De los gigantes en la tecnología, el que peor rendimiento ha tenido en la bolsa de valores en 2026 es Microsoft. En ese contexto se da este anuncio. En medio de una búsqueda por recortar costos en la era de la inteligencia artificial (IA), Microsoft anunció el despido de 4.800 empleados; esta decisión impacta al 2.1% de su planilla. La división más damnificada de todas fue Xbox, que perderá alrededor de una quinta parte de su personal, con 1,600 empleados con este anuncio y recortes futuros en 4 de sus estudios desarrolladores. El medio CNBC recogió una cita de Amy Coleman, directora de recursos humanos de Microsoft y veterana con 27 años en la empresa, en un mensaje a los empleados. Escribió que la forma en que se construye, despliega y utiliza la tecnología se está transformando más rápido que en cualquier otro momento desde que llegó aquí. En total, en Xbox se recortará un total de 3,200 puestos de trabajo, de acuerdo con lo que escribió la directora ejecutiva de la división, Asha Sharma, en un email a los empleados. La mitad con el anuncio de hoy y otras 1,600 personas perderán su trabajo a lo largo del año fiscal 2027. "Reconozco que una reestructuración de un año de duración genera desafíos adicionales. Desafortunadamente, no es posible realizar todos los cambios necesarios en un solo día", escribió Sharma. De acuerdo con la fuente de CNBC, en total los recortes equivalen al 20% de los empleados de Xbox. Sharma escribió también que volverán al crecimiento en 2027. Dentro del anuncio se incluye que los estudios Compulsion Games y Double Fine Productions, que Microsoft adquirió en la década de 2010, volverán a ser independientes, señaló Sharma en su nota. Por otro lado, “Ninja Theory y Undead Labs, que se unieron a Microsoft en 2018, han firmado acuerdos para pasar a manos de nuevos propietarios", escribió Sharma. Dentro de las Magníficas 7, las empresas de tecnología más importantes en la bolsa, la de peor rendimiento en lo que va de 2026 fue Microsoft, cayendo un 19% hasta el cierre del viernes anterior. El año pasado también este gigante tuvo varias rondas de despidos, incluida una de 9,000 empleos. Las acciones de Microsoft cayeron un 1% durante la sesión bursátil del lunes, mientras que el índice Nasdaq Composite, de gran peso tecnológico, avanzó un 1%. CNBC cita que los inversores temen que los modelos de IA generativa puedan desplazar amplios sectores del software empresarial, mientras que los propios modelos y servicios de IA de Microsoft aún no se han convertido en grandes éxitos. Claves del sector para entender el trasfondo: Giro en la estrategia de exclusivas: Desprenderse de estudios clave evidencia que el modelo de retener contenido para impulsar el ecosistema de consolas tradicionales ya no es sostenible frente a los costos actuales de desarrollo. Presión de gasto en infraestructura: Aunque los despidos no son causados por automatización, el capital de la empresa se está succionando para financiar centros de datos y supercomputadoras, asfixiando los presupuestos de otras divisiones. Pérdida de tracción en el consumo masivo: Más allá de la caída bursátil, los pilares de consumo masivo de Microsoft (hardware y licencias) muestran un desgaste estructural que debilita su posición competitiva frente a rivales directos del entretenimiento. Le puede interesar: “Las 7 Magníficas” del sector IT registraron pérdidas por US$2,3 billones en valor de mercado

Durante una intensa jornada desarrollada en el Clarion Hotel Real Tegucigalpa, referentes internacionales y ejecutivos de empresas tecnológicas analizaron cómo las instituciones financieras deben prepararse para competir en un escenario donde la innovación, la ciberseguridad y el aprovechamiento inteligente de los datos ya no constituyen ventajas competitivas, sino requisitos indispensables para el negocio. La transformación digital de la banca atraviesa una nueva etapa. Si durante la última década el foco estuvo puesto en digitalizar canales y automatizar procesos, hoy el desafío consiste en integrar tecnologías como la inteligencia artificial generativa, la nube híbrida, la biometría y la automatización dentro de una estrategia empresarial capaz de generar eficiencia, resiliencia y nuevas oportunidades de crecimiento. Esa visión quedó plasmada en el Banking Tech Summit Honduras 2026, quinta escala en la gira regional del encuentro que reúne a ejecutivos del sector financiero, especialistas internacionales y proveedores tecnológicos para debatir las tendencias que están redefiniendo el presente y el futuro de la banca hondureña y centroamericana. La apertura del evento estuvo a cargo de Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, quien presentó la conferencia "IAG aplicada a la banca". Durante su exposición explicó que la inteligencia artificial generativa está abandonando definitivamente la etapa experimental para convertirse en un habilitador de productividad, eficiencia operativa y nuevas experiencias para los clientes del sistema financiero. Burman sostuvo que las instituciones que liderarán esta transformación no serán aquellas que desarrollen numerosos proyectos aislados de IA, sino las que logren rediseñar procesos completos mediante casos de uso escalables, apoyados por una adecuada gobernanza de datos y una sólida administración de riesgos. En ese contexto, planteó que la discusión estratégica ya no consiste en decidir si adoptar inteligencia artificial generativa, sino en determinar con qué rapidez puede integrarse al modelo operativo sin comprometer aspectos críticos como la seguridad, el cumplimiento regulatorio y la rentabilidad. Asimismo, destacó que el verdadero potencial de esta tecnología reside en combinar automatización, análisis de información y asistencia inteligente para acelerar la toma de decisiones en prácticamente todas las áreas de una institución financiera. Continuidad operativa sin depender de la infraestructura terrestre La necesidad de fortalecer la resiliencia de las comunicaciones fue el eje de la presentación de Edwin Maldonado, gerente comercial regional de Comnet, titulada "Infraestructura financiera sin límites: continuidad y seguridad sin fronteras". El ejecutivo explicó cómo la incorporación de conectividad satelital mediante Starlink puede convertirse tanto en el enlace principal como en un mecanismo de respaldo para sucursales y oficinas remotas, reduciendo significativamente los riesgos asociados a interrupciones de conectividad. La propuesta tecnológica fue complementada con el uso de Safetica como plataforma para extender las políticas corporativas de protección de datos más allá de las instalaciones físicas del banco, asegurando que la información permanezca protegida independientemente de dónde se encuentren los colaboradores. Posteriormente, Brayan Steven Rodríguez, Technical Consultant de ManageEngine, desarrolló la conferencia "De la gestión de endpoints hasta la gestión de la experiencia digital del empleado (DEX)". El especialista explicó que la evolución tecnológica obliga a superar el modelo tradicional de administración de dispositivos para adoptar una visión mucho más amplia centrada en la experiencia digital de los usuarios internos. Automatización y nube híbrida para fortalecer la resiliencia bancaria La modernización de la infraestructura tecnológica continuó con la presentación de Hugo González, Senior Specialist Solution Architect, Ansible NOLA de Red Hat, quien ofreció la conferencia "La banca del futuro en Honduras: resiliencia, cumplimiento y automatización con nube híbrida abierta". Durante su exposición analizó cómo la combinación entre nube híbrida abierta y automatización permite construir infraestructuras mucho más resilientes, preparadas para responder rápidamente frente a incidentes y adaptarse a nuevas exigencias regulatorias. La siguiente conferencia estuvo a cargo de Marvin Espinoza, gerente de Soluciones Veeam NOLA para Latinoamérica, y Austin Velásquez, Lead Systems Engineer de Veeam, quienes presentaron "Domina tus datos: Transformando la resiliencia y confianza en IA para servicios financieros". Los especialistas analizaron cómo el crecimiento exponencial del volumen de información, sumado a regulaciones internacionales como DORA y PCI y al avance de la inteligencia artificial, está modificando completamente la forma en que las organizaciones