Un análisis comparativo mostró que ChatGPT, Claude y DeepSeek ofrecen respuestas casi idénticas en inglés, árabe, chino, español y otras lenguas. ¿El idioma condiciona el "pensamiento" IA? La inteligencia artificial se convirtió en un interlocutor global. Millones de personas la consultan a diario en diferentes idiomas, desde inglés hasta árabe o chino, pero una pregunta persiste, ¿responde igual cuando se le formula la misma pregunta en lenguas distintas? Un reciente análisis buscó comprobar si los modelos de lenguaje, al procesar información en diferentes idiomas, modifican su razonamiento o reflejan distintos valores culturales en sus respuestas. Según The Argument , el experimento comparó las respuestas de tres grandes modelos, ChatGPT-4o, Claude Sonnet 4.5 y DeepSeek-V3.2-Exp, a quince preguntas traducidas al inglés, español, francés, árabe, hindi y chino. Las consultas, inspiradas en la World Values Survey, abordaban dilemas éticos, sociales y morales, desde la igualdad de género hasta la participación en protestas. Los resultados mostraron una sorprendente coherencia, que las respuestas apenas variaban entre idiomas. En la mayoría de los casos, los chatbots expresaron valores liberales, seculares y orientados a la empatía, incluso en lenguas donde los hablantes humanos suelen tener perspectivas más conservadoras. La excepción estuvo en algunos matices culturales, en chino, por ejemplo, ChatGPT destacaba la cortesía y el esfuerzo como virtudes esenciales, mientras que en inglés enfatizaba la tolerancia y el respeto por la diversidad. La hipótesis de que el idioma condiciona el pensamiento, conocida como teoría de Sapir-Whorf, parece no aplicarse a la inteligencia artificial. Al estar entrenados mayoritariamente con texto en inglés y en bases de datos globales, los modelos reproducen patrones culturales dominantes del entorno digital más que de cada idioma en particular. En temas sensibles como la violencia doméstica o los derechos LGBT+, la coherencia fue total, los modelos coincidieron en rechazar cualquier tipo de agresión o discriminación, sin importar la lengua. Esto sugiere que los sistemas actuales operan bajo un marco ético común, influido por los valores predominantes en los datos que los alimentan. Más que hablar distintos idiomas, las inteligencias artificiales parecen pensar dentro de una misma estructura cultural. Su uniformidad puede interpretarse como una ventaja, un marco ético compartido a nivel global, o como una señal de que la diversidad lingüística aún no se traduce en diversidad cognitiva dentro del mundo de la IA. Le puede interesar: De traductor a profesor: la nueva apuesta de Google Translate

La firma lanzó un browser con ChatGPT integrado que promete transformar la navegación en una experiencia asistida: memoria contextual del historial de navegación, “agent mode” que puede ejecutar tareas por sí solo y controles de privacidad y parentalidad diseñados para limitar riesgos. OpenAI presentó ChatGPT Atlas, una apuesta ambiciosa por desplazar parte del trabajo que hoy hacemos en múltiples pestañas hacia un único entorno donde el modelo no solo responde, sino que actúa dentro del flujo de la web. Atlas no es un plugin: es un navegador pensado alrededor de ChatGPT, con nueva página de inicio, pestañas de resultados (enlaces, imágenes, videos, noticias) y una barra que invita a preguntar o introducir URLs desde el primer clic. La compañía sostiene que la integración profunda permite pasar de “buscar” a “hacer” sin copiar y pegar entre aplicaciones. La funcionalidad que más llama la atención es la llamada browser memories : Atlas puede recordar —si el usuario lo autoriza— fragmentos relevantes de las páginas que visitas y luego reutilizarlos para sugerencias, resúmenes o automatizaciones. Ese historial contextual está ligado a la cuenta de ChatGPT del usuario, puede verse y gestionarse desde ajustes, y se borra si limpias el historial del navegador. OpenAI enfatiza que las memorias son opcionales y que el usuario controla qué sitios puede “ver” el asistente mediante un toggle en la barra de direcciones. Ligado a las memorias aparece agent mode , la capacidad de delegar tareas concretas al asistente para que abra pestañas, haga clics y complete flujos —por ejemplo, recopilar ofertas, añadir ingredientes a un carrito de compras o preparar un brief competitivo leyendo documentos anteriores—. Agent mode llega en preview para usuarios Plus, Pro y Business y, según OpenAI, está diseñado con limitaciones técnicas y de seguridad: no puede ejecutar código en el navegador, no descarga ni instala archivos, no accede al sistema de ficheros ni