La compañía presentó su primer teléfono con pantalla plegable, un dispositivo que combina un screen interno de 7,6 pulgadas con otro externo de 5,4 pulgadas y parte de un precio de US$1.999. También renovó su línea iPhone 18 Pro, presentó los Apple Watch Series 12 y Ultra 4, los AirPods 5 y nuevas funciones de salud impulsadas por IA. El evento de hoy Apple reveló finalmente el producto que durante años había pertenecido al terreno de los rumores: un iPhone plegable. La compañía presentó el iPhone Duo, su primer dispositivo de este tipo y, probablemente, el lanzamiento más importante de la jornada por el cambio de concepto que introduce en su teléfono insignia. El lanzamiento también marca un momento relevante para Apple bajo el liderazgo de su nuevo CEO, John Ternus. La compañía llega relativamente tarde a una categoría en la que Samsung, Google, Xiaomi, Motorola y otros fabricantes llevan varios años experimentando. Ahora apuesta por convertir el formato plegable en una extensión natural de la experiencia del iPhone, en lugar de presentarlo simplemente como una variante de pantalla flexible. Un iPhone que se transforma en una pantalla de 7,6 pulgadas El iPhone Duo tiene una pantalla externa de 5,4 pulgadas cuando está cerrado y una pantalla interna Retina de 7,6 pulgadas cuando se despliega. Apple diseñó el dispositivo con un formato horizontal más ancho que el de varios plegables tradicionales, una decisión orientada a ofrecer una relación de aspecto más conveniente para consumir contenido cuando el teléfono está abierto. La pantalla interior incorpora una cámara frontal situada debajo del panel, lo que permite mantener una superficie prácticamente completa. Apple también desarrolló un acabado nano-texturizado destinado a reducir reflejos y hacer menos visible la marca del pliegue. Ambos paneles mantienen la misma relación de aspecto para que el contenido pueda pasar de una pantalla a otra sin cambios drásticos en su escala. El dispositivo puede utilizarse completamente abierto, cerrado o parcialmente plegado, incluso apoyado sobre una superficie. Esta última posibilidad es importante para Apple porque transforma el mecanismo de plegado en una nueva forma de interacción, no solamente en una manera de reducir el tamaño del teléfono para guardarlo en el bolsillo. iOS 27 fue adaptado específicamente al nuevo formato. Los controles del sistema pueden desplazarse hacia los laterales y la interfaz aprovecha la pantalla vertical para ejecutar aplicaciones en paralelo. También es posible mantener un video en una parte de la pantalla mientras se utilizan otras aplicaciones en la restante. El desafío está en la bisagra Uno de los componentes críticos del Duo es precisamente el mecanismo que permite plegarlo. Apple utiliza una bisagra fabricada con aluminio de grado 5 y compuesta por más de 100 componentes diseñados para conseguir un movimiento uniforme. La compañía también recurrió a inteligencia artificial durante el proceso de fabricación para ajustar cada bisagra a su carcasa correspondiente. Según Apple, sistemas de IA permiten emparejar cada unidad con su alojamiento más adecuado, mientras que un láser confocal analiza la superficie y un proceso de impresión 3D aplica hasta 25 capas microscópicas de un fotopolímero para corregir irregularidades. El dato no es menor. La durabilidad ha sido históricamente uno de los principales interrogantes de los teléfonos plegables, debido al desgaste adicional que implica abrir y cerrar repetidamente el dispositivo. Apple intenta responder a ese problema desde el diseño industrial y la fabricación, aunque la resistencia real del Duo solamente podrá evaluarse después de que llegue a manos de los usuarios. Cámara, batería y rendimiento El iPhone Duo incorpora un sistema de cámaras compuesto por un sensor principal Fusion de 48 megapíxeles y un ultra gran angular de 48 megapíxeles, con zoom óptico 2x. El diseño plegable permite además utilizar las cámaras traseras para tomar selfies mientras el usuario utiliza la pantalla externa como visor. Apple también aprovechó el formato para incorporar nuevas posibilidades fotográficas. Entre ellas aparece Smart Take, que utiliza modelos de inteligencia artificial ejecutados en el dispositivo para analizar una escena y capturar automáticamente el momento adecuado. La pantalla externa también puede funcionar como vista previa para que las personas fotografiadas puedan comprobar el encuadre. El dispositivo utiliza el nuevo chip A20 Pro y una arquitectura de batería dual, acompañada por un sistema de gestión térmica con cámara de vapor. Apple asegura hasta 31 horas de reproducción de video utilizando la pantalla interna y hasta 44 horas con la pantalla externa. En materia de conectividad, incorpora los chips inalámbricos N1 y C2, con soporte para Wi-Fi 7, Bluetooth 6 y Thread, además de mejoras en la conectividad celular. El iPhone Duo parte de US$1.999 con 256 GB de almacenamiento y estará disponible en las capacidades de 256 GB, 512 GB, 1 TB y 2 TB. Las reservas comenzarán el 16 de octubre y el dispositivo llegará a las tiendas el 23 de octubre. El resto de la familia también se actualiza El segundo gran lanzamiento de la jornada fue la familia iPhone 18 Pro, integrada por el iPhone 18 Pro y el iPhone 18 Pro Max. Aunque mantienen esencialmente el diseño de la generación anterior, Apple concentró las novedades en el sistema fotográfico. Los nuevos modelos incorporan una cámara de 48 megapíxeles con apertura variable controlada mediante seis pequeñas hojas, además de nuevos controles profesionales para ajustar parámetros como balance de blancos, velocidad de obturación, apertura e histograma. También incorporan nuevas opciones de estilos fotográficos y capacidades avanzadas de grabación de video. El iPhone 18 Pro tendrá un precio inicial de US$1.199, mientras que el 18 Pro Max partirá de US$1.299. Ambos estarán disponibles el 18 de septiembre. Apple también dedicó parte de la presentación a sus dispositivos de muñeca. Los Apple Watch Series 12 y Apple Watch Ultra 4 incorporan nuevas funciones de inteligencia artificial orientadas a interpretar conversaciones y sonidos del entorno. La función Live Rewind puede recuperar los últimos 15 segundos de una conversación y mostrarlos como texto, mientras que Siri Recap genera un resumen con los principales puntos de una conversación. La función Sound Recognition, por su parte, puede identificar sonidos como sirenas, alarmas, timbres o el llanto de un bebé y generar alertas. Apple asegura que estas funciones de inteligencia de audio no crean ni almacenan grabaciones de las conversaciones. Los relojes también incorporan nuevas funciones relacionadas con salud, entre ellas una medición más frecuente de la frecuencia cardíaca, un indicador de preparación diaria o Readiness Score y una función denominada Health Age, que compara determinados indicadores físicos con la edad cronológica del usuario. El Series 12 parte de US$399 y el Ultra 4 de US$499. Finalmente, Apple presentó los AirPods 5, con mejoras en calidad de audio, cancelación activa de ruido y funciones vinculadas con Siri y Apple Intelligence. La compañía afirma que reducen hasta un 50% más el ruido ambiental que la generación anterior. Los nuevos auriculares parten de US$129 y estarán disponibles el 18 de septiembre. La compañía también anunció una renovación de la aplicación Salud, que incorpora una nueva sección de Insights, recomendaciones personalizadas, un indicador de Readiness y una estimación de Health Age. Una nueva sección denominada Longevity utilizará información procedente del iPhone y Apple Watch para evaluar aspectos como sueño, movimiento y salud cardíaca. Pero, más allá de cámaras, relojes, auriculares y nuevas funciones de inteligencia artificial, el protagonista de la presentación es el iPhone Duo. Con su llegada, Apple entra en una categoría que todavía representa menos del 2% de los envíos globales de smartphones. Counterpoint estima, sin embargo, que el peso de Apple podría permitir que el Duo alcance hasta un 25% de participación dentro del mercado de plegables hacia el cierre del año. El desafío para Apple ahora no consiste solamente en demostrar que puede fabricar un iPhone que se pliega. Consiste en convencer a millones de usuarios de que, después de años de teléfonos cada vez más parecidos entre sí, volver a abrir y cerrar el smartphone representa una evolución suficientemente importante como para pagar US$1.999 por ella. Le puede interesar: John Ternus toma el mando de Apple con la IA como primera prueba

