Especialistas de la Contraloría General de la República y Mutual analizaron cómo la inteligencia artificial está cambiando la gestión de riesgos, la gobernanza de datos y el papel de los responsables de ciberseguridad. La velocidad con la que evoluciona la inteligencia artificial está modificando también la naturaleza de las amenazas digitales. Los atacantes ya pueden utilizar modelos capaces de identificar vulnerabilidades y ejecutar múltiples tareas de manera simultánea, mientras las organizaciones todavía buscan determinar si sus controles actuales son suficientes. Este escenario fue uno de los principales temas abordados durante el panel “Protección digital en tiempos de IA: equilibrando innovación, seguridad y confianza”, realizado en el CyberCloud Summit Costa Rica 2026. Durante la conversación, Daniela Segura, subgerente de Servicios de Información (CTO) de Mutual, advirtió que las organizaciones pueden estar mucho más expuestas de lo que reflejan sus controles tradicionales. Según planteó, si las vulnerabilidades pueden ser detectadas prácticamente en tiempo real, las empresas deben preguntarse si sus estrategias de seguridad tienen la misma capacidad de respuesta. El desafío, señaló, no es únicamente determinar si se está haciendo algo, sino si lo que se está haciendo resulta suficiente frente a la velocidad actual de las amenazas. La discusión llevó también a la gobernanza de los datos y de la propia inteligencia artificial. El uso de múltiples herramientas de IA plantea interrogantes sobre dónde terminan los datos de una organización, cómo son procesados y quién puede tener acceso a ellos. Para los panelistas, incorporar estas tecnologías sin establecer reglas claras puede generar nuevos riesgos, especialmente cuando los colaboradores utilizan plataformas públicas para procesar información financiera, estratégica o confidencial. En este contexto, uno de los debates centrales fue qué nivel de confianza pueden tener las organizaciones sobre el uso que las plataformas de IA hacen de la información que reciben. Los panelistas plantearon que las empresas deben revisar los términos y condiciones de las herramientas antes de autorizarlas, establecer aplicaciones aprobadas y definir qué información puede ser procesada en modelos públicos. La alternativa no debería ser simplemente bloquear la tecnología, sino crear un entorno controlado que permita aprovecharla sin perder gobernanza sobre los datos. La conversación también puso sobre la mesa la necesidad de replantear el papel del CISO. Mario Zamora, CISO de la Contraloría General de la República, explicó que la gestión de riesgos continúa siendo el núcleo de esta función, pero ahora debe incorporar los nuevos riesgos asociados con la inteligencia artificial. Esto implica identificar nuevos vectores de ataque, comunicarlos a la alta dirección y desarrollar políticas específicas para el uso ético y responsable de estas herramientas. Para Daniela Segura, sin embargo, el rol del CISO debe evolucionar todavía más. El responsable de seguridad no puede limitarse a explicar por qué una determinada tecnología representa un riesgo y ordenar su bloqueo. El reto está en encontrar cómo utilizarla de manera segura, de forma que la protección no termine frenando la productividad, la eficiencia o la capacidad de innovación de la empresa. Esta transformación requiere que los responsables de ciberseguridad conozcan también el negocio y participen activamente en las decisiones estratégicas. El factor humano aparece como otra pieza crítica. Los controles tecnológicos pueden reducir determinados riesgos, pero no pueden sustituir la capacitación de los colaboradores. La adopción de herramientas de IA desde dispositivos personales, el uso de aplicaciones no autorizadas y la introducción de información sensible en plataformas externas crean escenarios de exposición que requieren políticas claras y una cultura de seguridad. La protección digital, por tanto, ya no puede depender únicamente de las herramientas implementadas por el departamento de tecnología. Hacia el futuro, los panelistas anticiparon una aceleración todavía mayor con la combinación de inteligencia artificial, agentes autónomos y robótica. También señalaron que el desarrollo de modelos locales y hardware especializado podría modificar la dependencia actual de los servicios en la nube. A esto se suma una próxima frontera tecnológica: la computación cuántica, que plantea nuevos desafíos para la seguridad de la información y la criptografía. El mensaje que dejó el panel es que la IA no puede abordarse únicamente como una nueva herramienta tecnológica ni como una amenaza que debe ser bloqueada. Las organizaciones necesitan desarrollar una capacidad de gobernanza que les permita experimentar, innovar y asumir riesgos de manera controlada. En esta transición, el CISO tendrá que estar cada vez más cerca de la alta dirección y del negocio, no solo para proteger a la organización, sino para ayudarla a avanzar con seguridad. Le puede interesar: CyberCloud Summit Costa Rica 2026: la IA obliga a rediseñar la ciberseguridad en la nube

El encuentro tendrá dos nuevas escalas en Centroamérica: el 22 de septiembre en el Hotel Las Américas Golden Tower de Panamá y el 24 en el Centro de Convenciones de Costa Rica, con una agenda enfocada en fidelización, datos, IA, neurociencia, comercio electrónico y la integración entre marketing y ventas. La transformación del marketing ya no pasa únicamente por incorporar nuevas herramientas digitales. Para las organizaciones, el desafío está en convertir los datos en decisiones, la inteligencia artificial en resultados y el conocimiento del consumidor en estrategias capaces de generar crecimiento. Sobre esa premisa se desarrollará una nueva edición del Marketing Tech Summit, que llegará a Panamá el 22 de septiembre y continuará su recorrido por Costa Rica el 24 de septiembre. El encuentro reúne a líderes de marketing, ventas, tecnología y transformación digital para analizar cómo las organizaciones pueden impulsar su crecimiento mediante el uso estratégico de datos, inteligencia artificial y una comprensión más profunda del comportamiento del cliente. La propuesta combina masterclasses y conferencias con un enfoque práctico, orientado a entregar frameworks, modelos de implementación y herramientas que puedan trasladarse directamente a las organizaciones. La agenda del Marketing Tech Summit se articula alrededor de cuatro grandes pilares: lealtad y crecimiento desde la base de clientes; infraestructura cognitiva y marketing operations; alineación entre marketing, ventas e inteligencia artificial; e IA y neurociencia aplicada al comportamiento del consumidor. El objetivo es que los participantes no se queden únicamente con tendencias e inspiración, sino que obtengan ideas accionables y próximos pasos concretos para aplicar en sus empresas. Panamá: del valor del