a otras apps, y a la hora de operar en sitios sensibles (como bancos) pausa para pedir confirmación. Aun así, la propia compañía reconoce que los agentes son susceptibles a riesgos —por ejemplo, instrucciones maliciosas escondidas en páginas— y que la experiencia puede fallar en flujos complejos mientras mejoran fiabilidad y latencia. OpenAI acompaña estas capacidades con controles de privacidad y opciones parentales: hay modo incógnito que no guarda actividad, toggles para impedir que ChatGPT vea páginas determinadas, y la opción (por defecto desactivada) de permitir que el contenido de navegación se use para entrenar modelos —si el usuario lo habilita, OpenAI lo integrará según sus controles de datos, con la salvedad de que sitios que explícitamente rechacen a GPTBot no se usan para entrenamiento. Las nuevas funciones de parentalidad permiten además desactivar memorias y agent mode para cuentas infantiles. El lanzamiento inicial es mundial y limitado a macOS —con versiones para Windows, iOS y Android prometidas próximamente— y la descarga se canaliza a través de chatgpt.com/atlas . OpenAI también señala un roadmap inmediato: soporte para múltiples perfiles, mejores herramientas para desarrolladores y mecanismos para que los propietarios de sitios web optimicen la forma en que los agentes interactúan con sus páginas (por ejemplo, mediante etiquetas ARIA específicas). En síntesis, Atlas abre la puerta a un ecosistema donde los sitios y las apps podrán diseñar experiencias pensadas para agentes automáticos. Las implicaciones son profundas y no exentas de debate. Para usuarios y equipos de trabajo, un navegador que entiende tu contexto y realiza tareas puede ahorrar horas y reducir fricción. Para editores y propietarios de sitios, supone un nuevo canal —y un nuevo actor— accediendo a contenido y realizando acciones; eso invitará a repensar accesibilidad, markup semántico y modelos de negocio. Y para reguladores y equipos de seguridad, Atlas vuelve a poner sobre la mesa preguntas sobre consentimiento, transparencia de decisiones automatizadas y la superficie de ataque de agentes que operan con credenciales en páginas web. OpenAI ha incluido salvaguardas y apuesta por red-teaming continuo, pero reconoce que las defensas no son infalibles. En términos prácticos, ChatGPT Atlas materializa una visión en la que el navegador deja de ser solo una “ventana” y pasa a ser un asistente activo en la sesión del usuario. Si la tecnología mejora en fiabilidad y los controles de privacidad se demuestran robustos, podríamos estar ante una de las primeras plataformas que convierten al asistente de IA en el punto de entrada cotidiano para la mayor parte del trabajo en la web. Sin embargo, la adopción masiva dependerá de cómo equilibren utilidad, confianza y regulación: la promesa es grande, y los desafíos, también. Le puede interesar: Perplexity AI integra aprendizaje de idiomas directo en su plataforma

Aún así, los algoritmos de búsqueda aún favorecen los textos escritos por humanos. “Hoy no se trata de una dicotomía, sino de una simbiosis”, afirman expertos. La inteligencia artificial alcanzó un nuevo punto de inflexión, ahora produce más artículos que los humanos. Según investigaciones de Axios y Five Percent, el volumen de textos generados por modelos como ChatGPT, Claude o Gemini superó al de los creados por personas hacia noviembre de 2024, marcando un cambio estructural en la producción digital global. El análisis fue realizado por la firma de SEO Graphite, que examinó 65.000 artículos publicados entre 2020 y 2025 a partir del archivo abierto Common Crawl, una de las mayores bases de datos de la web. Para determinar el origen de los textos, los investigadores emplearon el detector de IA de Surfer, que analiza fragmentos de 500 palabras y clasifica un artículo como generado por IA cuando más del 50% del contenido lo es. Según sus resultados, el detector alcanzó una precisión del 99,4% al identificar textos producidos por GPT-4o, con una tasa de falsos positivos de apenas 4,2%. El crecimiento del contenido automatizado se disparó tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022, alcanzando casi la mitad de los artículos publicados en línea un año después. Sin embargo, esa expansión se ha frenado desde mediados de 2024. De acuerdo con Five Percent, la proporción de artículos escritos por IA se mantiene estable durante el último año, lo que sugiere que los editores están ajustando su uso tras constatar que estos textos tienen menor visibilidad en motores de búsqueda y asistentes como ChatGPT o Perplexity. La investigación de Graphite confirma que el 86% de los