El clima frío, la disponibilidad de energía, los vastos terrenos y los incentivos impulsados por el gobierno de Javier Milei están pueden converrtir al sur de Argentina en un polo emergente para megaproyectos de centros de datos. OpenAI, Pampa Energía y otros desarrolladores ya exploran proyectos de cientos y hasta miles de megavatios. La nueva frontera de la inteligencia artificial no necesariamente está en Silicon Valley. Puede estar en la Patagonia argentina. Mientras las grandes compañías tecnológicas compiten por conseguir suficiente electricidad para alimentar una nueva generación de modelos de inteligencia artificial, una región conocida por sus montañas, glaciares y enormes extensiones despobladas empieza a aparecer en los mapas de los desarrolladores de centros de datos. La Patagonia argentina reúne varios de los recursos que hoy se han convertido en activos estratégicos para la IA: terrenos disponibles, temperaturas bajas, fuentes de energía y acceso a recursos naturales. Reuters reporta que distintos proyectos están avanzando, todavía en etapas iniciales, mientras Argentina intenta posicionarse como una alternativa para los hyperscalers que encuentran cada vez más resistencia en otros mercados. La oportunidad tiene una explicación sencilla. Los modelos de IA requieren cantidades extraordinarias de cómputo y, detrás de cada GPU, existe una necesidad menos visible pero decisiva: electricidad. La Agencia Internacional de Energía proyecta que el consumo mundial de electricidad aumentará 19% entre 2025 y 2030, hasta alcanzar 33.600 TWh, mientras el consumo eléctrico de los centros de datos prácticamente se duplicará. En ese contexto, la energía deja de ser una cuestión operativa para convertirse en una pieza central de la estrategia tecnológica. En la provincia de Neuquén, Pampa Energía está impulsando un proyecto de centro de datos junto a su planta termoeléctrica de Loma de la Lata. La instalación podría consumir hasta 500 MW de energía procedente de la zona de Vaca Muerta, una de las mayores formaciones de shale gas del mundo, según explicó a Reuters Rubén Turienzo, director comercial de electricidad de la compañía. La infraestructura eléctrica necesaria para alcanzar esos 500 MW costaría cerca de US$900 millones, de acuerdo con estimaciones de la empresa. Antes de comprometerse con esa magnitud, los posibles inversores estarían evaluando un proyecto piloto de entre 20 MW y 40 MW. Pampa Energía espera alcanzar acuerdos iniciales hacia finales de 2026. La lógica detrás de Neuquén combina dos mundos que durante décadas estuvieron separados: petróleo y tecnología. Vaca Muerta proporciona gas y capacidad energética. La Patagonia aporta espacio y temperaturas que pueden reducir las necesidades de refrigeración. Y los centros de datos aportan un nuevo tipo de demanda industrial, una que crece al ritmo de la carrera global por la IA. “Todos están buscando energía”, explicó al medio Hadassa Lutz, cofundadora de la firma estadounidense de asesoría Cloud2Ground. Pero añadió una advertencia que resume el desafío argentino: tener energía no es suficiente. También hacen falta redes, fibra óptica, infraestructura eléctrica y capital suficiente para convertir los anuncios en instalaciones reales. OpenAI ya está mirando hacia el sur La apuesta no es puramente hipotética. OpenAI anunció en octubre de 2025 una alianza con la argentina Sur Energy para desarrollar un centro de datos alimentado por energía limpia, con una inversión potencial de hasta US$25.000 millones y una capacidad de hasta 500 MW. El proyecto fue presentado como Stargate Argentina y sería uno de los mayores proyectos de infraestructura tecnológica de América Latina. El proyecto todavía no se ha materializado definitivamente. En agosto, Emiliano Kargieman, cofundador de Sur Energy, señaló que estaba trabajando con la provincia de Neuquén para identificar un sitio y que correspondía a OpenAI dar el siguiente paso para firmar el contrato definitivo e iniciar el proyecto. Ese matiz es importante porque la nueva geografía de la IA está llena de proyectos anunciados que todavía necesitan convertirse en infraestructura. En Chubut, por ejemplo, la compañía polaca Green Capital anunció en julio planes para un centro de datos cuya primera etapa alcanzaría 300 MW, con una inversión de US$3.000 millones. El proyecto podría crecer posteriormente hasta 3.000 MW. Para alimentarlo, la empresa está arrendando unas 501 millas cuadradas, equivalentes a 1.298 kilómetros cuadrados, al sur de Trelew, donde planea construir instalaciones eólicas y solares y evitar el uso de la red eléctrica nacional. Mientras tanto, la estadounidense FlexDomes estudia un centro de datos en Neuquén de 120 MW de carga informática, cuya primera etapa requeriría unos US$1.400 millones y utilizaría energía de Vaca Muerta. Y en Bahía Blanca, Pampa Energía ya acordó proporcionar 30 MW para la primera fase de un centro de datos ubicado dentro de una zona franca. La zona, conocida por su potencial eólico, comenzó la construcción de un parque tecnológico y espera alcanzar acuerdos definitivos de inversión hacia finales de 2026. Por otra parte, el presidente Javier Milei se reunió esta semana con autoridades de DayOne Data, constructora y operadora de data centers para proveedores de cloud computing e IA. Lo curioso es que DayOne Data tiene entre sus accionistas al gigante chino GDS Holdings y el encuentro se dio a pocos días de un entrecruce diplomático tras presiones de la Enbajada de los Estados Unidos por la potencial participacion de la china Huawei en la provisión de servicios de tecnología para Vaca Muerta, el nuevo gran polo petrolero de Argentina. El mapa empieza a adquirir forma, aunque todavía no pueda hablarse de un nuevo Silicon Valley. Podría interesarle: El fraude digital pone en alerta a la banca en Guatemala

¿Qué ocurre cuando un cliente deja de navegar entre menús, repetir información y cambiar de canal para resolver una gestión bancaria? La inteligencia artificial está abriendo la posibilidad de transformar esas interacciones en conversaciones capaces de comprender necesidades, ejecutar acciones y decidir cuándo incorporar a una persona, modificando así el funcionamiento tradicional de los centros de contacto. Esta evolución fue abordada durante el Banking Tech Summit El Salvador 2026 por Fabián Correa, Associate Solution Consultant de Revtecsa / Genesys, durante la charla “Redefiniendo el futuro de la experiencia del cliente gracias al poder de la IA”. Su planteamiento puso el foco en integrar datos, inteligencia artificial y talento humano para evitar que estos componentes continúen funcionando como estructuras separadas dentro de las organizaciones financieras. Para Correa, la industria está avanzando desde una economía centrada exclusivamente en prestar un servicio hacia una “economía de la experiencia”, donde también importan la rapidez de respuesta, el seguimiento, la resolución efectiva de las solicitudes y la percepción que deja cada interacción. Esto plantea un desafío para la banca: incorporar IA no solamente para automatizar tareas, sino para obtener resultados de negocio medibles. Según explicó, uno de los problemas de las pruebas de concepto es que pueden quedarse en pilotos cuando no están vinculadas desde el comienzo con indicadores y