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Un estudio global basado en 4.000 encuestados revela que un 22 % de las compañías, denominadas Frontier firms, están obteniendo resultados hasta tres veces superiores al promedio gracias a su enfoque avanzado en inteligencia artificial. La investigación muestra que la brecha entre quienes adoptan la IA de forma estratégica y quienes aún la ven como una simple herramienta operativa se ensancha rápidamente, definiendo los ganadores de la próxima década digital. Un nuevo informe de Microsoft, elaborado por International Data Corporation (IDC) y titulado “Bridging the AI Divide” , ofrece una radiografía precisa del estado actual de la adopción de inteligencia artificial en los negocios. El estudio, basado en más de 4.000 organizaciones a nivel mundial, concluye que el 68 % ya utiliza alguna forma de IA, pero sólo un grupo selecto —el 22 %— está logrando un impacto transformador. Estas empresas, llamadas Frontier firms , han conseguido retornos tres veces mayores que los de sus competidores menos avanzados. La diferencia no radica únicamente en el volumen de inversión, sino en la forma en que integran la IA en toda la estructura de su negocio. Las compañías Frontier  han incorporado la inteligencia artificial en un promedio de siete funciones distintas, desde servicio al cliente hasta marketing, TI, desarrollo de producto y ciberseguridad. Este enfoque transversal genera resultados contundentes: un 87 % reporta una clara diferenciación de marca, un 86 % ha logrado mayor eficiencia en costos, un 88 % registra crecimiento de ingresos y un 85 % mejora la experiencia del cliente. Lejos de centrarse solo en la automatización, estas organizaciones utilizan la IA para redefinir procesos, acelerar la innovación y reforzar la toma de decisiones. La investigación destaca además que el 67 % de las empresas Frontier  monetiza casos de uso específicos de su industria. En los servicios financieros, por ejemplo, se aplican modelos para detectar fraudes y optimizar conciliaciones; en el sector salud, la IA asiste en la documentación clínica y los diagnósticos personalizados; mientras que en la manufactura se emplea para el mantenimiento predictivo, la inspección de calidad y la eficiencia energética. Un ejemplo concreto es el de Mercedes-Benz, que utiliza sistemas de IA a escala global para optimizar su red de producción y reducir hasta un 20 % el consumo energético en determinadas plantas. Otro hallazgo relevante es el crecimiento acelerado del uso de soluciones personalizadas de inteligencia artificial. El 58 % de las Frontier firms  ya utilizan modelos entrenados con datos propios y adaptados a las necesidades de su negocio, y se espera que esta cifra alcance el 77 % en los próximos dos años. En este contexto, la “agentic AI” —una nueva generación de agentes inteligentes capaces de razonar, planificar y actuar con supervisión humana— emerge como el próximo salto evolutivo. IDC estima que el número de compañías que emplean estos agentes se triplicará en apenas 24 meses. Un caso ilustrativo es el de Dow, que creó agentes de IA para revisar más de 100.000 facturas de envío al año, detectando errores en cuestión de minutos y reduciendo pérdidas logísticas. El estudio también revela un cambio profundo en la financiación de estos proyectos. El 71 % de las organizaciones planea aumentar su presupuesto destinado a IA, y aunque una parte proviene de los departamentos de TI, el fenómeno más interesante es su diversificación: un 34 % corresponde a nuevas inversiones, un 24 % a presupuestos existentes y un 13 % a reasignaciones de otras áreas como operaciones, recursos humanos o marketing. En otras palabras, la IA ha dejado de ser una herramienta técnica para convertirse en un eje estratégico de negocio. A nivel macroeconómico, IDC proyecta que el impacto de la inteligencia artificial alcanzará los 22,3 billones de dólares  para 2030, lo que equivaldría al 3,7 % del PIB mundial . Las cifras reflejan no solo una revolución tecnológica, sino también un reordenamiento del poder económico global. Las organizaciones que lideren la adopción inteligente y ética de la IA serán las que definan las próximas ventajas competitivas. Aunque el estudio tiene alcance mundial, las conclusiones resuenan con fuerza en América Latina y el Caribe. Las empresas de la región que aún se encuentran en fases tempranas de adopción corren el riesgo de integrar el 39 % de rezagadas que IDC identifica. Para evitarlo, los líderes empresariales y de tecnología deberán apostar por un enfoque AI-first , desplegando la inteligencia artificial más allá del ámbito operativo y transformándola en un factor de innovación transversal. El desafío es claro: invertir, escalar y personalizar. Las Frontier firms  no solo utilizan la IA para ser más eficientes, sino para crear nuevos modelos de negocio, anticipar la demanda y ofrecer experiencias de cliente más inteligentes. En un escenario donde el impacto económico de la IA será tan determinante como el de Internet hace dos décadas, la decisión de avanzar o quedarse atrás marcará la diferencia entre liderar el futuro o perder competitividad en la economía digital. Le puede interesar: El crecimiento sin empleo: la nueva era productiva impulsada por la inteligencia artificial

