Slack lanzó una función que crea canales específicos para proyectos de desarrollo y permite incorporar agentes como Claude Code, ChatGPT, Devin, GitHub Copilot y Vercel. Los equipos pueden seguir planes, revisar cambios, ver demostraciones en vivo y aprobar código antes de llevarlo a producción. El terminal ya no es el único lugar donde un agente de inteligencia artificial puede programar. Slack quiere que el próximo proyecto de software ocurra, al menos en parte, dentro de un canal de conversación. La compañía lanzó Slack Code, una nueva función que crea espacios específicos para proyectos de desarrollo en los que personas y agentes de IA pueden trabajar juntos. La herramienta permite escribir, revisar y preparar software sin abandonar Slack, convirtiendo la conversación del equipo en parte del propio proceso de desarrollo. El funcionamiento parte de una idea sencilla. Un usuario etiqueta a un agente de programación desde una conversación y Slack crea un canal dedicado al proyecto. Allí aparecen diferentes espacios para seguir la conversación, consultar el plan de trabajo, revisar las diferencias del código y observar una vista previa del resultado en tiempo real. La diferencia respecto al uso tradicional de asistentes de programación es menos tecnológica que organizativa. Hasta ahora, buena parte del trabajo con agentes de código ocurre entre un desarrollador y una herramienta. El resto del equipo puede enterarse del resultado cuando aparece un pull request o una demostración. Slack intenta cambiar ese modelo haciendo visible el proceso completo: qué se pidió, qué propuso el agente, qué código modificó y qué comentarios hicieron los demás integrantes del equipo. Slack Code permite auditar las diferencias del código, visualizar en vivo el resultado generado por el agente, proporcionar retroalimentación y aprobar el trabajo antes de que sea enviado a producción. Cuando la tarea termina, el canal se archiva y conserva el registro como una especie de historial de auditoría. La función está disponible en todos los planes de Slack. El modelo comercial, sin embargo, deja una pieza importante fuera de Slack: los agentes asociados requieren sus propias compras o suscripciones. Es decir, Slack ofrece el espacio de colaboración, mientras que las empresas siguen pagando por los trabajadores de IA que utilizan dentro de esos espacios. La lista de socios también revela la importancia estratégica del movimiento. Slack Code se lanzó con agentes de Anthropic, Cognition, GitHub, Vercel y OpenAI. Entre ellos aparecen Claude Code, Devin, GitHub Copilot, Vercel Agent y ChatGPT. Que ChatGPT y Claude estén juntos dentro de la misma infraestructura de colaboración es especialmente relevante. Salesforce, propietaria de Slack, no está intentando imponer un único agente. Está tratando de convertir Slack en la capa donde diferentes agentes compiten, colaboran y son supervisados por los equipos. La apuesta encaja con una estrategia que Salesforce viene desarrollando alrededor de los agentes de IA. The Next Web recuerda que en mayo había informado que Marc Benioff quería llevar la programación a Slack y que Salesforce esperaba gastar $300 millones en tokens de Anthropic durante este año. Tres meses después, Slack Code materializa aquella dirección estratégica. Anthropic, de hecho, ya había avanzado en esta integración con Claude Tag, que permite mencionar a Claude dentro de Slack para asignarle tareas y aprovechar el contexto compartido de los canales. Su responsable de producto, Cat Wu, describió Slack Code como una evolución natural de ese modelo, con personas, contexto y Claude trabajando juntos desde el comienzo. GitHub plantea la relación de otra manera. Mario Rodriguez, director de producto de la compañía, resumió el modelo como una división del trabajo: los humanos establecen la dirección y los agentes completan el ciclo. Pero Slack no está entregando las llaves del departamento de ingeniería a los agentes. Las acciones de mayor riesgo requieren aprobación humana. Antes de que un cambio llegue a producción, el agente prepara el trabajo para que un experto lo revise y dé su aprobación dentro del canal. Slack también mantiene el proceso bajo su modelo existente de seguridad empresarial. Ese detalle puede terminar siendo más importante que la capacidad de generar código. El problema empresarial de los agentes