objetivos concretos. De los menús tradicionales a conversaciones con intención Uno de los cambios presentados durante la sesión fue la transición desde los tradicionales sistemas de “marque uno, dos o tres” hacia modelos capaces de interpretar directamente lo que necesita el usuario. La demostración realizada durante la ponencia mostró a “Rafael”, un asistente virtual utilizado para ejemplificar cómo podría desarrollarse una interacción bancaria apoyada por IA. Durante una misma conversación, el sistema realizó verificación de identidad, consultas sobre beneficios de una tarjeta, revisión de saldos, una transferencia entre cuentas y la creación de un reclamo por un doble cobro de US$2.000. El ejemplo permitió mostrar una diferencia importante frente a los chatbots tradicionales: el objetivo de los nuevos agentes virtuales no se limita a responder preguntas. También pueden conectarse con otros sistemas empresariales para ejecutar determinadas operaciones en tiempo real, siempre bajo la arquitectura, permisos y controles definidos por la organización. Sin embargo, la automatización no implica necesariamente eliminar la intervención humana. Cuando una solicitud requiere la participación de un asesor, la IA puede transferir la conversación junto con un resumen del contexto y de las acciones realizadas previamente, evitando que el cliente tenga que comenzar nuevamente su explicación. “Cada interacción o cada comunicación con un cliente tiene que ser diferente”, señaló Correa al explicar la evolución hacia modelos más autónomos de atención. IA para clientes, agentes y supervisores El impacto tampoco termina en el consumidor. Durante la presentación se explicó cómo la tecnología puede asistir simultáneamente a clientes, agentes de servicio, supervisores y administradores. Para el asesor humano, esto significa contar con información consolidada y recomendaciones sobre la siguiente acción, reduciendo la necesidad de alternar constantemente entre diferentes aplicaciones. Genesys plantea además la integración de voz, canales digitales, correo electrónico y procesos de front y back office dentro de un mismo entorno. Para los supervisores, la IA introduce otra posibilidad: analizar las interacciones a una escala que sería difícil conseguir mediante revisiones manuales. Herramientas de speech analytics, análisis de sentimiento y evaluaciones automatizadas pueden examinar las conversaciones una vez finalizadas y generar información sobre aspectos como la percepción del cliente, la actuación del agente, el cumplimiento de determinados criterios y otros indicadores definidos por cada organización. Esto podría cambiar una práctica habitual en los centros de contacto. En lugar de esperar semanas para escuchar una muestra de llamadas anteriores, los responsables pueden disponer de información procesada después de las interacciones, ampliando su capacidad para identificar tendencias y oportunidades de mejora. Otro punto abordado fue la necesidad de consolidar herramientas. Correa señaló que algunas organizaciones utilizan múltiples plataformas independientes para voz, canales digitales, administración de personal y otras funciones. La propuesta presentada busca reducir esas “islas” tecnológicas mediante una arquitectura unificada e integrada con otros sistemas empresariales. La seguridad también formó parte de la discusión, particularmente por la sensibilidad de los datos administrados por las instituciones financieras. Durante su intervención, Correa destacó la necesidad de evaluar dónde se procesa la información de los clientes, qué controles existen sobre ella y qué estándares aplican los proveedores de soluciones de IA. La reflexión cobra especial relevancia a medida que los sistemas dejan de limitarse a responder consultas y comienzan a tener capacidad para realizar acciones. Cuanto mayor sea la autonomía de la IA, mayor será también la importancia de la gobernanza, la seguridad y la trazabilidad de las decisiones automatizadas. La conversación desarrollada en el Banking Tech Summit El Salvador 2026 mostró así una nueva etapa para los centros de contacto financieros. El cambio no consiste únicamente en incorporar un chatbot más avanzado, sino en construir experiencias donde datos, automatización y personas puedan compartir el contexto de una interacción y actuar de manera coordinada. Para la banca, la oportunidad estará en determinar qué procesos pueden automatizarse, cuáles deben permanecer bajo intervención humana y, especialmente, cómo convertir las capacidades de la IA en mejoras comprobables para el cliente y para la operación del negocio. Vea también: Banking Tech Summit El Salvador 2026: la urgencia de la banca componible para sobrevivir en la era del Open Finance

OpenAI todavía no ha anunciado oficialmente esta herramienta, pero suele probar nuevas ideas con usuarios seleccionados antes del lanzamiento oficial. Si es usuario de la inteligencia artificial de OpenAI, pronto podría enseñarle su estilo de escritura a través de Slack o Gmail, ya que, con sus mensajes enviados en estos servicios de terceros, ChatGPT estudiará su redacción y podrá copiarla. Esta función se encuentra en fase de pruebas para un grupo selecto de usuarios. La nueva característica fue detectada inicialmente por Gael Breton en X antes de ser reportada por Bleeping Computer. La publicación de Breton muestra la herramienta con la siguiente descripción: ChatGPT escribirá con tu voz tomando como referencia ejemplos de tus aplicaciones conectadas. Entre las aplicaciones conectadas, que se logran ver en el ejemplo, se dividen en Documentos, Correo electrónico y Mensajería, con Slack, Notion, Google Drive y Gmail visibles. También podría utilizar otras aplicaciones integradas a través de las herramientas para servicios de terceros de ChatGPT. En respuesta a la publicación, otro usuario afirmó tener acceso a la función desde hace semanas y la calificó como algo que cambia el juego. Aún no está claro si la aplicación leerá todo lo enviado a través de la cuenta conectada una sola vez o si consultará la información periódicamente para adaptar el estilo. Eso sí, hay que dejar claro que OpenAI todavía no ha anunciado oficialmente esta herramienta, pero suele probar nuevas ideas con usuarios seleccionados antes del lanzamiento oficial. Por lo tanto, se desconoce cuánto tiempo falta para que esté disponible. PC Mag explica que, si es de los usuarios con la opción disponible, la encontrarás en Configuración > Personalización > Escritura. Allí hay un conmutador llamado Referenciar mi estilo de escritura, el cual se puede activar o configurar seleccionando la opción correspondiente. OpenAI ha tenido un mes de septiembre bastante activo, incluyendo el lanzamiento de su nuevo modelo Astra y la divulgación de otro incidente involucrando agentes impulsados por GPT. Un grupo de investigadores descubrió que estos agentes realizaron más de 15.000 ediciones en la base de datos alemana DseWiki, un recurso para programadores. Le puede interesar: El científico jefe de OpenAI advierte que "la humanidad no está preparada" para una IA que ya empieza a desarrollarse a sí misma