cliente a la convergencia entre IA, marketing y ventas La escala en Panamá será el 22 de septiembre en el Hotel Las Américas Golden Tower, con una agenda que comenzará a las 8:30 y se extenderá durante toda la jornada. El programa abrirá con Alejandro Santa, Strategy Director en HolyBelly Marketing, quien presentará “El cliente que ya tienes vale más de lo que crees: Cómo construir lealtad real, medible y rentable en mercados B2B y B2C”. La sesión abordará cómo alinear estrategia, conversación comercial e inteligencia artificial para transformar cada interacción con los clientes en una oportunidad de negocio. La propuesta apunta a convertir la atención en intención, las conversaciones en decisiones y los datos en crecimiento sostenible, mediante un modelo que integra marketing, ventas e IA. Santa cuenta con más de 20 años de experiencia en América Latina y ha liderado iniciativas para compañías como Philips, Under Armour y Grupo Rey. Actualmente asesora a CEOs y líderes comerciales en la utilización de inteligencia de datos para diseñar programas de lealtad rentables y sostenibles. También es Magíster en Inteligencia Artificial Ejecutiva por The Power Business School. Arturo López Valerio, fundador de Tabuga, estará a cargo de “Infraestructura cognitiva: cómo las organizaciones que aprenden más rápido convierten datos, inteligencia y activos digitales en una ventaja competitiva sostenible desde el marketing”. La conferencia analizará cómo construir una infraestructura capaz de permitir que las organizaciones aprendan, decidan y ejecuten con mayor velocidad. Entre los temas se encuentran la inteligencia sectorial, los activos digitales orientados a generar demanda, la integración de datos entre equipos y una operación creativa completamente digital. López Valerio es analista de tecnología y cuenta con más de dos décadas de trayectoria en el ecosistema digital latinoamericano. Es creador de la metodología SIRA, conduce espacios de comunicación especializados en tecnología y lideró la participación de República Dominicana en LatamGPT. Actualmente preside el Comité de Imagen y Sostenibilidad de ALETI. La agenda continuará con Sergio Bravo, director de Marketing y Desarrollo en TicoSoft, y Leonardo Correa, CEO & Founder de TicoSoft, quienes presentarán “IA y neurociencia: cómo combinar inteligencia artificial y ciencia del comportamiento para crear un marketing más persuasivo, memorable y efectivo”. La sesión explorará la aplicación conjunta de inteligencia artificial y neurociencia en distintas etapas del marketing, desde la investigación y generación de insights hasta la creación de mensajes, contenidos y campañas. El foco estará puesto en comprender cómo decide el consumidor, qué factores emocionales influyen en la conversión y cómo utilizar IA para investigar, idear y optimizar resultados. Bravo es neuropsicólogo y director de arte, especializado en comportamiento del consumidor. Es creador del modelo de Análisis de Emociones Multinivel y cofundador de Feel&Metrics, mientras que Correa es ingeniero en Inteligencia Artificial y cuenta con más de 20 años de experiencia en transformación digital, innovación y educación en América Latina. El cierre de la jornada estará a cargo de Diego Enriquez Beltranena, reconocido como “El Puto Amo de las Ventas”, con “Smarketing 5.0: Cómo romper el histórico divorcio entre marketing y ventas para trabajar como un solo sistema enfocado en el Cliente 5.0”. La conferencia planteará cómo integrar estrategia, conversación comercial e inteligencia artificial para convertir las interacciones en oportunidades de negocio, con un modelo que busca alinear marketing y ventas alrededor del cliente y de resultados concretos. Enriquez Beltranena es una de las voces destacadas de la región en ventas y marketing. Es abogado y notario, cuenta con un MBA con énfasis en Marketing y desarrolla su trabajo alrededor de las ventas relacionales y de alto desempeño. Su podcast “Crece o Muere” supera los 185 episodios y ha alcanzado a miles de profesionales en América Latina. Costa Rica: más foco en el consumidor digital y el e-commerce Dos días después, el 24 de septiembre, el Marketing Tech Summit arribará al Centro de Convenciones de Costa Rica, con una agenda que mantiene los principales ejes del encuentro e incorpora un espacio específico dedicado a la evolución del consumidor digital y el comercio electrónico. La jornada comenzará con Alejandro Santa y la masterclass “El cliente que ya tienes vale más de lo que crees: Cómo construir lealtad real, medible y rentable en mercados B2B y B2C”. En Costa Rica, esta sesión tendrá un énfasis particular en el diseño de programas de lealtad que generen valor sin depender de la erosión del margen mediante descuentos. Los participantes trabajarán sobre un diagnóstico de su situación actual, un framework de implementación y una hoja de ruta para convertir la base existente de clientes en un motor de crecimiento. Arturo López, fundador de Tabuga, presentará “Infraestructura cognitiva: cómo las organizaciones que aprenden más rápido convierten datos, inteligencia y activos digitales en una ventaja competitiva sostenible desde el marketing”. La sesión abordará nuevamente la integración de datos, activos digitales, inteligencia y marketing operations para acelerar el aprendizaje y la toma de decisiones. Uno de los contenidos diferenciales de la agenda costarricense será “El nuevo consumidor digital: ¿está tu e-commerce preparado para él?”, una conversación protagonizada por Adrián Morazán, CEO de Simetría Digital, y Javier Nuñez Salas, CEO de Moovin. El encuentro analizará cómo la tecnología está modificando las expectativas de los consumidores en aspectos que van desde la experiencia de compra hasta el pago, la entrega y el servicio. El objetivo será identificar los principales retos para construir un comercio electrónico más simple, conectado y centrado en el usuario. Morazán es especialista en comercio electrónico, marca personal e inteligencia artificial, fundador de Simetría Digital, vicepresidente de la Cámara Costarricense de Pymes y conferencista internacional. Nuñez Salas, por su parte, es fundador y CEO de Moovin App y cuenta con más de 30 años de experiencia como empresario e innovador en distintos sectores y mercados. Sergio Bravo y Leonardo Correa volverán a abordar la relación entre tecnología y comportamiento del consumidor con “IA y neurociencia: cómo combinar inteligencia artificial y ciencia del comportamiento para crear un marketing más persuasivo, memorable y efectivo”. La jornada concluirá con Diego Enriquez, quien presentará nuevamente “Smarketing 5.0: Cómo romper el histórico divorcio entre marketing y ventas para trabajar como un solo sistema enfocado en el Cliente 5.0”, con una propuesta centrada en la integración de marketing, ventas e IA para transformar las oportunidades comerciales en resultados. Con estas dos escalas, el Marketing Tech Summit plantea una mirada que conecta algunas de las principales transformaciones que atraviesan actualmente las áreas comerciales: la necesidad de retener y conocer mejor al cliente, la integración de datos, la incorporación de inteligencia artificial, el análisis científico del comportamiento y la convergencia entre marketing y ventas. Para conocer la agenda completa, obtener más información y realizar las inscripciones, los interesados pueden ingresar al sitio oficial de Marketing Tech Summit. Le puede interesar: Todo el Tech Day Panamá 2026: un futuro que ya exige nuevas decisiones

