Un estudio revela que, para 2028, la búsqueda impulsada por inteligencia artificial superará al tráfico proveniente de buscadores tradicionales, modificando radicalmente la estrategia de posicionamiento digital. Las marcas deberán adaptarse a esta nueva realidad si quieren seguir siendo visibles y relevantes en la era de los modelos de lenguaje. En un extenso informe publicado en junio de 2025, la firma Semrush analizó el impacto de los motores de búsqueda basados en IA—como Google AI Overviews, ChatGPT, Claude y Perplexity—en el tráfico SEO. El estudio abarcó más de 500 temas de marketing digital y SEO, y reveló cinco hallazgos clave que delinean un nuevo panorama para los creadores de contenido y las marcas. La conclusión más significativa es que, hacia 2028, los visitantes provenientes de búsquedas por IA superarán a los de la búsqueda tradicional. Esta transición podría acelerarse aún más si Google convierte la experiencia de búsqueda por defecto en su modo AI, que reemplaza completamente la tradicional página de resultados. Uno de los datos más llamativos del informe es que los visitantes provenientes de búsquedas por IA valen, en promedio, 4,4 veces más que los de búsquedas orgánicas tradicionales. Esto se debe a que los modelos de lenguaje brindan respuestas más detalladas y específicas, ayudando al usuario a tomar decisiones informadas antes de hacer clic. Como resultado, quienes llegan a un sitio desde una búsqueda por IA están mucho más cerca de convertir. Además, estas respuestas generadas por IA suelen tener un tono más persuasivo, similar a una recomendación personal, lo que eleva su efectividad. El informe también destaca que ChatGPT cita con frecuencia contenido que no figura en los primeros lugares del ranking orgánico. De hecho, casi el 90 % de sus referencias provienen de páginas ubicadas en posiciones 21 o más abajo. Esto revela que los modelos de lenguaje no dependen exclusivamente del SEO tradicional, sino que valoran la relevancia del contenido específico para el usuario. En este contexto, sitios como Quora y Reddit se convierten en fuentes clave, especialmente para Google AI Overviews, por la riqueza de sus conversaciones y su especificidad temática. Por otro lado, cerca del 50 % de los enlaces citados por ChatGPT apuntan a sitios de negocios o servicios, lo que indica que las marcas todavía tienen amplias oportunidades de visibilidad, siempre que generen contenido útil, estructurado y accesible para IA. Finalmente, Semrush propone una serie de recomendaciones para que las empresas optimicen su presencia en este nuevo entorno: adaptar el contenido para procesamiento por lenguaje natural (NLP), generar guías comparativas, asegurar la rastreabilidad del sitio, y mantener coherencia en el mensaje de marca. También subraya la necesidad de trabajar en estrategias de PR digital para aparecer en medios con autoridad y en comunidades digitales como Quora o Reddit. Optimizar para la búsqueda con IA no es solo una táctica emergente: es una inversión urgente para asegurar la visibilidad y el crecimiento sostenible en la próxima etapa del marketing digital. Le puede interesar: Marketing con IA: Crea tu propio estratega con los 7 principios de persuasión en el nuevo episodio de Prompt IT!