Un estudio de Mercury sobre 1.500 fundadores y operadores de empresas estadounidenses de menos de seis años revela una nueva economía para las startups: mayor adopción de agentes de IA, más gasto tecnológico y una confianza todavía elevada, pero también costos operativos crecientes, contratación más selectiva y una dependencia cada vez mayor de proveedores de inteligencia artificial. La imagen clásica de una startup tecnológica todavía tiene algo de oficina improvisada, equipos pequeños y fundadores intentando estirar cada dólar. En 2026, sin embargo, hay un nuevo integrante en esa ecuación: la inteligencia artificial. Y no está llegando únicamente como una herramienta de productividad. Para muchas compañías jóvenes, empieza a funcionar como parte de la infraestructura económica que permite contratar menos personas para determinadas tareas, lanzar productos más rápido y operar con equipos relativamente pequeños. Ese cambio aparece con claridad en el nuevo informe de Mercury, basado en una encuesta realizada en mayo de 2026 a 1.500 adultos estadounidenses que participaron en la creación de una empresa durante los últimos seis años. El estudio muestra un ecosistema empresarial optimista, aunque mucho más cuidadoso con sus costos y cada vez más condicionado por la economía de la IA. El dato que resume buena parte de esta transformación es contundente: 95% de las startups consultadas ya desplegaron agentes de IA, mientras otro 1% se encontraba en fase piloto. Entre las compañías con más de 100 empleados, ninguna de las encuestadas declaró no utilizar agentes. Los principales usos son análisis y reportes de datos, marketing y atención al cliente. La adopción no es, sin embargo, gratuita. El 77% de los encuestados afirma que su gasto en IA y tokens aumentó durante el último año. El grupo más numeroso, 30%, reportó incrementos de entre 25% y 50%. Entre las compañías tecnológicas, 13% señaló que su gasto había aumentado al menos 100%, mientras que 4% de los usuarios intensivos de IA registró incrementos de 200% o más. Los números también muestran que la factura crece conforme aumenta el tamaño del negocio. Menos de 1% de las empresas con menos de 100 empleados gastó más de US$100.000 anuales en IA, pero la proporción subió a 7% entre las compañías con más de 100 trabajadores. Dentro del sector tecnológico, 16% gastó entre US$25.000 y US$100.000 mensuales, y 6% superó los US$100.000 al mes. Los datos de Mercury sobre sus propios clientes apuntan en la misma dirección. Entre abril de 2025 y abril de 2026, el gasto mensual promedio en IA de compañías de aproximadamente 50 empleados o menos aumentó más de 50%. Si se amplía la comparación hasta abril de 2024, el incremento supera 77%. Mercury advierte que la composición de su muestra, con una mayor presencia de empresas tecnológicas, influye en estos resultados y que las compañías más grandes registraron aumentos todavía más pronunciados. Lo interesante es que el aumento del gasto no parece haber provocado un desplome de la confianza. El 84% de los fundadores y operadores encuestados dice sentirse más confiado sobre las perspectivas de su negocio que hace un año. Pero existe una señal de enfriamiento: quienes calificaron esa mejora como "significativa" bajaron de 41% a 33%, mientras quienes la describieron como "moderada" aumentaron de 46% a 51%. La brecha relacionada con la IA es todavía más llamativa. El 91% de los grandes adoptantes de inteligencia artificial afirma tener mayor confianza en su negocio, frente al 60% entre quienes no adoptan IA. Son 31 puntos porcentuales de diferencia. La correlación también aparece en la remuneración de los propios fundadores. El 80% de quienes utilizan IA activamente se paga un salario acorde con el mercado, frente al 57% de quienes no la utilizan. Entre quienes mejoraron su confianza empresarial, 81% recibe un salario de mercado, frente al 56% entre quienes tienen una confianza estancada o decreciente. Eso no significa que la IA sea la causa directa de una mejor situación financiera. El propio informe advierte que los datos muestran correlaciones, no causalidad. Pero el patrón es difícil de ignorar: las compañías que adoptan IA de manera más profunda parecen estar operando bajo una lógica económica distinta. Menos empleados no necesariamente significa menos crecimiento El mercado laboral de las startups también está cambiando, aunque no exactamente en la dirección que sugeriría la narrativa de una sustitución masiva. La proporción de compañías que están escalando activamente sus equipos cayó de 32% a 24% en un año. Al mismo tiempo, aquellas que mantienen estable su plantilla aumentaron de 34% a 38%. Aun así, 94% de las empresas encuestadas estaban manteniendo o aumentando su plantilla: 38% mantenía el tamaño y 56% seguía contratando en algún grado. El 12% había reducido personal durante el último año específicamente por el aumento de los costos de operar. Entre los grandes usuarios de IA, la proporción fue 14%, frente a 8% entre los no usuarios. Pero la IA también aparece asociada a contratación. El 56% de las empresas que utilizan IA afirma estar contratando más debido a ella, mientras 38% dice que la tecnología les permite mantener estables sus planes de contratación. En conjunto, eso representa 94% de las empresas relevantes para esa pregunta. Incluso los trabajadores junior, uno de los grupos que más preocupa ante la automatización, no parecen estar desapareciendo de las estrategias de contratación de estas startups. El 82% de las compañías dice que contrata la misma cantidad o más de talento con entre cero y tres años de experiencia que lo que habría contratado sin IA. Los grandes adoptantes de IA fueron además dos veces más propensos que los adoptantes moderados a decir que están contratando más perfiles junior gracias a la tecnología. Lo que sí está cambiando son las condiciones del empleo. El 34% introdujo conocimientos de IA como requisito laboral, proporción que alcanza 51% en empresas tecnológicas. Otro 28% trasladó algunos puestos de tiempo completo a combinaciones de contratistas e IA, mientras 25% afirma pagar salarios menores en posiciones que pueden ser apoyadas por IA. La startup de 2026, por tanto, no necesariamente es una empresa sin trabajadores. Es una empresa que intenta conseguir más producción por cada trabajador. Lea también: Un 95% de los líderes de infraestructura tuvieron que retrasar o cancelar iniciativas de IA

Francisco Moralejo, founder de Grupo SEGA, expuso los verdaderos indicadores de retorno de inversión, payback y eficiencias de la inteligencia artificial en el sector financiero regional. En el marco del Banking Tech Summit El Salvador, Francisco Moralejo, founder de Grupo SEGA, abordó el impacto real de la inteligencia artificial (IA) en las organizaciones financieras y desmitificó los conceptos erróneos sobre la creatividad y la automatización ciega en los negocios. El especialista subrayó que la tecnología no debe reemplazar el criterio ni el liderazgo de las personas. "La inteligencia de verdad sigue siendo humana. La IA lo que hace son, en milisegundos, millones de transacciones estadísticamente para dar una respuesta, pero la herramienta está para servirnos; el control y la decisión siempre son humanos", enfatizó Moralejo durante su conferencia. Para ejemplificar la importancia del factor humano al frente de las herramientas digitales, Moralejo citó un estudio sobre el modelo DALL-E 3: aquellos usuarios que utilizaron una IA intermedia para traducir e instruir sus requerimientos resultaron un 56% más ineficientes que los grupos que trabajaron de forma directa. Según el ejecutivo, esto demuestra que el verdadero valor de la productividad surge cuando el usuario asume el rol de "piloto". Métricas y retorno de inversión en la banca regional Durante la ponencia, se presentaron los resultados de talleres de descubrimiento realizados con 15 organizaciones bancarias en seis países de la región (con un impacto superior a 34.000 usuarios), destacando indicadores clave sobre la adopción de la IA: Retorno de Inversión (ROI): La mediana del retorno de inversión en iniciativas de IA para el sector financiero se ubica en un 20% durante el primer año. Moralejo advirtió que proyectos con expectativas de retorno mayores a 12 meses deben descartarse debido a la velocidad del avance tecnológico. Periodo de Recuperación (Payback): Las iniciativas viables en banca registran tiempos de recuperación de capital que oscilan entre los 5 y los 9 meses. Impacto en Eficiencia: El valor principal no reside en la reducción de puestos de trabajo, sino en la optimización operativa. Se registra un 38% de incremento en la eficiencia activa y una disminución drástica en los reprocesos internos. Inversión Promedio: El ticket promedio de las soluciones de IA implementadas se sitúa en los US$22,000, incluyendo el consumo en la nube. Prioridades de la industria y riesgos a controlar En la comparación sectorial, la banca regional prioriza sus proyectos de IA en las operaciones de crédito (su principal motor de ingresos) y en el cumplimiento regulatorio, superando la media de otras industrias. Asimismo, las áreas con mayor retorno probado incluyen la gestión de proyectos, la automatización de renovaciones en seguros, la actualización de datos normativos y la prospección de negocios. Finalmente, el fundador de Grupo SEGA hizo un llamado a los líderes a implementar una gobernanza sólida y un marco de "IA responsable" para evitar errores críticos en la producción corporativa. "Todo lo que estamos recibiendo o creando con IA es un borrador. El rol del líder es retar, validar fuentes y auditar los datos antes de tomar decisiones. No podemos permitir la automatización ciega dentro de una corporación", concluyó Moralejo. Vea también: Banking Tech Summit El Salvador 2026: la urgencia de la banca componible para sobrevivir en la era del Open Finance