artículos que logran posicionarse en Google fueron escritos por humanos, frente al 14% creados por IA. En el caso de los chatbots, el patrón es similar, un 82% del contenido citado proviene de autores humanos. Esta tendencia refuerza la hipótesis de que, aunque la IA puede producir grandes volúmenes de texto, los algoritmos de búsqueda y los usuarios aún valoran la autenticidad y la calidad editorial. No obstante, los límites para distinguir entre autoría humana y artificial son cada vez más difusos. Expertos citados por Axios advierten que las herramientas actuales no permiten una identificación definitiva, ya que muchos creadores combinan la asistencia de IA con edición humana. “Hoy no se trata de una dicotomía, sino de una simbiosis”, señaló Stefano Soatto, profesor de Ciencias de la Computación en UCLA y vicepresidente de Amazon Web Services. Aunque Common Crawl no representa toda la web, ya que algunos sitios de pago han bloqueado su indexación, los datos confirman una transformación irreversible en la forma en que se produce la información digital. Por ahora, el equilibrio parece haberse alcanzado: humanos y máquinas publican casi al mismo ritmo, pero los lectores y los algoritmos siguen inclinando la balanza hacia el contenido hecho por personas. Le puede interesar: 5.000 podcasts y 3.000 episodios semanales: la fábrica de audio creada por IA

Con esta nueva oferta, la empresa busca que las organizaciones puedan desarrollar sistemas de IA personalizados para generar texto, imágenes, video y contenido 3D, entrenados con sus propios recursos creativos. Adobe presentó una nueva herramienta que lleva la personalización de la inteligencia artificial generativa a otro nivel. Se trata de Adobe AI Foundry, un servicio que permite a las empresas crear sus propios modelos de IA entrenados con su identidad de marca y propiedad intelectual, con el fin de generar contenido visual y textual adaptado a sus necesidades tecnológicas. Esta nueva plataforma amplía la estrategia de la compañía por ofrecer soluciones empresariales basadas en IA de propósito específico. El sistema se apoya en la familia de modelos Firefly, lanzada por Adobe en 2023 y entrenada completamente con datos con licencia, lo que garantiza un enfoque responsable en el uso del contenido. A partir de estos modelos, Foundry realiza un ajuste fino para cada cliente, permitiendo generar texto, imágenes, videos e incluso escenas tridimensionales alineadas con la estética y tono de cada marca. A diferencia del esquema tradicional de licencias por usuario, Adobe AI Foundry funciona bajo un modelo de cobro por uso, una estructura más flexible y pensada para despliegues de IA a gran escala dentro de organizaciones. Hannah Elsakr, vicepresidenta de nuevos negocios de IA generativa en Adobe, explicó a TechCrunch que este desarrollo responde a la demanda de mayor personalización por parte de los clientes empresariales. “Esto eleva muchas de las capacidades que ya teníamos. Las empresas nos han pedido ser su socio estratégico en creatividad y marketing impulsado por IA”, indicó. Desde el lanzamiento de Firefly, Adobe reporta que las empresas han utilizado estos modelos para generar más de 25 mil millones de activos creativos, un indicador del crecimiento acelerado de la adopción de la IA generativa en entornos corporativos. Con AI Foundry, la compañía busca consolidar su posición como una de las plataformas más robustas para la creación de modelos personalizados y éticamente entrenados en el ámbito empresarial. Le puede interesar: Agentes de IA de Adobe: nueva capa de automatización para la experiencia del cliente

La herramienta combina respuestas instantáneas con tarjetas de aprendizaje, ofreciendo experiencias lingüísticas integradas en la misma interfaz. Perplexity AI se adentra en la educación de idiomas con una nueva función integrada. La plataforma, conocida por su capacidad de responder preguntas mediante inteligencia artificial, ahora ofrece una herramienta que permite a los usuarios aprender y practicar idiomas directamente en la misma interfaz donde realizan consultas. Según Aravind Sriniwas, cofundador de Perplexity, “las respuestas deben ir más allá del texto, hacia experiencias interactivas y tarjetas incrustadas en el flujo de tokens”. La función permite practicar palabras y términos básicos, así como memorizar frases más avanzadas mediante tarjetas de aprendizaje. Los usuarios pueden cambiar de un idioma a otro al formular preguntas, obteniendo traducciones o retroalimentación inmediata, sin necesidad de salir de la plataforma. Actualmente, esta herramienta está disponible para iOS y web, mientras que los usuarios de Android deberán esperar. Desde un punto de vista tecnológico, la integración de aprendizaje de idiomas dentro del flujo de preguntas y respuestas marca un avance en la evolución de los chatbots. Perplexity combina capacidades de búsqueda con prácticas lingüísticas interactivas, ofreciendo una experiencia fluida que podría redefinir cómo se utilizan las plataformas de IA para la educación. Esta innovación establece un nuevo estándar en la funcionalidad de los asistentes virtuales, y podría incentivar a otras plataformas de IA a incorporar herramientas similares en el futuro. Le puede interesar: Un correo más inteligente: Perplexity lanza su Email Assistant con IA