Una startup permite probar combinaciones de ropa en un avatar digital, cruzando datos de clima, calendario y estilo de vida mediante modelos entrenados por expertos en moda. La moda personalizada impulsada por inteligencia artificial dejó de ser una fantasía de película para convertirse en un proyecto tecnológico en marcha. La startup Alta acaba de recaudar US$11millones en una ronda semilla liderada por Menlo Ventures para desarrollar un estilista virtual que recomienda looks basados en el guardarropa del usuario, su calendario, el clima y su estilo de vida. Detrás del proyecto está Jenny Wang, una ingeniera de Harvard que durante años soñó con crear un asistente de estilo tan intuitivo como el del filme Clueless . El sistema permite digitalizar el armario personal a través de fotos, recibos o búsquedas en su base de datos, y luego utiliza modelos propios de IA para armar combinaciones, sugerir compras y visualizar outfits en un avatar personalizado. Wang explicó que antes había intentado construir algo similar, pero la tecnología no estaba lista. “Ahora sí lo está”, dijo. Alta fue entrenada con apoyo de expertos como Meredith Koop, estilista de Michelle Obama, y se posiciona dentro de una nueva ola de tecnología de consumo que busca repensar la experiencia de vestir y comprar. Aunque hay competidores como Whering o Cladwell, Wang apuesta por un enfoque técnico más robusto y una interfaz centrada en el usuario. “Las experiencias del futuro requerirán nuevas arquitecturas técnicas y nuevos lenguajes de interacción”, afirmó. Además del respaldo técnico, la startup atrae la inversión de figuras como Tony Xu (DoorDash), Karlie Kloss, Manish Chandra (Poshmark) y el fondo Anthrology de Anthropic. Parte del capital se destinará a investigación y expansión, incluyendo una alianza con el Council of Fashion Designers of America (CFDA) y futuras integraciones con retailers globales. Alta también planea su expansión en Europa y Oceanía con apoyo de LVMH y Marie Kondo. Mientras tanto, Wang sigue programando a diario. Para ella, esta es la intersección perfecta entre moda, código y visión. Le puede interesar: Los riesgos ocultos en el futuro de la tecnología wearable

Ahora los usuarios pueden acceder a sus herramientas avanzadas de IA desde sus teléfonos. La aplicación integra funciones de Photoshop y Premiere Pro. Adobe acaba de dar un paso clave en la expansión de su ecosistema de inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de Firefly para iPhone y Android, lo que marca el inicio de una nueva etapa en la creación de contenido desde dispositivos móviles. Esta plataforma ya no está limitada a computadoras de escritorio, ahora los usuarios pueden acceder a sus herramientas avanzadas de IA desde sus teléfonos, incluyendo modelos como los de Google y OpenAI. La aplicación integra funciones ya conocidas por los usuarios de Photoshop y Premiere Pro, como el Generative Fill y el Generative Expand, que permiten reconstruir imágenes incompletas con resultados sorprendentemente realistas. A esto se suman herramientas de texto a imagen, texto a video e imagen a video, facilitando la producción de contenido visual como fondos, posters o clips para redes sociales en tiempo real. Firefly también permite sincronización automática con Creative Cloud, por lo que cualquier creación móvil estará disponible más tarde en el escritorio sin necesidad de exportaciones manuales. No obstante, algunas de las funciones de IA están sujetas al sistema de créditos generativos de Adobe, que se gestionan mediante suscripción independiente. Junto con esta nueva app, Adobe también actualizó Firefly Boards, su plataforma colaborativa para diseño, que ahora permite generar y editar video mediante IA, incluso combinando clips subidos con contenido generado por modelos de terceros. Le puede interesar: Adobe presentó nuevas herramientas de video impulsadas por IA para la creación intuitiva de contenido

Con gastos mensuales que superan el billón de dólares y un modelo de negocio aún en construcción, la compañía recurre a una agresiva estrategia de financiamiento para mantenerse a flote y alcanzar su visión de una IA que compita con el intelecto humano. Una startup con aspiraciones planetarias y un gasto astronómico.  xAI, la más reciente apuesta de Elon Musk en el universo de la tecnología, está gastando más de US$1.000 millones por mes en su intento de desarrollar modelos de inteligencia artificial de última generación, según información publicada por Bloomberg . Esta cifra la coloca en el podio de las startups más costosas de la historia reciente y refleja el brutal ritmo de inversión necesario para competir en el incipiente pero ya hipercapitalizado sector de la IA. La estrategia de Musk implica un enfoque de “todo o nada”, que ya ha probado en empresas como Tesla o SpaceX. Pero incluso para sus propios estándares, las pérdidas proyectadas de xAI —unos US$13.000 millones en 2025— resultan colosales. Para cubrir esta demanda financiera, la empresa ha iniciado una ronda de financiamiento mixta de deuda y capital por US$9.300 millones, y ya tiene planes de usar más de la mitad de esa cifra en los próximos tres meses. En paralelo, busca completar una nueva emisión de US$4.300 millones en equity y proyecta levantar otros US$6.400 millones en 2026. Mientras otros monetizan, xAI gasta.  