David Sotillo, Director de Operaciones de Play Digital, lanzó un desafío directo a la industria financiera: dejar de confundir la modernización superficial con la transformación profunda, apostando por arquitecturas desacopladas y estandarizadas como el único camino viable hacia modelos de negocio sostenibles. El Banking Tech Summit El Salvador 2026 no solo fue un espacio de actualización tecnológica, sino también el escenario de una llamada de atención necesaria para el sector financiero. David Sotillo, Director de Operaciones de Play Digital Consulting, articuló una tesis provocadora: muchas de las instituciones que presumen de "transformación digital" están, en realidad, simplemente maquillando sus operaciones."Modernizar es algo externo, es cambiar la fachada. Transformar es algo distinto", sentenció Sotillo ante una audiencia conformada por líderes bancarios. El experto señaló que, mientras muchos bancos se centran en actualizar canales, añadir APIs aisladas o mejorar la interfaz de usuario, pierden de vista el objetivo fundamental: la capacidad de construir productos financieros de forma ágil y sin dependencias rígidas. Uno de los puntos más críticos de la ponencia fue la desmitificación delcorebancario tradicional. Sotillo introdujo el concepto de Coreless Banking(banca sin core), aclarando que no se trata de apagar los sistemas principales, sino de "ir reduciendo la dependencia" de ellos. La pregunta que los líderes de negocio deben hacerse hoy no es "¿cuántas APIs tenemos?", sino "¿cuántas dependencias estamos eliminando del core?". Según el ejecutivo, la banca tradicional se ha comportado históricamente bajo la lógica de esperar a que el cliente venga a la institución. Sin embargo, en el actual ecosistema deEmbedded Finance, la competencia ya no es solo entre bancos, sino contra actores que integran servicios financieros en experiencias cotidianas, como retailers o marketplaces, donde la marca del banco se vuelve invisible para el consumidor final. "El banco más exitoso del futuro será aquel que el consumidor menos vea", afirmó Sotillo. La arquitectura como Lego: Estandarización y Desacoplamiento Para ilustrar cómo alcanzar esta agilidad, Sotillo utilizó una metáfora pedagógica: el armado de Legos. Explicó que las instituciones financieras tradicionales han "pegado" sus funcionalidades con cemento, creando monolitos rígidos que impiden la innovación rápida. La solución propuesta radica en dos pilares: Desacoplamiento: Dividir el banco en dominios independientes (cajitas de funcionalidad, como crédito, autenticación o KYC) que puedan interactuar entre sí sin estar atados a un sistema monolítico. Estandarización (BIAN): El uso de estándares industriales como BIAN para asegurar que todos los componentes hablen el mismo lenguaje. Sotillo fue enfático: "No reinventen la rueda". Utilizar arquitecturas basadas en estándares globales no solo acelera el desarrollo, sino que es un requisito de facto para integrarse con gigantes como Amazon, Apple o JP Morgan. Sotillo cerró su intervención con una advertencia para los tomadores de decisiones: la transformación no puede impulsarse solo desde los niveles técnicos. El inception (o la semilla de la visión) debe provenir del C-Level. Si la dirección no comprende que el objetivo es la agilidad mediante la arquitectura componible, cualquier esfuerzo de modernización será, inevitablemente, un gasto en "maquillaje" tecnológico que dejará al banco fuera de competencia frente a los nuevos modelos deOpen FinanceyNeoBanking. Sotillo recordó una máxima económica: al igual que el valor de una botella no depende del vidrio, sino de si contiene agua u oro, el valor real de los profesionales y las instituciones bancarias actuales residirá exclusivamente en su conocimiento y su capacidad de adaptación técnica. Aquellos que sigan atados a la herencia tecnológica del pasado, concluyó, verán cómo sus oportunidades de negocio se estrechan frente a competidores que ya han entendido que la banca del futuro se construye, pieza a pieza, de forma componible. 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

COMNET plantea una arquitectura que combina conectividad satelital, ciberseguridad y gestión remota para llevar servicios financieros a lugares donde desplegar fibra puede tomar semanas y costar decenas de miles de dólares. Durante años, hablar de conectividad satelital en banca evocaba una lista poco atractiva: alta latencia, costos elevados, velocidades limitadas y dudas sobre seguridad. Esa ecuación está cambiando con la llegada de las constelaciones de satélites de órbita terrestre baja (LEO), y COMNET quiere convertir ese cambio tecnológico en una herramienta concreta para ampliar el alcance de los servicios financieros en Centroamérica. La propuesta fue presentada por Edwin Maldonado, gerente comercial de COMNET, durante el Banking Tech Summit 2026. Su planteamiento parte de un problema que suele quedar fuera de las conversaciones sobre transformación digital: no basta con automatizar procesos o incorporar inteligencia artificial si las personas y las instituciones que deben utilizar esas tecnologías siguen sin conectividad. “Pero no estamos hablando de la parte de cómo llega esa información y cómo hace a la gente para aprender si no tiene conectividad”, señaló Maldonado al referirse a una conversación reciente sobre inteligencia artificial, automatización y empleo en el sistema financiero. COMNET opera como una empresa regional con presencia desde México hasta Panamá y acumula más de 29 años de experiencia en servicios de tecnología y telecomunicaciones. Su oferta combina conectividad satelital y de fibra óptica con SD-WAN, ciberseguridad, servicios de nube y soporte técnico. La pieza central de la propuesta es Starlink. La diferencia, según Maldonado, está en que la tecnología LEO cambia algunas de las limitaciones históricas de la conectividad satelital. En la presentación de COMNET se habló de latencias de entre 25 y 50 milisegundos hacia internet, velocidades promedio de hasta 150 Mbps de descarga y entre 25 y 30 Mbps de subida. Las cifras son consistentes con la evolución de la plataforma. En sus especificaciones actuales, Starlink señala que los usuarios suelen experimentar entre 25 y 220 Mbps de descarga, entre 5 y 20 Mbps de subida y latencias de 25 a 60 milisegundos en tierra, aunque advierte que el rendimiento puede variar según la ubicación, la congestión y el plan contratado. Para empresas, la compañía también ofrece planes con IP pública y dashboard de gestión, dos elementos particularmente relevantes para conectar infraestructura corporativa. Starlink señala además que su kit Performance está diseñado para entornos remotos y condiciones climáticas exigentes, y que durante 2026 busca