280 instructores y aliados académicos para fortalecer la evolución del programa en el país. Porque cuando una estudiante se convierte en la número 300.000, la noticia no termina en un reconocimiento individual: abre la conversación sobre cuántas personas más necesita preparar Costa Rica para responder al presente de la IA, la ciberseguridad y la transformación digital con oportunidades más amplias y concretas para su gente. Hoy, más que nunca, formarse en tecnología es una forma de ingresar al futuro. Le puede interesar: Uno de cada cuatro clientes recurren a plataformas impulsadas por IA para decisiones de compra

El 49% de los consumidores afirma que usaría IA para obtener recomendaciones personalizadas. 44% la utilizaría para acceder a servicio al cliente inmediato. La forma en que los consumidores buscan información y toman decisiones de compra está cambiando rápidamente. El análisis global  The AI Inflection Point de Adobe, reporta que uno de cada cuatro clientes ya recurre a plataformas impulsadas por inteligencia artificial como su principal fuente cuando busca información, evalúa productos o solicita recomendaciones, superando incluso a los sitios web de las marcas y a las reseñas en línea; en casos simples de consultas, la mayoría de los consumidores prefiere interactuar con sistemas habilitados con IA o contar con la opción de combinar atención automatizada con soporte humano. Este cambio en las expectativas del consumidor también añade urgencia al ritmo desigual de adopción tecnológica entre las empresas; la inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte integral del comportamiento cotidiano de compra, debido a que el 49% de los consumidores afirma que usaría IA para obtener recomendaciones personalizadas de productos, mientras que 44% la utilizará para acceder a servicio al cliente inmediato, reflejando una creciente demanda por experiencias rápidas, relevantes y disponibles en cualquier momento. Bajo un contexto donde el mercado de transformación digital en México alcanzó cerca de 40 mil millones de dólares en 2025, con una proyección de 88 mil millones de dólares para 2030, con crecimiento anual de 17.2% según datos del International Trade Administration, tecnologías como la IA generativa y la IA agéntica están transformando las operaciones de marketing y experiencia del cliente alrededor del mundo con un impacto sólido en la región. Mientras la IA generativa acelera la creación de contenidos, análisis e insights, la IA agéntica permite ejecutar acciones de forma autónoma, cómo optimizar campañas, ajustar recomendaciones o gestionar interacciones en tiempo real.  “La conversación sobre inteligencia artificial cambió: pasó de ser una promesa a una capacidad clave para competir. Hoy, el reto para las organizaciones no es solo adoptarla, sino integrarla de forma estratégica en toda la operación, conectándola con datos, CRM y analítica para ofrecer experiencias personalizadas a escala y tomar decisiones en tiempo real”, señaló Carolina Borzatto, gerente de marketing de Adobe para Hispanoamérica. Uno de los principales cambios impulsados por la IA es el inicio del recorrido del cliente, cada vez más consumidores comienzan su proceso de descubrimiento a través de herramientas inteligentes que pueden analizar grandes volúmenes de información, comparar opciones y ofrecer recomendaciones personalizadas en segundos. Tendencia que está redefiniendo la forma en que las marcas compiten por la atención y la confianza de los usuarios. A mayor crecimiento y cada vez más implementación de tecnología, implica nuevas responsabilidades, la adopción de IA debe ir acompañada de marcos sólidos de gobernanza, transparencia y protección de datos para garantizar que las soluciones sean confiables y seguras. El enfoque de “IA responsable” se está convirtiendo en un elemento central para mantener la confianza de los consumidores y cumplir con las regulaciones emergentes. A medida que las capacidades de inteligencia artificial continúan evolucionando, su impacto en el comercio digital será cada vez más profundo. Desde la personalización de experiencias hasta la automatización de procesos y la generación de insights predictivos, la IA se perfila como uno de los principales motores de transformación para las empresas que buscan competir en un entorno cada vez más orientado a datos. Ante este nuevo escenario, la pregunta para las organizaciones ya no es si deben adoptar inteligencia artificial, sino cómo integrar estratégicamente para ofrecer experiencias más relevantes, ágiles y personalizadas, en un mercado donde los consumidores ya han comenzado a utilizar la IA como su primer punto de contacto para tomar decisiones de compra.   Le puede interesar: La influencia digital no vive en redes sociales: un estudio redefine el mapa del poder online