La compañía obtuvo el estatus de Authorized Starlink Reseller para llevar internet satelital de alta velocidad a empresas y sector público en América Latina.  Actualmente, IFX cuenta con presencia en 18 países y más de 25 años de experiencia. Recientemente anunció su acuerdo con Starlink para convertirse en distribuidor autorizado para América Latina.  La inclusión de este medio de conectividad marca un hito en la evolución de la conectividad empresarial en la región, al integrar Starlink, la red satelital más avanzada del mundo con la robusta infraestructura de fibra óptica y servicios gestionados de IFX.  “Con la potencia de IFX y la innovación de Starlink, ahora somos mucho más que conectividad. Estamos ampliando nuestra red de fibra con Starlink que rompe barreras geográficas y tecnológicas. Este acuerdo nos permite ofrecer soluciones integrales, resilientes y escalables para los desafíos actuales de transformación digital en América Latina”, resaltó el CEO de IFX, Samuel Mezrahi.  La conectividad de banda ancha satelital es ideal para prestar cobertura en áreas rurales, sistemas para aplicaciones marítimas y de transporte, así como opciones de respaldo crítico para operaciones con requerimientos de disponibilidad 24/7.  Le puede interesar: Starlink: una opción de conectividad para los campos dominicanos

Sam Altman logró que Nvidia, AMD, Oracle y Microsoft apuesten simultáneamente por su visión de construir la mayor red de centros de datos del mundo y garantizar a OpenAI la infraestructura necesaria para sostener el futuro de la IA. En la carrera por el dominio de la inteligencia artificial, Sam Altman ha tejido una red que une a los mayores fabricantes de chips y proveedores de nube del mundo en torno a OpenAI. Según un análisis del Wall Street Journal , el CEO ha convertido la búsqueda de poder computacional en una operación global que involucra acuerdos por cientos de miles de millones de dólares, cambiando el equilibrio tecnológico entre compañías como Nvidia, Microsoft, Oracle, AMD, Broadcom y SoftBank. El punto de inflexión llegó con la alianza entre OpenAI y Nvidia, valorada en más de US$100 mil millones y considerada por Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, como “el proyecto de cómputo más grande de la historia”. Esta operación no solo consolidó la dependencia mutua entre ambas empresas, sino que marcó un precedente en la forma en que la infraestructura de IA se negocia y se construye como un activo estratégico global que puede definir el futuro del sector. Altman, decidido a asegurar la capacidad de cómputo necesaria para sus modelos, ha logrado movilizar a gigantes que hasta hace poco eran competidores directos. Microsoft, que durante años fue su principal aliado, comenzó a ceder espacio a otros actores como Oracle, que firmó un contrato de US$300 mil millones con OpenAI y vio cómo su valoración bursátil se disparaba tras el anuncio. Nvidia y AMD, por su parte, compiten por ofrecer chips especializados y capacidad de cómputo a una empresa que aún no es rentable, pero que mueve miles de millones en capital y expectativas. Según WSJ, OpenAI planea alcanzar 250 gigavatios de capacidad computacional para 2033, una cifra que costaría más de US$10 billones y requeriría infraestructura energética similar a la de un país industrializado. Los acuerdos con fabricantes de chips y proveedores de nube superan ya los US$650 mil millones en compromisos de gasto, una cifra que multiplica varias veces los ingresos anuales estimados de la empresa, que rondan los US$13 mil millones. En este entramado, Altman ha demostrado una habilidad singular para activar el apetito inversor de Silicon Valley, donde cada anuncio de alianza con OpenAI impulsa el valor de mercado de los socios involucrados. Lo que comenzó como una búsqueda de recursos para entrenar modelos de lenguaje terminó por atar el destino de los mayores fabricantes de semiconductores del mundo al éxito o fracaso de una sola compañía. A pesar de las críticas sobre una posible burbuja en torno a la inteligencia artificial, Altman mantiene su apuesta en la expansión exponencial del cómputo. En sus propias palabras, “solo hay que confiar en lo exponencial, aunque no estemos hechos para conceptualizarlo”. Su estrategia ha transformado a OpenAI en un nodo central del ecosistema tecnológico mundial, donde la infraestructura, la competencia y la visión convergen en torno a un único objetivo: sostener la próxima era de la inteligencia artificial. Le puede interesar: “Esta es una oportunidad única en la vida”: Sam Altman y la visión total de OpenAI