habilitar velocidades de gigabit en ubicaciones remotas. Del satélite como respaldo al satélite como infraestructura bancaria El cambio más interesante no está solamente en la velocidad. Está en lo que una conexión satelital puede permitir cuando la fibra no llega, o cuando llegar con fibra resulta demasiado costoso. Maldonado puso como ejemplo las agencias bancarias y los cajeros automáticos instalados en zonas alejadas. Construir un enlace terrestre puede requerir permisos, tendido de infraestructura y trabajos de obra que extienden los tiempos de implementación. Según explicó, una conexión tradicional puede tomar entre cuatro y seis semanas, mientras que una instalación de Starlink puede completarse en horas o en un par de días, dependiendo de la distancia y las condiciones del sitio. La diferencia económica también puede ser significativa. En determinados puntos, explicó, llevar un enlace de 5 o 10 Mbps no resulta caro necesariamente por la conectividad en sí, sino por los costos asociados al despliegue físico. “Hay ciertos sitios o ubicaciones específicas donde ingresar un enlace de 5, 10 megas es sumamente caro y no es por el servicio de la fibra, es porque tenemos los peajes”, afirmó. Ahí aparece una nueva lógica para la expansión bancaria. En lugar de construir una infraestructura permanente antes de saber si una agencia será exitosa, una entidad podría desplegar una conexión más rápida de instalar y evaluar la operación antes de comprometer una inversión mayor. Maldonado estimó que una agencia bancaria puede representar “varias decenas de miles de dólares” de inversión en infraestructura, incluso antes de conocer si tendrá éxito comercial. La conectividad satelital también abre la puerta a formatos más pequeños. El ejecutivo describió el concepto de cajas rurales, puntos de atención donde los usuarios pueden realizar operaciones básicas, como depósitos y retiros, sin necesidad de reproducir toda la infraestructura de una sucursal convencional. “Ese es el reto de bancarizar, que la gente pueda acceder a su dinero, no que lo pueda depositar”, dijo Maldonado. El argumento adquiere otra dimensión cuando se conecta con el problema de la inclusión financiera. La tecnología no sustituye la confianza que requiere una relación bancaria, pero sí puede eliminar una de las barreras físicas para que esa relación exista. Una red bancaria que también puede moverse La propuesta de COMNET no se limita a sucursales rurales. Otro de los casos de uso planteados son las unidades móviles. En lugar de depender de un sitio fijo, un banco puede trasladar una unidad con la infraestructura mínima necesaria para operar y conectarla mediante Starlink, incluso mientras está en movimiento. Maldonado destacó que este modelo puede utilizarse en diferentes ubicaciones de Centroamérica y permite llevar servicios financieros allí donde una sucursal permanente no tendría sentido económico. La solución puede combinar un terminal Starlink, baterías y computadoras alimentadas mediante USB-C Power Delivery. Según la presentación, la autonomía puede oscilar entre dos y 10 o 12 horas, dependiendo de la carga. La movilidad adquiere especial valor en sectores como el agrícola. Maldonado describió operaciones en las que los trabajadores deben desplazarse hasta un punto determinado para recibir el pago de sus jornadas. El traslado implica logística, dependencia del clima y pérdida de horas de trabajo. Con una unidad móvil conectada, un agente puede acercarse directamente a los frentes de trabajo y procesar las transacciones en línea. Es una aplicación menos llamativa que hablar de inteligencia artificial, pero posiblemente más tangible: utilizar infraestructura tecnológica para llevar el banco al cliente, en lugar de obligar al cliente a desplazarse hasta la infraestructura. Lea también: Las conversaciones que marcarán la agenda de GovTech Forums 2026Las conversaciones que marcarán la agenda de GovTech Forums 2026

Jakub Pachocki sostiene que los modelos de vanguardia ya no pueden entenderse simplemente como herramientas diseñadas por humanos. Su evolución mediante cantidades crecientes de cómputo está produciendo sistemas cuyo funcionamiento resulta cada vez más difícil de interpretar, mientras la propia IA comienza a participar en el entrenamiento de sus sucesores. Hay una idea incómoda detrás de la nueva advertencia de Jakub Pachocki, científico jefe de OpenAI: quizá el problema más importante de la inteligencia artificial ya no sea cuánto podemos hacer con ella, sino cuánto entendemos realmente de aquello que estamos construyendo. En su ensayo “An Alien Mind” ("Una mente alienígena"), publicado por OpenAI el 6 de septiembre, Pachocki describe los modelos de frontera como sistemas que son más descubiertos que diseñados. No son máquinas construidas pieza por pieza de una manera que permita a sus creadores comprender cada mecanismo interno. Son el resultado de repetir procesos de optimización a una escala de cómputo difícil de imaginar. La diferencia no es semántica. Durante años, la industria habló de los modelos de IA como herramientas sofisticadas que, pese a su complejidad, podían ser sometidas progresivamente a pruebas, supervisión y controles humanos. Pachocki plantea que esa premisa comienza a quedarse corta. “AI is grown more than designed”, escribe, para describir sistemas que desarrollan representaciones abstractas y pueden simular aspectos del comportamiento humano, pero cuyo funcionamiento general se escapa a una descripción completamente comprensible. La propia ciencia del deep learning, sostiene, continúa siendo fundamentalmente experimental: los grandes entrenamientos son experimentos y sus resultados pueden sorprender incluso a quienes los ejecutan. La historia que cuenta comienza en 2023, cuando dentro del proyecto de investigación RLSlow aparecieron los primeros resultados que dieron a OpenAI confianza en que era posible escalar el entrenamiento de modelos de razonamiento capaces de generar sus propias cadenas de pensamiento. Pachocki recuerda que aquella noche no estuvieron pensando únicamente en los resultados de los benchmarks, sino en una posibilidad mucho más profunda: que las máquinas pudieran llegar a ser significativamente más inteligentes que los humanos durante su propia vida. Tres años después, esa posibilidad ya no pertenece únicamente al terreno especulativo. Los modelos de razonamiento pueden operar computadoras e interfaces gráficas, colaborar con personas y otros sistemas de IA y ejecutar proyectos de investigación. También están modificando el panorama de la ciberseguridad y abriendo nuevas superficies de riesgo. El problema no es solo que sean más inteligentes Uno de los puntos más inquietantes del ensayo está en la alineación. Un sistema puede comportarse correctamente en la mayoría de las situaciones conocidas y, aun así, fallar cuando se encuentra frente a un escenario que no estaba suficientemente representado en su entrenamiento. Pachocki define el desafío fundamental de la alineación como un problema de generalización. A medida que las máquinas se vuelven más inteligentes, trabajan con conceptos de mayor nivel y se enfrentan a entornos cada vez más alejados de aquellos que conocieron durante su entrenamiento. La pregunta es si los valores que se intentó inculcarles seguirán guiando su comportamiento cuando cambien las circunstancias. La dificultad aumenta porque el propio ecosistema de IA también está cambiando. Los modelos del futuro tendrán que interactuar no solamente con seres humanos, sino con otras inteligencias artificiales. Aquí aparece uno de los mecanismos de supervisión que durante años ha sido especialmente importante para OpenAI: el monitoreo de la cadena de pensamiento, conocido como CoT monitoring. La idea es observar no solo qué hace un modelo, sino también cómo llega a una respuesta. Pero Pachocki reconoce que esta herramienta está perdiendo eficacia. Los modelos modernos