El gran problema de xAI no son sus ambiciones, sino la brecha entre sus aspiraciones y sus ingresos. Mientras OpenAI proyecta US$12.700 millones en ingresos este año, xAI apenas espera alcanzar los US$500 millones, con la expectativa de superar los US$2.000 millones en 2026. La diferencia se explica por múltiples factores: su principal producto, el chatbot Grok, aún no logra generar adopción masiva, y sus capacidades técnicas aún están por debajo de sus competidores más consolidados. Sin embargo, Musk apuesta a que el control directo sobre infraestructura y datos —gracias a su red social X— le dará una ventaja estratégica en el mediano plazo. Para alimentar a Grok y sus sucesores, xAI está construyendo sus propios centros de datos y adquiriendo directamente los codiciados chips de IA, a diferencia de otras compañías que prefieren alquilar capacidad. Este modelo intensivo en capital podría ofrecer beneficios a futuro, pero a corto plazo lo único que hace es profundizar el drenaje financiero. Según cálculos del Carlyle Group, la industria requerirá una inversión superior a los US$1,8 billones en infraestructura de aquí a 2030. El factor Musk: fe, fortuna y fuego.  Lo que mantiene viva a xAI es la figura de su fundador. Elon Musk no solo es el hombre más rico del planeta, sino también un imán para inversionistas que apuestan a lo que él llama “el largo plazo”. Su historial demuestra que está dispuesto a perder miles de millones antes de ver resultados: Tesla tardó años en ser rentable y SpaceX tuvo que soportar pérdidas sostenidas antes de lanzar cohetes al espacio. Por eso, la promesa de rentabilidad en 2027 (antes incluso que OpenAI, que proyecta cashflow positivo en 2029) resulta creíble para muchos. El valor estimado de xAI ya asciende a US$80.000 millones, un salto desde los US$51.000 millones a fines de 2024. Entre los inversores figuran gigantes como Andreessen Horowitz, Sequoia Capital y VY Capital. Pero no todo es viento a favor: algunos fondos habrían mostrado reservas ante las condiciones de la deuda, lo que llevó a la empresa a reformular los términos para hacerlos más atractivos. Con Morgan Stanley como asesor en la colocación de deuda, xAI también espera un reembolso de US$650 millones de parte de uno de sus proveedores de chips, un alivio que podría darle algo más de oxígeno mientras corre contra el reloj financiero. Le puede interesar: La relación entre Microsoft y OpenAI, en su momento más tenso

Aunque busca eficiencia, la medida podría incomodar a quienes prefieren formatos horizontales o separar videos largos de los breves. Facebook está a punto de transformar por completo la experiencia de video en su plataforma: todos los videos publicados, sin importar su duración u orientación, pasarán a compartirse como Reels . Con este movimiento, la red social busca unificar el flujo de creación y publicación de contenido visual, eliminando la distinción entre publicaciones de video convencionales y Reels . Como parte del cambio, la pestaña Video pasará a llamarse Reels , aunque esto no afectará el tipo de videos que los usuarios ven recomendados. Según Facebook, el objetivo es ofrecer una experiencia simplificada y con acceso a más herramientas creativas, manteniendo la opción de ajustar la configuración de audiencia de manera personalizada. “Ahora reunimos estas experiencias con un flujo de publicación simplificado”, indicó la compañía en su blog oficial. Una diferencia clave será la eliminación de las restricciones actuales en torno a la duración o formato del contenido, ya que los Reels dejarán de estar limitados a los 90 segundos. Esta decisión sigue la misma línea adoptada por Instagram desde 2022, cuando comenzó a convertir automáticamente en Reels todos los videos de menos de 15 minutos. Sin embargo, la medida podría generar fricciones entre algunos usuarios. El formato vertical característico de los Reels podría no adaptarse bien a videos horizontales, y mezclar videos largos con clips breves en un mismo espacio también podría dificultar la navegación. A pesar de esto, Facebook asegura que la plataforma seguirá albergando todos los tipos de contenido: cortos, largos o transmisiones en vivo. El despliegue de esta transformación será progresivo a nivel global en los próximos meses. Le puede interesar: Meta planea una multimillonaria inversión sin precedentes en Scale AI

Una laptop diseñada para gamers, pero con un desempeño que se adapta a tareas de alto rendimiento: diseño, producción, multitareas y cualquier otra necesidad. Es un equipo bastante robusto, con un diseño atractivo y teclado completo retroiluminado RGB. Está equipada con configuraciones de alto rendimiento para cualquier tipo de tareas.  La pusimos a prueba para reproducción de video en gran formato, edición y videojuegos realistas y acá les presentamos los resultados.