administran sus datos. La banca componible redefine el futuro del sistema financiero Uno de los espacios centrales del Banking Tech Summit fue el masterclass "La evolución hacia la banca componible: la clave para la transformación de las instituciones financieras a modelos OpenFinance y NeoBanking", dictado por Francisco Gómez, consultor y especialista en la banca de Centroamérica y el Caribe de Play Digital Consulting. Con una amplia trayectoria internacional en procesos de transformación bancaria, Gómez explicó que las instituciones financieras están evolucionando desde arquitecturas monolíticas hacia ecosistemas mucho más abiertos, flexibles y colaborativos. Durante más de una hora abordó los fundamentos del concepto de banca componible, un modelo basado en arquitecturas modulares que permite construir nuevos servicios financieros mediante componentes independientes conectados a través de APIs. Antes del receso para el almuerzo, Marcel Ferras, gerente regional de Biometrics para Latinoamérica de HID Global, presentó la conferencia "Biometría e identidad digital". El ejecutivo repasó la evolución de las tecnologías biométricas y explicó cómo el reconocimiento facial, las huellas dactilares, la lectura automatizada de documentos y otras herramientas de identificación están redefiniendo los procesos de autenticación en sectores altamente regulados como la banca. La inteligencia artificial redefine la estrategia empresarial Tras el receso, la agenda retomó uno de los temas que dominó prácticamente toda la jornada: el impacto de la inteligencia artificial sobre el negocio financiero. La conferencia "El impacto de la IA en la estrategia empresarial" estuvo a cargo de Salvador Leopoldo López, rector de la Universidad Centroamericana de Ciencias Empresariales de Nicaragua (Red Abierta/Keiser). Durante su presentación, el académico planteó que las organizaciones están ingresando en lo que denominó la "quinta revolución", un escenario donde la inteligencia artificial modifica profundamente la forma de competir, innovar y generar valor. En ese contexto, sostuvo que las empresas exitosas no serán necesariamente las que incorporen más herramientas de IA, sino aquellas capaces de integrarlas dentro de su estrategia corporativa. La aplicación práctica de la inteligencia artificial dentro del sector financiero fue el eje de la conferencia "Más allá de los modelos: cómo llevar la IA a resultados reales en banca", presentada por Lina Marcela Vargas, Subject Matter Expert – Digital Banking de Sofka. La especialista explicó que uno de los principales desafíos que enfrenta actualmente la banca consiste en superar la etapa de experimentación para convertir los proyectos de inteligencia artificial en capacidades permanentes dentro de la organización. La evolución de la inteligencia artificial aplicada a la experiencia del cliente fue presentada por Fabian Steven Correa Triana, Solution Consultant de Genesys en Revtec/Genesys, durante la conferencia "Orquestando el futuro: IA agéntica aplicada a la experiencia del cliente". El especialista explicó que la nueva generación de inteligencia artificial deja atrás los modelos tradicionales de automatización para dar paso a sistemas capaces de comprender contextos, tomar decisiones y ejecutar acciones de manera autónoma. Integradas dentro de plataformas como Genesys Cloud CX, estas capacidades permiten ofrecer experiencias altamente personalizadas, reducir tiempos de respuesta y optimizar simultáneamente la eficiencia operativa de los centros de atención. La identidad digital se convierte en el nuevo objetivo del cibercrimen La ciberseguridad volvió a ocupar un lugar central durante la conferencia "Honduras: la guerra digital por la identidad", presentada por Oliver Quixchan, Sales Engineering Manager de Appgate. El especialista advirtió que la identidad digital constituye actualmente uno de los activos más valiosos para los ciberdelincuentes y, al mismo tiempo, uno de los mayores desafíos para las instituciones financieras. Los pagos digitales avanzan hacia una integración sin fricciones El crecimiento del ecosistema de pagos fue analizado por Carolina Mondragón, Chief Marketing Officer (CMO) de Clai Payments Technologies, y Esteban Corrales, gerente general para Centroamérica de Clai Payments Technologies, durante la conferencia "Pagos digitales en Honduras: del crecimiento transaccional a la integración sin fricción". Los ejecutivos señalaron que Honduras atraviesa un proceso de aceleración impulsado por la expansión de los pagos electrónicos, las remesas digitales y el desarrollo de nuevos canales financieros. Las amenazas desconocidas exigen una ciberseguridad más inteligente El panorama de amenazas fue abordado por Luis Mejía, Regional Sales Manager para Centroamérica de Radware, representando a Soluciones Seguras, quien presentó la conferencia "La amenaza fantasma... Y no son los sith". Con un enfoque que combinó referencias culturales con ejemplos reales, el especialista explicó que las organizaciones ya no enfrentan únicamente ataques conocidos, sino amenazas completamente nuevas cuyo comportamiento resulta difícil de anticipar mediante herramientas tradicionales. La inversión tecnológica como motor de la competitividad La última conferencia del Banking Tech Summit Honduras 2026 estuvo a cargo de Pavel Alvarado, consultor y especialista en la banca de Centroamérica y el Caribe de Tantum Centroamérica y StrategyMeetUp, quien desarrolló la presentación "Estrategia e inversión tecnológica como motor de la banca digital". El consultor sostuvo que la ventaja competitiva de la banca durante los próximos años dependerá menos de la simple digitalización y mucho más de la capacidad para transformar la estrategia corporativa en decisiones inteligentes de inversión tecnológica. Más allá de la diversidad temática de las conferencias, el Banking Tech Summit Honduras 2026 dejó en evidencia que la transformación de la banca ya no puede entenderse como un conjunto de proyectos tecnológicos independientes. Inteligencia artificial, automatización, nube híbrida, resiliencia de datos, biometría, identidad digital, pagos interoperables y ciberseguridad aparecieron como piezas de una misma estrategia orientada a construir instituciones financieras más ágiles, seguras y preparadas para competir en un entorno cada vez más digital. La gira 2026 del Banking Tech Summit culminará el próximo 8 de septiembre en el Hotel Hilton de El Salvador. Para más información e inscripciones, visite: https://www.bankingtechsummit.net/ Lea también: Banking Tech Summit Honduras 2026: cómo transformar la IA en resultados de negocio reales

Durante el evento, Lina Marcela Vargas, experta en Banca Digital de la consultora Sofka, planteó un cambio de paradigma necesario para el sector financiero: dejar de ver la Inteligencia Artificial (IA) como una moda tecnológica para empezar a medirla exclusivamente a través de su impacto tangible en la rentabilidad y eficiencia del negocio. En un sector donde la adopción tecnológica suele correr más rápido que la estrategia, el mensaje de Lina Marcela Vargas fue directo y aleccionador: el éxito de la Inteligencia Artificial en la banca no radica en la cantidad de pilotos ejecutados, sino en la capacidad de las instituciones para integrar estas herramientas en flujos de valor completos que resuelvan dolores de negocio reales. Según expuso Vargas, el escenario actual presenta una paradoja: mientras la adopción de la IA crece exponencialmente, los resultados comerciales no siempre acompañan la inversión. Citando tendencias del sector, la experta advirtió que, si bien muchas entidades han iniciado pilotos, solo un 30% logra un impacto real en el negocio. El motivo, señaló, es una desconexión sistémica: "Si utilizamos la IA en procesos tal como los tenemos hoy, llenos de reprocesos e información fragmentada, lo que hacemos es acelerar el desorden". Vargas propuso una visión distinta para las entidades financieras: dejar de verlas simplemente como una suma de sucursales o productos, y entenderlas como una "fábrica de decisiones". Bajo esta premisa, la IA debe ser el motor que aporte velocidad, calidad y consistencia a la toma de decisiones críticas, desde la originación de créditos hasta la prevención de fraudes. Para aterrizar esta visión, la experta de Sofka