de programación no es solamente que puedan cometer errores. También es que sus decisiones pueden quedar ocultas para quienes tienen que responder por ellas. Al trasladar planes, código, revisiones y aprobaciones a un espacio compartido, Slack intenta convertir la actividad de los agentes en un proceso visible y auditable. La compañía está apostando, en esencia, por que el futuro del desarrollo asistido por IA sea menos parecido a un programador trabajando solo con un copiloto y más parecido a un equipo digital en el que humanos y agentes participan en el mismo proyecto. Otras informaciones: Wi-Fi de 6 GHz: la infraestructura invisible que puede decidir qué tan competitiva será una empresa

Un estudio revela que dos tercios de las organizaciones ejecutan cargas de trabajo en producción, pero más de la mitad carece de un control riguroso sobre la factura del cómputo y la eficiencia de sus flotas de GPU. OpenAI y Gemini se posicionan como las arquitecturas con mayor presencia global, 49% y 48%, respectivamente. La encuesta de la que se desprenden estos datos es Pulse Research realizada por VentureBeat a 170 empresas de más de 100 empleados. De estas el 66% ya ejecuta cargas de trabajo de IA en producción y un 29% lo hace a gran escala. Sin embargo, este despliegue acelerado ha generado un desajuste crítico: la capacidad contable y el control financiero no han avanzado al mismo ritmo que la capacidad técnica. Sometidos a la presión de poner sistemas en funcionamiento, los equipos han relegado el coste financiero a un segundo plano. La integración con la pila existente (40%), el rendimiento (35%) y la disponibilidad de GPUs (24%) superan ahora al coste total de propiedad (TCO), que cae al 22% en los criterios de selección. Del mismo modo, el tiempo de actividad y la fiabilidad (51%) rigen como la principal métrica de éxito, eclipsando el coste por millón de tokens (31%). Esta priorización de la velocidad resulta comprensible en producción, pero contrasta con una realidad económica frágil en la que resaltan: Baja utilización: El 69% de las empresas que gestionan GPUs propias opera a la mitad de su capacidad o menos, y un 12% ni siquiera mide la utilización de sus recursos. Falta de trazabilidad: Un 53% no realiza un seguimiento riguroso de los costes de cómputo y su retorno de inversión (ROI). Incluso entre las organizaciones que operan a gran escala, el control estricto solo alcanza al 56%. Desafección con el precio: La relación calidad-precio obtiene la puntuación de satisfacción más baja (3,87 sobre 5), evidenciando que las organizaciones perciben la ineficiencia, aunque carezcan de datos concretos para medirla. Proveedores consolidados y la promesa de las 'neonubes' Actualmente, el stack promedio utiliza tres plataformas, dominado por hiperescaladores y APIs consolidadas. Microsoft Azure lidera como plataforma principal (26%), seguida de Google Cloud (19%), mientras que OpenAI y Gemini se posicionan como las arquitecturas con mayor presencia global (49% y 48%, respectivamente). Métrica de Infraestructura Dato Clave Producción activa 66% de las empresas (29% a escala) Utilización de GPU ≤ 50% 69% de los operadores Seguimiento riguroso de costes 47% de las empresas Intención de cambio en 12 meses 62% de las organizaciones A corto plazo, el 62% planea añadir o cambiar de proveedor en los próximos 12 meses, inclinándose mayoritariamente por reajustar cuotas entre sus proveedores habituales. Sin embargo, la mirada a largo plazo apunta fuera de la pila actual: las nubes especializadas en IA (CoreWeave, Lambda, entre otras) son el área futura más evaluada (44%), a pesar de que hoy representan solo un 3,5% del uso real cada una. El informe concluye que el sector ha superado la fase de experimentación para operar en un entorno de alta disponibilidad, pero lo hace bajo una gestión económica pendiente. La gran incógnita para la industria es si las empresas lograrán estructurar un control contable riguroso antes de emprender su próxima gran migración de infraestructura. Le puede interesar: "La gran reconstrucción": 95% de las empresas retrasaron proyectos de IA por limitaciones de infraestructura