Midjourney habría sido advertido hace un año sobre el uso indebido de contenido, pero remover material entrenado requeriría rehacer todo el modelo desde cero. La disputa entre las grandes franquicias de entretenimiento y la inteligencia artificial generativa alcanzó un nuevo nivel. Disney y otros estudios importantes como Universal presentaron una demanda contra Midjourney, uno de los generadores de imágenes más populares basados en modelos de difusión, por replicar personajes protegidos por derechos de autor a través de peticiones textuales. Midjourney fue acusada de generar imágenes que emulan directamente a personajes icónicos, incluso sin ser mencionados por nombre. El documento judicial incluye comparaciones entre imágenes oficiales y resultados obtenidos en la plataforma, como una escena de lucha entre dos versiones de Spider-Man generada tras una solicitud genérica como “escena de pelea de superhéroes”. En otros casos, los resultados incluyen fragmentos visuales que, según los demandantes, parecen haber sido tomados directamente del material original de películas como Avengers: Infinity War. Este caso marca el primer enfrentamiento legal entre estudios de Hollywood y una empresa de IA generativa, y podría sentar un precedente en el debate sobre los límites del entrenamiento y despliegue de modelos de generación de imágenes. La demanda se centra no en obras específicas, sino en los derechos de autor sobre los personajes, una categoría con amplio respaldo legal en el sistema judicial estadounidense. Según la demanda, Disney y Universal ya habían alertado a Midjourney hace más de un año sobre el uso indebido de sus propiedades intelectuales. Sin embargo, la naturaleza del modelo dificulta cualquier acción correctiva sin una reentrenamiento completo, algo que los estudios consideran inviable sin una intervención más profunda. Midjourney opera de forma atípica dentro del ecosistema de startups de IA: no ha recibido financiación de riesgo y es rentable gracias a un modelo de suscripción mensual. Esto lo convierte en un blanco particular para Disney, que según Pivot to AI, podría no estar buscando cerrar la empresa, sino forzar un acuerdo económico que incluya licencias formales de uso. Esta demanda se produce en un momento crítico para la industria creativa, mientras los gigantes tecnológicos y culturales exploran los límites entre innovación, propiedad intelectual y control sobre los activos digitales entrenados por modelos de IA. Le puede interesar: Runway, socia de AMC y Lionsgate: la IA rompe la cuarta pared en Hollywood

¿Wikipedia, Reddit o YouTube? En un momento donde la IA se consolida como intermediaria entre los usuarios y la información, los patrones de citación no son solo un detalle técnico, sino una expresión de cómo se construye y valida el conocimiento dentro de cada sistema. En un entorno donde la inteligencia artificial se posiciona como una herramienta clave para el acceso a la información, entender cómo los modelos seleccionan y citan sus fuentes revela tanto sus capacidades como sus limitaciones. Según un análisis publicado por Try Profound, que examinó 30 millones de citas generadas por ChatGPT, Google AI Overviews y Perplexity entre agosto de 2024 y junio de 2025, cada plataforma sigue un patrón distintivo en la manera en que estructura su acceso y referencia a la información. ChatGPT, de OpenAI, demuestra una marcada preferencia por Wikipedia, que representa el 47,9% de sus citas. Este comportamiento técnico sugiere una arquitectura de recuperación que prioriza fuentes de conocimiento centralizadas y altamente estructuradas. El sistema parece diseñarse sobre pipelines donde Wikipedia funciona como un corpus núcleo, facilitando la extracción rápida y confiable de datos enciclopédicos. En términos de diseño, esta decisión reduce la necesidad de filtrar ruido o contenido contradictorio, pero también limita la diversidad de perspectivas. Por contraste, Google AI Overviews adopta un enfoque disperso que depende de contenido generado por usuarios. Casi una quinta parte de sus citas provienen de Reddit (21%), seguido de YouTube (18,8%), Quora (14,3%) y LinkedIn (13%). Este patrón implica una infraestructura de recuperación más compleja, capaz de navegar múltiples formatos, desde texto informal hasta video y contenido profesional. Para lograrlo, el sistema debe operar con técnicas avanzadas de búsqueda semántica, análisis de contexto y priorización por reputación, además de integrar herramientas para el procesamiento multimodal —en el caso de YouTube, por ejemplo, reconocimiento de voz y transcripción