delineó tres pilares fundamentales donde la IA debe generar valor concreto: Decidir mejor: Utilizar datos e IA para segmentar clientes, optimizar modelos de riesgo y determinar ofertas personalizadas. Operar mejor: Rediseñar los procesos desde su origen para eliminar fricciones y desperdicios, en lugar de solo automatizar tareas aisladas. Crecer mejor: Pasar de la "venta por vender" a un conocimiento profundo del comportamiento del cliente, permitiendo ofrecer soluciones en el momento oportuno. El imperativo del gobierno y la responsabilidadUn punto crítico en la charla fue la advertencia sobre los riesgos de una autonomía descontrolada. Vargas enfatizó que en el sector financiero el activo más valioso es la confianza del usuario, la cual puede erosionarse rápidamente por errores de ejecución o falta de trazabilidad."La autonomía sin gobierno no es innovación, es un riesgo", sentenció Vargas. La experta fue enfática al señalar que cualquier despliegue de agentes de IA requiere una estructura de gobierno robusta que garantice seguridad, auditoría y, sobre todo, una clara definición de cuándo es necesaria la intervención humana. Para las entidades que buscan trascender la fase de experimentación aislada, Vargas sugirió una ruta de trabajo articulada que comienza con la definición de una estrategia clara basada en el negocio, seguida por un gobierno sólido, la selección de casos de uso con impacto medible, una ejecución integrada y el desarrollo continuo de capacidades en los equipos internos. La conclusión de la jornada fue clara: la Inteligencia Artificial es un potencializador potente, pero su valor reside en la capacidad de la organización para conectar la tecnología con sus retos específicos. Aquellas instituciones que logren medir el impacto, rediseñar sus flujos y mantener un gobierno estricto, serán las que realmente lideren la transformación en el ecosistema financiero. Vea también: Banking Tech Summit Honduras 2026: la banca entra en la era de los agentes de IA

La evolución de la inteligencia artificial está llevando al sector financiero a un nuevo escenario donde las herramientas ya no solo responden consultas, sino que también ejecutan procesos y toman decisiones bajo supervisión humana. Esa fue una de las principales reflexiones compartidas durante la apertura del evento, donde especialistas analizaron cómo las entidades financieras pueden prepararse para una transformación tecnológica que ya está en marcha. Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, inauguró la jornada con la conferencia "IAG aplicada a la banca", en la que explicó la rápida evolución de la inteligencia artificial generativa y el surgimiento de los sistemas agénticos, capaces de ejecutar tareas completas dentro de las organizaciones bajo marcos de gobernanza y control. Burman explicó que la banca ha pasado por distintas etapas en la adopción de esta tecnología. Primero llegaron los modelos conversacionales, posteriormente los copilotos y asistentes internos, luego los flujos de trabajo potenciados con inteligencia artificial y, actualmente, comienza la transición hacia las organizaciones híbridas, donde personas y agentes inteligentes colaboran en la ejecución de procesos. Según expuso, el desafío ya no consiste en preguntarse si estas herramientas serán utilizadas, sino en cómo implementarlas de manera segura y estratégica. De asistentes virtuales a agentes que ejecutan procesos Durante su exposición, Burman diferenció claramente un asistente de inteligencia artificial de un agente. Mientras un copiloto sugiere respuestas y apoya al colaborador, un agente puede planificar tareas, conectarse con distintos sistemas mediante APIs, ejecutar acciones, mantener memoria durante un proceso y documentar cada decisión tomada, siempre respetando políticas de seguridad y supervisión humana. El especialista respaldó esta evolución con ejemplos internacionales. Citó el caso de Morgan Stanley, que digitalizó más de 100.000 documentos para crear un asistente interno ampliamente utilizado por sus colaboradores; BBVA, que expandió el uso de inteligencia artificial desde 3.000 hasta 11.000 licencias tras comprobar mejoras en productividad; y Santander, que informó ahorros superiores a 200 millones de euros (aproximadamente 235 millones de dólares), además de contar actualmente con 280 agentes inteligentes en producción para automatizar diferentes procesos del banco. Asimismo, señaló que otras instituciones como DBS Bank, Nubank, Visa y Mastercard ya desarrollan iniciativas donde la inteligencia artificial participa en procesos comerciales, atención al cliente e incluso en pagos automatizados, evidenciando que la tecnología avanza rápidamente hacia aplicaciones de negocio cada vez más complejas. Gobernanza, seguridad y medición del impacto Uno de los mensajes centrales de la conferencia fue que la implementación de inteligencia artificial no debe comenzar con la tecnología, sino con la identificación de casos de uso concretos que generen valor para la organización. Burman sostuvo que muchas iniciativas fracasan porque las empresas desarrollan pilotos sin una estrategia clara para escalarlos ni métricas que permitan evaluar su impacto. El expositor también enfatizó la importancia de fortalecer la gobernanza de datos, la trazabilidad de las respuestas generadas por inteligencia artificial y la gestión de riesgos relacionados con alucinaciones, privacidad, sesgos y ciberseguridad. En este contexto, recomendó establecer responsables específicos para la estrategia de inteligencia artificial, crear comités multidisciplinarios y preparar a las organizaciones para cumplir con regulaciones internacionales como el European AI Act, cuya implementación obligatoria avanzará progresivamente en los próximos años. Finalmente, Burman destacó que el verdadero éxito de estas iniciativas no debe medirse por la cantidad de herramientas implementadas ni por el volumen de usuarios, sino por indicadores como el ahorro de tiempo, el retorno de inversión, la mejora en la calidad de los procesos y el impacto en los resultados del negocio. A su juicio, la inteligencia artificial representa una oportunidad para transformar la banca, siempre que su adopción se realice de forma responsable, gradual y con una visión estratégica de largo plazo. Le puede interesar: El CEO de Palantir arremete contra el sector de la IA y alerta sobre el desencanto empresarial

Desde asistentes virtuales que brindan atención ciudadana las 24 horas hasta sistemas capaces de detectar fraude, optimizar el tránsito o anticipar brotes epidemiológicos, la inteligencia artificial está transformando la gestión pública. Sin embargo, su adopción también plantea retos en materia de transparencia, ética, privacidad y gobernanza. El desafío ya no es si los gobiernos incorporarán esta tecnología, sino cómo hacerlo de manera responsable para construir instituciones más eficientes y centradas en las personas. Durante décadas, la digitalización del Estado estuvo asociada principalmente a la informatización de trámites. Formularios electrónicos, portales web y expedientes digitales permitieron reducir tiempos y mejorar el acceso a los servicios públicos. Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial (IA), particularmente de la IA generativa, marca el inicio de una etapa completamente distinta. La diferencia es sustancial: mientras la digitalización tradicional automatizaba procesos existentes, la IA tiene la capacidad de asistir en la toma de decisiones, interpretar grandes volúmenes de información, generar contenido, responder consultas complejas y aprender continuamente de los datos. Esto abre la puerta a un nuevo paradigma de gestión pública, en el que los gobiernos pueden ofrecer servicios más personalizados, ágiles y predictivos. No se trata únicamente de incorporar una nueva tecnología. La inteligencia artificial obliga a replantear la forma en que las instituciones diseñan políticas públicas, interactúan con los ciudadanos y administran los recursos del Estado. La magnitud del fenómeno queda reflejada en las proyecciones internacionales. La consultora IDC estima que el gasto mundial en soluciones de inteligencia artificial superará los 630.000 millones de dólares hacia 2028, impulsado por la adopción acelerada tanto del sector privado como de las administraciones públicas. Paralelamente, Gartner prevé que la IA generativa se convertirá en una capacidad estándar dentro de la mayoría de las plataformas gubernamentales durante los próximos años, especialmente en áreas de atención ciudadana, análisis documental y automatización administrativa. Por su parte, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) sostiene que la inteligencia artificial representa una de las mayores oportunidades para construir administraciones públicas más proactivas, capaces de anticipar necesidades sociales en lugar de limitarse a reaccionar frente a ellas. Del gobierno reactivo al gobierno inteligente Tradicionalmente, buena parte de las instituciones públicas operó bajo un modelo reactivo: atender solicitudes, procesar expedientes y responder consultas una vez que el ciudadano iniciaba un trámite. La IA modifica radicalmente ese enfoque. Gracias al análisis de grandes volúmenes de datos, los organismos públicos pueden identificar patrones, prever comportamientos y diseñar políticas basadas en evidencia. Un sistema sanitario, por ejemplo, puede detectar anticipadamente zonas con mayor probabilidad de brotes epidemiológicos; una administración tributaria puede identificar operaciones con alta probabilidad de evasión fiscal; mientras que un municipio puede optimizar la recolección de residuos analizando información proveniente de sensores urbanos. Esta capacidad predictiva convierte a los datos en uno de los principales activos estratégicos del Estado. Atención ciudadana disponible las 24 horas Uno de los casos de uso más extendidos corresponde a los asistentes virtuales impulsados por inteligencia artificial. Mientras los chatbots tradicionales respondían únicamente preguntas previamente programadas, los nuevos modelos generativos son capaces de comprender lenguaje natural, interpretar el contexto de cada consulta y mantener conversaciones mucho más fluidas. Esto permite ofrecer atención permanente para miles de ciudadanos simultáneamente, reduciendo tiempos de espera y liberando recursos humanos para resolver situaciones más complejas. Países como Singapur, Estonia, Emiratos Árabes Unidos y Reino Unido ya experimentan con asistentes inteligentes para orientar a los ciudadanos en trámites, programas sociales, impuestos y servicios gubernamentales. En América Latina también comienzan a surgir iniciativas similares, impulsadas por estrategias nacionales de gobierno digital y modernización del Estado. Más eficiencia, menos burocracia El impacto de la inteligencia artificial no se limita a la atención ciudadana. Gran parte del potencial se encuentra en los procesos internos de la administración pública. La revisión automática de documentos, la clasificación de expedientes, la generación de borradores de informes, la traducción de documentos oficiales, el análisis jurídico y la gestión documental son algunas de las tareas que pueden acelerarse significativamente mediante IA. Esto permite reducir tiempos administrativos, minimizar errores humanos y liberar capacidades profesionales para actividades de mayor valor agregado. En un contexto donde numerosos gobiernos enfrentan restricciones presupuestarias, mejorar la productividad sin incrementar significativamente el gasto constituye uno de los principales argumentos a favor de esta tecnología. Políticas públicas basadas en evidencia Otra de las grandes ventajas consiste en la capacidad analítica de la IA. Los gobiernos producen diariamente enormes cantidades de información provenientes de censos, registros civiles, sistemas tributarios, hospitales, escuelas, sensores urbanos y múltiples plataformas digitales. Durante años, buena parte de esos datos permanecieron subutilizados. La inteligencia artificial permite integrarlos, analizarlos y convertirlos en conocimiento útil para diseñar mejores políticas públicas. En lugar de formular decisiones apoyadas exclusivamente en experiencia o intuición, los responsables gubernamentales pueden respaldar sus acciones mediante modelos predictivos y evidencia cuantitativa. Esto resulta especialmente relevante en áreas como salud pública, movilidad urbana, seguridad ciudadana, educación, cambio climático o planificación territorial. Los desafíos también son enormes No obstante, el entusiasmo tecnológico convive con desafíos igualmente importantes. La IA puede reproducir sesgos presentes en los datos con los que fue entrenada, afectar derechos fundamentales si se utiliza sin controles adecuados o tomar decisiones difíciles de explicar para los propios ciudadanos. La OCDE, la Unesco y diversos organismos multilaterales coinciden en que la incorporación de inteligencia artificial dentro del sector público debe sustentarse sobre principios de transparencia, explicabilidad, protección de datos, supervisión humana y rendición de cuentas. En otras palabras, no basta con desarrollar algoritmos eficientes; también es indispensable construir marcos regulatorios que garanticen un uso ético y responsable. Gobernanza y talento: los grandes desafíos Más allá de la tecnología, el principal reto probablemente sea organizacional. Implementar inteligencia artificial requiere datos de calidad, infraestructura digital, interoperabilidad entre organismos, equipos multidisciplinarios y funcionarios capaces de comprender tanto las oportunidades como las limitaciones de estas herramientas. La capacitación del talento público aparece así como un componente tan importante como la inversión tecnológica. Al mismo tiempo, será necesario fortalecer la gobernanza digital para establecer criterios claros sobre cuándo utilizar IA, cómo auditar sus resultados y quién asume la responsabilidad final sobre las decisiones automatizadas. América Latina acelera el paso Diversos países latinoamericanos ya avanzan en estrategias nacionales de inteligencia artificial aplicadas al sector público. Chile, Brasil, Uruguay, Colombia y Costa Rica figuran entre los gobiernos que impulsan políticas específicas para promover la adopción responsable de estas tecnologías, fortalecer la infraestructura digital y desarrollar capacidades institucionales. Aunque el nivel de madurez aún es heterogéneo, la región comparte un objetivo común: aprovechar la IA para ofrecer servicios públicos más eficientes, transparentes y centrados en el ciudadano. La experiencia internacional demuestra que el éxito dependerá menos de la adquisición de herramientas tecnológicas y más de la capacidad para integrarlas dentro de estrategias nacionales de transformación digital. Un debate que marcará el futuro del Estado La inteligencia artificial ya dejó de ser un tema reservado para laboratorios tecnológicos. Hoy forma parte de la agenda de ministros, organismos multilaterales, responsables de innovación pública y líderes gubernamentales que buscan construir Estados más ágiles, eficientes y preparados para responder a las crecientes demandas ciudadanas. Precisamente, ese será uno de los ejes centrales de GovTech Forums, el encuentro especializado que reunirá a líderes del sector público, empresas tecnológicas, organismos internacionales y expertos en innovación para debatir el futuro de la transformación digital del Estado. El evento celebrará su edición de Costa Rica el 3 de noviembre en el Centro de Convenciones y la de República Dominicana el 12 de noviembre en el Marriott de Santo Domingo. Su agenda incluirá conferencias, paneles, mesas de innovación (Innovation Roundtables), un área de exhibición tecnológica y el espacio GovTech Talks, con entrevistas en vivo a referentes del ecosistema público y tecnológico. Entre los temas destacados figuran gobierno digital, inteligencia artificial y automatización, datos abiertos, ciberseguridad y confianza digital, ciudades inteligentes e innovación en las compras públicas, con la participación de ministros, viceministros, CIO y CTO gubernamentales, directores de innovación, organismos multilaterales y empresas líderes del sector. El director académico del encuentro es Luis Adrián Salazar, exministro de Ciencia, Tecnología y Telecomunicaciones de Costa Rica y especialista en transformación digital. Quienes deseen conocer la agenda completa y asegurar su participación pueden registrarse a través del sitio oficial de GovTech Forums. Le puede interesar: ¿Qué hace diferente a un gobierno digital de uno simplemente digitalizado?