En un mundo donde los dispositivos conectados se multiplican y la cobertura sigue siendo un reto, LoRaWAN surge como una de las tecnologías más prometedoras del Internet de las Cosas. Su capacidad para transmitir datos a kilómetros de distancia con un consumo mínimo de energía la convierte en la aliada ideal de la ingeniería mecatrónica moderna. Por Carlos Ávila Murillo, profesor de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación Universidad de Panamá. En la actualidad, la conectividad de dispositivos electrónicos distribuidos en entornos amplios representa un desafío técnico importante. En aplicaciones como agricultura inteligente, monitoreo ambiental, redes de sensores industriales o gestión de ciudades inteligentes, es necesario transmitir información a grandes distancias con bajo consumo energético. En este contexto, LoRaWAN (Long Range Wide Area Network)  emerge como uno de los protocolos más prometedores para el Internet de las Cosas (IoT) , gracias a su capacidad de ofrecer larga cobertura, bajo consumo de energía y costos operativos mínimos . Este artículo presenta una visión técnica del protocolo LoRaWAN  desde la perspectiva de la ingeniería mecatrónica, con énfasis en su implementación sobre microcontroladores  como el ESP32, STM32, o ARM Cortex-M4 . Fundamentos del protocolo LoRaWAN LoRaWAN  es un protocolo de comunicación LPWAN (Low Power Wide Area Network)  desarrollado por la LoRa Alliance , diseñado para conectar dispositivos distribuidos en redes públicas o privadas. Su base física es la modulación LoRa (Long Range) , propiedad de Semtech, que emplea modulación por espectro ensanchado Chirp Spread Spectrum (CSS) , lo que permite alcanzar distancias de hasta 15 km en zonas rurales  con bajos niveles de interferencia . La arquitectura LoRaWAN está compuesta por cuatro elementos principales: Nodos finales (end-devices):  dispositivos embebidos con sensores o actuadores que transmiten datos a través de LoRa. Gateways:  receptores que intermedian la comunicación entre los nodos y la red principal (network server). Network Server:  encargado de la gestión de tráfico, autenticación y enrutamiento. Application Server:  procesa la información recibida para su uso en aplicaciones específicas. Esta arquitectura sigue un modelo estrella de estrellas , donde los gateways actúan como puentes  entre los nodos LoRa y la red IP. LoRaWAN y microcontroladores Desde la perspectiva de la ingeniería mecatrónica, la integración de LoRaWAN en sistemas embebidos ofrece ventajas notables. Los microcontroladores  proporcionan la lógica de control, adquisición de datos y comunicación local, mientras que el módulo LoRa  actúa como interfaz de transmisión inalámbrica. Entre los microcontroladores más empleados en proyectos con LoRaWAN destacan: ESP32 / ESP8266:  económicos, con conectividad Wi-Fi y soporte para módulos LoRa SX1276 mediante interfaces SPI. STM32 (ARM Cortex-M):  de bajo consumo y alta confiabilidad industrial. Arduino MKR WAN 1310 / RP2040:  plataformas educativas que integran LoRaWAN nativamente. Un ejemplo típico de implementación consiste en un microcontrolador STM32 que toma lecturas de sensores (temperatura, humedad, presión) y las envía a través de un módulo Semtech SX1276 , utilizando la librería LoRaWAN MAC (LMIC) . Los datos llegan al gateway y son transmitidos al Network Server , como The Things Network (TTN) , para su análisis en la nube. Aspectos técnicos clave Consumo de energía: LoRaWAN está diseñado para operar con baterías durante años , usando modos de sueño profundo y transmisiones cortas. Los microcontroladores ARM Cortex-M, por ejemplo, pueden mantenerse en modo de bajo consumo (<10 µA)  entre envíos. Velocidad de transmisión: Dependiendo del Spreading Factor (SF) , LoRaWAN puede operar entre 0.3 kbps y 50 kbps , priorizando el alcance sobre la velocidad. Seguridad: La comunicación se cifra mediante AES-128 , tanto en el nivel de red como en el nivel de aplicación. Clases de dispositivos: Clase A:  el más eficiente energéticamente, ideal para sensores. Clase B:  sincronización con el gateway para recibir mensajes. Clase C:  comunicación casi continua, usada en actuadores o sistemas críticos. Aplicaciones mecatrónicas con LoRaWAN La combinación de LoRaWAN y microcontroladores  permite desarrollar sistemas distribuidos inteligentes, tales como: Monitoreo ambiental:  sensores de humedad y temperatura en zonas rurales con STM32 y LoRa SX1276. Agricultura de precisión:  nodos de riego automatizado controlados por ESP32. Mantenimiento predictivo:  máquinas industriales equipadas con microcontroladores que reportan vibraciones o fallas a larga distancia. Ciudades inteligentes:  control de alumbrado público y gestión de residuos mediante LoRaWAN y gateways urbanos. Estos proyectos se benefician de la interoperabilidad  y la robustez del protocolo , que puede coexistir con redes Wi-Fi, Bluetooth o Zigbee en un ecosistema IoT híbrido. El protocolo LoRaWAN , combinado con microcontroladores de bajo consumo, representa una solución ideal para el desarrollo de sistemas IoT distribuidos. Su capacidad para mantener comunicaciones seguras, de largo alcance y bajo consumo lo convierte en un pilar fundamental dentro de la Ingeniería Mecatrónica moderna . A medida que la tecnología evoluciona, su integración con inteligencia artificial, edge computing y energía solar  permitirá construir redes de sensores autónomos, escalables y sostenibles. Le puede interesar: Protocolo MQTT y su aplicación en IOT