automática. Perplexity adopta una estrategia intermedia, con una fuerte inclinación hacia fuentes comunitarias. Reddit representa el 46,7% de sus citas, seguido por plataformas como Yelp, TripAdvisor y G2. Este tipo de arquitectura requiere mecanismos técnicos orientados a la clasificación de opiniones, el filtrado de subjetividad y la verificación cruzada de afirmaciones. En términos de recuperación de información, también exige mayor sensibilidad al lenguaje natural no estructurado, además de protocolos para detectar sesgos o inconsistencias. Más allá de las fuentes específicas, los dominios también ofrecen pistas sobre la lógica detrás de cada plataforma. En el caso de ChatGPT, el 80,4% de sus citas provienen de sitios .com, mientras que el 10,8% corresponden a dominios .org. Esto sugiere una tendencia hacia recursos institucionales y comerciales, lo cual se alinea con un modelo de entrenamiento más tradicional. En Google y Perplexity, en cambio, se observa una dispersión más amplia que incluye dominios sociales y comunitarios, lo que obliga a sus sistemas a operar con capas adicionales de análisis para validar confiabilidad y actualidad. Desde el punto de vista técnico, las diferencias entre plataformas reflejan decisiones estratégicas sobre qué corpus utilizar, cómo estructurar los modelos de recuperación y qué métodos emplear para evaluar la calidad de las fuentes. Mientras algunos priorizan velocidad y consistencia, otros se orientan hacia diversidad y actualización constante. En todos los casos, la infraestructura tecnológica que permite estas operaciones, incluyendo redes de recuperación aumentada por generación (RAG), algoritmos de ranking, filtros de ruido y motores de síntesis contextual, representa el núcleo invisible detrás de cada respuesta generada. El estudio revela que, en un momento donde la IA se consolida como intermediaria entre los usuarios y la información, los patrones de citación no son simplemente un detalle técnico, sino una expresión directa de cómo se construye y valida el conocimiento dentro de cada sistema. Le puede interesar: ¿El fin del código? Programar ya es hablar, según el CEO de Nvidia

Meta asegura que la nueva estrategia usa datos limitados como ubicación e idioma para personalizar anuncios sin invadir la privacidad. WhatsApp se prepara para integrar anuncios dentro de su plataforma, marcando un giro importante en su estrategia tecnológica. Meta anunció esta semana que comenzará a desplegar publicidad en la función de Estados , similar a las Stories de otras plataformas, que se encuentra en la pestaña de “Novedades”. Esta nueva funcionalidad permitirá que los usuarios vean contenido patrocinado de empresas, además de las actualizaciones compartidas por sus contactos. Meta lleva años evaluando cómo introducir publicidad en WhatsApp sin interrumpir la experiencia de mensajería privada que caracteriza al servicio. Aunque la compañía había descartado esta idea en 2020, Will Cathcart, líder de WhatsApp, confirmó en 2023 que el proyecto seguía en desarrollo. A nivel técnico, los anuncios se personalizarán usando datos limitados como el país o ciudad del usuario, el idioma, los canales que sigue y sus interacciones previas con publicidad en la plataforma. Estos parámetros, según Meta, no incluyen mensajes, llamadas o grupos, los cuales seguirán siendo privados. Además, los usuarios podrán gestionar sus preferencias desde el Accounts Center de Meta si están registrados allí. La implementación no se limita a los Estados . WhatsApp también mostrará canales promocionados en la sección de exploración y permitirá suscripciones a canales para acceder a contenidos exclusivos. Meta insiste en que esta evolución publicitaria está diseñada para no interferir con las conversaciones personales, pero marca un punto de inflexión: por primera vez, la app de mensajería más utilizada del mundo deja de ser completamente libre de anuncios. Le puede interesar: Meta redefine la edición de video con nueva herramienta de IA generativa