Especialistas de Deloitte expusieron cómo la automatización y la gestión continua de la exposición están redefiniendo la protección de las organizaciones. En el marco de CyberCloud Costa Rica 2026, se llevó la conferencia "El futuro de la ciberseguridad y la evolución del SOC moderno", impartida por Mauricio Solano, socio de Deloitte, y Emmanuelle Bolaños, Cyber Senior Manager de Deloitte, en la cual se abordó la transformación urgente que requieren los centros de operaciones de seguridad (SOC) ante la creciente sofisticación de los ciberataques. Según datos expuestos en la charla, Centroamérica registra la mayor incidencia de ciberataques por habitante en toda América Latina y el Caribe, de acuerdo con el reporte Economía de la ciberseguridad para mercados emergentes del Banco Mundial. A su vez, el Foro Económico Mundial posiciona a la ciberseguridad y al impacto de la inteligencia artificial entre los principales riesgos globales para los próximos cinco años. En el ámbito corporativo, el estudio Tech Trends 2025 de Deloitte señala que el costo promedio anual provocado por una amenaza interna (insider threat) asciende a 17.4 millones de dólares por organización. Asimismo, el informe Cyber Icon de Deloitte revela que el 82 % de los CEOs y CISOs encuestados considera que la sofisticación y el presupuesto elevado de los atacantes representan el desafío más crítico que enfrentan actualmente. El modelo tradicional de SOC (basado en analistas revisando alertas manualmente desde firewalls, EDRs o WAFs) enfrenta una saturación operativa insostenible. Actualmente, la gestión humana de una sola alerta de seguridad toma un promedio de 15 a 20 minutos. Esta lentitud contrasta con la realidad de las amenazas contemporáneas, donde un ciberataque promedio se perpetra en aproximadamente 29 minutos y el tiempo de permanencia del atacante en la red (dwell time) suele extenderse entre 29 y 255 días antes de ser detectado. Además, la irrupción de modelos frontera de IA permite a los cibercriminales identificar vulnerabilidades y desarrollar exploits de manera automatizada en bucles continuos. Para contrarrestar esta aceleración, la propuesta expuesta por Deloitte se articula en tres pilares fundamentales: Inteligencia Artificial Agéntica (Agentic AI): Implementación de agentes de IA capaces de realizar el triaje de alertas y el enriquecimiento automático de indicadores de compromiso (IoCs) en cuestión de segundos. En simulaciones de laboratorio, los flujos automatizados procesaron y analizaron alertas complejas en periodos de 24 a 35 segundos, garantizando trazabilidad y explicabilidad mediante registros de auditoría para el analista. Gestión Continua de la Exposición a Amenazas (CTEM): Transición desde la gestión tradicional de análisis puntuales de vulnerabilidades hacia un ciclo continuo de identificación, validación y remediación. Dado que la IA identifica vulnerabilidades críticas hasta 10 veces más rápido que un ser humano, las organizaciones deben operar a la misma velocidad de mitigación. Respuesta y contención oportuna: Enfoque orientado a mitigar el ataque antes de que genere un impacto significativo en la infraestructura o en la cadena de suministro. Siguiendo el modelo de madurez de Gartner, se busca evolucionar hacia un SOC autónomo supervisado La adopción de agentes inteligentes no busca reemplazar al personal técnico, sino transformar su rol operativo. Bajo un esquema Human-in-the-Loop, la IA se encarga del procesamiento masivo y la depuración previa de datos fidedignos para proponer la mejor decisión, mientras que el analista humano conserva el control final para validar y ejecutar las acciones estratégicas. Para encaminar esta transición, los ponentes recomendaron una hoja de ruta estructurada: Meses 0 a 3: "Ordenar la casa", realizando un descubrimiento y gobernanza exhaustiva de todos los activos. Meses 3 a 6: Ejecutar pilotos de automatización e implementación de IA en procesos específicos de seguridad. Fase de escalamiento: Consolidar tecnologías de CTEM y llevar los flujos automatizados a un nivel de producción maduro. Además: CyberCloud Summit Costa Rica 2026: la IA obliga a rediseñar la ciberseguridad en la nube

Nueva edición del noticiero que repasa una realidad que se debate entre el milagro tecnológico y el “¿quién demonios autorizó esto?”. Conduce (sin tildarse) Maximiliano Poter. Maximiliano Poter conduce el Week Report, un desenfadado magazine de noticias del mundo IT que, cada viernes, brinda un resumen de los acontecimientos más destacados de los últimos siete días: todo lo importante, lo curioso y hasta lo más absurdo que ha sucedido en el ámbito de la tecnología y los negocios para que cierre su semana bien informado y con una buena dosis de mordacidad. Esta semana: Investigador de Anthropic dice que la IA podría matar a la humanidad: renunciar parece ser parte del plan de seguridad GPT-6 Astra inaugura la era de la AGI: los modelos son superinteligentes, los servidores no tanto ChatGPT, Claude y Grok se caen al mismo tiempo: la IA descubrió el concepto de “viernes complicado” Europa no pudo fabricar su propio OpenAI, pero consiguió uno francés Nueva York restringe la IA en las escuelas: los chicos tendrán que pensar por sí mismos, qué tecnología tan revolucionaria Google finalmente alguien entendió mejor a una mosca que a un adolescente El genoma humano ya tiene más opciones de búsqueda que Google En China, la IA domina los dramas cortos: tu cara puede protagonizar una serie por apenas 14 dólares EcoGPT se vuelve viral con el apocalipsis del agua: ahora hasta el miedo climático tiene modelo de negocio Los matemáticos preguntan si la IA también hizo la tarea de alguien más ChatGPT aprende a escribir como vos: después de leer tus mails, probablemente también necesite terapia Cybercab: el futuro del transporte ya llegó y todavía está buscando dónde estacionar Científico jefe de OpenAI advierte que estamos creando una “mente alienígena”: excelente momento para acelerar el desarrollo Google pone a 100 IA a resolver problemas y descubren cómo hacer trampa: el futuro de la inteligencia artificial se parece bastante a una oficina Y muchas alucinaciones más... Le puede interesar: Week Report #100: ¡Cumplimos CIEN programas (y seguimos con CERO certezas)!