La empresa reunió a líderes empresariales y expertos internacionales en el evento Cyber resiliencia con IA, con el objetivo de fortalecer la cultura digital en la región.  La jornada permitió compartir conocimientos prácticos y promover la resiliencia digital, la innovación y la educación ejecutiva como pilares de una transformación segura. El encuentro tuvo como objetivo anticipar las amenazas y fortalecer la continuidad de los negocios, mediante la exposición de hallazgos, casos reales y estrategias que refuercen la protección de los ecosistemas empresariales.  Tigo Business aprovechó la oportunidad para presentar la segunda edición de su Informe de Ciberseguridad: “El Lenguaje de la Amenazas”, un documento que revela datos inéditos del Centro de Operaciones de Ciberseguridad (SOC) Regional, sobre tácticas y tendencias actuales.  “La ciberseguridad ha dejado de ser un componente técnico para convertirse en un pilar estratégico. Este documento surge como una herramienta para los líderes empresariales que buscan tomar decisiones basadas en datos precisos, tendencias comprobadas y análisis de impacto”, resaltó Francisco Mancilla, Vicepresidente de Tigo Business Guatemala.  El evento tuvo un invitado principal, Carlos Eduardo Baeza, ingeniero en ciberseguridad ofensiva y especialista en Red Team, con más de ocho años de experiencia en Latinoamérica y quien compartió su visión. “En ciberseguridad no se trata únicamente de proteger sistemas, sino de proteger la confianza que sostiene el negocio. Y esa confianza, una vez perdida, es el activo más difícil y costoso de recuperar”, resaltó.  Tigo Business reafirmó su liderazgo regional en ciberseguridad al presentar las capacidades de su SOC Regional, que opera 24/7 en nueve países de Latinoamérica, analizando más de 30.000 eventos de ciberseguridad al mes. Este centro ofrece detección avanzada, respuesta automatizada y análisis forense, respaldado por expertos certificados en CISSP, CEH, ISO 27001 y otras acreditaciones internacionales. Le puede interesar: eRetail Day 2025 llevó a Guatemala lo más importante del e-commerce

La próxima generación de centros de datos no solo deberá ser más potente y veloz, sino también más inteligente y sostenible. En un contexto de creciente demanda impulsada por la inteligencia artificial, Schneider Electric apuesta por una nueva arquitectura de gestión integral —EcoStruxure— que combina eficiencia energética, resiliencia operativa y sostenibilidad ambiental para enfrentar los desafíos técnicos y energéticos del siglo XXI. La revolución digital continúa acelerándose, impulsada por tecnologías como la inteligencia artificial (IA) generativa, el Internet de las cosas (IoT), la computación en la nube y la alta demanda de servicios en tiempo real. Este avance repentino ha vuelto a colocar en el centro del debate global la forma en que se gestionan los centros de datos, ya que son utilizados por prácticamente todas las industrias en la economía digital, incluyendo el comercio electrónico, la banca, las telecomunicaciones, el entretenimiento, la salud, la educación, etc.  No basta con mantener los data centers operativos, ya que para 2025 las exigencias más significativas incluyen: resiliencia ante fallos, eficiencia operativa al máximo nivel y sostenibilidad energética con fuentes renovables, menor consumo eléctrico y menor impacto ambiental. A medida que el hardware se vuelve más potente, los racks más densos (diseñados para almacenar la mayor cantidad de productos en el mínimo espacio posible), los modelos de IA más grandes y los usuarios más exigentes, la gestión tradicional de los centros de datos enfrenta nuevos cuellos de botella técnicos que requieren replanteamientos estructurados. Schneider Electric ha desarrollado una plataforma que busca integrar la eficiencia energética, la sostenibilidad y la digitalización bajo una sola arquitectura inteligente: EcoStruxure. Este sistema, concebido como una respuesta a los desafíos de energía del