La marca planea presentar en su conferencia WWDC 2026 una nueva generación de Siri basada en Apple Intelligence, que funcionará como agente de inteligencia artificial en todo el sistema y también como aplicación independiente, en un movimiento que busca competir directamente con ChatGPT y otros asistentes avanzados. Apple se prepara para uno de los cambios más importantes en la historia de Siri. Según reportes previos a la conferencia WWDC 2026, la compañía presentará una versión completamente rediseñada del asistente, ahora convertido en un agente de inteligencia artificial integrado en todo el sistema operativo y también disponible como aplicación independiente. El nuevo Siri formará parte de la estrategia Apple Intelligence y podrá interactuar con aplicaciones, acceder a datos personales como correos electrónicos o notas, resumir contenido, generar respuestas más complejas y ejecutar tareas dentro del sistema operativo. La idea ya no es solo responder preguntas, sino actuar como un agente digital que complete acciones en nombre del usuario. Uno de los cambios más llamativos es que Apple está probando una aplicación independiente de Siri con una interfaz similar a una app de mensajería. Esta permitiría conversaciones por texto, historial de chats, carga de documentos y fotos para análisis, y alternar entre voz y texto. Este cambio refleja una transformación más profunda en la industria: los asistentes de voz están evolucionando hacia interfaces conversacionales persistentes, similares a ChatGPT, Gemini o Claude. Apple, históricamente enfocada en comandos de voz, parece estar adaptándose al nuevo paradigma de asistentes conversacionales basados en modelos de lenguaje. La nueva versión de Siri también podría reemplazar funciones como Spotlight Search y aparecer integrada en distintas aplicaciones mediante un botón “Ask Siri”, lo que permitiría enviar contenido directamente al asistente desde cualquier app. Además, el asistente podría integrarse visualmente en la Dynamic Island del iPhone y desplegar paneles expandibles con respuestas más complejas, incluyendo resúmenes, imágenes y contenido web. El objetivo es claro: convertir a Siri en la interfaz principal para interactuar con el sistema operativo y las aplicaciones, algo que Microsoft, Google y OpenAI también están intentando con sus propios asistentes. El lanzamiento de esta nueva versión también llega después de varios retrasos. Apple había anunciado funciones avanzadas de Siri anteriormente, pero decidió posponerlas porque no cumplían con sus estándares de calidad. La compañía optó por reconstruir la arquitectura del asistente utilizando modelos de lenguaje más avanzados. Esto muestra una realidad incómoda para Apple: la empresa no lideró la primera ola de la inteligencia artificial generativa, pero ahora intenta reposicionar Siri como el centro de su estrategia de IA. El rediseño de Siri no es solo una actualización de producto. Es parte de una guerra tecnológica más grande: quién controlará la interfaz de la inteligencia artificial en los dispositivos personales. Si Apple logra convertir Siri en un agente que controle apps, automatice tareas y entienda el contexto personal del usuario, el iPhone podría convertirse en la principal plataforma de inteligencia artificial de consumo. Si no lo logra, Siri podría quedar definitivamente atrás frente a asistentes como ChatGPT o Gemini. WWDC 2026 será, en ese sentido, mucho más que un evento para desarrolladores. Será una señal de si Apple realmente puede competir en la era de la inteligencia artificial. Relacionado con el tema: Un Mac más accesible de Apple está en camino

Una iniciativa dirigida a desempleados por culpa de la inteligencia artificial refleja cómo gobiernos y organizaciones comienzan a experimentar con soluciones económicas ante el impacto de la automatización en el empleo. La inteligencia artificial no solo está cambiando la forma en que trabajan las empresas, también está obligando a replantear cómo funciona la economía. Un nuevo programa que otorgará 1.000 dólares mensuales a trabajadores desplazados por la automatización y la IA es una señal de que el debate sobre el ingreso básico universal está pasando de la teoría a la práctica. El programa busca ofrecer un ingreso mensual a personas cuyos empleos han sido afectados por la automatización, en un contexto donde cada vez más empresas utilizan inteligencia artificial para reemplazar tareas humanas. La idea es proporcionar estabilidad económica mientras los trabajadores se capacitan o cambian de industria. El concepto de ingreso básico universal, un pago mensual garantizado sin condiciones, ha sido promovido durante años por líderes tecnológicos como Sam Altman, quien financió experimentos donde personas recibían 1.000 dólares mensuales. Los resultados de esos estudios mostraron que la mayoría de los beneficiarios siguió trabajando, pero con mayor estabilidad financiera, menor estrés y mejores indicadores de salud, además de mayor probabilidad de iniciar negocios o cambiar de carrera. Este tipo de programas se basa en la idea de que la inteligencia artificial aumentará la productividad, pero también desplazará trabajadores, creando una economía donde menos personas producirán más riqueza. El debate sobre el ingreso básico está directamente relacionado con las proyecciones sobre el impacto de la automatización en el empleo. El Foro Económico Mundial ha estimado que la automatización podría eliminar 85 millones de empleos pero crear 97 millones nuevos, aunque no necesariamente para las mismas personas ni con los mismos salarios. Esto significa que el problema no será solo el desempleo, sino la transición laboral, la desigualdad salarial y la inestabilidad económica durante los cambios de industria. Lo interesante de estos programas es que ya no se discuten solo en ámbitos sociales o políticos, sino en la industria tecnológica. Silicon Valley lleva años defendiendo el ingreso básico como una forma de distribuir la riqueza generada por la inteligencia artificial y la automatización. La lógica es simple: si las máquinas producen más riqueza con menos trabajadores, esa riqueza debe redistribuirse para mantener la economía funcionando, ya que sin ingresos, las personas no pueden consumir. Puede interesarle: La geografía del empleo en la era IA: por qué el mercado laboral ya no es lo que fue

