La compañía integrará modelos de Anthropic en Word, Excel y PowerPoint, justo cuando Claude estrena capacidades para generar y transformar archivos de forma automática. La inteligencia artificial de Anthropic dio un nuevo paso en productividad. Claude ahora puede crear y editar archivos directamente desde su plataforma web y la aplicación de escritorio, incluyendo hojas de cálculo de Excel, documentos, presentaciones en PowerPoint y archivos PDF. La herramienta deja de limitarse a entregar respuestas textuales para convertirse en un generador activo de productos listos para usar, lo que marca un cambio en su papel, de asistente a colaborador técnico. La función, disponible en vista previa para usuarios de los planes Max, Team y Enterprise, se apoya en un entorno computacional privado donde Claude puede escribir código, ejecutar programas y producir análisis automatizados. Con esto, es posible, por ejemplo, transformar datos crudos en modelos financieros con fórmulas operativas, convertir informes PDF en presentaciones o automatizar tableros de control en hojas de cálculo. La propuesta busca reducir el tiempo y la complejidad de procesos que antes requerían conocimientos especializados en programación o estadística. Al mismo tiempo, Microsoft está reconfigurando su estrategia de inteligencia artificial. La compañía firmó un acuerdo para utilizar la tecnología de Anthropic en las aplicaciones de Office 365, lo que significa que funciones de Word, Excel, Outlook y PowerPoint incorporarán modelos de Claude junto con los de OpenAI. Este movimiento representa un giro en la dependencia exclusiva que Microsoft había mantenido con los creadores de ChatGPT. Según fuentes, Microsoft considera que los modelos más recientes de Anthropic, como Claude Sonnet 4, ofrecen un desempeño superior en tareas específicas, por ejemplo, la creación de presentaciones visualmente atractivas. La decisión también refleja la intención de la compañía de diversificar proveedores y fortalecer su autonomía en inteligencia artificial, en paralelo al desarrollo de sus propios modelos internos, como MAI-Voice-1 y MAI-1-preview. La relación triangular entre Microsoft, OpenAI y Anthropic se produce en un contexto de creciente competencia tecnológica. Mientras Microsoft amplía su portafolio de IA y desarrolla capacidades internas, OpenAI avanza con proyectos de infraestructura propia, incluyendo el diseño de chips para entrenamiento de modelos y el lanzamiento de nuevas plataformas que podrían rivalizar con servicios de su socio. Le puede interesar: Anthropic acelera en la carrera de la IA: nueva ronda la eleva a US$183.000 millones

Con tecnología de Microsoft, la nueva función interpreta peticiones abiertas y genera propuestas visuales completas de la línea Polo Ralph Lauren, integrando compra inmediata desde la aplicación. La inteligencia artificial sigue transformando la forma en que los consumidores interactúan con las marcas, y ahora llega al mundo de la moda de lujo. Ralph Lauren presentó Ask Ralph, una experiencia de compra conversacional que utiliza IA para recomendar atuendos personalizados a los usuarios de su aplicación. Según Microsoft, la herramienta fue desarrollada sobre Azure OpenAI y busca imitar el diálogo con un estilista en tienda mediante prompts abiertos y recomendaciones visuales generadas en tiempo real. El sistema entiende peticiones en lenguaje natural, lo que permite consultas tan variadas como “¿qué debo ponerme para un concierto?” o “¿cómo combinar un blazer azul marino?”. Con base en las instrucciones del usuario, Ask Ralph genera presentaciones completas de looks de la línea Polo Ralph Lauren, mostrando desde piezas individuales hasta conjuntos de pies a cabeza. La experiencia también permite refinar los resultados a través de preguntas aclaratorias y añadir directamente los artículos seleccionados al carrito de compras. “Hace veinticinco años nos asociamos con Microsoft para lanzar una de las primeras plataformas de comercio electrónico de la industria de la moda, y hoy redefinimos la experiencia de compra para la próxima generación”, señaló David Lauren, director de marca e innovación de Ralph Lauren Corporation. La alianza tecnológica con Microsoft ha sido clave para integrar modelos de lenguaje y capacidades de IA generativa en un ecosistema de retail. Shelley Bransten, vicepresidenta corporativa de Soluciones Industriales Globales de Microsoft, destacó que este desarrollo combina “capacidades de IA generativa de confianza a través de Azure OpenAI junto con la marca icónica de Ralph Lauren para allanar el camino hacia una experiencia de comercio conversacional nueva por completo”. Más allá de la personalización en moda, la compañía confirmó que Ask Ralph evolucionará con nuevas funciones y una posible expansión a otras marcas y mercados internacionales. Esta iniciativa se suma a los proyectos de inteligencia artificial que Ralph Lauren ya aplica en marketing, gestión predictiva de inventario y pronósticos de demanda, consolidando una estrategia tecnológica que busca redefinir la relación entre lujo, estilo y algoritmos. Le puede interesar: Del armario a la nube: una IA que elige tu ropa y la prueba por ti