La consultora Gartner sostiene que las estructuras tecnológicas diseñadas para una era de control centralizado ya no funcionan en un entorno dominado por inteligencia artificial, automatización y decisiones distribuidas. El desafío para los CIO ya no es gestionar sistemas, sino orquestar ecosistemas completos. La adopción de inteligencia artificial en las empresas ha dejado de ser un problema tecnológico para convertirse en un problema organizacional. Esa es la tesis central detrás de una nueva investigación de Gartner difundida por CIO Dive, en la que la consultora sostiene que los modelos operativos tradicionales de TI están quedando obsoletos frente al avance de la IA y la creciente descentralización de la tecnología dentro de las organizaciones. La advertencia es contundente. Según Gartner, el 71% de los CEO considera que sus modelos de operación tecnológica no están preparados para la era de la inteligencia artificial. Al mismo tiempo, apenas el 24% de los CIO cree que las estructuras actuales son capaces de adaptarse adecuadamente a las necesidades del negocio. La brecha refleja una realidad cada vez más evidente: la tecnología ya no es controlada exclusivamente por los departamentos de TI. Herramientas de IA generativa, automatización y plataformas de bajo código permiten que áreas de negocio desarrollen capacidades tecnológicas propias. Mientras tanto, los CIO siguen siendo responsables de la seguridad, el cumplimiento normativo y la resiliencia operativa, aun cuando gran parte de la innovación ocurre fuera de su control directo. Para Gartner, insistir en modelos organizativos heredados implica riesgos crecientes. La fragmentación tecnológica, la acumulación de deuda técnica y la proliferación de iniciativas de IA desconectadas pueden terminar erosionando el valor esperado de las inversiones. La consultora propone una transición desde un modelo centrado en el control hacia otro basado en la orquestación. En lugar de supervisar todos los sistemas de forma centralizada, los líderes tecnológicos deberían coordinar una red de actores compuesta por departamentos de negocio, socios externos y sistemas impulsados por inteligencia artificial. La recomendación encaja con una tendencia que aparece de manera recurrente en estudios recientes sobre adopción empresarial de IA. A pesar de la enorme inversión corporativa en inteligencia artificial, muchas organizaciones siguen enfrentando dificultades para convertir proyectos piloto en resultados de negocio. Diversas investigaciones señalan que la mayoría de las iniciativas fracasan no por limitaciones tecnológicas, sino porque las empresas no modifican sus procesos, estructuras de decisión y modelos de gobernanza. Gartner sostiene que el rediseño debe contemplar tres dimensiones: quién realiza el trabajo (personas y agentes de IA), qué activos tecnológicos habilitan la operación y cómo se gobiernan las decisiones. La cuestión es especialmente relevante en momentos en que los agentes autónomos se presentan como la próxima gran ola de la inteligencia artificial empresarial. Sin embargo, la propia Gartner ha advertido que más del 40% de los proyectos de IA agéntica podrían ser cancelados antes de 2027 debido a costos elevados y beneficios poco claros. La paradoja es evidente. Las organizaciones aceleran sus inversiones en IA mientras descubren que la tecnología exige transformaciones mucho más profundas de las previstas inicialmente. Incluso las estrategias de reducción de personal asociadas con automatización parecen ofrecer resultados limitados. Gartner reportó recientemente que alrededor del 80% de las empresas que experimentan con capacidades autónomas registran reducciones de plantilla, pero esas medidas no se traducen necesariamente en mejores retornos de inversión. Según la consultora, las compañías con mejores resultados son aquellas que invierten en nuevas habilidades, estructuras organizativas y mecanismos de supervisión humana. En ese contexto, la discusión deja de girar alrededor de qué modelo de IA utilizar y pasa a enfocarse en cómo rediseñar la empresa para convivir con ella. La inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta complementaria para convertirse en un componente estructural de las operaciones corporativas. La consecuencia es que los modelos organizativos construidos para una era de software predecible y controlado centralmente empiezan a mostrar señales de agotamiento. Para los CIO, el desafío ya no consiste únicamente en implementar tecnología. Consiste en reinventar la arquitectura de la organización para una economía donde humanos, software y agentes autónomos trabajan simultáneamente sobre los mismos procesos. Podría interesarle: Por qué las empresas están retirando silenciosamente proyectos de IA

Microsoft fue, de todas las principales empresas tecnológicas, la que perdió más valor durante el mes de junio. No obstante, otras compañías del sector sí se vieron beneficiadas por cómo se está comportando el mercado. El grupo de acciones tecnológicas conocido como las "Magnificent 7" (Las Siete Magníficas), integrado por Microsoft, Nvidia, Alphabet, Apple, Meta, Tesla y Amazon, sufrió un mes de junio lleno de nerviosismo y escepticismo de las inversiones entre el multimillonario gasto corporativo en infraestructura de IA. De acuerdo con CNBC, la pérdida en el valor del mercado de este grupo ascendió hasta los US$2,3 billones (2.3 trillion en inglés). El índice CNBC Magnificent 7 ha caído un 10% en lo que va de junio. En particular, Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta se encuentran en proceso de inversión de cientos de miles de millones en la compra de chips y construcción de centros de datos para potenciar sus servicios de IA; este proceso se está financiando en parte con nueva deuda. En medio de este momento de escepticismo, también se dieron las solicitudes confidenciales de OpenAI y Anthropic, además de un histórico ingreso al mercado bursátil del propio Tesla. Dan Ives, director financiero de Wedbush Securities, señaló a CNBC que el sector está pasando por otras semanas de prueba de fuego. “Mientras los inversores esperan una temporada de resultados del segundo trimestre muy importante en julio para validar aún más el despliegue de la revolución de la IA. Mientras tanto, el nerviosismo continuará a medida que las preocupaciones en torno a los costes de este despliegue tecnológico, único en una generación, entren en su próxima fase de crecimiento”, indicó Ives. El que salió peor parado del mes fue Microsoft, que ha bajado un 20% en junio y Nvidia, que ha caído alrededor de un 13% en su valor. Tanto Apple como Amazon han retrocedido cerca de un 8%. Parte de la oleada de ventas de acciones de estos gigantes también podría deberse a la falta de una narrativa de impulso en torno al grupo. Tom Lee, jefe de investigación de Fundstrat Global Advisors, explicó la semana pasada en el programa "Morning Call" de CNBC que el mercado está intentando comprender la nueva narrativa en torno a las Siete Magníficas, porque pasaron de ser empresas ligeras en activos (asset-light) que producían mucho flujo de caja libre a ser compañías que dependen más de su balance general. "Sí creo que