La firma japonesa liquidó acciones por US$5.800 millones para financiar proyectos de infraestructura e IA avanzada, incluido Stargate y un mayor respaldo a OpenAI. La venta de la participación de SoftBank en Nvidia por US$5.800 millones encendió alertas en los mercados tecnológicos, donde varios analistas interpretan la operación como una señal de que el auge de la inteligencia artificial podría estar enfrentando su primer punto de inflexión. Según Reuters , la compañía japonesa confirmó en sus resultados trimestrales que se desprendió de la totalidad de las 32,1 millones de acciones que mantenía, una decisión que impactó de inmediato en el valor del fabricante de chips y reavivó dudas sobre si las valoraciones del sector están superando los fundamentos reales. El movimiento no es menor, Nvidia, que recientemente se convirtió en la primera compañía en alcanzar los US$5 billones en capitalización bursátil, cayó más de 2% en el arranque de la jornada, arrastrando al índice S&P 500. A esto se sumó una previsión de menores ingresos por parte de CoreWeave, proveedor de nube especializada en IA, que también presionó al mercado. Las señales de enfriamiento llegan en paralelo a advertencias de ejecutivos de Morgan Stanley y Goldman Sachs sobre posibles correcciones, mientras que el reconocido inversor Michael Burry, famoso por anticipar la crisis inmobiliaria de 2008, apostó en contra de Nvidia y Palantir. SoftBank aseguró que los recursos obtenidos financiarán la ofensiva tecnológica del CEO Masayoshi Son, que ha apostado todo al desarrollo de IA basada en modelos avanzados, incluido el soporte a OpenAI. Entre los proyectos está Stargate, una iniciativa para ampliar la capacidad de centros de datos en Estados Unidos y que podría elevar su inversión total a US$500.000 millones, además de un aporte de hasta US$40.000 millones a OpenAI. El momento elegido para vender despertó interpretaciones distintas. Para algunos analistas, es una señal de que incluso uno de los inversionistas más agresivos del sector percibe que la ola de crecimiento podría estar perdiendo velocidad. C.J. Muse, director gerente sénior de Cantor Fitzgerald, afirmó que “no se puede decir que Masayoshi Son haya tenido un gran historial con las operaciones de acciones de Nvidia”, y sostiene que la venta responde más a una reorientación de capital para nuevos movimientos. Pese a ello, otros expertos señalan que la historia de SoftBank con Nvidia ha sido irregular. La firma vendió sus primeras acciones en 2019 antes de que el boom de la IA disparara el valor de la tecnológica en más de 1.200%, para luego recomprarlas en plena euforia del mercado. Ahora, la salida total vuelve a exponer el dilema entre aprovechar precios altos o quedarse fuera de otra ola alcista. Una parte clave de la estrategia de Son es ampliar su influencia en el ecosistema de grandes modelos de IA, donde el acceso a capital y chips de alto rendimiento define la velocidad de innovación. Para el asesor Michael Ashley Schulman, de Running Point Capital Advisors, “al hacer efectivo ahora, asegura el capital necesario para redoblar apuestas en las aplicaciones de IA y en la infraestructura a gran escala detrás de ellas”. Sin embargo, esta concentración de recursos incrementa el vínculo con OpenAI, cuyo crecimiento explosivo ha impulsado la valoración de SoftBank en bolsa. La compañía japonesa duplicó su beneficio neto trimestral, beneficiada por el alza en la valoración de la startup, y sus acciones han subido más del doble en lo que va del año. Reuters informó que OpenAI sopesa una salida a bolsa por hasta un billón de dólares en 2026, una cifra que podría generar ganancias multimillonarias para socios como Microsoft y SoftBank. Pero la expansión agresiva también genera interrogantes. OpenAI no ha detallado cómo financiará acuerdos de infraestructura estimados en US$1,4 billones y, pese a prever ingresos recurrentes de US$20.000 millones al cierre de este año, sigue existiendo incertidumbre sobre la sostenibilidad del modelo. Según Schulman, “el pasado accidentado del Vision Fund añade una sensación de partida de póker de alto riesgo a esta desinversión”. El mercado reaccionó con volatilidad porque detrás de la venta de acciones de Nvidia no solo está la necesidad de liquidez. El gesto de uno de los principales inversionistas tecnológicos del mundo dejó claro que, pese al entusiasmo por la IA generativa, crece la percepción de que la carrera podría estar entrando en una fase menos eufórica, donde los gigantes tecnológicos deben demostrar que la innovación va de la mano con modelos de negocio sólidos y escalables. Le puede interesar: La carrera por la IA acelera: Microsoft firma acuerdo millonario por GPUs

¿Está lanzando un nuevo producto o servicio y no sabe cuánto cobrar? Definir el pricing es una de las decisiones más críticas y complejas, especialmente para consultores, solopreneurs o pymes. En este episodio de Prompt IT! , abordamos este desafío. Esta semana, vemos paso a paso cómo construir un Asistente GPT personalizado experto en Percepción de Precios . No es solo teoría; enseñamos a configurarlo desde cero: El Rol (La Instrucción):  Entrenamos a la IA para que actúe como su "cliente ideal". El Análisis de Valor:  El asistente evalúa la oferta basándose en la transformación real que produce para el cliente. La Estrategia (El Resultado):  El GPT entrega una recomendación de pricing  en tres rangos claros (No-Brainer, Middle Ground y Premium), justificando cuál es el más defendible para tu mercado. En la demostración en vivo, aplicamos este asistente a un caso real (un servicio de growth marketing  para pymes) y vemos cómo la IA analiza la psicología del comprador en Centroamérica para sugerir el precio más efectivo. Además, en este episodio cubrimos las noticias que están definiendo el futuro de la industria: AINews:  Analizamos la alianza histórica que se está gestando entre Apple y Google  para integrar Gemini en Siri. También, el millonario acuerdo de OpenAI con Amazon AWS  y las nuevas capacidades de Sora . Casos de Éxito:  Vemos cómo Bancolombia  aumentó un 30% su generación de código con GitHub Copilot y cómo un bufete legal en Alemania ahorra 10 horas semanales por empleado usando ChatGPT Business . Toolbox:  Descubrimos NIMO , un "canvas infinito" para Mac que unifica todas tus apps de IA, y Fish Audio , una plataforma para clonar voces con solo 15 segundos de muestra. AIMaizing:  ¿Sabías que la IA ya compite en los charts ? Descubrimos los artistas generados por IA que ya debutaron en Billboard . Este capítulo está lleno de herramientas prácticas y análisis estratégico para pasar de la teoría a la acción. Disfrute el episodio N°41 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. Disfrute el episodio también en formato podcast Le puede interesar: ¿Necesita más clientes? Aprenda a generar leads con IA y crear su propio asistente