Aunque GPT-5 ha reducido significativamente la frecuencia de respuestas inventadas, las “alucinaciones” siguen siendo uno de los desafíos más difíciles de erradicar en la inteligencia artificial. Un nuevo informe de OpenAI revela que la raíz del problema no está solo en los algoritmos, sino también en cómo se evalúan y entrenan los modelos. OpenAI publicó un estudio sobre el fenómeno de las alucinaciones en modelos de lenguaje, entendidas como aquellas respuestas falsas pero plausibles que los sistemas generan con absoluta confianza. El informe sostiene que este problema no es un error aislado ni un “misterio” de la tecnología, sino el resultado de incentivos mal diseñados en los procesos de entrenamiento y evaluación. En otras palabras, los modelos actuales aprenden que es mejor arriesgar una respuesta —aunque sea errónea— que admitir su incertidumbre. Incentivos equivocados y evaluaciones limitadas Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que la mayoría de las evaluaciones priorizan únicamente la exactitud. Esta lógica, comparada con un examen de opción múltiple, favorece al “alumno” que adivina antes que al que deja la respuesta en blanco. En la práctica, un modelo que arriesga tiene más probabilidades de aparecer bien posicionado en los “scoreboards” que uno que se abstiene de contestar. El resultado es que los sistemas están entrenados para sonar convincentes incluso cuando no disponen de la información necesaria. Los datos respaldan esta afirmación. En una comparación entre dos modelos de OpenAI, el gpt-5-thinking-mini  y el o4-mini , se observó que el primero optó por abstenerse en el 52 %  de las preguntas, mientras que el segundo casi nunca lo hizo ( 1 % ). Aunque el o4-mini registró una tasa de precisión ligeramente superior (24 % frente al 22 % del gpt-5-thinking-mini), su tasa de error fue alarmantemente más alta: 75 %  frente a 26 % . Esto demuestra que el énfasis exclusivo en la precisión puede ocultar un mayor nivel de respuestas inventadas. Por qué aparecen las alucinaciones El informe también analiza de dónde surgen estas inexactitudes tan específicas. Durante la etapa de preentrenamiento, los modelos aprenden a predecir la siguiente palabra en grandes volúmenes de texto, sin contar con etiquetas que distingan lo verdadero de lo falso. En dominios donde existen patrones claros —como ortografía o gramática— los errores tienden a desaparecer a medida que los modelos crecen. Pero en datos poco frecuentes o aleatorios, como una fecha de nacimiento, la predicción es inherentemente incierta y propensa a fallos. De ahí que sea común que un modelo responda con seguridad, pero con información inventada, cuando se le pide un dato específico que no está disponible en su entrenamiento. En palabras simples, mientras la distribución estadística permite prever la próxima palabra en un texto fluido, no ofrece las herramientas suficientes para garantizar la veracidad de cada hecho puntual. Rompiendo mitos sobre la fiabilidad de la IA El informe también busca desmontar algunos malentendidos extendidos en torno a las alucinaciones. En primer lugar, aclara que nunca será posible alcanzar un 100 % de precisión , ya que existen preguntas que son intrínsecamente imposibles de responder de forma inequívoca. Además, rechaza la idea de que solo los modelos más grandes pueden evitar alucinar: en ocasiones, los sistemas pequeños, conscientes de sus limitaciones, pueden calibrarse mejor y responder simplemente “no lo sé”. Otra conclusión importante es que las alucinaciones no son una falla misteriosa, sino un fenómeno estadístico comprensible. Aparecen porque los modelos son recompensados al adivinar, y porque la mayoría de los métodos de evaluación aún penalizan la humildad y premian la osadía. Finalmente, el documento advierte que no basta con diseñar pruebas especiales contra alucinaciones: mientras las métricas dominantes sigan siendo las tradicionales basadas en exactitud, el problema persistirá. El camino hacia la “humildad algorítmica” OpenAI propone una solución concreta: rediseñar las evaluaciones para que penalicen más los errores confiados que la incertidumbre, y otorguen incluso crédito parcial a respuestas que reconocen no saber. Este enfoque no es nuevo —algunos exámenes estandarizados aplican “marcación negativa” para desalentar las conjeturas—, pero la compañía insiste en que debe adoptarse de manera sistemática en toda la industria de IA. La reducción de las alucinaciones no depende exclusivamente de entrenar modelos más potentes, sino de cambiar las reglas con las que se mide su desempeño. Al revalorizar la capacidad de reconocer límites y expresar incertidumbre, se abre paso a una nueva etapa en la confiabilidad de la inteligencia artificial: la de la humildad algorítmica , donde un “no sé” puede ser más valioso que una certeza inventada. Le puede interesar: Una academia de IA para el empleo: la nueva apuesta de OpenAI