los inversores empezarán a ver ese balance como una fuerza de trabajo. La razón por la que están gastando tanto dinero es para reemplazar, esencialmente, los esfuerzos humanos con IA. Ese balance se va a desplegar y va a generar rendimientos. Por lo tanto, creo que con el tiempo los inversores empezarán a ver eso como un foso competitivo (moat)... estamos en un periodo de transición de esa narrativa" explicó Lee. En medio de esta transición de narrativa respecto al primer grupo, del otro lado del sector, como las acciones de semiconductores aguantan mejor. El Índice de Semiconductores de Filadelfia, que incluye nombres como Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC), Micron y ASML han subido alrededor de un 6% este mes. Este año se ha revalorizado más de un 90%, frente a una caída del 3.4% de las Siete Magníficas. Duncan Toms, estratega multiactivos de HSBC, aseguró a CNBC que resultados como los de Micron, que en el Q3 fiscal reportaron ingresos récord de US$41,460 millones (un aumento del 346% interanual) y un beneficio por acción de 25.11 dólares, superando con creces las expectativas de Wall Street gracias a la demanda de memoria para IA, son un jarro de agua fría en las dudas en torno a estas acciones. El mercado estará sumamente atento a la temporada de reportes financieros del segundo trimestre (en julio) para analizar los comentarios de los directivos, los planes de gasto de capital (capex) y, sobre todo, cuántos ingresos tangibles están atribuyéndose realmente a la revolución de la IA. En este contexto de duda, el informe "The State of the AI Economy", publicado por la firma de investigación Exponential View, reveló que, durante los últimos 12 meses, este ecosistema generó US$110.000 millones en ingresos netos. Vea también: Wall Street encuentra un nuevo protagonista del auge de la IA y apunta a Micron como la próxima Nvidia

La compañía prepara una producción inicial cercana a los 10 millones de iPhone plegables mientras busca aliviar la crisis mundial de chips de memoria. La estrategia la ha llevado a negociar con dos fabricantes chinos incluidos en listas negras del gobierno estadounidense, una decisión que expone el delicado equilibrio entre geopolítica, inteligencia artificial y cadenas globales de suministro. Durante años, Apple construyó una reputación basada en una cadena de suministro prácticamente impecable. Su tamaño le permitía negociar mejores precios, asegurar capacidad de producción antes que sus competidores y convertir la logística en una ventaja competitiva. Sin embargo, la explosión de la inteligencia artificial está alterando incluso ese equilibrio. La empresa se encuentra negociando la compra de memorias DRAM y NAND a los fabricantes chinos ChangXin Memory Technologies (CXMT) y Yangtze Memory Technologies (YMTC), dos compañías incluidas por el Departamento de Defensa de Estados Unidos en la lista de empresas presuntamente vinculadas al aparato militar chino. Aunque esas restricciones no prohíben automáticamente que Apple compre sus productos, cualquier acuerdo tendría un enorme costo político en Washington. El contexto explica la urgencia. La industria atraviesa una escasez mundial de memorias provocada por el apetito casi insaciable de los centros de datos dedicados a inteligencia artificial. Los principales fabricantes del mundo, Samsung, SK Hynix y Micron, están destinando una parte creciente de su capacidad de producción a memorias de alto rendimiento para servidores de IA, un negocio mucho más rentable que el mercado de electrónica de consumo. Como consecuencia, la disponibilidad de memorias para computadoras, tabletas y teléfonos inteligentes se ha reducido de forma considerable, mientras los precios continúan aumentando. Para Apple, el momento difícil coincide con uno de los lanzamientos más importantes de la última década. Diversos reportes indican que la compañía ya pidió a sus proveedores prepararse para fabricar aproximadamente 10 millones de unidades de su primer iPhone plegable, una cifra superior a la estimación inicial de entre siete y ocho millones de equipos. Paralelamente, Apple ya reservó componentes para cerca de 80 millones de iPhone que serán producidos durante la segunda mitad de 2026. La producción total de la empresa este año podría superar los 220 millones de teléfonos inteligentes. Ese volumen convierte a Apple en uno de los pocos fabricantes capaces de desafiar parcialmente la escasez global. Mientras compañías como Xiaomi, Oppo y Vivo han reducido sus metas de producción por debajo de los 100 millones de unidades debido a la falta de memorias, Apple continúa aumentando sus pedidos gracias a su enorme poder de negociación con proveedores internacionales. Sin embargo, incluso el músculo financiero de Cupertino tiene límites. La empresa ya elevó recientemente los precios de varios productos, incluidos Mac, iPad y otros dispositivos, precisamente por el incremento del costo de las memorias. En este escenario, incorporar nuevos proveedores se convierte menos en una decisión estratégica que en una necesidad para proteger márgenes y garantizar el suministro. Según personas familiarizadas con las negociaciones, Apple pretende utilizar memorias fabricadas por CXMT y YMTC únicamente en dispositivos destinados al mercado chino. Esa medida permitiría reservar las memorias de Samsung, SK Hynix y Micron para los equipos vendidos en Estados Unidos y otros mercados occidentales, reduciendo al mismo tiempo la presión sobre su cadena de abastecimiento. Lea también: El email entra en una nueva era: el enemigo es la confianza

El directivo de la polémica empresa aseguró que los modelos comerciales actuales han sido vendidos de forma "completamente irresponsable y exagerada". Advirtió que el temor latente entre los altos ejecutivos es que las firmas desarrolladoras de IA terminen absorbiendo la propiedad intelectual y los conocimientos estratégicos de sus clientes corporativos. El entusiasmo desmedido por la inteligencia artificial (IA) parece estar encontrando sus primeros límites en el sector corporativo global. Alex Karp, director ejecutivo de Palantir, lanzó una dura crítica contra los laboratorios de IA durante una reciente e intensa entrevista en el programa Squawk Box de la cadena estadounidense CNBC. Palantir Technologies, la compañía cofundada y dirigida por Karp, es una polémica firma estadounidense especializada en el análisis de datos masivos (big data) y software de inteligencia artificial para agencias gubernamentales, de defensa y grandes corporaciones. El directivo aseguró que los modelos comerciales actuales han sido vendidos de forma "completamente irresponsable y exagerada", generando una desconexión entre las promesas tecnológicas y el valor real que reciben las compañías. Según declaraciones recogidas por el medio Business Insider, Karp argumentó que existe un malestar generalizado y silencioso dentro del tejido empresarial de Estados Unidos. A pesar de que el país se mantiene a la vanguardia tecnológica, el ejecutivo señaló que los líderes de las compañías están cansados de que se les "exagere tres veces más" el valor de estas herramientas. La percepción actual de muchas organizaciones es que