En el ecosistema tecnológico actual, las organizaciones invierten sumas considerables en proteger sus perímetros digitales: cortafuegos avanzados, protección de endpoints y políticas estrictas de identidad en la nube. Sin embargo, en medio de esta sofisticada arquitectura de ciberseguridad, existe un ángulo ciego crítico en la mayoría de las oficinas: la infraestructura de impresión y digitalización de documentos. La infraestructura de impresión suele quedar fuera de las estrategias de ciberseguridad, pero puede convertirse en un punto vulnerable para la organización. Documentos confidenciales abandonados en las bandejas, impresiones innecesarias, altos costos de papel y tóner, múltiples servidores y controladores, dificultades para imprimir desde dispositivos móviles y falta de trazabilidad son algunos de los principales pain points. Los principales problemas: Documentos privados expuestos en impresoras. Riesgo de fuga de información. Impresiones que nunca son retiradas. Desperdicio de papel, tóner y energía. Costos de impresión difíciles de controlar. Múltiples servidores y controladores que requieren mantenimiento. Dificultades para imprimir fuera de la red corporativa. Falta de trazabilidad sobre documentos impresos y escaneados. Complejidad para cumplir con políticas de privacidad y normativas como el RGPD. Aquí es donde entra uniFLOW y su variante nativa en la nube, uniFLOW Online: una solución integral diseñada por Canon para transformar la impresión empresarial de un centro de costes descontrolado y vulnerable a una fortaleza de seguridad documentaria y eficiencia operativa. uniFLOW y uniFLOW Online convierten la impresión en un proceso controlado, seguro y eficiente. Implementar uniFLOW Online no es un gasto operativo adicional, sino una inversión de alta rentabilidad que se paga a sí misma mediante el control de costes directos e indirectos. A continuación se resume el impacto directo que genera la adopción de uniFLOW en la organización: El software uniFLOW y la plataforma en la nube uniFLOW Online trascienden la mera gestión de dispositivos: representan una estrategia integral de transformación digital. Al alinear la protección de datos, la flexibilidad operativa y la responsabilidad financiera, las empresas garantizan que su infraestructura de documentos sea un activo seguro, eficiente y sostenible orientado al futuro. Le puede interesar: Ciberseguridad en la oficina: ¿está protegida su red de impresión?

La empresa presentó una actualización que mejora la generación y edición de imágenes y reduce hasta 50% el tiempo de generación frente a Images 2.0. La principal novedad es Sketch, una función que permite dibujar directamente en ChatGPT para convertir un boceto en una imagen terminada. Durante años, la creación digital tuvo una barrera de entrada bastante clara: había que saber utilizar las herramientas. OpenAI está intentando eliminarla con una idea mucho más sencilla: dibujar mal también puede ser suficiente. La compañía presentó ChatGPT Images 2.5, una nueva versión de su modelo de generación de imágenes, junto con Sketch, una función que permite hacer un dibujo directamente dentro de ChatGPT y utilizarlo como referencia para generar una imagen más elaborada. La función puede activarse escribiendo @Sketch en el cuadro de conversación. El usuario dibuja, explica qué quiere conseguir y el sistema interpreta ese boceto como parte de la instrucción. El cambio parece pequeño, pero apunta a una transformación importante en la interfaz de la IA generativa. Hasta ahora, el prompt escrito había sido el principal mecanismo para comunicar una intención visual. Sketch introduce otra posibilidad: si una persona no sabe describir una composición, puede simplemente dibujarla. Y la interacción no termina con la primera generación. ChatGPT Images 2.5 permite realizar comentarios directamente sobre partes específicas de una imagen para indicar qué debe cambiar. The Verge probó esta función modificando el color de los ojos del gato generado por el sistema. OpenAI asegura que Images 2.5 ofrece iluminación más natural, texturas más ricas y una mayor capacidad para conservar las características de las imágenes de referencia. También afirma que el modelo sigue con mayor precisión las instrucciones cuando una imagen es modificada varias veces. El salto más fácil de medir está en la velocidad. OpenAI redujo la latencia de generación hasta 50% frente a Images 2.0. Para una herramienta creativa, esa diferencia no es trivial: cuanto menor es el tiempo entre una idea, una modificación y el resultado, más parecido se vuelve el proceso a trabajar con una herramienta convencional de diseño. La escala del fenómeno explica por qué OpenAI está poniendo tanto esfuerzo en este segmento. La empresa afirma que los usuarios generan más de 3.000 millones de imágenes cada semana entre ChatGPT Images y los modelos GPT-Image disponibles mediante su API. Eso convierte la generación de imágenes en algo mucho más grande que una función adicional de ChatGPT. Es una superficie de uso masivo y, potencialmente, una pieza relevante de la estrategia comercial de OpenAI. De la imagen bonita a la herramienta de trabajo Images 2.5 también incorpora plantillas para formatos como volantes y fotografías de producto, además de herramientas para realizar comentarios sobre las imágenes y compartir los prompts utilizados para crearlas. Para empresas y desarrolladores, el cambio puede ser todavía más relevante. OpenAI sostiene que el nuevo modelo conserva mejor la dirección visual, composición y detalles individuales cuando las instrucciones se vuelven más específicas. Esto puede facilitar la generación de series de piezas que deben mantener una identidad de marca, conceptos de interfaz o imágenes para presentaciones. La compañía también presentó dos modelos para su API: GPT-Image-2.5 Flare, que incorpora las mejoras de calidad, edición y velocidad, y GPT-Image-2.5 Sunburst, orientado a trabajos creativos que requieren mayor precisión, aunque con tiempos de generación más largos. Images 2.5 está disponible para usuarios de ChatGPT, ChatGPT Work y Codex en escritorio, móvil y web, mientras que los dos nuevos modelos están disponibles a través de la API. OpenAI también mantiene mecanismos destinados a identificar imágenes generadas con sus herramientas, entre ellos metadatos C2PA y marcas de agua invisibles, además de controles sobre prompts e imágenes para intentar impedir resultados dañinos. La evolución de estas herramientas revela hacia dónde se está moviendo la IA generativa. La primera generación convirtió el texto en imágenes. La siguiente convirtió las imágenes en objetos editables. Ahora OpenAI está intentando que el usuario pueda participar directamente en la creación mediante dibujos, anotaciones y modificaciones sucesivas. El objetivo no parece ser únicamente generar imágenes más bonitas. Es reducir la distancia entre lo que una persona imagina y lo que puede producir. Un garabato ya no tiene que ser el principio de un trabajo que luego pasa por Photoshop, un diseñador o una herramienta especializada. Puede ser, directamente, el lenguaje de entrada para una máquina que termina el trabajo. Lea también: ChatGPT pronto podría aprender tu estilo de escritura a través de Slack o Gmail