Cada vez más jóvenes abandonan la universidad para fundar startups, impulsados por la inteligencia artificial y el respaldo de fondos de capital de riesgo. Silicon Valley atraviesa una nueva ola marcada por la inteligencia artificial y un cambio generacional que altera los tiempos tradicionales para emprender. Cada vez más jóvenes de entre 18 y 25 años están dejando de lado la universidad o un empleo en Big Tech para lanzarse directamente a fundar startups. Según Business Insider , este fenómeno ha sido descrito como un “terremoto juvenil” que redefine las reglas del ecosistema tecnológico. La facilidad para aprender a través de modelos de lenguaje, el auge de la “vibe coding”, programación asistida por IA, y la percepción de que el reloj corre, han creado el terreno propicio para que los más jóvenes se conviertan en protagonistas. Roy Lee, de 21 años y cofundador de Cluely, lo resume así, “cuando las placas tectónicas de la sociedad se mueven, es el momento de tomar grandes riesgos”. Su empresa, que desarrolla un asistente con IA, logró captar US$15 millones en una ronda liderada por Andreessen Horowitz. Las aceleradoras también reflejan este giro generacional. En 2022, solo el 10% de los fundadores de Y Combinator eran universitarios de primer ciclo o recién graduados; hoy esa cifra alcanza el 30%, de acuerdo con datos compartidos por un socio de la firma en X. La tendencia se alimenta de una premisa: con herramientas como ChatGPT, la barrera de entrada para crear soluciones complejas se ha reducido drásticamente. Marvin von Hagen, de 25 años y cofundador de Interaction Company, plantea que “la barrera para hacer algo ha bajado cada vez más. Puedes aprender sobre cualquier tema del mundo mucho más rápido porque puedes pedirle a los modelos de lenguaje que te lo enseñen”. Este acceso inmediato al conocimiento impulsa a jóvenes a desarrollar desde software hasta proyectos de biotecnología, como el caso de Jake Adler, de 21 años, que utiliza la IA para avanzar en investigaciones de física y productos médicos sin haber pasado por la universidad. El panorama de empleabilidad en el sector también influye. Tras la ola de despidos en grandes tecnológicas desde 2022, muchos jóvenes perciben menor estabilidad en un puesto corporativo que en la apuesta por su propio proyecto. “Lo que estoy haciendo es probablemente lo menos arriesgado que cualquiera podría hacer”, afirmó Lee. La comunidad inversora responde con un respaldo notable. Programas como el Thiel Fellowship o Z Fellows siguen apoyando a emprendedores sin título universitario, y fondos como 1517 aseguran que la IA ha acelerado el perfil de los autodidactas. Thomas Laffont, de Coatue Management, considera incluso que el tamaño de un equipo puede jugar en contra de la innovación, “mientras más grande eres, más difícil resulta adoptar nuevas tecnologías”. A pesar del entusiasmo, el debate sobre el rol de la educación superior persiste. Rahul Sonwalkar, fundador de Julius AI, sostiene que “la universidad está muerta”, mientras que voces como la de Paul Graham, cofundador de Y Combinator, defienden que la experiencia universitaria ofrece un valor irreemplazable en el desarrollo personal. Lo que parece claro es que la inteligencia artificial ha reconfigurado el acceso al conocimiento y la percepción de riesgo en Silicon Valley. Hoy, los fundadores más jóvenes no esperan a “crecer” para innovar: la IA les ha dado el impulso para adelantarse una generación en la creación de tecnología. Le puede interesar: Entre Silicon Valley y América Latina: las 100 personas más influyentes en IA en el mundo