El modelo de 5,6mm resultó caro para las prestaciones que ofrece. La próxima generación dependrá de cambios en batería, peso y disipación térmica. Las bajas ventas del iPhone Air estarían obligando a Apple a frenar el desarrollo de la próxima generación. Según información publicada por MacRumors, el modelo que inicialmente se proyectaba para otoño de 2026 ya no tiene fecha definida, y la cadena de suministro está reduciendo su producción antes de lo previsto. El iPhone Air fue presentado en septiembre como el primer rediseño radical de la línea desde la llegada del iPhone X en 2017. Su principal apuesta tecnológica fue el cuerpo ultradelgado de 5,6mm, lo que implicó sacrificios como una batería de menor capacidad y una cámara trasera única. Pese a esos recortes, el precio base se fijó en US$999, apenas US$100 menos que el iPhone 17 Pro, que incluye un sistema de triple lente y autonomía sustancialmente superior. Los reportes indican que el dispositivo no logró el impacto esperado. El medio señala que Foxconn desmontó casi todas sus líneas de producción y que el cierre total se dará al finalizar el mes. Luxshare, otro proveedor, habría detenido la fabricación a finales de octubre. Con la escala industrial cortada, Apple estaría replanteando no solo el calendario, sino la estrategia completa del modelo. Este revés refuerza un patrón que Apple viene enfrentando desde hace varios años: no ha logrado consolidar un cuarto iPhone con buena tracción comercial. Primero probó con el iPhone mini, que sufrió ventas discretas; luego con los modelos Plus, que tampoco despegaron. El iPhone Air intentaba llenar ese espacio con diseño diferenciado, pero la combinación de especificaciones recortadas y precio alto no logró convencer al mercado. De acuerdo con la filtración, Apple había avanzado en un iPhone Air de segunda generación con mejoras tecnológicas, incluyendo un chasis más ligero, cámara de vapor para enfriamiento interno y una batería más grande. Sin embargo, ante el bajo rendimiento del modelo actual, la compañía podría revisar la propuesta. En paralelo, Apple ya trabaja en una estrategia de lanzamientos escalonada para la familia iPhone 18. Los iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max y un modelo plegable están previstos para el otoño de 2026, mientras que el iPhone 18 y el iPhone 18e llegarían hasta inicios de 2027. En ese escenario, el iPhone Air de próxima generación solo tendría espacio si muestra avances suficientes para justificar su continuidad. Le puede interesar: iPhone Air y la nueva era del hardware de Apple

Meta confirmó que los plugins externos desaparecerán el 10 de febrero de 2026 y pasarán a ser elementos de 0x0 píxeles sin interacción. La decisión de Meta de retirar el botón externo de “Me gusta” y también el de “Compartir” marca un cambio técnico importante para la integración de Facebook en la web. Ambas funciones dejarán de funcionar el 10 de febrero de 2026, dando fin a un mecanismo que durante más de una década permitió conectar páginas externas con la red social para impulsar la difusión de contenido. Meta explicó en su blog que los administradores de sitios web no tendrán que realizar cambios obligatorios. Las integraciones podrán mantenerse hasta esa fecha, pero luego simplemente dejarán de operar. La compañía detalló que cualquier botón restante “se degradará de forma ordenada”, lo que, técnicamente, significa que quedará reducido a un elemento invisible de 0x0 píxeles. En otras palabras, su código seguirá existiendo, pero sin ejecución visual o funcional. La eliminación de estos complementos refleja cómo ha cambiado el ecosistema web desde su lanzamiento en 2010. En aquel momento, Facebook era el punto de distribución dominante para artículos y publicaciones, y el clic en “Me gusta” servía como señal directa al algoritmo de la plataforma. Hoy, Meta sostiene que estos plugins representan “una era anterior del desarrollo web”, donde los sitios dependían de una sola red social para impulsar el tráfico. Además, Facebook ya no ocupa la misma posición dentro de la estructura tecnológica y de negocio de Meta, y es menos común encontrar sitios integrados únicamente con su ecosistema. Con esta decisión, la empresa cierra la etapa de los botones sociales que durante años funcionaron como puente entre la navegación externa y el motor interno de recomendación y viralización de Facebook. El cambio subraya una realidad tecnológica: el comportamiento digital se diversificó y la integración entre plataformas ya no depende de widgets estáticos, sino de APIs, modelos de seguimiento más complejos y herramientas de medición menos visibles para el usuario. Le puede interesar: Reiniciar la red: tres visiones para reparar internet