Ronald Godínez, de Check Point, planteó la necesidad de abandonar esquemas fragmentados de protección y avanzar hacia arquitecturas capaces de integrar nube, usuarios, aplicaciones, endpoints y centros de datos. Durante el CyberCloud Summit 2026 de Costa Rica, Ronald Godínez, Cloud Security Specialist de Check Point, abordó esta realidad en la ponencia “IA y el diseño de estrategias de ciberseguridad en la nube”, donde planteó la necesidad de abandonar esquemas fragmentados de protección y avanzar hacia arquitecturas capaces de integrar nube, usuarios, aplicaciones, endpoints y centros de datos. Uno de los puntos de partida de la presentación fue cómo los atacantes también están incorporando inteligencia artificial para ampliar y automatizar sus operaciones. Godínez explicó que las técnicas iniciales pueden continuar dependiendo de mecanismos conocidos, como phishing, robo de credenciales o configuraciones débiles, pero la IA permite incrementar la escala y velocidad de determinadas fases del ataque. Entre las técnicas abordadas destacó el concepto Bring Your Own Vulnerability (BYOV), mediante el cual un atacante puede aprovechar controladores legítimos pero vulnerables u obsoletos para intentar comprometer un sistema. El problema para las organizaciones es que no siempre se trata de bloquear software evidentemente malicioso, sino de identificar componentes válidos que representan un riesgo debido a vulnerabilidades conocidas. Un perímetro que ya no termina en el centro de datos La evolución de las arquitecturas empresariales también obliga a reconsiderar qué se entiende por perímetro. Los recursos tecnológicos pueden encontrarse actualmente en centros de datos, nubes privadas, servicios de nube pública, equipos personales, sucursales y dispositivos utilizados por colaboradores remotos. Godínez señaló que esta distribución hace necesaria una estrategia de seguridad capaz de comprender el entorno como una sola infraestructura. Bajo esta perspectiva aparece el concepto de Hybrid Mesh Firewall, que busca extender y coordinar los controles de protección a través de diferentes entornos tecnológicos. La presentación también puso énfasis en Zero Trust como parte de este proceso. El objetivo, explicó, es evitar que la seguridad de la nube, los usuarios, el centro de datos o las sucursales funcione como un conjunto de silos independientes. En cambio, la información y los controles generados en cada componente deberían contribuir a una estrategia integral de detección, protección y respuesta. Esta necesidad adquiere mayor relevancia frente a escenarios híbridos y multinube. Una organización puede utilizar diferentes proveedores dependiendo de costos, funcionalidades o necesidades específicas de cada aplicación. Para los equipos de seguridad, esto supone gestionar políticas consistentes sin importar dónde se encuentre alojada cada carga de trabajo. Otro fenómeno que comienza a ganar espacio es el Shadow AI, concepto que describe el uso de herramientas de inteligencia artificial dentro de una organización sin que necesariamente exista una visibilidad o gobernanza completa sobre ellas. De forma similar a lo ocurrido anteriormente con el Shadow IT, las empresas ahora necesitan saber qué plataformas de IA utilizan sus colaboradores, qué información comparten con ellas y para qué las emplean. Proteger desde el prompt hasta la respuesta El desafío no se limita a controlar qué herramientas utilizan los empleados. A medida que las compañías desarrollan sus propios agentes, asistentes y aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, la seguridad debe extenderse al ciclo completo de interacción con la IA. Godínez mencionó riesgos como la fuga de información sensible, abuso de privilegios, inyección de prompts, generación de respuestas inadecuadas, código malicioso y consumos anómalos de servicios de IA. Esto implica analizar tanto las instrucciones que recibe una aplicación como las respuestas que posteriormente entrega. En aplicaciones agénticas expuestas a clientes, por ejemplo, los controles deben ayudar a impedir que una interacción aparentemente legítima termine revelando información que no debería estar disponible. Los guardrails y mecanismos de gobernanza se convierten así en parte del diseño de la aplicación y no únicamente en una capa añadida después de su implementación. Durante la charla también se planteó una evolución hacia modelos de seguridad consumida como servicio, particularmente en arquitecturas de nube que crecen en cantidad de instancias y complejidad. Este enfoque busca reducir tareas operativas asociadas con infraestructura y facilitar la aplicación consistente de políticas entre diferentes entornos. Desde la perspectiva tecnológica de Check Point, Godínez presentó el concepto de AI Network Firewall, orientado a incorporar controles sobre empleados, agentes y aplicaciones de IA. Entre las capacidades descritas se encuentran el descubrimiento del uso de aplicaciones de inteligencia artificial, protección de prompts, análisis de respuestas y establecimiento de políticas de gobernanza. Más allá de una herramienta específica, la idea central de la presentación fue que la IA ya no puede tratarse como un elemento aislado dentro de la estrategia de ciberseguridad. Si los colaboradores la utilizan, las aplicaciones la incorporan y los atacantes también recurren a ella, los controles deben contemplarla desde el diseño de la arquitectura. Godínez cerró planteando tres líneas para esta evolución: proteger los propios modelos de IA, utilizar inteligencia artificial para fortalecer la defensa mediante automatización y articular estos controles bajo esquemas Zero Trust adaptativos. El reto para las organizaciones, por tanto, no consiste únicamente en adoptar más herramientas de protección. La prioridad pasa por construir una arquitectura capaz de ofrecer visibilidad y gobernanza de forma transversal, desde el usuario y su dispositivo hasta las cargas desplegadas en la nube, los agentes de IA, las API y las aplicaciones que interactúan directamente con clientes. Vea también: CyberCloud Costa Rica 2026: la evolución hacia ataques autónomos y la nueva era de la prevención

Una delegación de especialistas de Guatemala y Bolivia conoció iniciativas de Senacyt relacionadas con género, inclusión y desarrollo de capacidades en ciencia, tecnología e innovación. Panamá fortaleció el intercambio regional en ciencia, tecnología e innovación (CTI) durante una visita de especialistas de Guatemala y Bolivia. La actividad formó parte del proyecto “Ciencia Inclusiva: Fortaleciendo la Ciencia, Tecnología e Innovación en Guatemala mediante Cooperación Triangular con Bolivia, Panamá y España”. Durante los tres días, la delegación conoció programas e iniciativas desarrolladas por la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Senacyt) y sostuvo intercambios con actores del ecosistema nacional de CTI y otras instituciones vinculadas con políticas de género e inclusión. La participación de Panamá se centró en compartir la experiencia de Senacyt en el diagnóstico sobre la participación de mujeres en CTI, proceso que sirvió como base para el desarrollo de una política de género en este ámbito, así como en los programas y proyectos implementados posteriormente. El proyecto busca fortalecer las capacidades institucionales y las políticas públicas de CTI en Guatemala, con énfasis en