siglo XXI, se presenta no como un producto cerrado, sino como un ecosistema digital interoperable (puede comunicarse, intercambiar datos e información de manera segura y automática con otros sistemas) que conecta desde los dispositivos físicos hasta aplicaciones en la nube, utilizando la IA y el análisis datos como catalizadores para decisiones más inteligentes y automatizadas. Replanteando el diseño La facilidad de acceso es el mayor reto para la adopción de la IA. Aunque cualquier persona con una computadora o un teléfono inteligente puede acceder a un motor de IA generativa, no hay suficiente infraestructura de centros de datos para soportar la avalancha de adopción de IA que se espera en los próximos años.  Según un análisis de McKinsey, la demanda de capacidad de centros de datos preparada para IA aumentará a un ritmo promedio del 33 % anual entre 2023 y 2030. Además, en este mismo periodo se alcanzará una demanda anual de entre 171 y 219 gigavatios (GW), en contraste con la demanda actual de 60 GW, lo que aumenta la posibilidad de un déficit de suministro eléctrico significativo. Para evitarlo, se tendría que construir al menos el doble de la capacidad de centros de datos construida desde el año 2000, en menos de una cuarta parte del tiempo. No cabe duda que la implementación de la IA abre posibilidades a organizaciones de todos los tamaños al convertir procesos complicados en tareas que tardan segundos o minutos. Sin embargo, la elevada demanda de datos para permitir que esto sea posible hace que los centros de datos existentes también requieran la adaptación del espacio, lo que no siempre resulta práctico ni rentable.   Por otro lado, construir nuevos data centers podría ser caro, complejo y llevar mucho tiempo. Por lo tanto, se necesita una alternativa que proporcione rápidamente infraestructura para cargas de trabajo de IA generativa. Una opción viable consiste en implementar centros de datos modulares, es decir, unidades o módulos independientes que contienen los componentes esenciales de un data center.   Resiliencia operativa En materia de resiliencia, los desafíos técnicos se han vuelto más complejos dado el aumento de eventos climáticos extremos. Ya no basta con respaldo eléctrico redundante, es decir, sistema que emplea múltiples fuentes de energía independientes para asegurar un suministro eléctrico continuo: los centros deben ser capaces de adaptarse frente a fallas climáticas, inundaciones, olas de calor, cortes prolongados de suministro, fluctuaciones en la red eléctrica, ciberataques y fallos logísticos.  En Schneider Electric saben que esto implica la planificación de un diseño cuidadoso, sistemas de recuperación ante desastres, réplica de datos, redundancia (almacenamiento de la misma información en dos o más ubicaciones distintas) no solo de hardware sino de rutas de conectividad de red, automatización para detección temprana de anomalías, vigilancia con sensores inteligentes, alertas configurables y mantenimiento predictivo, lograble con la solución EcoStruxure. Sostenibilidad energética La Agencia Internacional de Energía (IEA), proyecta que para 2030 el gasto energético global de los centros de datos podría elevarse a 945 teravatio-hora (TWh), básicamente más del doble del 2024, si no se adoptan mejoras técnicas sustanciales. Tales aumentos se deben en buena medida al crecimiento de la cantidad de información generada por las empresas y, por ende, los requerimientos de procesamiento de IA, mayor cantidad de energía que consumen los racks y mayor demanda de servicios digitales intensivos.  El impulso hacia la sostenibilidad afecta todos los aspectos de la planificación, el diseño y el funcionamiento de los centros de datos, desde los materiales de construcción hasta los equipos y las estrategias de gestión energética. Para la gestión de la energía, la utilización de hardware más eficientes, como sistemas de alimentación ininterrumpida (UPS), que consumen menos energía a la vez que ofrecen más capacidad y sistemas que supervisen el consumo de electricidad, las temperaturas y proporcionan información sobre la optimización del uso, son una solución importante. Relacionado con esto, el enfriamiento ya no puede depender únicamente de métodos tradicionales de aire forzado (movido por ventiladores) y unidades de aire acondicionado. El despliegue de soluciones innovadoras como la ofrecida por Schneider Electric de enfriamiento líquido (liquid cooling) para los componentes más críticos y la combinación de refrigeración líquida y aérea, distribuyen la carga de enfriamiento y mejora la eficiencia energética del entorno. La información obtenida