La firma lanzará una plataforma de empleos y certificación digital que medirá destrezas en inteligencia artificial, buscando atender tanto a grandes corporaciones como a pymes y gobiernos locales. La inteligencia artificial no solo está redefiniendo procesos empresariales, también comienza a reconfigurar cómo se encuentran y validan las oportunidades de trabajo. OpenAI anunció el lanzamiento de una plataforma de empleos impulsada por IA y un programa de certificación dentro de su OpenAI Academy, previsto para 2026, con el objetivo de conectar a candidatos y empleadores bajo un enfoque de alfabetización digital y competencias prácticas en IA. La propuesta integra algoritmos de emparejamiento que buscan ir más allá del currículum tradicional, evaluando habilidades concretas en el uso de herramientas de inteligencia artificial. Fidji Simo, directora de aplicaciones de OpenAI, confirmó que ya existen alianzas con compañías como Walmart y Boston Consulting Group para desarrollar soluciones de contratación basadas en IA, lo que permitirá tanto a grandes corporaciones como a pymes y gobiernos locales encontrar perfiles mejor adaptados a las nuevas exigencias del mercado. La iniciativa surge en un contexto en el que la automatización con inteligencia artificial está desplazando funciones en áreas como recursos humanos, marketing y finanzas. Mientras algunas empresas enfrentan congelamientos de contratación o despidos, otras están apostando por reconvertir a sus empleados mediante programas de capacitación. En este escenario, el programa de certificación de OpenAI incorporará el modo de estudio de ChatGPT para ofrecer retroalimentación dinámica, pistas y preguntas que fortalezcan la alfabetización en IA. El proyecto se alinea con el interés global de preparar a la fuerza laboral ante un mercado donde la IA se integra de forma transversal. Como lo señala Sam Altman, CEO de OpenAI, la clave está en que los trabajadores desarrollen nuevas capacidades, desde prompting hasta agilidad de aprendizaje, que los conviertan en “superworkers” capaces de aprovechar al máximo las oportunidades que esta tecnología ofrece. Le puede interesar: OpenAI lanzó su Academia, una plataforma gratuita para aprender sobre IA sin barreras

En 2025, Kaspersky identificó miles de apps maliciosas incluso en Google Play. La nueva política global exigirá verificación de identidad a todos los desarrolladores desde 2026. En solo tres meses, los investigadores de Kaspersky detectaron 180 mil nuevos programas maliciosos dirigidos a Android, un aumento del 27% respecto al trimestre anterior. Este escenario lleva a Google a reforzar las reglas de seguridad de su ecosistema móvil con una medida inédita, a partir de 2026, todas las aplicaciones que se instalen en dispositivos certificados deberán provenir de desarrolladores verificados. El cambio afectará no solo a las descargas desde Google Play, sino también a las instalaciones mediante archivos APK y a las tiendas de terceros. Hasta ahora, la posibilidad de instalar aplicaciones por vías externas ha sido uno de los principales puntos débiles de Android. “Aunque la instalación de archivos APK no verificados ofrece flexibilidad a los usuarios avanzados, en esencia convierte al dispositivo en un posible punto de entrada para ataques, lo que resalta la necesidad de controles más estrictos”, explicó Fabio Assolini, director del Equipo Global de Investigación y Análisis de Kaspersky en las Américas. La implementación será gradual. Brasil, considerado mercado de alto riesgo, iniciará el proceso en septiembre de 2026, después de una fase piloto prevista para octubre de 2025. El despliegue continuará en otros países con altos índices de ataques móviles, como Indonesia, Singapur y Tailandia, y se extenderá de manera global en 2027. La medida no afectará a los teléfonos que usan versiones de Android sin los servicios de Google, como algunos modelos de Huawei o sistemas alternativos como LineageOS, que podrán seguir ejecutando APKs no verificados. Sin embargo, en los dispositivos certificados, cualquier aplicación cuyo desarrollador no esté registrado quedará bloqueada automáticamente. El refuerzo de seguridad llega en un contexto en el que incluso las tiendas oficiales han mostrado vulnerabilidades. En 2025, miles de usuarios descargaron apps maliciosas disfrazadas de software legítimo desde Google Play, con la capacidad de robar datos o desplegar troyanos y adware. “Ni siquiera las tiendas oficiales están a salvo del aumento del malware para Android”, advirtió Assolini, quien señaló que incluso en la App Store de Apple se han identificado programas nocivos. Para mitigar riesgos, los especialistas recomiendan a los usuarios revisar las reseñas y permisos de cada aplicación antes de instalarla, mantener el sistema actualizado y considerar el uso de soluciones de seguridad móvil. En un panorama donde los ataques crecen en volumen y sofisticación, el nuevo control de Google busca cerrar la brecha que convirtió a Android en uno de los principales objetivos del cibercrimen. Le puede interesar: Phishing 2025: cómo enfrentarse a las nuevas trampas digitales en Panamá y el mundo