operan en ambientes mucho más complejos que los primeros sistemas de razonamiento. Su proceso interno se mezcla cada vez más con comunicaciones con humanos, otras IA y herramientas externas. Al mismo tiempo, los modelos están mejorando su capacidad para razonar sobre su propio razonamiento y manipularlo. Y, quizá más importante, pueden adquirir inteligencia adicional sin necesidad de verbalizarla mediante una cadena de pensamiento que pueda ser supervisada. OpenAI ya había tomado decisiones de diseño en esa dirección. Cuando lanzó o1-preview, ocultó deliberadamente la cadena de pensamiento para protegerla de la presión de supervisión a largo plazo. La compañía también señala que evitar la destilación era una razón secundaria, mientras que preservar la monitorización del razonamiento tuvo mayor prioridad. La consecuencia es paradójica: cuanto más inteligentes son los modelos, más útiles pueden resultar los mecanismos de supervisión, pero al mismo tiempo más difícil puede ser confiar plenamente en ellos. Una IA que ayuda a construir la siguiente IA Pachocki considera que la evolución natural de esta tendencia conduce hacia la mejora recursiva de las máquinas, o RSI. Es decir, sistemas de IA que tengan un papel cada vez mayor en su propio proceso de desarrollo. Según el científico jefe de OpenAI, existe una expectativa fuerte de que el ritmo actual de progreso pueda extenderse hacia esa etapa. Si el desarrollo continúa por la trayectoria actual, los sistemas de los próximos años podrían experimentar saltos de capacidad iguales o mayores a los observados hasta ahora y participar cada vez más en su propio desarrollo. Eso cambia el cálculo estratégico de la carrera de IA. Una cosa es una compañía que necesita miles de investigadores humanos para entrenar y mejorar un modelo. Otra muy distinta es una organización en la que los propios modelos comienzan a acelerar el trabajo de los investigadores, encontrar soluciones, ejecutar experimentos y contribuir al diseño de sus sucesores. Lea también: Ciberseguridad y nube en un encuentro único: el CyberCloud Summit llega a Costa Rica

La publicación mostró este año un drástico giro hacia la infraestructura y la irrupción masiva de actores chinos. La lista refleja la profunda reconfiguración de la tecnología global. La revista TIME presentó la lista TIME100 AI 2026, una radiografía de las cien personalidades que están marcando el rumbo, los debates y las fronteras de la inteligencia artificial. La lista se divide en cuatro grandes bloques Líderes, Innovadores, Shapers y Thinkers. En la categoría de liderazgo destacan nombres clave como Sam Altman, Greg Brockman y Mark Chen de OpenAI, que encabezan la lista y Elon Musk (xAI). “Ha sido un periodo difícil para la compañía que dio inicio al auge de la IA. Ha tenido que lidiar con la salida de líderes, agentes fuera de control, un rechazo público contra la industria y una feroz competencia de su rival Anthropic, cuyo éxito en los mercados corporativo y de programación elevó su valoración por encima de la de OpenAI mientras ambas empresas se preparan para sus esperadas salidas a bolsa (IPO)” señaló TIME. Agregaron que los líderes de OpenAI son optimistas y confían en haber corregido los tropiezos operativos y de producto que permitieron a Anthropic tomar la delantera en la carrera de la IA. En la misma categoría también están los hermanos Dario y Daniela Amodei de Anthropic. No obstante, el aspecto más comentado ha sido la ausencia de ejecutivos que lideraron años anteriores, como Jensen Huang (NVIDIA), Demis Hassabis (Google DeepMind) o Mark Zuckerberg (Meta). TIME explicó que la lista no busca premiar únicamente el valor bursátil, sino enfocarse en las narrativas que están transformando la sociedad actual. Una amplificación de la cultura, la política y el trabajo Uno de los giros más notorios de la lista de 2026 es la inclusión de voces fuera de los laboratorios de computación, reconociendo que el impacto de la IA ha permeado el arte, la legislación y los derechos laborales. Entre las figuras de la cultura pop resalta el actor y director Ben Affleck, incluido tras la fundación de su empresa InterPositive y por liderar el debate sobre los límites de la IA en Hollywood. De acuerdo con la publicación de TIME, Affleck no está preocupado por que la IA reemplace su trabajo. “Las películas serán de las últimas cosas en ser reemplazadas por la IA. El trabajo creativo generado por IA es inherentemente mediocre porque regresa a la media del promedio", aseguró el cineasta, abogando por marcos de protección para el trabajo artístico. En el plano político y regulatorio, la lista destaca al senador estadounidense Bernie Sanders, quien ha emergido como una de las voces más críticas frente a la automatización desmedida. TIME cita la postura central del legislador al advertir que la IA y la robótica transformarán la economía global a un ritmo para el que la sociedad no está preparada. Sanders argumenta en la publicación: "Asegurar que el público disfrute de su parte justa de las ganancias de las empresas es una cosa, pero proteger a la gente del daño que la IA y la robótica pueden causar es aún más importante para mí", indicó Sanders. La nómina integra a Joseph Gordon-Levitt, actor y cofundador de HitRecord, reconocido por su activismo en favor de la remuneración justa para los creadores cuyo trabajo entrena a la IA; la empresaria Paris Hilton, por su cabildeo en el Congreso estadounidense para promulgar leyes contra los deepfakes no consentidos; y la líder sindical Liz Shuler, presidenta de la AFL-CIO, abanderada de la negociación colectiva para proteger el empleo de la clase trabajadora frente a la automatización. El editor en jefe de TIME, Sam Jacobs, enfatizó que la composición de la lista responde a tres tendencias dominantes en 2026: Giro hacia la infraestructura pesada: Con la carrera tecnológica centrada en la energía y los centros de datos, la atención se ha desplazado hacia figuras como Larry Ellison (Oracle) y Matt Garman (AWS) El peso del mercado asiático: El ecosistema chino consolida su posición competitiva. TIME reconoce a líderes como Liang Rubo (ByteDance), Eddie Wu (Alibaba), He Tingbo (Huawei) y Liang Mong-song (SMIC), cuyos desarrollos multimodales e infraestructura física rivalizan directamente con el dominio estadounidense. Poder y resguardo institucional: La inclusión de A.G. Sulzberger (editor de The New York Times) subraya las batallas legales y corporativas en curso por los derechos de autor frente a los grandes modelos de lenguaje. La lista TIME100 AI 2026 confirmó que además de continuar construyendo más ediciones de esta lista, ampliaron el equipo de periodistas en la sección de IA en ciudades como Londres, Washington D.C. y San Francisco. Anunciaron que realizaran por primera vez el evento TIME100 AI Leadership Forum en la capital de los Estados Unidos. Le puede interesar: Las conversaciones que marcarán la agenda de GovTech Forums 2026