por EcoStruxure permite también el control inteligente de sistemas de climatización y distribución de potencia mediante el aprendizaje generado por el análisis de datos. María José Bazo, presidenta del clúster para Centroamérica de Schneider Electric, comentó: “Al usar nuestro diseño de infraestructura de centros de datos de EcoStruxure IT, logramos mejoras significativas en todos los aspectos clave: resiliencia, eficiencia y sostenibilidad. Cuanto mejor sea la gestión de la energía utilizada, menores serán los costos, ya que todo está estrictamente conectado con la eficiencia energética del centro de datos”. La operación eficaz en los data centers se mejora notablemente gracias a la automatización y optimización de recursos. Al reducir el esfuerzo humano en la supervisión constante, el personal puede enfocarse en tareas más estratégicas, disminuyendo el tiempo dedicado a investigar alertas falsas o irrelevantes. Asimismo, la optimización del enfriamiento y el mejor uso del espacio físico contribuyen a un menor consumo energético, lo que se traduce en un ahorro significativo en costos operativos. Estas mejoras también impactan positivamente en el mantenimiento, ya que se reducen las incidencias de emergencia, permitiendo una operación más predecible y eficiente. Los centros de datos sostenibles, digitales y resilientes representan un paso crucial hacia un futuro tecnológico responsable y respetuoso con el medio ambiente. Además, adoptar prácticas sostenibles como el uso de energías renovables, sistemas de enfriamiento eficientes y la optimización del uso energético, no solo reduce las emisiones de carbono, sino que también mejora la eficiencia operativa y genera ahorros a largo plazo. Asimismo, promueve la innovación, la responsabilidad social corporativa y genera ventajas competitivas fundamentales para las organizaciones.

La compañía lanzó funciones experimentales que permitirán a la IA realizar acciones por cuenta del usuario, además de integrar su asistente en consolas Xbox Ally para ofrecer soporte en tiempo real a los jugadores. Microsoft continúa acelerando la integración de la inteligencia artificial en su ecosistema. La compañía presentó una nueva serie de actualizaciones para Windows 11 que refuerzan las capacidades de Copilot, su asistente impulsado por IA, con el objetivo de hacerlo más útil, natural y conectado con los dispositivos y servicios cotidianos de los usuarios. Estas mejoras buscan que la interacción con Copilot sea más fluida y que el asistente evolucione hacia una herramienta central dentro del sistema operativo. Entre las principales novedades, los usuarios podrán activar Copilot mediante comandos de voz utilizando la frase “Hey Copilot”, una función opcional disponible en cualquier equipo con Windows 11. Además, Microsoft amplió Copilot Vision, una herramienta que analiza el contenido visible en pantalla y responde preguntas relacionadas, extendiendo su disponibilidad a todos los mercados donde opera la plataforma. La empresa también introdujo una versión experimental llamada “Copilot Actions”, que permitirá a la IA ejecutar tareas reales desde el escritorio, como reservar restaurantes o hacer pedidos en línea, siempre bajo permisos controlados por el usuario. Esta funcionalidad expande una capacidad previamente probada en su navegador. Otra mejora en desarrollo, disponible inicialmente para el programa Windows Insiders, permitirá interactuar con Copilot Vision mediante texto y no solo por voz, ampliando las formas de comunicación con el asistente. En el ámbito del entretenimiento, Microsoft presentó Gaming Copilot, integrado en las consolas Xbox Ally, que ofrecerá recomendaciones, soporte en tiempo real y estrategias personalizadas para los jugadores. “Estamos al borde de la próxima evolución, donde la inteligencia artificial deja de estar solo en un chatbot y pasa a integrarse de forma natural en cientos de millones de experiencias que las personas usan todos los días”, señaló Yusuf Mehdi, director de marketing para consumidores de Microsoft. Le puede interesar: Windows rompe la frontera entre archivos y comandos