La compañía sueca logró que Europa impusiera multas récord y aprobara leyes que limitan el poder de Cupertino sobre las aplicaciones. Apple construyó durante dos décadas un ecosistema cerrado que le permitió controlar buena parte de la economía digital a través del iPhone y la App Store. Hoy, ese modelo enfrenta un desgaste sin precedentes. Según The Wall Street Journal (WSJ), detrás de esa erosión se encuentra una estrategia sostenida en el tiempo por rivales tecnológicos como Epic Games y, sobre todo, Spotify, que impulsó investigaciones y nuevas regulaciones a nivel global para limitar el poder de la compañía dirigida por Tim Cook. El conflicto se centra en la comisión del 30% que Apple exige a las aplicaciones que utilizan su sistema de pagos dentro del App Store. Spotify, cuyo negocio depende de suscripciones masivas, consideró esa práctica un obstáculo estructural. Desde mediados de la década pasada, bajo la dirección de su CEO Daniel Ek y con el apoyo legal de Horacio Gutiérrez, la empresa sueca desplegó un plan para demostrar cómo esas reglas distorsionaban la competencia. Los ingenieros de Spotify incluso diseñaron experimentos comparativos en Android, donde las restricciones eran menores, y en iOS. Los resultados, luego revelados en procesos judiciales, mostraron que las limitaciones de Apple reducían significativamente la conversión de usuarios a suscriptores pagos. Esa evidencia fue la base para presentar una denuncia formal ante la Comisión Europea en 2019, acusando a Apple de abuso de posición dominante. La ofensiva tuvo consecuencias históricas. En 2024, Bruselas impuso una multa de US$2.000 millones a Apple y aceleró la aprobación de la Digital Markets Act, normativa que obliga a la compañía a permitir que los desarrolladores informen a los usuarios sobre métodos de pago alternativos. Aun así, Spotify insiste en que Apple mantiene un sistema de tarifas que perpetúa el mismo desequilibrio. “Apple sigue proponiendo nuevas comisiones que mantienen el statu quo, pese a que se le ordenó detener esa conducta ilegal”, señaló Avery Gardiner, directora de política global de competencia en Spotify. La presión también llegó desde Estados Unidos, donde Epic Games logró un fallo judicial que autoriza a los desarrolladores a redirigir a los usuarios a sistemas externos de pago. En conjunto, estas victorias amenazan una de las líneas de negocio más rentables para Apple: el App Store, cuyos márgenes operativos superaban el 75% según documentos revelados en juicios anteriores. Con las ventas del iPhone estancadas y la inteligencia artificial emergiendo como el nuevo eje de innovación, Apple se enfrenta a un reto doble, reinventar su papel tecnológico y defender un modelo de negocio que, por primera vez en años, ya no parece intocable. Le puede interesar: ¿Construir su propia IA o adquirir talento externo? El debate de Apple

La compañía apuesta por un dispositivo ligero y no invasivo que abre un canal de comunicación silenciosa con inteligencia artificial y equipos conectados. Un nuevo paso en la interacción entre humanos y máquinas podría transformar la forma en que nos comunicamos con la tecnología. Una startup de Boston presentó un dispositivo portátil capaz de transmitir órdenes sin necesidad de hablar en voz alta, lo que algunos ya describen como una interfaz “casi telepática”. Según informó Decrypt, el desarrollo pertenece a AlterEgo, compañía que busca abrir una vía de comunicación silenciosa con computadoras y sistemas de inteligencia artificial. El dispositivo no lee la actividad cerebral directamente, como ocurre con implantes invasivos tipo Neuralink, sino que detecta señales neuromusculares mínimas en la mandíbula y la garganta cuando una persona formula palabras de manera interna. Esos impulsos son decodificados por software de aprendizaje automático y convertidos en comandos o texto. La respuesta llega de vuelta al usuario mediante conducción ósea, una técnica que transmite sonido a través de vibraciones en el cráneo. La propuesta de AlterEgo tiene sus raíces en el MIT Media Lab, donde en 2018 su fundador, Arnav Kapur, presentó un primer prototipo que demostraba la viabilidad del “habla sub-vocal”, es decir, palabras pronunciadas en silencio que podían ser interpretadas por un sistema. La novedad actual radica en la integración de distintos avances, electromiografía, algoritmos de machine learning y audio por conducción ósea, en un dispositivo ligero y discreto que opera en tiempo real. De acuerdo con Axios, la compañía no ha revelado detalles sobre financiamiento ni plazos de lanzamiento, aunque planea mostrar públicamente la tecnología en el Axios AI+ Summit en Washington. Lo que