La empresa lanzó Portable Computer, una versión local de su plataforma de agentes que funciona directamente sobre hardware de Nvidia. La compañía busca cambiar la economía de los agentes de IA, mantener archivos y procesos sensibles dentro del dispositivo y recurrir a la nube únicamente cuando el usuario lo autorice. La inteligencia artificial generativa nació en la nube, pero la siguiente etapa de la carrera podría estar mucho más cerca del escritorio. Perplexity acaba de lanzar Portable Computer, una versión de su plataforma de agentes Computer diseñada para ejecutar modelos, herramientas, inferencia y el propio entorno de trabajo directamente sobre el hardware del usuario. El lanzamiento, desarrollado en colaboración con Nvidia, comienza con el supercomputador de escritorio DGX Spark y con máquinas Linux equipadas con GPUs Nvidia RTX. La propuesta responde a dos problemas que empiezan a pesar cada vez más en la adopción empresarial de agentes: cuánto cuesta ejecutar tareas complejas durante largos periodos y qué ocurre con los datos que una organización entrega a un sistema de IA. Portable Computer intenta resolver ambos trasladando el procesamiento al dispositivo. Las tareas que se completan localmente no consumen créditos ni generan un costo por token. Además, el modelo, los archivos y el trabajo pueden permanecer en la máquina, mientras que cualquier escalamiento hacia un modelo más potente en la nube requiere autorización del usuario. El movimiento es significativo porque Perplexity no está planteando simplemente ejecutar un chatbot local. Está llevando al dispositivo una arquitectura completa de agentes. Un agente completo, no solo un modelo Portable Computer empaqueta en un mismo sistema los modelos locales, el motor de inferencia, el agente, las herramientas, los conectores con aplicaciones y un sandbox de seguridad. Ese detalle es fundamental. Hasta ahora, ejecutar IA localmente ha significado para muchos usuarios descargar modelos, configurar servidores de inferencia, conectar herramientas y resolver manualmente problemas de rendimiento. Perplexity intenta convertir ese proceso en una experiencia mucho más parecida a instalar una aplicación. La plataforma está diseñada para realizar tareas de varios pasos, como revisar carpetas de documentos, analizar datos, elaborar informes y trasladar resultados a sistemas empresariales. En una demostración realizada por la compañía, Portable Computer recibió una carpeta con documentos financieros y formularios 1099 para actuar como un inversionista minorista. El sistema utilizó un modelo Qwen de 27,000 millones de parámetros para revisar los archivos y detectar situaciones hipotéticas en las que el usuario estaba pagando comisiones innecesarias. Todo el proceso ocurrió en un Nvidia DGX Spark y el contador de créditos de nube permaneció en cero. La demostración apunta a uno de los casos de uso más interesantes de la IA local: información que resulta demasiado sensible para enviarla automáticamente a un proveedor externo. La apuesta de Perplexity tampoco consiste en declarar obsoleta la nube. Portable Computer adopta un modelo local primero. El agente inicia cada tarea en el dispositivo y puede utilizar servicios como Google Drive, Gmail, GitHub y Slack. Si necesita una capacidad que el modelo local no puede ofrecer, puede recurrir a un modelo de frontera en la nube. La diferencia es que esa transferencia requiere autorización. La arquitectura cambia así la relación de poder entre el usuario y el proveedor de IA. En el modelo tradicional, los datos viajan hacia el modelo porque el procesamiento ocurre fuera del dispositivo. En el esquema de Perplexity, la decisión se invierte: el trabajo permanece local y solo una parte determinada de la tarea puede salir del equipo cuando exista una razón concreta para hacerlo. La compañía también incorpora mecanismos para controlar esa transferencia. Antes de una consulta a un modelo remoto, el sistema puede analizar el contexto relevante y detectar información personal, permitiendo que el usuario sepa qué datos están a punto de abandonar el dispositivo. Para empresas que trabajan con información financiera, código propietario, documentos legales o datos de clientes, esa distinción puede ser más importante que unos cuantos puntos porcentuales adicionales en un benchmark. Para Nvidia, el lanzamiento tiene una lectura estratégica. La compañía ha construido buena parte de su crecimiento reciente alrededor de los centros de datos de IA, pero Portable Computer muestra que existe otra oportunidad: vender