Una simple aplicación de alarmas logró captar millones de visualizaciones sin presupuesto publicitario tradicional, demostrando el poder de la narrativa y el timing en la economía de la atención. En un ecosistema saturado de apps, destacar sin inversión significativa en marketing parece improbable. Sin embargo, una historia reciente documentada por First1000 muestra cómo una aplicación de alarmas logró acumular más de 25 millones de visualizaciones, desafiando las reglas convencionales del crecimiento digital. El caso no gira en torno a una innovación tecnológica disruptiva, sino a una ejecución estratégica del contenido. El equipo detrás de la app apostó por una narrativa simple pero altamente relatable: el problema universal de despertarse temprano. A partir de allí, desarrollaron piezas de video diseñadas específicamente para plataformas como TikTok, priorizando el humor, la identificación emocional y la inmediatez. Uno de los factores clave fue la velocidad de iteración. En lugar de apostar por una única campaña, el equipo produjo múltiples variantes de contenido, analizando en tiempo real qué formatos generaban mayor engagement. Este enfoque permitió optimizar rápidamente los mensajes y escalar aquellos que demostraban tracción. El resultado fue exponencial. Un solo video logró millones de visualizaciones, actuando como catalizador para el crecimiento orgánico de la aplicación. En términos de adquisición, esto se tradujo en un volumen significativo de descargas sin recurrir a canales pagos tradicionales. Más allá del caso puntual, el aprendizaje es claro: en la economía actual, la distribución es tan importante como el producto. Las apps que logran traducir funcionalidades en historias consumibles tienen una ventaja competitiva considerable. No se trata solo de resolver un problema, sino de comunicarlo en el lenguaje adecuado para cada plataforma. Este episodio también refleja una tendencia más amplia. El marketing de productos digitales está migrando hacia modelos donde el contenido es el principal motor de crecimiento, y donde la creatividad, más que el presupuesto, define el alcance. Le puede interesar: La creatividad publicitaria de TikTok tiene una vida útil más corta

Un análisis de más de 5.000 sitios web revela que la influencia en internet está distribuida en todo el ecosistema digital, desafiando la narrativa centrada en redes sociales. Durante años, el concepto de influencia digital ha estado estrechamente ligado a plataformas sociales. Sin embargo, una nueva investigación de SparkToro basada en el análisis de los 5.000 sitios más visitados en web móvil y desktop plantea una conclusión distinta: la influencia ocurre en todas partes. El estudio muestra que una porción significativa del tráfico y la atención del usuario se concentra fuera de las redes sociales. Sitios de noticias, portales especializados, blogs, foros y plataformas de contenido juegan un rol clave en la formación de opiniones y decisiones. En otras palabras, el ecosistema de influencia es mucho más amplio y fragmentado de lo que sugiere la narrativa dominante. Uno de los hallazgos más relevantes es que Google sigue siendo un actor central en este entramado. La búsqueda continúa siendo una de las principales puertas de entrada al contenido, lo que refuerza la importancia del SEO y de la presencia en medios digitales más allá de las redes sociales. Además, el estudio subraya que los usuarios distribuyen su tiempo entre múltiples tipos de plataformas. Esto implica que las estrategias de marketing que se enfocan exclusivamente en redes sociales están dejando fuera una parte significativa del recorrido del consumidor. Desde una perspectiva estratégica, esto obliga a repensar la asignación de recursos. La influencia no se limita a los creadores con grandes audiencias en redes, sino que también reside en publicaciones especializadas, comunidades nicho y sitios con alta credibilidad en sectores específicos. El dato estructural es contundente: la web abierta sigue siendo un espacio crítico para la influencia. En un momento donde las plataformas sociales concentran gran parte de la conversación, este estudio introduce un matiz necesario. El poder de moldear decisiones no está centralizado, sino distribuido en un ecosistema complejo donde múltiples actores compiten por la atención. En ese contexto, las marcas que logren articular una presencia coherente a lo largo de todo el ecosistema digital, no solo en redes sociales, serán las que capturen una influencia más sostenida y efectiva. Le puede interesar: La creatividad publicitaria de TikTok tiene una vida útil más corta