sí subraya Kapur es que AlterEgo no busca descifrar pensamientos, sino únicamente registrar señales motoras intencionales, lo cual plantea un marco de mayor privacidad frente a otros experimentos de interfaz cerebro-computadora. El potencial de esta tecnología es amplio: desde nuevas formas de interactuar con asistentes de IA en entornos ruidosos, hasta convertirse en una herramienta de inclusión para personas con discapacidad en el habla. Además, sitúa a AlterEgo en un campo de competencia con gigantes como Neuralink, Meta o Apple, que exploran caminos distintos para redefinir la comunicación entre humanos y máquinas. Le puede interesar: Amazon adquiere Bee, la pulsera IA que transcribe la vida en tiempo real

Cada lunes, el algoritmo crea listas adaptadas al estado de ánimo musical del usuario e incluye recomendaciones de artistas similares para enriquecer el descubrimiento. Amazon Music presentó una nueva función de inteligencia artificial que busca renovar la forma en que los usuarios descubren música. Según informó TechCrunch, la herramienta se llama Weekly Vibe y promete generar listas de reproducción personalizadas todos los lunes, tomando como base los hábitos recientes de escucha y los cambios en el estado de ánimo musical de cada persona. La compañía explica que el sistema utiliza modelos de IA para evitar la repetición constante de canciones, un problema común entre los oyentes más activos en plataformas de streaming. Cada semana, el algoritmo analiza las tendencias del usuario y crea una lista con temas ajustados a sus preferencias, pero también incorpora recomendaciones de artistas similares para enriquecer la experiencia de descubrimiento. El acceso a Weekly Vibe se habilita dentro de la sección “Made for You” de la biblioteca de Amazon Music, donde cada lista llega con un título, una descripción y una selección de canciones agrupadas bajo un género o temática específica, como hip hop o pop. Además, estas listas pueden compartirse en redes sociales o guardarse para escucharlas más adelante. La novedad se suma a otras iniciativas de IA de la plataforma. Una de ellas es Maestro, lanzada en fase beta el año pasado, que permite crear listas a partir de indicaciones como estados de ánimo o incluso emojis. Más recientemente, Amazon Music también incorporó Explore, una herramienta que facilita adentrarse en el catálogo de artistas favoritos y descubrir propuestas relacionadas. Le puede interesar: Spotify publicó canciones creadas por IA de artistas fallecidos

¿Cuántas veces su equipo ha necesitado un reporte específico de la base de datos y ha tenido que esperar a que un desarrollador tenga tiempo para generar la consulta SQL? ¿Y si pudiera crear un asistente que hiciera ese trabajo en segundos, sin necesidad de saber programar? Esta semana en Prompt IT! , abordamos uno de los mayores cuellos de botella en el acceso a la información: la dependencia del código técnico para obtener datos cruciales para el negocio. En nuestra sección AcademIA , vemos paso a paso cómo construir un GPT personalizado que actúa como un arquitecto de bases de datos . Este asistente está entrenado para entender preguntas de negocio formuladas en lenguaje natural —como “¿cuál fue el EBITDA trimestral por unidad de negocio?”— y traducirlas instantáneamente en código SQL preciso y funcional, listo para ser ejecutado. Descubrirá: La estructura de un prompt efectivo para entrenar a su propio asistente. Cómo darle el contexto a tablas de datos para que genere consultas relevantes. El potencial de esta herramienta para democratizar el acceso a la información, liberar el valioso tiempo de los equipos de desarrollo y acelerar la toma de decisiones. Pero la revolución de la IA va mucho más allá del código. En el episodio de esta semana también exploramos: En AI News:  La sorprendente vulnerabilidad de los chatbots a la persuasión psicológica, el movimiento estratégico de Microsoft para desarrollar sus propios modelos de IA y el reconocimiento de tres líderes de América Latina en el top 100 mundial de la revista Time. Casos de éxito que marcan el futuro:  Te presentamos el primer banco del mundo 100% conversacional e impulsado por IA, un modelo disruptivo que ya opera en Malasia. Además, vemos cómo la NASA prepara a sus astronautas con un asistente médico de IA. La creatividad potenciada por IA:  En nuestra sección AIMaizing , desglosamos cómo se creó una campaña publicitaria para la marca de David Beckham que se hizo viral con más de 200 millones de vistas en 48 horas, utilizando un gemelo digital y un arsenal de herramientas de IA con una inversión mínima. Este episodio está cargado de aplicaciones prácticas que demuestran el poder de la IA para resolver problemas reales, tanto técnicos como creativos. Disfrute el episodio N° 32 de Prompt IT! Prompt IT! está disponible todos los lunes a través de las tres comunidades de Connecta B2B: IT NOW , Mercados & Tendencias y Construir , además de su propio canal de YouTube , la plataforma 1000 CIOs Club y en formato podcast , ofreciendo un alcance amplio y especializado para diversos sectores de la economía. Escuche el episodio también en formato podcast Le puede interesar: ¿Y si su próximo asistente fuera una IA creada por usted? Aprenda cómo en Prompt IT! #31