infraestructura capaz de ejecutar agentes directamente en oficinas, estudios, laboratorios y escritorios profesionales. El primer dispositivo destacado es el DGX Spark, acompañado por sistemas Linux con GPUs RTX. El requisito mínimo es una GPU RTX con al menos 24 GB de VRAM, aproximadamente el nivel de una GeForce RTX 3090 o superior. Windows llegará en septiembre. En el lanzamiento, el producto está disponible para suscriptores Pro, Max, Enterprise Pro y Enterprise Max de Perplexity. La barrera de entrada, sin embargo, sigue siendo elevada. Una computadora con 24 GB de VRAM está muy lejos de representar el equipo promedio de una oficina. Eso limita inicialmente el mercado de Portable Computer a desarrolladores, profesionales, empresas y usuarios capaces de invertir en hardware especializado. Pero también explica por qué Nvidia está interesada. Si los agentes comienzan a realizar cada vez más tareas directamente en los equipos, la demanda de GPUs no estará determinada únicamente por los centros de datos. Otras informaciones: "La gran reconstrucción": 95% de las empresas retrasaron proyectos de IA por limitaciones de infraestructura

La empresa fortalece su infraestructura digital en Panamá Oeste y suma más de 20 nuevos colaboradores como parte de su expansión en el país. La demanda de conectividad continúa impulsando la expansión de la infraestructura digital en Panamá. En este contexto, Telca inauguró una nueva sucursal en Arraiján, Panamá Oeste, como parte de su estrategia para ampliar su red de fibra óptica con infraestructura propia. Con esta apertura, la compañía extiende su presencia hacia una de las zonas de mayor crecimiento urbano del país y suma esta operación a las conexiones que ya mantiene en Chiriquí y Veraguas. La expansión también generó más de 20 nuevos puestos de trabajo en áreas de operaciones, ventas, logística y atención al cliente. Arraiján concentra una población que diariamente se moviliza por motivos laborales, educativos y comerciales, lo que incrementa la necesidad de contar con servicios de conectividad capaces de acompañar el crecimiento de la zona. “Hoy la conectividad dejó de ser un atributo técnico para convertirse en una condición esencial de la vida cotidiana, el trabajo, la educación y los negocios”, afirmó Erick Broce, gerente de Operaciones de Telca. La nueva sucursal está ubicada en Plaza Paseo Arraiján y ofrecerá atención presencial para la gestión de servicios y acompañamiento a los usuarios. La empresa señala que esta expansión forma parte de un plan de inversión sostenida en su infraestructura de fibra óptica. La estrategia de Telca también busca diferenciar su propuesta mediante factores como tiempos de instalación, estabilidad de la conexión y atención personalizada. El objetivo es ampliar el acceso a servicios de fibra óptica y responder al crecimiento de la demanda de conectividad en nuevas zonas del país. Lea también: Microsoft recorta 4.800 empleos: Xbox, la división más damnificada

Los argumentos operativos para gestionar bien los frescos, con el software de planificación adecuado. Por Craig Norman, Director de Marketing de Producto, RELEX Solutions. Las categorías de productos frescos representan entre el 40 % y el 50 % de las ventas de alimentación, pero concentran aproximadamente el 65 % de la merma total. Esta relación evidencia la complejidad de su gestión: las decisiones de abastecimiento, producción y precios deben responder simultáneamente a la demanda, la vida útil de los productos y las condiciones operativas de cada establecimiento. Reducir la merma requiere, por tanto, integrar los datos que sustentan estas decisiones. El Manual de operaciones de frescos en tienda, elaborado por RELEX, propone cuatro iniciativas orientadas a este objetivo. La primera consiste en sustituir los recuentos manuales generalizados por pedidos por excepción. Mediante datos e inteligencia artificial, es posible identificar los productos que requieren intervención y concentrar los recursos del personal en situaciones que presentan una desviación relevante, reduciendo actividades rutinarias y mejorando la eficiencia de la reposición. La segunda plantea anticipar los descuentos. Identificar productos con riesgo de caducidad hasta 48 horas antes permite intervenir antes de que pierdan su valor comercial. Además de aumentar las posibilidades de