Hugues Bertin, Founder & CEO de Digital Insurance LatAm, conversa con Santiago Castillo, founder de XSISÍ, una insurtech que forma parte de la historia misma de la Asociación Insurtech de México. Su origen, propósito y enfoque esencialmente inclusivo. Por Hugues Bertin, Founder & CEO de Digital Insurance LatAm Hoy XSISÍ ofrece seguros inclusivos cuya prima anual nunca supera el equivalente al salario mínimo mensual en México, garantizando acceso real a poblaciones tradicionalmente desatendidas. El nombre refleja parte de la cultura popular mexicana: el sentimiento de “a mí no me va a pasar nada” y la protección simbólica de la Virgen de Guadalupe. De allí su claim identitario: "Yo sé que a ti no te va a pasar, pero por si sí, un seguro inclusivo”. Santiago me cuenta que su trayectoria comenzó en el sector de fianzas, donde se formó en riesgo y cumplimiento. Sin embargo, al intentar expandirse hacia los seguros tradicionales, se encontró con un mercado sumamente burocrático. Ese contraste lo llevó a explorar alternativas más ágiles y digitales, y fue así como conoció el mundo insurtech. Tras analizar referencias internacionales y regionales, nació la idea de construir una propuesta propia: seguros de vida y salud diseñados específicamente para la base de la pirámide. En 2016 surge el concepto y en 2017 lanzan su primer MVP. Me cuenta que en México todavía predomina la protección del bien material sobre la persona, por eso las coberturas de movilidad son las más conocidas. XSISÍ decidió escuchar a sus usuarios y adaptar sus productos a sus verdaderas preocupaciones. Hoy su cartera se compone en un 65% por Asistencia Funeraria, seguida por Accidentes Personales (21%), Auto/Moto (6%), Fracturas (4%) y otros productos complementarios. Ya cuentan con más de 28.000 asegurados, un hito relevante para un modelo puramente B2C, con un CAC mensual de solo USD 7.83 y más de USD 1,2 millones en suma asegurada en riesgo. A primera vista parecen un bróker digital, pero en realidad su diferencial está en el diseño del producto y en su propósito. El customer journey  es completamente digital y sin fricciones: la contratación se hace online, sin papeleo, sin tarificación diferenciada por género o edad y con suscripción simplificada (solo una pregunta médica binaria). A pesar de la tecnología, mantienen un acompañamiento humano que garantiza comprensión y transparencia. El camino comercial también ha sido un aprendizaje. Comenzaron con estrategias manuales como vender puerta a puerta con tablet o incorporar estudiantes en servicio social y con el tiempo migraron hacia un modelo basado en alianzas y referenciadores. Una de las más exitosas ha sido con una empresa que ofrece asistencias para trabajadoras domésticas, desde donde hoy proviene el 42% de sus pólizas. Además, el boca a boca representa ya un 18% de las ventas, y cuentan con un sistema de referenciación con bono por venta cerrada. XSISÍ es una insurtech 100% bootstrapped (o sea, sin financiamiento externo), lo que les ha permitido operar livianos, sostener su propósito original y digitalizar prácticamente toda la operación. Manejan costos mínimos, con un solo ejecutivo dedicado a siniestros y atención al cliente, y una red distribuida de referenciadores. La inclusión también se refleja en su impacto social: por cada póliza emitida se activa automáticamente una cobertura para un atleta de Special Olympics, organización con la que son aliados. Además, sus productos están estandarizados como parte de su filosofía de neutralidad y acceso (mismas primas y coberturas para todas las personas). Cuando hablamos del futuro de XSISÍ, Santiago me adelanta que están trabajando en una plataforma de contratación híbrida en la que el usuario podrá armar combinaciones de coberturas de vida, cáncer, telemedicina, funeraria, etc. en un solo clic. Antes de cerrar, le pregunto por su nuevo proyecto entrepreneur : SURELIA, la primera “Suretytech” de México como dice. Desarrollaron un motor de KYC y CRM que integra más de cuatro Inteligencias Artificiales para el análisis documental y la predeterminación de garantías en el sector de fianzas. Ya cuentan con un MVP comercial y son miembros de la AIM. Un spin-off que, según él, busca revolucionar la industria desde su origen profesional. Una nueva insurtech a seguir en America Latina. Le puede interesar: Meanwhile: la primera aseguradora de vida denominada en Bitcoin

Goldman Sachs advierte que la economía estadounidense podría entrar en una etapa donde la productividad crece, pero la contratación se estanca. La IA se consolida como el principal motor de eficiencia, desplazando la expansión del empleo juvenil. La economía digital está creciendo más rápido que su capacidad para generar nuevos empleos, un fenómeno que empieza a redefinir la relación entre innovación y trabajo. Según Fortune , los economistas de Goldman Sachs, David Mericle y Pierfrancesco Mei, advierten que Estados Unidos podría estar entrando en una etapa de “crecimiento sin empleo”, impulsada en gran medida por los avances en inteligencia artificial y la automatización de tareas. El informe señala que, a pesar del sólido crecimiento del PIB, la creación de puestos laborales se desacelero, especialmente entre los trabajadores jóvenes y recién graduados. Este comportamiento refleja un cambio estructural, donde la productividad impulsada por la IA está reemplazando la necesidad de expandir las plantillas. Las empresas, en lugar de contratar más personal, están priorizando el uso de tecnologías para optimizar operaciones y reducir costos. De acuerdo con los economistas, gran parte del crecimiento futuro provendrá del aumento de la productividad derivado de la inteligencia artificial, mientras que la contribución del trabajo humano será cada vez menor debido al envejecimiento poblacional y la menor inmigración. El resultado es un mercado laboral más eficiente, pero también más cerrado para las nuevas generaciones, que enfrentan mayores dificultades para ingresar a la economía digital. La evidencia apunta a una tendencia clara, en la cual los sectores más intensivos en tecnología