Casi el 80% de los encuestados considera que las herramientas de IA hacen que la programación sea más disfrutable, al reducir tareas repetitivas y agilizar el proceso. Según una reciente encuesta publicada por InfoWorld, cada vez más desarrolladores senior permiten que la inteligencia artificial asuma un papel central en la escritura de código. El estudio, realizado por la plataforma en la nube Fastly en julio de 2025, revela que el 32% de los ingenieros con más de una década de experiencia ya entrega proyectos en los que más de la mitad del código fue generado por IA, una cifra que contrasta con el 13% reportado entre programadores junior. El hallazgo resulta llamativo porque, pese a la creciente preocupación sobre las vulnerabilidades que puede introducir la llamada vibe coding, los profesionales más experimentados no solo usan estas herramientas con mayor intensidad, sino que además confían en ellas para ambientes de producción. Fastly explicó que esta diferencia puede deberse a que los desarrolladores senior están mejor preparados para detectar y corregir errores generados por sistemas como Copilot, Gemini o Claude. Los resultados muestran también que el entusiasmo por la IA no elimina la necesidad de correcciones manuales, casi tres de cada diez desarrolladores senior y dos de cada diez junior reconocieron que editan el código lo suficiente como para anular gran parte del ahorro de tiempo inicial. Aun así, el 59% de los más experimentados afirmó que consigue entregar software más rápido gracias a estas herramientas, frente al 49% de los junior. Uno de los encuestados con más experiencia lo resumió así, “la IA prueba y encuentra errores mucho más rápido que una persona, y los repara de forma fluida”. El estudio también refleja un impacto positivo en la motivación, ya que cerca del 80% de los profesionales aseguró que el uso de inteligencia artificial hace que la programación resulte más disfrutable, ya sea porque reduce tareas repetitivas o porque genera la satisfacción inmediata de ver código funcional en cuestión de segundos. La encuesta de Fastly fue realizada entre el 10 y el 14 de julio de 2025, con la participación de 791 desarrolladores profesionales, y sus resultados fueron divulgados el 27 de agosto. Le puede interesar: Claude Code se traslada al navegador: Anthropic desafía a Codex

¿Es una nueva insurtech? ¿Una spin-off de Clupp? ¿Un proveedor tecnológico para toda la industria? La respuesta es: todo a la vez. Hugues Bertin conversa con Omar López Tronco, fundador de Insurance Boosters, actuario y apasionado por la tecnología, que busca redefinir la forma en que agentes y brokers de Latinoamérica venden y atienden seguros. Por Hugues Bertin, Founder & CEO de Digital Insurance LatAm. Insurance Boosters pertenece a la primera generación de Insurtech basada en Agente AI y ofrece una suite de herramientas muy utíles para el sector. Nació con un objetivo muy concreto: ser ese empujón tecnológico que necesitan aseguradoras como Clupp, productores, corredores y brokers para digitalizar su operación de manera sencilla y efectiva. El nombre refleja esa esencia: “boostear” a la industria, ayudando a quienes ya venden seguros a dar un salto hacia la innovación con soluciones prácticas, accesibles y realmente útiles. No se trata de herramientas que solo se ven bien en una presentación, sino de plataformas diseñadas para dar resultados inmediatos, ahorrar tiempo y aumentar ventas. El sistema es tan intuitivo que los usuarios lo aprenden “picándole” por sí mismos, sin necesidad de capacitaciones o manuales. Ese enfoque en la usabilidad ha sido clave para lograr métricas notables: campañas omnicanal híbridas (combinando WhatsApp, llamadas y correo, con bots y humanos trabajando en conjunto) han alcanzado tasas de conversión para intermediarios hasta 4 veces más altas que las campañas tradicionales. Y en cuanto a la experiencia de cliente, el impacto es igual de contundente: más del 80% de los usuarios se muestran satisfechos cuando la comunicación con su asesor es centralizada, omnicanal y asistida por inteligencia artificial, según mediciones de NPS. Dentro de esta suite de