venta, las decisiones de descuento generan información que puede incorporarse a la planificación de pedidos, conectando las decisiones de comercialización con las de abastecimiento. La tercera busca ajustar la producción a la demanda real. La sobreproducción incrementa la merma, mientras que una producción insuficiente afecta la disponibilidad. Por ello, la planificación debe considerar previsiones de demanda, patrones intradía y restricciones específicas de cada tienda, como equipamiento, personal e inventario, para generar planes de producción adaptados a sus condiciones. La cuarta iniciativa propone una implementación progresiva mediante pilotos. Las pruebas de aproximadamente ocho semanas en cinco a diez tiendas permiten evaluar resultados, validar el impacto de cada iniciativa y utilizar los ahorros obtenidos para financiar las siguientes etapas de transformación. Las cuatro iniciativas responden a un principio común: pedidos, descuentos y producción deben analizarse como procesos interdependientes. Cuando comparten información dentro de una misma plataforma, los datos de cada decisión pueden mejorar las siguientes, facilitando la identificación de causas raíz y una toma de decisiones más precisa. Desde esta perspectiva, transformar las operaciones de frescos no depende exclusivamente de la automatización, sino de integrar datos, procesos y decisiones para reducir la merma, mejorar la disponibilidad y elevar la eficiencia operativa. Le puede interesar: Inn·kind FIEd Costa Rica 2026: de debatir la educación superior a diseñar su transformación con IA

En un mundo empresarial cada vez más digital, cumplir con las exigencias fiscales internacionales y automatizar procesos ya no es opcional. EDICOM, con más de 30 años de experiencia, ofrece soluciones tecnológicas avanzadas de facturación electrónica, reporting fiscal e intercambio electrónico de datos (EDI), pensadas para empresas que operan en múltiples países. Por Miguel Ángel Sánchez, Key Account Manager de EDICOM Su plataforma multilingüe, adaptada a las regulaciones de más de 85 países, permite integrar fácilmente sistemas empresariales, enviar y recibir facturas electrónicas conforme a cada normativa y cumplir con las obligaciones tributarias con precisión y seguridad. Con presencia global, EDICOM es el socio tecnológico ideal para las multinacionales que buscan eficiencia, cumplimiento y escalabilidad. Además de la facturación electrónica, EDICOM ofrece soluciones EDI que automatizan el envío de documentos comerciales entre sistemas, eliminan errores manuales y agilizan la cadena de suministro. Su plataforma garantiza una integración fluida y segura, respaldada por servicios de certificación electrónica que aseguran la confidencialidad, integridad y validez legal de la información intercambiada. Compromiso con la seguridad y la innovación EDICOM respalda sus servicios con certificaciones internacionales como ISO 27001, ISO 20000 e ISAE 3402, que avalan la seguridad de la información, la calidad operativa y el control interno. Su compromiso con la innovación constante garantiza soluciones tecnológicas actualizadas, robustas y adaptadas a un entorno regulatorio cambiante. Por su alcance global, experiencia técnica y enfoque en seguridad, EDICOM es el aliado ideal para multinacionales que buscan digitalizar procesos y cumplir con los más altos estándares fiscales y operativos. Factores clave para elegir un proveedor tecnológico de facturación electrónica y compliance fiscal Al seleccionar un proveedor tecnológico global, es esencial identificar las necesidades fiscales y operativas de la empresa, así como entender las regulaciones locales aplicables en cada país. Esto asegura que el proveedor pueda cumplir con las normativas fiscales locales de manera efectiva. Además, investigar la experiencia de los principales actores del mercado y verificar que el proveedor cumpla con los requisitos legales internacionales es clave para garantizar un socio confiable. Finalmente, es fundamental confirmar que el proveedor cuente con certificaciones reconocidas y siga metodologías y mejores prácticas que garanticen la calidad, seguridad y fiabilidad de sus soluciones. Estos factores aseguran que el socio elegido pueda ofrecer soluciones robustas y alineadas con los estándares internacionales a lo largo de todos los procesos fiscales y operativos.