están experimentando un estancamiento en la contratación. Los datos recopilados por Goldman Sachs muestran que casi todas las industrias, excepto la salud, presentan cifras de empleo débiles o negativas, a pesar de un entorno macroeconómico estable. Paralelamente, las menciones simultáneas de “IA” y “empleo” en las conferencias con inversionistas han alcanzado máximos históricos, lo que confirma la creciente atención de los líderes empresariales en la automatización como estrategia de eficiencia. Mericle y Mei sostienen que este escenario podría consolidarse como la “nueva normalidad”. La adopción masiva de sistemas inteligentes está generando una brecha entre productividad y empleo que podría prolongarse en los próximos años. Aunque descartan un desempleo masivo, advierten que la creación de oportunidades laborales será más lenta, especialmente en los sectores más expuestos a la automatización. El estudio también plantea una advertencia de largo plazo, los efectos completos de la IA sobre el empleo podrían manifestarse con mayor fuerza durante la próxima recesión. Históricamente, las crisis económicas aceleran los procesos de reestructuración, y las compañías suelen aprovecharlas para reducir personal en áreas menos productivas. Esa dinámica ya se observó tras la burbuja tecnológica de inicios de siglo, cuando el crecimiento del PIB se recuperó mucho antes que el empleo. Para los economistas de Goldman Sachs, el actual “mercado de baja contratación y baja rotación” descrito por el presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, representa tanto un desafío como una señal de transición hacia un nuevo modelo económico. La inteligencia artificial no solo redefine la productividad, sino también el equilibrio entre trabajo y tecnología, inaugurando una era en la que el crecimiento no necesariamente significará más empleo. Le puede interesar: Máquinas con pluma: el 50% del contenido nuevo en la web está escrito por IA

Con modelos optimizados para empresas y menor consumo computacional, la compañía avanza con una estrategia técnica que reduce infraestructura y acelera ingresos. Anthropic se perfila como la empresa de IA que podría alcanzar beneficios mucho antes que OpenAI, y la razón no está en campañas agresivas ni en un despliegue masivo de productos al consumidor, sino en decisiones puramente tecnológicas. Según información publicada por The Wall Street Journal , la compañía fundada por exmiembros de OpenAI ha construido un modelo de desarrollo más contenido y eficiente, con un objetivo claro, reducir el gasto computacional y acelerar el retorno sobre infraestructura. Mientras OpenAI invierte simultáneamente en generación de imágenes, video, hardware especializado e incluso robots humanoides, Anthropic concentra su tecnología en modelos de lenguaje entrenados para empresas. Claude, su sistema más avanzado, se optimizó para tareas que requieren precisión y automatización repetitiva, como análisis de contratos, codificación asistida y gestión de facturas, sectores donde la demanda empresarial convierte la IA en una herramienta inmediata y no en una experiencia experimental. Esa focalización permite que cada iteración técnica tenga un uso productivo cercano, sin necesidad de un ecosistema gigantesco de productos paralelos. El enfoque también reduce el desgaste de infraestructura. Los modelos orientados a lenguaje poseen costos de operación más contenidos que los sistemas de video o imagen generativa, cuya demanda computacional es exponencial. La información indica que Anthropic ha diseñado su hoja de ruta de desarrollo para evitar un crecimiento descontrolado en consumo energético y cómputo especializado, lo que se traduce en una estructura más liviana para sus centros de datos y una proyección de costos más estable. Detrás de esta estrategia hay otro detalle técnico: sus herramientas están pensadas para integrarse dentro de flujos empresariales ya existentes, en lugar de crear aplicaciones propias que requieran escalabilidad masiva y almacenamiento independiente. Al no multiplicar la cantidad de entornos a mantener, Anthropic reduce la complejidad operativa y acelera la monetización, un contraste directo con OpenAI, que sostiene múltiples líneas de producto y una infraestructura mucho más costosa. En otras palabras, Anthropic está intentando demostrar que la ventaja de la IA no siempre está en construir el modelo más grande, sino en construir el modelo más rentable. Si la estrategia se mantiene, la empresa podría convertirse en el caso que pruebe que el desarrollo de inteligencia artificial no tiene por qué depender de inversiones infinitas para ser sostenible tecnológicamente. Le puede interesar: La prudencia rentable: por qué el modelo de Anthropic puede superar al furor de OpenAI

Los agentes tendrán identidad propia, acceso a sistemas, comunicación por chat y capacidad de aprendizaje. La idea de que la inteligencia artificial actúe como un empleado más dentro de una empresa solía sonar futurista, pero Microsoft está a punto de llevarla a escenarios cotidianos. Según The Register , la compañía prepara una nueva generación de agentes capaces de operar como “usuarios independientes” dentro de las organizaciones, con identidad propia y acceso directo a herramientas corporativas. Documentos internos de la empresa señalan que cada agente tendría correo electrónico, cuenta en Teams, presencia en los directorios empresariales basados en Entra ID o Azure AD e incluso un espacio dentro del organigrama. Estos agentes podrían asistir a reuniones, editar documentos, enviar mensajes y ejecutar tareas por su cuenta, mientras colaboran con empleados humanos y con otros agentes. Microsoft integraría esta función