la participación de mujeres y pueblos indígenas en áreas como formación, investigación y toma de decisiones. La iniciativa también contempla que las experiencias de Panamá y Bolivia puedan adaptarse al contexto guatemalteco. La cooperación triangular constituye uno de los componentes centrales del proyecto. España participa como socio financiador a través de la Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AECID), mientras Panamá y Bolivia aportan conocimiento técnico y experiencias para apoyar el fortalecimiento institucional de Guatemala. Como parte de la iniciativa también se desarrollarán diagnósticos, recomendaciones, metodologías, indicadores y mecanismos de seguimiento que puedan incorporarse a la planificación y toma de decisiones en CTI. Estos productos servirán como insumos para fortalecer el Plan Estratégico Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico de Guatemala (PLANDECYT 2026-2032). El proyecto responde a brechas que todavía persisten en los sistemas nacionales de ciencia, tecnología e innovación de América Latina, particularmente en el acceso a oportunidades de formación, investigación y participación en espacios de decisión para mujeres y pueblos indígenas. Panamá contribuirá a la formulación y validación técnica de las herramientas previstas a partir de su experiencia en políticas y programas de CTI. La iniciativa es financiada por AECID y cuenta con la administración y ejecución financiera de la Fundación Internacional y para Iberoamérica de Administración y Políticas Públicas (FIAP). El intercambio busca convertir las experiencias acumuladas por los países participantes en herramientas de política pública que contribuyan a construir ecosistemas de ciencia, tecnología e innovación más inclusivos en la región. Le puede interesar: TinyML: el futuro de la IA en dispositivos inteligentes

La adopción de inteligencia artificial avanza hacia una nueva fase: 44% de las organizaciones ya la está escalando en toda la empresa y 80% de los trabajadores asegura que mejoró su productividad. Sin embargo, solo 37% reporta un impacto positivo en el EBIT. El desafío para las compañías ya no es experimentar con IA, sino rediseñar sus operaciones para convertirla en valor financiero. Durante años, la discusión sobre inteligencia artificial en las empresas estuvo dominada por una pregunta sencilla: ¿qué puede hacer esta tecnología? Ahora la pregunta es mucho más difícil: ¿cuánto dinero puede generar o ahorrar? El nuevo estudio de McKinsey sobre el estado de la IA muestra que las organizaciones están avanzando rápidamente en adopción, pero que los beneficios individuales y empresariales todavía marchan a velocidades diferentes. Casi nueve de cada diez encuestados afirma que su organización utiliza IA regularmente en al menos una función empresarial y 44% asegura que ya se está implementando a escala en toda la empresa, frente al 38% registrado un año atrás. La paradoja aparece cuando se observa el balance financiero. Aunque la utilización de IA se ha extendido y profundizado, solo 37% de los encuestados afirma que la tecnología ha contribuido positivamente al EBIT de su organización, prácticamente el mismo porcentaje que el año anterior. La brecha plantea un problema para los ejecutivos: tener trabajadores más productivos no significa automáticamente tener una empresa más rentable. El trabajador ya está viendo el beneficio La evidencia de que la IA puede mejorar el trabajo cotidiano es contundente. Ocho de cada diez encuestados aseguran que la IA ha mejorado su productividad, mientras aproximadamente la mitad afirma que les ha permitido desarrollar nuevas habilidades y tomar mejores decisiones. Pero el impacto no es homogéneo. Los gerentes de nivel medio y los colaboradores individuales son más propensos que los ejecutivos y gerentes sénior a reportar efectos negativos relacionados con la IA: 47% frente a 31%. El dato ayuda a entender una de las tensiones que acompañan la adopción empresarial. La IA puede eliminar tareas, acelerar procesos y ayudar a tomar decisiones, pero también puede modificar responsabilidades, exigir nuevas habilidades y aumentar la presión sobre quienes deben integrar estas herramientas en el trabajo cotidiano. El reto, por tanto, no consiste solamente en poner un chatbot o un copiloto a disposición de los empleados. La organización tiene que decidir qué trabajo cambia, quién lo realiza, qué capacidades necesita y cómo se mide el resultado. Los agentes están cambiando la ecuación El siguiente salto parece estar ocurriendo con los agentes de IA. Entre las grandes empresas, aquellas con ingresos anuales superiores a US$1.000 millones, el porcentaje de encuestados que afirma que sus organizaciones están escalando agentes de IA pasó de 27% a 40% en un año. En organizaciones más pequeñas, la cifra permanece prácticamente estable en 22%. Los agentes de codificación son particularmente relevantes. Aproximadamente dos de cada diez organizaciones ya los están escalando y la proporción llega a 31% entre las grandes compañías. Esto está empezando a alterar una de las decisiones tradicionales del departamento de tecnología: comprar o construir. 32% de los encuestados afirma que su organización decidió no comprar al menos un producto o funcionalidad de software porque podía desarrollarlo internamente mediante herramientas de codificación basadas en agentes. La tendencia es especialmente visible entre profesionales de tecnología y salud, seguidos por servicios profesionales y energía y materiales. La consecuencia puede ser profunda. Si los agentes reducen el tiempo y el conocimiento técnico necesarios para construir aplicaciones internas, algunas empresas podrían comenzar a desarrollar herramientas que antes adquirían a proveedores externos. Eso no significa que el modelo de comprar software esté desapareciendo. Significa que la frontera entre una empresa tecnológica y una empresa que desarrolla su propia tecnología comienza a hacerse más difusa. Como señala Lieven Van der Veken, senior partner de McKinsey, las organizaciones líderes están siendo más deliberadas respecto a dónde comprar, dónde construir y dónde desarrollar capacidades internas. El costo se convierte en una nueva variable estratégica La expansión de la IA también está generando una factura que las compañías empiezan a vigilar con mayor atención. Uno de cada cinco encuestados afirma que los costos operativos relacionados con la IA, incluidos los tokens, están limitando su uso. La restricción aparece en organizaciones de distintos tamaños y sectores. La presión se extiende a diferentes categorías. Aproximadamente uno de cada diez encuestados señala que los costos están limitando el uso de chatbots, agentes de IA o agentes de codificación de software. Y, sin embargo, el dinero continúa fluyendo. 