El M6, el primer chip de 2 nm de la marca, cuenta con una CPU de 12 núcleos más grande y potente, una GPU de 12 núcleos y un Neural Engine dual de 16 núcleos, mientras que el M5 Ultra es la primera arquitectura de cuatro chips de la empresa y su chip más potente hasta la fecha. La próxima batalla de la inteligencia artificial podría no librarse únicamente en los gigantescos centros de datos. También está comenzando a disputarse sobre el escritorio del usuario. Apple presentó sus nuevos chips M6 y M5 Ultra con capacidades diseñadas para ejecutar modelos de IA directamente en sus computadoras. El M6 es el primer chip de Apple fabricado con tecnología de 2 nanómetros. Integra un CPU de 12 núcleos, un GPU de 12 núcleos con aceleradores neuronales y un Neural Engine Dual de 16 núcleos. Apple afirma que este último puede ofrecer hasta el doble de capacidad de cómputo máximo frente a generaciones anteriores. El M6 debutó en el nuevo Mac mini, mientras que el M5 Ultra llegó al Mac Studio. Este último representa una apuesta todavía más ambiciosa: Apple utiliza su arquitectura UltraFusion para conectar dos chips M5 Max de doble matriz y crear por primera vez una arquitectura de cuatro matrices en un sistema M-series. El resultado es un procesador con hasta 36 núcleos de CPU y hasta 80 núcleos de GPU, además de 1.2 TB/s de ancho de banda de memoria unificada. Apple asegura que esa cifra es 50% superior a la del M3 Ultra. La diferencia no está solamente en los números. Apple está diseñando el hardware alrededor de una idea cada vez más importante para la industria: que un modelo de IA no necesariamente tiene que viajar hasta un centro de datos para ejecutar una tarea. En el M6, la compañía promete un incremento cercano al 30% en el cómputo máximo del GPU para IA frente al M5 y más de ocho veces el rendimiento del M1 en esta métrica. El chip admite hasta 32 GB de memoria unificada y alcanza hasta 170 GB/s de ancho de banda, 10% más que el M5 y 2.5 veces más que el M1. El M5 Ultra lleva esa filosofía a una escala profesional. Puede configurarse con hasta 512 GB de memoria unificada y 1.2 TB/s de ancho de banda, una combinación que Apple asegura permite ejecutar modelos de lenguaje de cientos de miles de millones de parámetros directamente en el dispositivo. Su GPU puede alcanzar hasta 4.5 veces el cómputo máximo para IA del M3 Ultra y más de seis veces el del M1 Ultra. Para desarrolladores, Apple también está abriendo la puerta a utilizar Core AI, Core ML, Metal y Xcode para ejecutar y ajustar modelos grandes localmente. Las herramientas pueden aprovechar CPU, GPU y Neural Engine, además de los modelos Foundation de Apple, Apple Intelligence o modelos propios. Lea también: Festival IA México 2026: la inteligencia artificial se instaló en la agenda empresarial de Monterrey

En su primera edición en el país, el encuentro reunió a representantes del sector público, empresas y especialistas en inteligencia artificial para analizar cómo llevar esta tecnología desde la experimentación hacia aplicaciones concretas en innovación, operaciones, marketing, recursos humanos, ventas y toma de decisiones. La agenda combinó discusiones estratégicas con sesiones prácticas sobre herramientas y casos de uso empresariales. En su debut en tierras mexicanas luego de pasar por ocho países de Centroamérica y el Caribe, el Festival IA desarrollado en Monterrey abrió su agenda con una mirada al papel que deben desempeñar las instituciones públicas para crear las condiciones necesarias para que empresas y organizaciones aprovechen las oportunidades asociadas con la inteligencia artificial. La jornada