en el “M365 Agent Store” y haría posible encontrarlos desde Teams. El especialista en licenciamiento Rich Gibbons afirma haber visto información dirigida a administradores de M365 donde aparece una nueva licencia llamada “A365”, que podría corresponder al producto “Agent 365”. Según esa documentación, los administradores asignarían la licencia al momento de aprobación y no se requerirían licencias adicionales de Microsoft 365 o Teams. El MVP de Microsoft João Ferreira asegura haber revisado los mismos datos y compartió una captura de pantalla que muestra una interfaz de gestión para estos agentes. “Pueden participar en reuniones, enviar y recibir correos o chats, acceder a datos empresariales y aprender de las interacciones para mejorar con el tiempo”, escribió Ferreira. Los documentos consultados sugieren que Microsoft planea presentar estos agentes a finales de noviembre, y todo apunta a que podrían ser una de las novedades durante la conferencia Ignite. Ferreira menciona que la compañía prepara un “lanzamiento dirigido” de A365 antes de su disponibilidad general. Más allá del entusiasmo que la empresa podría exhibir en su presentación, algunos expertos ya cuestionan los retos técnicos que acompañan esta idea. Gibbons advierte que la compañía se está moviendo hacia un modelo de consumo medido, algo evidente con el nuevo plan Copilot Credit Pre-Purchase (P3), que parte de 300 000 créditos. Desde su perspectiva, resulta complejo prever costos cuando los agentes tomarán decisiones de forma autónoma. El especialista también plantea un punto sensible para cualquier área de TI: el control. Si estos agentes tienen la capacidad de enviar mensajes, aportar información o asistir a reuniones, ¿cómo evitar que realicen acciones erróneas o filtren contenido sensible? Gibbons imagina escenarios en los que un agente podría enviar información al destinatario equivocado o entregar datos incorrectos, y se pregunta cómo será posible monitorear, prevenir y reaccionar ante este tipo de incidentes. El concepto de “agentes-usuario” marca un salto tecnológico en la automatización corporativa, software que deja de ser solo una herramienta para convertirse en un participante más del flujo laboral. Ahora la cuestión no es si una IA puede hacerlo, sino cómo se integra, cuánto cuesta y qué mecanismos de control se necesitan cuando ya no actúa solo bajo órdenes humanas. Le puede interesar: Ingenieros, consultores y estrategas de IA dominan la lista de empleos con más crecimiento en 2025

La propuesta plantea cambiar la definición de datos personales, crear excepciones para la industria de IA y otorgar nuevas bases legales para el rastreo de usuarios en web y aplicaciones. Bruselas está preparando cambios profundos en su arquitectura digital y, esta vez, la privacidad aparece como el precio a pagar para acelerar el auge de la inteligencia artificial. Según documentos obtenidos por Politico, la Comisión Europea proyecta una reforma que permitiría a los desarrolladores de IA acceder y procesar más datos de usuarios, incluso aquellos catalogados como altamente sensibles, en busca de una ventaja competitiva frente a Estados Unidos y Asia. La iniciativa forma parte de un paquete legislativo que la Comisión planea presentar este mes y que modificaría la fortaleza jurídica del Reglamento General de Protección de Datos, una norma concebida para blindar la información personal en Europa y considerada la línea roja de la política tecnológica del bloque. Aunque el Ejecutivo europeo insiste en que se trata de ajustes “técnicos” para simplificar normas y reducir trámites, los documentos citados por Politico muestran una reconfiguración del concepto de datos personales, la creación de excepciones para el entrenamiento de modelos de IA y cambios en el tratamiento de información pseudonimizada. El borrador permitiría que las compañías de inteligencia artificial procesen categorías especiales de datos, como creencias políticas o religiosas, información sobre salud o identidad étnica, con fines de entrenamiento y funcionamiento de modelos. También reinterpreta qué se define como dato personal, al proponer que la información pseudonimizada no siempre quede protegida por el RGPD, alineándose con un reciente fallo del Tribunal de Justicia de la Unión Europea. Además, se pretende modificar las reglas que sustentan los banners de cookies, dotando a sitios web y aplicaciones de nuevas bases legales para rastrear actividad más allá del consentimiento explícito. La ofensiva tecnológica de Bruselas se enmarca en un escenario donde Meta, X, LinkedIn y Google enfrentaron investigaciones y bloqueos de lanzamientos de IA en Europa por parte de reguladores de privacidad, lo que ha generado demoras en productos que avanzan sin restricciones similares en Estados Unidos. Ese contraste alimenta la percepción de que la protección de datos se ha convertido en un freno para la innovación europea en inteligencia artificial, una visión que incluso fue recogida por Mario Draghi en un informe sobre competitividad presentado el año pasado. Los planes desataron una nueva oleada de fricción política. Jan Philipp Albrecht, uno de los arquitectos del RGPD, cuestionó públicamente si estos cambios representan “el fin de la protección de datos” en la Unión Europea. Max Schrems, fundador de la organización Noyb y figura clave en batallas judiciales contra prácticas de transferencia de datos, acusó a la Comisión de operar con prisas y de saltarse los estándares de buena legislación, calificando el borrador como un “disparo rápido en un área altamente compleja”, según citó Politico. El camino de la reforma no está asegurado. Países como Estonia, Francia, Austria y Eslovenia se oponen a reabrir el RGPD, mientras Alemania presiona para flexibilizarlo con el objetivo de impulsar la inteligencia artificial. En el Parlamento Europeo, la división es evidente, la eurodiputada Markéta Gregorová advirtió que los derechos fundamentales deben pesar más que los beneficios económicos, mientras que Aura Salla afirmó que recibiría la propuesta “con gusto” si contribuye a dar certeza legal a la investigación y a la industria europea. El paquete digital aún puede modificarse antes de su presentación formal el 19 de noviembre. Si avanza, abrirá una batalla legislativa que enfrentará dos visiones: una Europa que prioriza su liderazgo en inteligencia artificial y otra que teme retroceder en el estándar de privacidad que la convirtió en referencia mundial. Le puede interesar: Europa apuesta por su propia revolución en IA