soluciones, se recalcan 4 productos. La solución que más tracción está generando es Contact Booster, una plataforma de comunicación omnicanal que concentra la relación con los clientes en tres canales principales. WhatsApp Booster se ha convertido en el favorito para la gestión de cobranza, aprovechando la tasa de apertura superior al 90% que tiene esta aplicación en la región. Voice Call Booster sorprende con un bot conversacional que puede resolver más del 80% de las consultas telefónicas e incluso emitir pólizas, liberando tiempo valioso a los equipos humanos. Y Email Booster responde a la necesidad de mantener la comunicación vía correo, pero con un nivel de eficiencia muy superior gracias a resúmenes automáticos y generación de tickets con IA. La clave está en la flexibilidad: cada cliente define el nivel de automatización y de intervención humana que quiere implementar. Además, cuentan con 2 nuevos productos. Policy Admin Booster, un sistema moderno para la administración de pólizas que, a diferencia de los gestores tradicionales, utiliza inteligencia artificial para facilitar la gestión masiva, detectar oportunidades y abrir espacio para ventas cruzadas. Y el Multicotizador Booster, que permite a los brokers y promotores armar en minutos cotizadores personalizados, algo que antes demandaba semanas de trabajo y altas inversiones, ahora disponible en cuestión de clics. Un elemento diferenciador de Insurance Boosters es que su inteligencia artificial no está en fase experimental, sino en plena operación. Sus soluciones se implementan en semanas y se actualizan de manera constante sin costos extra. A diferencia de muchos proyectos que se quedan en pruebas piloto, aquí la IA ya está integrada nativamente a todos los canales de comunicación. Es capaz de decidir cuándo conviene mandar un WhatsApp, cuándo realizar una llamada o cuándo escalar a un agente humano, asegurando resultados concretos en ventas, retención y satisfacción. Un caso lo ilustra perfectamente: una agencia mediana en México pasó de depender del “follow-up manual” a un flujo automatizado con IA, multiplicó por tres su tasa de contacto y logró un 30% más de ventas, todo sin contratar más personal. El origen de Insurance Boosters está íntimamente ligado a Clupp, la neo-aseguradora digital para conductores de bajo riesgo (para ser preciso esta neo-aseguradora tiene la figura legal de “mutualidad” en Mexico). Varias de las soluciones nacieron para resolver problemas operativos propios de Clupp y, al comprobar su efectividad, se empaquetaron para ofrecerlas al mercado. Así, herramientas como Voice Call Booster, que en Clupp ayudó a atender consultas de pólizas, hoy son utilizadas también por otros distribuidores, demostrando su escalabilidad. “Hacer una demo con GPT es fácil; lo difícil es que funcione todos los días con miles de leads, sin romperse ni salirse del guion”, comenta Omar. El contexto en México también acompaña. Hace una década hablar de insurtech generaba desconfianza; hoy el mercado es más maduro, hay mayor apertura y las aseguradoras comprenden que la inteligencia artificial no es un enemigo, sino un aliado. Al mismo tiempo, el cliente final es cada vez más exigente: demanda respuestas inmediatas, procesos simples y comunicación por los canales que ya usa, como WhatsApp. En este escenario, Insurance Boosters se posiciona como una pieza clave para cerrar la brecha entre lo que el mercado pide y lo que los distribuidores pueden ofrecer. La expansión internacional ya está en marcha. Aunque México sigue siendo su base, han comenzado conversaciones y pilotos en Colombia, Chile y Argentina, donde los desafíos son muy similares. De hecho, gran parte de la comunicación en eventos de seguros de la región ya se gestiona silenciosamente con tecnología de Insurance Boosters, desde México hasta el Cono Sur. Su visión es convertirse en ese aliado discreto, casi invisible, que potencia con tecnología a los distribuidores en toda Latinoamérica. Jugando a imaginar, yendo a la ciencia ficción, Omar habla del futuro como un escenario cercano donde un agente desayuna tranquilo mientras su avatar digital, con voz natural y carisma, crea videos personalizados para redes, responde dudas de clientes y acompaña su decisión de compra sin presionarlos. En ese futuro, los agentes humanos no desaparecen, sino que se liberan de tareas repetitivas para enfocarse en lo que realmente importa: asesorar, generar confianza y cerrar ventas de alto valor. “No vemos a la inteligencia artificial reemplazando al agente, sino liberándolo para que vuelva a hacer lo que mejor sabe: ayudar a las personas a proteger lo que más valoran”. Le puede interesar: LISA Insurtech, ganadora de Insurtech Round