Weather Lab predice ciclones tropicales con hasta 15 días de anticipación, superando en precisión a modelos físicos líderes como el ECMWF. Google está explorando nuevas fronteras tecnológicas para enfrentar fenómenos meteorológicos extremos mediante inteligencia artificial. La compañía presentó un modelo experimental de IA capaz de pronosticar la trayectoria, intensidad y tamaño de ciclones tropicales hasta con 15 días de anticipación, en colaboración con el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos (NHC, por sus siglas en inglés). El sistema forma parte de Weather Lab, una nueva plataforma interactiva desarrollada por Google DeepMind y Google Research. Allí se pueden visualizar y comparar los resultados del modelo frente a predicciones tradicionales como las del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF). Aunque de acceso público, Google aclara que se trata de una herramienta de investigación y no debe usarse para alertas oficiales. El modelo está entrenado con datos del archivo ERA5, una base europea que agrupa millones de observaciones meteorológicas globales junto con predicciones físicas previas. Esta misma fuente ya había alimentado a GenCast, un sistema anterior de Google que superó en un 97% de los casos a uno de los modelos físicos líderes del ECMWF, según un estudio publicado en Nature en diciembre de 2024. En pruebas recientes, el nuevo modelo mostró mejoras concretas: sus predicciones a cinco días para ciclones en el Atlántico Norte y el Pacífico Este fueron, en promedio, 140 kilómetros más precisas que las del ECMWF. Un ejemplo citado por Google muestra cómo el sistema anticipó con exactitud el debilitamiento del Ciclón Alfred en Australia, su cambio de categoría y eventual llegada a tierra. La colaboración con el NHC busca reforzar las capacidades de alerta temprana, especialmente en un contexto donde agencias públicas como NOAA han visto disminuida su capacidad operativa tras recortes federales. “La meteorología ha sido históricamente un bien público… y por eso buscamos asociarnos con el sector público”, explicó Peter Battaglia, científico de investigación en Google DeepMind, al ser consultado sobre la posible privatización de servicios climáticos. Aunque el anuncio evita referirse directamente a la crisis climática, el trasfondo tecnológico sugiere un enfoque claro: combinar inteligencia artificial con modelos físicos y datos reales para mejorar la capacidad de anticipación ante eventos extremos cada vez más frecuentes. Le puede interesar: Puerto Rico apela a la alta tecnología contra los huracanes

En una nueva entrega de "Los Protagonistas", el podcast del 1000 CIOs Club, el Gerente de Tecnología e Información de la Empresa Eléctrica de Guatemala (EEGSA) reflexiona los desafíos de liderar el área de TI en una compañía de infraestructura crítica y la visión futurista de la industria energética, destacando la inminente transición hacia un modelo impulsado por la tecnología y los servicios digitales. En una nueva edición de "Los Protagonistas", el podcast del 1000 CIOs Club dedicado a explorar las trayectorias de líderes tecnológicos en Centroamérica y el Caribe, Giovanni Brol, Gerente de Tecnología e Información de la Empresa Eléctrica de Guatemala (EEGSA), profundizó en su recorrido personal y profesional, los retos cotidianos que enfrenta en una empresa de servicios críticos y sus perspectivas sobre la innovación y el futuro de la tecnología en la región. ¿Cuándo y cómo descubrió su pasión por la tecnología? Inicialmente, no fue un descubrimiento propio, sino un impulso de mis padres. Mi padre pensó que la computación era el futuro en Guatemala, donde recién estaba empezando. Me invitó a conocerla, y ahí fue donde comenzó todo. Estudié mi bachillerato en computación, y al salir, la tecnología ya me había "capturado", aunque competía con la arquitectura. Hoy agradezco mucho ese impulso, ya que ha sido un campo sumamente apasionante en el que me he desarrollado durante todos mis años de experiencia. ¿Cuáles son las particularidades de trabajar en una organización como EEGSA, una empresa de servicios e infraestructura crítica? Uno de los principales retos es que, a nivel mundial, las empresas de energía o utilities tienden a ir a velocidades más rezagadas que otras industrias, precisamente porque son servicios críticos y las soluciones de operación de tecnologías (OT) deben ser muy estables. Sin embargo, esa frontera entre OT e IT es cada vez más delgada, con las soluciones de OT teniendo mucho que ver con IT. El gran reto que tenemos es la convergencia de IT con OT, para poder convivir y gestionar ambas soluciones de forma ordenada y metodológica. Son sistemas críticos donde un fallo puede llevar a blackouts y tener consecuencias muy importantes, incluso el riesgo de vida. ¿Cómo abordan la ciberseguridad en una empresa tan sensible? La primera premisa que tenemos es que el riesgo de ataque cibernético siempre es alto y no debe ser un tema menor en nuestra matriz de riesgos; por el contrario, siempre debe estar a un nivel alto. Contamos con un departamento específico de ciberseguridad que ve tanto los temas de ciber en IT como, más recientemente, en