HELENA, SENAPASS y el Programa Nacional de Evaluadores forman parte de su sitio web 3.0. La Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Senacyt) presentó sus nuevas plataformas digitales, las cuales dinamizarán e innovarán sus procesos y servicios. Las herramientas son HELENA, SENAPASS y el Programa Nacional de Evaluadores, todas integradas en la nueva página web 3.0 de la Senacyt ( www.senacyt.gob.pa ). “Estas plataformas están alineadas con el objetivo de la Senacyt de avanzar hacia la modernización institucional incorporando sistemas digitales para atender las principales necesidades del ecosistema de ciencia, tecnología e innovación de Panamá, facilitando el acceso a los servicios y convocatorias de la institución, garantizando la transparencia y trazabilidad, reduciendo tiempos y automatizando los procesos institucionales, centralizando la información, mejorando la interoperabilidad entre entidades y optimizando la relación entre el Estado y la ciudadanía”, destacó durante el lanzamiento, el Dr. Eduardo Ortega Barría, secretario nacional de la Senacyt. Nueva página de la Senacyt La versión 3.0 del sitio web de la Senacyt es una plataforma flexible y adaptativa, centrada en el usuario, diseñada para facilitar el acceso a la información, trámites y servicios en línea, con un enfoque moderno, llamativo y limpio, priorizando una experiencia fluida y accesible. Este nuevo portal se adapta a todo tipo de dispositivos como computadoras, tabletas y teléfonos móviles para que la experiencia sea óptima sin importar desde dónde acceda el usuario y entre las nuevas funcionalidades la página permite, por ejemplo, compartir noticias y contenidos directamente en las redes sociales con un solo clic, cuenta con un chatbot con inteligencia artificial disponible las 24 horas y desarrollado para ofrecer una búsqueda más rápida, precisa y optimizada; y la revista IMAGiNA de la Senacyt ahora se presenta en un formato digital más dinámico e interactivo, ofreciendo una lectura envolvente y atractiva desde cualquier dispositivo. Gestión de convocatorias públicas HELENA (Herramienta en Línea para Evaluación de Actividades de CTI) es la nueva plataforma de la Senacyt diseñada para simplificar y modernizar la gestión de convocatorias y el seguimiento de proyecos. Con HELENA, los usuarios pueden participar activamente en los programas de la Senacyt, garantizando la protección y confidencialidad de los datos, fortaleciendo la transparencia, la eficiencia y la transformación digital al servicio de la ciudadanía. Esta plataforma está enfocada en los actores del ecosistema de ciencia, tecnología e innovación de Panamá, entre ellos: investigadores, estudiantes, docentes, innovadores y profesionales, organizaciones como instituciones públicas y privadas que gestionan proyectos, evaluadores expertos que apoyan la selección de propuestas, aliados estratégicos que colaboran en la interoperabilidad entre entidades y los funcionarios de la Senacyt responsables de la administración y seguimiento de los procesos. SENAPASS es un mecanismo cuyo objetivo es gestionar los beneficiarios en estado de no paz y salvo con la Senacyt, para asegurar el cumplimiento de los compromisos generales como Institución. Este mecanismo estará interoperando con HELENA en el proceso de participación en convocatorias, permitiendo consolidar la información en un solo entorno, lo que facilita el acceso, la trazabilidad y el control de los casos. En su marco regulatorio, la Senacyt cuenta con una prohibición de participación en las convocatorias, la cual establece que no podrán ser proponentes ni suscribir contratos con la entidad quienes no estén Paz y Salvo. Sistema de evaluación El Programa Nacional de Evaluadores es un instrumento implementado por primera vez que busca la evaluación de proyectos en ciencia, tecnología e innovación mediante un sistema sólido, justo y moderno, que respalde la toma de decisiones basadas en evidencia y mérito. Este programa permitirá contar con más de 55,000 expertos nacionales e internacionales en diversas áreas del conocimiento, altamente calificados, aportando su experiencia y criterio técnico en cada proceso de evaluación que promueva la institución. Las evaluaciones se realizarán de forma digital y segura a través de la plataforma HELENA, permitiendo gestionar los procesos de evaluación en línea de manera eficiente, trazable y sobre todo transparente, garantizando la confidencialidad de la información, la imparcialidad en las decisiones y la calidad técnica de cada evaluación. Este programa cuenta con alianzas estratégicas con la Organización de Estados Iberoamericanos (OEI), la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación de México (SECIHTI) y el Observatorio de Ciencia y Tecnología de Colombia (OCyT). Le puede interesar: "Panamá fortalece su liderazgo científico en la cooperación internacional"