están perdiendo tiempo y recursos financieros en el procesamiento de tokens que no retornan ninguna utilidad tangible para sus operaciones diarias. Adicionalmente, en los Estados Unidos es uno de los países en los que existe mayor escepticismo por parte de trabajadores sobre la adopción de la IA. Uno de los puntos más críticos de la intervención de Karp radica en la soberanía de los datos y la pérdida del "alpha", término que refiere a la ventaja competitiva que posee un negocio dentro de su mercado. El directivo advirtió que el temor latente entre los altos ejecutivos es que las firmas desarrolladoras de IA terminen absorbiendo la propiedad intelectual y los conocimientos estratégicos de sus clientes corporativos. Esta preocupación no es aislada; Palantir publicó recientemente un manifiesto de nueve puntos sobre la "soberanía de la IA" en el que sentencia que la retención de datos es el "tesoro" de cada organización y que transferirlos representa un grave peligro. Además de los riesgos comerciales, Karp trasladó el debate al plano de la seguridad nacional, cuestionando duramente la posibilidad de que el gobierno estadounidense subcontrate decisiones de defensa o del campo de batalla basándose únicamente en el consenso de Silicon Valley. En ese sentido, hace unas semanas se hizo público la utilización de la IA Grok para el lanzamiento de misiles en el conflicto de Irán, situación que generó debate y relanzó un proyecto de ley propuesto por una legisladora demócrata para prohibir el uso de Inteligencia Artificial en estos casos. Las palabras de Karp coinciden con una corriente de optimización en la industria de la tecnología. Tras varios meses de inversiones masivas y descontroladas en el sector, diversas corporaciones han comenzado a frenar el gasto para auditar con rigurosidad la eficiencia de sus integraciones tecnológicas, marcando el fin de una etapa de adopción ciega para dar paso a una era de exigencia ejecutiva. Le puede interesar: China vuelve a sacudir el mercado de IA con nuevo y económico modelo de Z.ai

Un nuevo análisis de la firma de investigación SACR sostiene que el correo electrónico dejó de ser un problema de filtrado de contenido para convertirse en un desafío de identidad, contexto y comportamiento. La inteligencia artificial, los ataques contra plataformas en la nube y el abuso de relaciones de confianza están obligando a las empresas a replantear por completo su estrategia de defensa. Durante casi tres décadas, la seguridad del correo electrónico se construyó sobre una idea relativamente sencilla: impedir que los mensajes maliciosos llegaran a la bandeja de entrada. Antivirus, filtros antispam, reputación de dominios, inspección de enlaces y análisis de archivos adjuntos conformaron una arquitectura que logró contener millones de amenazas. Sin embargo, el problema cambió de naturaleza. Los atacantes también evolucionaron. El informe From Perimeter to Proof: The New Architecture of Email Security, elaborado por la investigadora Anna Perrone para SACR, sostiene que la industria enfrenta un punto de inflexión. En 2026, afirma el documento, la seguridad del correo electrónico ya no debería entenderse como un sistema para filtrar contenido, sino como una plataforma capaz de interpretar relaciones humanas, validar identidades y generar evidencia verificable sobre cada decisión de seguridad. La afirmación refleja una realidad que comienza a repetirse en organizaciones de todos los tamaños. Los ataques más costosos ya no dependen de virus sofisticados ni de archivos infectados. Aprovechan algo mucho más difícil de detectar: la confianza. El fraude por correo electrónico empresarial (BEC), el fraude cometido mediante cuentas legítimas de proveedores (VEC), el robo de cuentas (ATO) y el abuso de permisos OAuth apenas presentan señales técnicas evidentes. Los mensajes suelen carecer de malware, utilizan dominios auténticos y respetan los protocolos tradicionales de autenticación, como SPF, DKIM y DMARC. Desde la perspectiva de un filtro convencional, parecen correos completamente legítimos. Lo que cambia es el contexto. Una solicitud de transferencia enviada por un supuesto director financiero puede resultar técnicamente impecable, pero ser completamente anómala respecto al comportamiento habitual de esa persona. Una factura enviada desde la cuenta real de un proveedor puede ocultar un cambio fraudulento en los datos bancarios. Un enlace alojado en Microsoft 365, Google Workspace, Dropbox, Adobe, DocuSign, Atlassian, Confluence, Power BI, Notion, Figma, Vercel o Replit puede conducir a un proceso de phishing sin que el dominio presente ninguna anomalía. En todos esos casos, la infraestructura es legítima. Lo que ha sido comprometida es la relación de confianza. El informe identifica cinco transformaciones que están redefiniendo el mercado. La primera consiste en que la seguridad del correo electrónico se ha vuelto profundamente contextual. Las plataformas modernas ya no pueden limitarse a inspeccionar archivos adjuntos o enlaces. Deben comprender quién envía el mensaje, cuál es la relación histórica entre remitente y destinatario, si la solicitud coincide con procesos habituales del negocio y si el comportamiento observado resulta coherente con el patrón normal de comunicación de la organización. La segunda transformación es la convergencia entre seguridad del correo electrónico, gestión de identidades y protección de datos. Un correo de phishing ya no representa un incidente aislado. Puede convertirse rápidamente en el robo de credenciales, la toma de control de aplicaciones SaaS, el abuso de permisos OAuth, la exposición de información sensible o el acceso persistente a sistemas corporativos. En consecuencia, las plataformas de protección necesitan integrarse con soluciones de identidad, herramientas SIEM, sistemas SOAR y mecanismos automatizados de respuesta a incidentes. El tercer cambio responde a la creciente complejidad del mercado. Durante años predominaron las pasarelas seguras de correo electrónico (SEG), diseñadas para inspeccionar mensajes antes de su entrega mediante redireccionamiento MX. Posteriormente aparecieron las plataformas integradas de seguridad en la nube (ICES), conectadas mediante API con Microsoft 365 y Google Workspace, capaces de observar el comportamiento interno de los buzones y actuar incluso después de que un mensaje hubiera sido entregado. Lejos de sustituirse entre sí, ambas arquitecturas comenzaron a complementarse. Las SEG siguen siendo fundamentales para sectores altamente regulados que requieren cifrado, archivado, prevención de pérdida de datos, continuidad del servicio y cumplimiento normativo. Por su parte, las plataformas ICES ofrecen una capacidad mucho mayor para detectar secuestros de conversaciones, fraude entre proveedores, robo de cuentas y anomalías en los patrones de comunicación. El informe sostiene que ninguna arquitectura resuelve por sí sola el problema completo. La tendencia apunta hacia modelos híbridos donde múltiples capas de protección colaboran para generar una visión integral del riesgo. La cuarta transformación proviene directamente de la inteligencia artificial. Aunque la IA también fortalece las