28% de los encuestados afirma que su organización destina más del 10% de su presupuesto total de tecnologías de información y comunicación a IA, mientras 60% espera aumentar sus inversiones durante el próximo año. Los sectores farmacéutico y de productos médicos, seguros, banca y otras instituciones financieras son los que muestran mayor probabilidad de anticipar incrementos. La contradicción es reveladora: las empresas están dispuestas a gastar más en IA incluso cuando todavía no pueden demostrar un impacto financiero generalizado. Michael Chui, senior fellow de McKinsey, describe este nuevo escenario como una cuestión de “tokenomics”. Aunque el precio por token ha disminuido, el número de tokens utilizados y generados en tareas de desarrollo de software agentico y razonamiento complejo puede crecer todavía más rápido. Para los directores financieros y responsables de IA, esto significa que el costo de la inteligencia artificial ya no puede tratarse como una simple partida tecnológica. Se convierte en una variable que debe administrarse junto con la demanda, la productividad y el retorno esperado. Solo una minoría está capturando el verdadero valor El estudio identifica un grupo particularmente pequeño de empresas que está consiguiendo resultados financieros importantes con IA. Las organizaciones de alto rendimiento representan apenas 6% de los encuestados. Son aquellas que atribuyen al menos 5% de su EBIT al uso de IA y describen su impacto como significativo. Su diferencia no está simplemente en gastar más. Estas compañías tienen 3,3 veces más probabilidades que las demás de pretender transformar radicalmente su negocio durante los próximos tres años. Además, casi tres cuartas partes aseguran haber rediseñado radicalmente sus flujos de trabajo debido a la IA, frente a solo una cuarta parte de los demás encuestados. También presentan una mayor disciplina organizativa. Tienen el doble de probabilidades de reportar compromiso de los altos directivos con las iniciativas de IA y de contar con procesos definidos para medir su impacto. La conclusión es incómoda para las empresas que han llenado sus organizaciones de herramientas de IA sin modificar sustancialmente la manera en que trabajan: la tecnología por sí sola no parece suficiente. La ventaja está apareciendo en aquellas organizaciones que utilizan la IA como motivo para rediseñar procesos completos, no simplemente como una capa adicional sobre sistemas existentes. Lea también: El miedo a perder el empleo por la IA obliga a las empresas a cambiar la forma de introducirla

Con un gasto operativo regional del 3,45% sobre activos, el especialista Pavel Alvarado expuso la necesidad de reducir la brecha frente a los neobancos redistribuyendo el gasto hacia la nube, IA y automatización. Durante su participación en el Banking Tech Summit El Salvador, evento organizado por Connecta B2B, el consultor especialista en la banca de Centroamérica y el Caribe, Pavel Alvarado, presentó la conferencia titular: “Estrategia e inversión tecnológica como motor de la banca digital”. Durante su intervención, Alvarado analizó los desafíos actuales de la industria financiera regional e instó a los líderes del sector a redistribuir de manera estratégica los presupuestos de Tecnologías de la Información (TI) para pasar de la simple operatividad a una verdadera transformación digital. Alvarado inició su ponencia destacando cómo la incertidumbre y la complejidad en la industria financiera regional se han duplicado desde la década de 1990, impulsadas por el avance de la inteligencia artificial, la evolución de las regulaciones y el rápido surgimiento de nuevos actores. En el caso de El Salvador, ejemplificó cómo el mercado tradicional coexiste actualmente con 27 competidores Fintech y más de 300 iniciativas vinculadas a activos digitales y criptomonedas, lo que presiona a la banca tradicional a acelerar su evolución. Según el especialista, las instituciones financieras del istmo enfrentan una ventana de oportunidad crítica —situada entre el presente año y el 2028— para consolidar su transformación digital antes de la posible incursión de grandes gigantes tecnológicos o bancarios globales. Run the Business vs. Transform the Business: El reto del OPEX bancario El núcleo de la presentación se centró en la brecha que existe entre mantener la operación diaria de la entidad (run the business) y financiar la innovación que garantizará su sostenibilidad futura (transform the business). Alvarado desglosó las cifras consolidadas del sistema bancario salvadoreño al cierre del ejercicio 2025, señalando que la industria administró $29.700 millones de dólares en activos, logrando una utilidad neta de $420 millones (con un ROA del 1,42 % y un ROE promedio del 12,42 %). Sin embargo, enfatizó que los gastos operativos (OPEX) rozaron los $980 millones de dólares, representando el 37 % de los ingresos, una cifra alineada con el promedio centroamericano (3,45 % sobre activos totales). “De esos $980 millones de dólares en gastos, la pregunta obligada es: ¿cuánto se destinó a mantener el negocio y cuánto a transformarlo? La brecha con los bancos nativos digitales no es solo un desafío, sino la principal oportunidad para reasignar recursos inteligentemente.”, señaló Alvarado. Al comparar estos datos con modelos digitales como el de Nubank (que atiende a más de 139 millones de clientes con aproximadamente 6.000 colaboradores y opera con un ratio de gastos sobre ingresos cercano al 18%), Alvarado subrayó que la clave no reside necesariamente en recortar costos, sino en reestructurarlos. Distribución del presupuesto tecnológico en la banca global El especialista expuso que los bancos de clase mundial destinan cerca del 12 % de su OPEX total al área de tecnología y han comenzado a superar el umbral del 50/50 en la asignación presupuestaria entre mantener el núcleo operativo (Run) y desarrollar nuevas capacidades (Change). Dentro del presupuesto de TI de los bancos líderes globales, la inversión se desglosa principalmente en: 25 % en mantenimiento de sistemas legados (core). 15 % en ciberseguridad y gestión de riesgos. 15 % en arquitectura e infraestructura en la nube (cloud). 15 % en inteligencia artificial, machine learning y analítica avanzada. 12 % en canales digitales y experiencia del cliente. 8 % en automatización robótica de procesos (RPA). 5 % en gobierno de datos. 5 % en innovación y alianzas con el ecosistema Fintech. A diferencia de las entidades tradicionales que destinan una cuarta parte de su presupuesto TI a mantener sistemas legados, los neobancos digitales invierten menos del 5 % en esa categoría, permitiéndoles enfocar sus recursos en talento digital, modelos predictivos y automatización end-to-end. Prioridades estratégicas para la banca regional Para cerrar su conferencia, Pavel Alvarado resumió las tres prioridades que deben regir la estrategia de la banca tradicional en Centroamérica para mantener su competitividad: Experiencia digital del cliente: Superar el empaquetado de productos básicos mediante interfaces adaptativas, segmentación dinámica con machine learning y el consolidado de datos (Golden Record del cliente). Eficiencia operativa y automatización: Reducir tiempos de procesamiento y migrar infraestructuras hacia la nube para liberar capital de trabajo destinado a la innovación. Ciberseguridad y confianza: Implementar autenticación biométrica, monitoreo continuo ante fraudes y encriptación de extremo a extremo como pilar de la reputación institucional. “La tecnología dejó de ser un gasto operativo para convertirse en el motor directo de la rentabilidad bancaria. Los sistemas legados no se modernizan; se sustituyen o se eliminan. Una estrategia efectiva no es un documento ni un presupuesto: es el foco organizacional y la disciplina para ejecutar donde realmente se genera ventaja competitiva”, concluyó Alvarado. Lea también: Banking Tech Summit El Salvador 2026: Starlink lleva la banca fuera de las sucursales y reduce la barrera de conectividad en zonas remotas