Fortinet recordó a las Telcos el rol esencial que tienen para ayudar a las empresas centroamericanas a abordar los retos de la protección digital.  El encuentro reunió a los principales proveedores de servicios gestionados de seguridad (MSSPs) de la región para abordar los retos de las empresas en materia de redes y seguridad digital, y cómo las telcos se están convirtiendo en los aliados para resolverlos.  De acuerdo con el último Reporte de Brecha de Habilidades 2025 de Fortinet, la brecha creciente de profesionales con habilidades en ciberseguridad asciende en la actualidad a 329.000 en Latinoamérica. Sumado a esto, las amenazas siguen en aumento y cada día evolucionan más.  “Esta tendencia representa una oportunidad sin precedentes para los MSSPs. Las telcos pueden ampliar su presencia en las instalaciones de sus clientes actuales y captar nuevos clientes con la promesa de satisfacer sus necesidades actuales y futuras. Los socios MSSP de Fortinet reducen el riesgo y minimizan el impacto de los ciberataques al ofrecer servicios gestionados de seguridad y monitorización para proteger los datos, la infraestructura y los usuarios, independientemente de quién, dónde, cuándo y cómo se acceda a los activos de TI, explicó Joao Horta, vicepresidente sénior de Crecimiento e Innovación en Proveedores de Servicios para Fortinet.  En el evento se destacaron algunas de las ventajas de los servicios de seguridad gestionados y las soluciones Fortinet:  Mejor visibilidad: la falta de visibilidad es una de las razones por las que muchas empresas recurren a los MSSPs para protegerse de las ciberamenazas.  Eficiencia operacional: la falta de integración entre los diferentes elementos de seguridad y la fragmentación de la arquitectura aumentan las ineficiencias operativas. Inteligencia de amenazas y analítica: En el panorama actual de amenazas avanzadas, las empresas necesitan acceso en tiempo real a inteligencia de amenazas robusta para contrarrestar ataques que se mueven a la velocidad de las máquinas. “Los MSSPs que basan una amplia gama de servicios en la plataforma Fortinet Security Fabric tienen la oportunidad de convertirse en un proveedor integral de servicios de seguridad y en un asesor de confianza para una creciente base de cliente en Centroamérica”, finalizó Horta.  Le puede interesar: Mes de la Ciberseguridad: Tigo Business hace un llamado a proteger la confianza como activo empresarial

La compañía explora una nueva forma de trabajo digital, donde sus conductores y repartidores pueden participar con "microtareas" para entrenar algoritmos a cambio de ingresos adicionales. Uber está dando un giro tecnológico a su plataforma al incorporar funciones que convierten su aplicación en un espacio de entrenamiento para inteligencia artificial. La compañía está probando en Estados Unidos un sistema que permite a conductores y repartidores realizar “microtareas” desde la app, como grabar audios, subir imágenes o digitalizar documentos en distintos idiomas. El objetivo es fortalecer el desarrollo de modelos de IA a través de la participación directa de sus usuarios. Estas microtareas funcionan como un nuevo tipo de trabajo digital, donde los conductores pueden recibir instrucciones como “subir fotos de autos” o “grabar su voz en su dialecto local”, con pequeñas remuneraciones por cada aporte. De esta forma, Uber podría posicionarse frente a plataformas especializadas en etiquetado y anotación de datos como Scale AI o Amazon Mechanical Turk, que proveen insumos fundamentales para el aprendizaje de los sistemas de inteligencia artificial generativa. Desde el punto de vista técnico, la estrategia aprovecha la infraestructura masiva de Uber y su acceso a una red global de usuarios, generando una fuente diversa de datos reales que pueden mejorar la precisión y adaptabilidad de los algoritmos. La empresa ya había trabajado con este tipo de procesos denominados human-in-the-loop, en los que combina automatización con revisión humana para optimizar resultados. Para reforzar esta línea, la empresa adquirió recientemente la startup belga Segments.ai, especializada en etiquetado de datos, lo que amplía su capacidad en este campo. Según su equipo de AI Solutions Group, el uso de contratistas independientes permite escalar la recopilación y validación de información en distintos entornos y lenguajes, lo que representa una ventaja competitiva frente a sistemas de entrenamiento cerrados. Aunque el programa comenzó en India, la compañía ahora lo lleva a Estados Unidos como parte de su visión de construir “la mejor plataforma para trabajo flexible”, según su CEO, Dara Khosrowshahi. El experimento marca un nuevo punto de convergencia entre el trabajo humano y la inteligencia artificial. Más allá de los debates laborales, la iniciativa refleja cómo empresas con grandes ecosistemas digitales están integrando funciones de entrenamiento de datos directamente en sus operaciones, acelerando el ciclo de aprendizaje de sus algoritmos mediante la participación distribuida de sus propias comunidades. Le puede interesar: El menú también se automatiza: Uber Eats despliega IA para mejorar imágenes y contenidos