capacidades defensivas, ha reducido drásticamente el costo operativo del phishing. Antes, elaborar campañas altamente personalizadas requería semanas de investigación manual. Hoy basta con combinar información pública, datos filtrados, perfiles en redes sociales y modelos generativos capaces de producir miles de mensajes con excelente gramática, referencias específicas a cada empresa y un nivel de personalización que dificulta enormemente distinguirlos de una comunicación auténtica. La consecuencia es evidente. Los sistemas basados únicamente en plantillas estáticas o coincidencias léxicas pierden efectividad frente a mensajes que cambian constantemente de redacción, estructura y estilo. En lugar de analizar palabras, las plataformas deben interpretar intención. La quinta tendencia identificada por SACR quizá sea la más novedosa: la explicabilidad. A medida que las organizaciones integran inteligencia artificial en decisiones críticas de seguridad, los responsables corporativos ya no aceptan respuestas del tipo "el algoritmo decidió bloquear este mensaje". Los directores de seguridad, auditores, reguladores y aseguradoras exigen conocer qué evidencias sustentaron cada decisión, qué indicadores fueron analizados y por qué un sistema clasificó una comunicación como maliciosa. La transparencia deja de ser una característica deseable para convertirse en un requisito operativo. El informe también describe cómo evolucionó el propio concepto de superficie de ataque. Durante años el correo electrónico fue considerado el principal punto de entrada para los ciberdelincuentes. Hoy representa apenas el inicio de cadenas de ataque que continúan en plataformas como Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, servicios de almacenamiento en la nube, aplicaciones SaaS, navegadores web y sistemas de identidad. Podría interesarle: Apple argumenta la escasez de chips para aumentar más de US$200 sus precios

Probamos en exclusiva el flamante smartphone en su versión Pro y le presentamos todo lo que debe saber del nuevo dispositivo insignia de la compañía. La Serie Xiaomi 17T llega a Guatemala y la región con un teleobjetivo Leica 5X con zoom real mecánico, pantallas AMOLED de alto brillo y baterías de hasta 7.000 mAh. Además estrena funciones como Leica Live Portrait para retratos más expresivos y naturales y Ultra-HD Live Moment que permite capturar secuencias en 4K. Mejora sus funciones impulsadas con inteligencia artificial que sirven de herramientas en el día a día. Aquí le contamos todo: Probamos también su sistema de cámaras, sobre todo el teleobjetivo 5X con zoom real mecánico y los resultados fueron estos: Cámara Principal Teleobjetivo Ultra gran angular Frontal Característica 50MP con Estabilización óptica 50MP con zoom óptico avanzado 13MP 32 MP Le puede interesar: IT NOW Review: Toda la tecnología de la nueva Xiaomi 17 Series

Ofrece autonomía avanzada, programación front-end de élite e implementación inmediata sin ajustes complejos, compitiendo directamente con OpenAI y Anthropic a una sexta parte de su costo. Un modelo llamado GLM-5.2, lanzado por la startup con sede en Pekín Z.ai, tiene entusiasmado a Silicon Valley con sus capacidades de programación y de agentes. Incluso, se le acerca a rivalizar con las principales ofertas estadounidenses a una fracción de su costo. Según información publicada por Reuters, este modelo ha escalado rápidamente en las listas de uso en plataformas de desarrolladores de IA de terceros como OpenRouter, donde ahora se posiciona por encima de los modelos de Anthropic, mientras que ejecutivos que van desde el CEO de la plataforma de datos en la nube Snowflake, Sridhar Ramaswamy, hasta el capitalista de riesgo Marc Andreessen, han elogiado sus habilidades. "Ahora tenemos un modelo chino de pesos abiertos (open-weight) que es tan bueno como los modelos actualmente disponibles de OpenAI y Anthropic", dijo la semana pasada David Sacks, el ex zar de la IA del presidente estadounidense Donald Trump, antes de que Washington levantara las restricciones sobre los modelos Fable y Mythos de Anthropic el martes. Tres capacidades clave de GLM-5.2: Capacidad de agentes autónomos (Agentic capabilities): El modelo destaca por su habilidad para ejecutar tareas lógicas y flujos de trabajo complejos con una intervención mínima por parte del usuario (mínimo prompting). Esto le permite actuar más como un asistente autónomo que como un simple generador de texto. Programación avanzada y desarrollo front-end: Ha demostrado un rendimiento sobresaliente en la generación de código, especialmente en la creación de aplicaciones web y plataformas funcionales. De hecho, se posiciona en el segundo lugar global del ranking especializado Code Arena en desarrollo front-end. Implementación inmediata sin ajustes complejos (Plug-and-play): A diferencia de otros modelos que requieren un largo y costoso proceso de ajuste fino (fine-tuning) para ser útiles en entornos reales, GLM-5.2 viene optimizado de fábrica ("listo para usar"), lo que reduce drásticamente las barreras técnicas de entrada para los desarrolladores. Reuters hace hincapié en que el debate en torno a esta nueva IA de China va sobre si este país asiático alcanzó finalmente a los Estados Unidos en la carrera de la IA. Ejecutivos tecnológicos advierten que la impredecible regulación de la industria por parte de Washington corre el riesgo de obstaculizar su liderazgo en esta tecnología de vanguardia. Z.ai, también conocida como Zhipu AI, prefirió no hacer comentarios y tampoco ha revelado cuánto gastó en desarrollar GLM-5.2. Anthropic y OpenAI no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios de Reuters. Este modelo tiene el quinto lugar en la tabla de clasificación de inteligencia de modelos de lenguaje grande (LLM) de Artificial Analysis, que mide la capacidad general. Además, se encuentra en el segundo puesto en las clasificaciones de desarrollo web (front-end) de Code Arena, que miden qué tan bien generan las páginas web y las aplicaciones front-end. A pesar de su bajo costo —aproximadamente una sexta parte del valor de gigantes como Claude o GPT—, GLM-5.2 enfrenta un obstáculo clave para su adopción masiva en Occidente: el recelo sobre la seguridad de los datos. Analistas del sector señalan que muchas empresas estadounidenses y europeas, especialmente en sectores regulados como la banca y la ciberseguridad, se muestran reacias a integrar software chino en su infraestructura. Sin embargo, el impacto global de esta tecnología es innegable. Tras hitos previos como el de DeepSeek, la participación de mercado de los modelos de lenguaje (LLM) chinos saltó del 3% al 13% global, ganando terreno principalmente en economías en desarrollo, empresas emergentes y desarrolladores independientes que priorizan la eficiencia y el costo. Expertos concluyen que este lanzamiento representa un "mini momento DeepSeek". Más que un reemplazo total y de la noche a la mañana de OpenAI o Anthropic, el modelo de Z.ai está impulsando una migración parcial y acelerada en la comunidad de desarrolladores, quienes valoran que la tecnología funcione bien, sea barata y fácil de desplegar. Le puede interesar: Anthropic presentó Sonnet 5