OT, buscando reforzar y garantizar la vigencia de los servicios. En el mundo de las utilities, cada dispositivo debe estar protegido y monitoreado. Antes, los recursos en ciberseguridad no eran prioritarios, pero hoy, en nuestra industria y en todas, el rubro de ciberseguridad ha tomado un papel preponderante en presupuestos, inversiones e iniciativas para cerrar brechas. El rol de nuestro CISO es vital, y su equipo debe tener capacidades en ambos mundos para mitigar los riesgos al máximo. ¿Cómo ve el escenario actual para los líderes de tecnología en Guatemala y la región? Un gran reto es la capacidad y cómo se sigue viendo a las áreas de IT como un área únicamente "requeridora", aunque esto ha ido cambiando. La velocidad de la tecnología y las soluciones actuales han hecho que nuestro rol evolucione, acercándonos más a la alta dirección y siendo parte de comités directivos. Esto nos da la oportunidad de... Escuche la entrevista completa en el podcast del 1000 CIOs Club Le puede interesar: Los Protagonistas - Ariel Polanco Sánchez: "La IA tiene mucho que aportar al sector salud, sobre todo para que vuelva a humanizarse"

La plataforma apuesta por una nueva generación de contenido con IA que convierte prompts en videos, avatares en modelos y catálogos en clips publicitarios personalizados para TikTok. TikTok está apostando por una evolución en la creación de contenido con el lanzamiento de nuevas funciones dentro de su suite Symphony, una colección de herramientas de inteligencia artificial generativa que busca facilitar y acelerar la producción de contenidos nativos para la plataforma. El anuncio se dio durante el Festival Internacional de Creatividad Cannes Lions 2025, donde la compañía destacó su apuesta por una creatividad escalable, automatizada y centrada en el ritmo de la cultura digital. Entre las principales novedades se encuentran Image to Video, Text to Video y Showcase Products, tres herramientas interconectadas que amplían las posibilidades creativas y operativas para marcas, agencias y creadores. Con Image to Video, es posible transformar imágenes estáticas, como fotos de productos, moodboards o piezas de marca, en clips breves y dinámicos de cinco segundos, listos para TikTok. Basta con cargar una imagen y agregar una breve instrucción para generar múltiples versiones que pueden utilizarse en campañas o adaptarse a distintos públicos. A esto se suma Text to Video, una herramienta que permite generar videos a partir de simples descripciones en texto, sin necesidad de contar con material visual previo. Esta funcionalidad resulta especialmente útil en las fases tempranas de una campaña, ya que permite probar ideas, testear ejecuciones y ajustar mensajes antes de entrar en producción. Finalmente, con Showcase Products, la plataforma introduce avatares digitales que interactúan con productos en tres modalidades distintas: sosteniéndolos, modelando prendas de vestir o mostrando una app desde un dispositivo móvil. De este modo, una simple imagen de producto puede cobrar vida en formato audiovisual sin necesidad de una sesión de fotos o grabación. Todas las piezas generadas desde Symphony incluyen un etiquetado automático que indica su origen artificial y pasan por procesos de revisión para garantizar la seguridad del contenido desde la entrada de datos hasta su publicación final. Además, TikTok anunció integraciones clave para expandir el alcance de estas herramientas. La funcionalidad Image to Video estará disponible dentro de Adobe Express, lo que permitirá a marcas y creadores generar contenido TikTok-first directamente desde esa plataforma. Asimismo, los equipos de la agencia WPP podrán acceder a todo el conjunto de funciones de Symphony, incluyendo doblaje con IA, generación y remixes de video, y uso de avatares digitales, gracias a su incorporación en la plataforma WPP Open. “Estamos entrando en una nueva era de creatividad, una donde las ideas se mueven a la velocidad de la cultura y la IA no reemplaza la imaginación, sino que la potencia”, afirmó Andy Yang, jefe global de productos creativos y de marca de TikTok. Según la compañía, estas herramientas no buscan reemplazar el componente humano, sino expandir sus posibilidades, acelerar los procesos y escalar el impacto creativo en la plataforma. Las nuevas funciones estarán disponibles globalmente para anunciantes en las próximas semanas, marcando un paso más en el desarrollo de tecnologías que combinan IA generativa y contenido dinámico para plataformas sociales. Le puede interesar: TikTok lanzó "AI Alive": convierte tus fotos en videos animados con IA