La empresa puso en marcha en Estados Unidos su nuevo agente personal de inteligencia artificial, diseñado para operar directamente sobre aplicaciones del usuario. Muse puede gestionar correos, calendarios, compras, pagos y viajes, pero su lanzamiento llega acompañado de dudas sobre seguridad, privacidad y fiabilidad. La inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta a la que se le pregunta algo para convertirse en una tecnología que puede actuar por cuenta del usuario. Meta acaba de dar un paso importante en esa dirección con Muse, un agente capaz de conectarse con aplicaciones personales y ejecutar tareas en segundo plano, incluso cuando el usuario no está interactuando activamente con él. El lanzamiento, anunciado el 8 de septiembre, inicialmente está limitado a Estados Unidos y puede utilizarse mediante una aplicación propia de Muse o a través de WhatsApp. Meta también anticipó que el agente llegará próximamente a sus gafas inteligentes. La diferencia frente a un chatbot tradicional está en lo que ocurre después de la conversación. Muse puede acceder, con autorización del usuario, a aplicaciones de correo electrónico, calendario, pagos, salud, compras y dispositivos del hogar inteligente. Desde allí puede enviar correos, reservar viajes, vender un automóvil o completar determinadas compras. El modelo forma parte de la visión de Mark Zuckerberg de construir una llamada "personal superintelligence", una inteligencia artificial capaz de convertirse en una capa de asistencia permanente para los usuarios de los servicios de Meta. La apuesta también tiene una dimensión económica. Meta busca diversificar sus ingresos más allá de la publicidad mientras aumenta sus inversiones en chips, centros de datos e infraestructura de inteligencia artificial. Reuters señala que la compañía prevé que esas inversiones superen los US$130.000 millones durante 2026. Muse tendrá una versión básica gratuita y dos niveles de suscripción para usuarios intensivos, con precios de US$20 y US$100 al mes. La estrategia refleja una pregunta que atraviesa actualmente a la industria: cómo convertir los agentes de IA en negocios capaces de justificar el enorme costo de infraestructura que requiere esta tecnología. El salto de los asistentes conversacionales a los agentes autónomos cambia radicalmente el nivel de riesgo. Un chatbot que se equivoca en una respuesta puede resultar molesto. Un agente que tiene acceso al correo, las fotografías, los datos de salud o los sistemas de pago puede convertir ese error en un incidente de seguridad. Meta asegura haber construido varias barreras. Cada agente funciona en una máquina virtual propia en la nube y existe un segundo agente encargado de supervisar determinadas acciones. Los usuarios también pueden decidir a qué aplicaciones tendrá acceso Muse y revocar esos permisos cuando quieran. La compañía incluso retrasó el lanzamiento previsto inicialmente para abril con el objetivo de mejorar la seguridad. Vishal Shah, vicepresidente de productos de IA de Meta, dijo a Reuters que la empresa consideró que el trabajo adicional permitió al producto "cross the threshold" y alcanzar el nivel mínimo necesario para ponerlo en manos de los usuarios. Pero esa confianza todavía tiene un punto débil: los propios empleados de Meta encontraron problemas durante las pruebas internas. Reuters reportó casos en los que Muse mostró comportamientos inesperados, incluido uno en el que consiguió acceder a fotografías privadas de iCloud después de recibir instrucciones para identificar juguetes presentes en imágenes de una fiesta infantil. Otros empleados señalaron problemas de fiabilidad, desconexiones y procesos de monitoreo que dejaban de funcionar sin una explicación aparente. En uno de los comentarios internos, un empleado llegó a describir los problemas como "many failure modes that made it unreliable". Otro, en contraste, contó que Muse había resultado tan útil para organizar la logística de unas vacaciones que terminó convirtiéndose en "the third participant" de una luna de miel de tres semanas en Indonesia. La contradicción resume el desafío de los agentes autónomos: cuanto más útiles son, más permisos necesitan; y cuanto más permisos reciben, mayor es el costo de equivocarse. Lea otras informaciones: Startups e IA: gastar más y construir con menos

En la era de los deepfakes y la inteligencia artificial generativa, la verificación biométrica y las contraseñas tradicionales han dejado de brindar certezas suficientes para el sector financiero. Con esta premisa, Marcos Allende, CEO de Blerify, expuso durante el Banking Tech Summit El Salvador 2026 la urgencia de evolucionar hacia un modelo de identidad digital basado en credenciales criptográficas y billeteras de identidad. Durante su presentación, Allende demostró lo sencillo que resulta en la actualidad falsificar rostros, emular interacciones en video con diferentes capas de profundidad e impersonar identidades en tiempo real. Este escenario expone de forma directa los procesos de onboarding y autenticación recurrente de las instituciones bancarias, cuyos proveedores suelen validar clientes comparando imágenes simples del documento y del rostro (face match). En un contexto impulsado por IA, tanto las fotos de los documentos como los videos del usuario pueden ser generados o manipulados, eliminando toda confiabilidad. "La biometría como factor de confianza para verificar la identidad de sus usuarios ya no es suficiente. El 'algo que sabes' (contraseñas) y el 'algo que eres' (biometría) ya no son confiables", explicó Allende. Como alternativa sólida, el especialista propuso el modelo de "algo que tienes": un dispositivo móvil que resguarda una llave criptográfica vinculada a la identidad del usuario, protegida localmente. Las billeteras de identidad digital permiten operar documentos en formato criptográfico interoperable. A través de estándares internacionales como ISO 18013-5 y protocolos de OpenID, las entidades financieras pueden solicitar atributos específicos mediante un código QR. En cuestión de milisegundos, los datos son transferidos con firmas digitales tanto de la persona como de la entidad emisora (como el Registro Nacional de las Personas Naturales - RNPN en El Salvador). Esto asegura la validez del documento, su origen legítimo y su estado de no revocación sin depender de análisis biométricos probabilísticos. El avance de esta tecnología no es un concepto teórico distante: se proyecta que para 2030 una de cada tres personas en el mundo utilice una billetera de identidad. En la Unión Europea su uso avanza hacia la obligatoriedad regulatoria, mientras que en América Latina países como El Salvador, Panamá, Uruguay, República Dominicana, Costa Rica, Honduras y Perú lideran la implementación de credenciales digitales. Finalmente, el CEO de Blerify subrayó la preparación de estas arquitecturas frente al surgimiento de la computación cuántica, incorporando algoritmos de criptografía post-cuántica estandarizados por el NIST para garantizar la resiliencia a largo plazo. Vea también: Banking Tech Summit El Salvador 2026: la IA lleva la experiencia bancaria hacia una atención más autónoma