Ciberseguridad, IA, datos abiertos, ciudades inteligentes y nuevas formas de contratación pública serán algunos de los ejes que concentrarán las conversaciones en el evento que marcará el espacio de encuentro entre Gobierno e innovación, tanto en Costa Rica como en República Dominicana. ¿Qué significa realmente transformar digitalmente un gobierno? La pregunta atraviesa la agenda de GovTech Forums 2026 y se traduce en seis grandes ejes temáticos que permitirán analizar la evolución del sector público desde diferentes perspectivas: Digital Government, Open Data, Cybersecurity & Digital Trust, AI & Automation, Smart Cities & Mobility y Public Innovation & Procurement. Los temas serán parte central de las jornadas que GovTech Forums realizará el 3 de noviembre en Costa Rica y el 12 de noviembre en República Dominicana, con una agenda orientada a conectar tecnología, innovación y políticas públicas. Digital Government: del trámite digital al Estado conectado El primer gran eje será Digital Government, con una mirada sobre los procesos que permiten avanzar hacia un Estado más digital y conectado. La agenda contempla la transformación digital, la interoperabilidad, los trámites digitales y los servicios ciudadanos. El desafío ya no consiste solamente en trasladar un trámite físico a una plataforma digital. La discusión involucra cómo integrar instituciones, compartir información y diseñar servicios públicos que respondan de manera más eficiente a las necesidades de los ciudadanos. Open Data: datos para una gestión más transparente El segundo track, Open Data, pondrá el foco en los datos abiertos y su papel como herramienta de transparencia gubernamental. La propuesta plantea analizar los datos como un elemento de cooperación entre gobiernos, organismos internacionales y sociedad civil. En este contexto, la apertura y disponibilidad de información pública adquieren relevancia tanto para la transparencia como para la generación de nuevas formas de interacción entre el Estado y su entorno. Cybersecurity & Digital Trust: la otra cara de la transformación La digitalización también amplía la superficie de exposición de las instituciones públicas. Por ello, Cybersecurity & Digital Trust abordará la protección de datos, la resiliencia digital y la seguridad de las infraestructuras. El track incorpora además la gestión de incidentes en entidades públicas y los marcos normativos relacionados con la protección de datos. La discusión apunta así a uno de los desafíos centrales del gobierno digital: cómo avanzar en la digitalización manteniendo la confianza y protegiendo los sistemas y la información pública. AI & Automation: cuando la inteligencia artificial llega al Estado La inteligencia artificial tendrá un espacio específico dentro de la agenda de GovTech Forums. El track AI & Automation abordará el uso de inteligencia artificial, automatización y analítica avanzada para mejorar la eficiencia pública. Entre las aplicaciones contempladas aparecen la inteligencia artificial generativa para atención ciudadana, los modelos predictivos para políticas públicas y otras aplicaciones estratégicas. La conversación permitirá explorar no solamente las capacidades de estas tecnologías, sino también sus posibles usos dentro de procesos y servicios gubernamentales. Smart Cities & Mobility: tecnología para transformar las ciudades El crecimiento urbano plantea otro conjunto de desafíos. Smart Cities & Mobility llevará la conversación hacia la infraestructura urbana, los sensores, la movilidad inteligente, la gestión de residuos y las energías renovables. Este eje vincula además la transformación tecnológica de las ciudades con la agenda de sostenibilidad y con los fondos climáticos disponibles en la región. La discusión, por tanto, se extiende desde la incorporación de tecnología hasta su capacidad para contribuir a modelos urbanos más eficientes y sostenibles. Public Innovation & Procurement: innovar también implica saber comprar El sexto track aborda uno de los aspectos menos visibles, pero determinantes, de la transformación tecnológica del Estado: la forma en que las instituciones adquieren tecnología. Public Innovation & Procurement analizará cómo comprar mejor tecnología y cómo acelerar la innovación pública mediante nuevos modelos de contratación. Entre los temas planteados aparecen los marcos de compra innovadora, los sandboxes regulatorios, las adquisiciones ágiles y los criterios ESG aplicados a las licitaciones tecnológicas. La inclusión de este eje amplía la conversación sobre GovTech. La transformación digital no depende únicamente de disponer de nuevas herramientas, sino también de que las instituciones puedan identificar sus necesidades, establecer mecanismos adecuados de adquisición y crear condiciones para que la innovación llegue efectivamente al sector público. Del debate a las propuestas Los seis tracks estarán acompañados por formatos diseñados para llevar las conversaciones más allá del escenario. Las salas de conferencias contemplan conferencias magistrales, paneles, fireside chats, casos de éxito y anuncios estratégicos, mientras que los Innovations Roundtables buscarán convertir el intercambio entre actores públicos y privados en propuestas concretas. En este último formato se trabajará en posibles hojas de ruta de transformación digital, propuestas de modernización institucional, frameworks de IA aplicada al sector público y documentos de política pública. Cada mesa tendrá el acompañamiento de un consultor o facilitador experto para orientar la conversación hacia iniciativas accionables. De esta manera, GovTech Forums 2026 plantea una agenda que conecta las grandes tendencias tecnológicas con los problemas concretos de la administración pública. Desde la interoperabilidad hasta la inteligencia artificial, desde la ciberseguridad hasta las ciudades inteligentes y desde los datos abiertos hasta las nuevas formas de contratación, los seis tracks marcarán una conversación cuyo punto de partida será la tecnología, pero cuyo objetivo final será la transformación del Estado. Para más información e inscripciones, visite: https://www.govtechforums.com/ Vea también: Llega GovTech Forums 2026: el espacio donde gobierno e innovación se encuentran

La inteligencia artificial, la modernización de servicios y la ciberseguridad están redefiniendo las prioridades de la región. Ante este escenario, QUALTOP fortalece su presencia en Centroamérica con la apertura de nuevas oficinas en Honduras. Centroamérica avanza en la adopción de inteligencia artificial, automatización, nube, analítica de datos y ciberseguridad. Las organizaciones usan estas tecnologías para agilizar procesos, mejorar la atención y tomar decisiones con mayor información. Sin embargo, la transformación no ocurre al mismo ritmo en todos los países. Cada mercado presenta condiciones distintas de infraestructura, regulación, talento y madurez tecnológica. El reto ya no consiste únicamente en incorporar herramientas, sino en convertir la inversión tecnológica en resultados concretos: operaciones más eficientes, mejores servicios y decisiones sustentadas en datos. Muchas organizaciones ya utilizan inteligencia artificial generativa para crear contenidos, resumir documentos o automatizar tareas. El siguiente paso será integrar estas capacidades a procesos como atención a usuarios, análisis de riesgos, prevención de fraude, procesamiento documental, predicción de demanda y desarrollo de software. También crecerá el interés por agentes de IA capaces de ejecutar tareas dentro de procesos empresariales. Para aprovecharlos será indispensable contar con datos confiables, sistemas integrados, seguridad y criterios. La modernización, la nube y la ciberseguridad seguirán siendo prioridades. Sectores como finanzas, comercio, logística, gobierno, salud y telecomunicaciones pueden usar analítica, automatización e IA para optimizar operaciones. Como parte de su estrategia regional, QUALTOP amplía su presencia con nuevas oficinas en Honduras, desde donde busca fortalecer su cercanía con el ecosistema empresarial y tecnológico centroamericano. La compañía acompañará iniciativas de ingeniería de software, modernización de aplicaciones, nube, datos, inteligencia artificial, testing, agilidad y DevSecOps, combinando capacidades especializadas con una mayor comprensión de las necesidades locales. Con más de 17 años de experiencia y más de 1.200 colaboradores, QUALTOP busca consolidarse como un aliado tecnológico regional, acompañando proyectos desde su planeación hasta su implementación y operación. El siguiente paso para Centroamérica no será adoptar más tecnología, sino utilizarla con propósito, seguridad y visión de largo plazo. Conectar procesos, datos y talento será clave para convertir la innovación en resultados. Le puede interesar: Ciberseguridad y nube en un encuentro único: el CyberCloud Summit llega a Costa Rica