comenzó con las palabras de bienvenida de Emmanuel Loo, subsecretario de Innovación, IA e Inversión de la Secretaría de Economía de Nuevo León, y la inauguración oficial a cargo de José Alfredo Pérez Bernal, director general del Instituo de Innovación y Transferencia de Tecnología (I2T2). Posteriormente, Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, presentó la sesión "¿Por qué el Festival de Inteligencia Artificial?", orientada a contextualizar el propósito del encuentro y la relevancia que tiene la IA para el entorno empresarial. La agenda continuó con el panel "Gobierno que habilita: oportunidades para impulsar la innovación empresarial", en el que José Alfredo Pérez Bernal, Jesús López Lozano, director de Inteligencia Artificial de la Secretaría de Economía de Nuevo León, y Angeles Vela, CEO de CSOFTMTY, abordaron el papel del gobierno en la generación de capacidades, instrumentos públicos y alianzas que permitan fortalecer la innovación y la competitividad empresarial. La primera parte de las sesiones puso el énfasis en utilizar la IA como herramienta para anticipar escenarios y comenzar procesos de adopción empresarial. David Fernández, CEO y fundador de TDM Internacional, presentó "Laboratorio de futuro: Diseño anticipado para realidades que aún no llegan", una sesión práctica destinada a trabajar con modelos de IA para identificar señales tempranas, anticipar escenarios y diseñar conceptos estratégicos sin requerir conocimientos técnicos. A continuación, Julio César Lozano Vázquez, Strategic Account Manager de ManageEngine, planteó al service desk como una puerta de entrada para la IA dentro de las organizaciones, debido a su volumen de datos, el bajo riesgo de los primeros pilotos y la posibilidad de medir resultados. Lorena Díaz Quijano, especialista en transformación de talento y liderazgo para la era digital, cerró este bloque con una conferencia práctica sobre las nuevas funcionalidades de herramientas como ChatGPT, Gemini y Copilot, incluyendo la creación de tareas, incorporación de aplicaciones, conectores y modalidades de agente. La agenda llevó la conversación hacia el uso cotidiano de la inteligencia artificial en las organizaciones. Jahasiel Sevilla, gerente para Latinoamérica y Norteamérica de Innovación y Transformación Digital en Google, abordó cómo la IA se está incorporando a las actividades empresariales para automatizar procesos, optimizar tiempos, apoyar la toma de decisiones y fortalecer la experiencia de clientes y colaboradores. Luego, Joel Díaz, presidente y cofundador de Popcorn Group, presentó "De reportes a decisiones: cómo usar IA para convertir data en estrategia", una propuesta centrada en transformar información descriptiva en análisis capaces de orientar acciones, detectar patrones, validar hipótesis y probar mensajes y propuestas antes de llevarlos al mercado. El recorrido continuó con una perspectiva directamente vinculada al negocio. Christian Correidora, CEO de Digital Ideas, presentó "De la IA como moda a la IA que vende: automatización, agentes inteligentes y marketing real en 2026", enfocada en la transición desde la experimentación hacia implementaciones orientadas a ventas, eficiencia operativa y experiencia del cliente. Posteriormente, Kevin Carmona, Customer Education Lead de Buk, abordó el impacto de la IA en Recursos Humanos bajo el concepto "La IA ya no es el futuro: es la infraestructura del negocio", con énfasis en el uso de datos y análisis para respaldar decisiones estratégicas. Carlos Fernández, Regional Director LATAM de Creatio, llevó la discusión al ámbito de la automatización de procesos y CRM, con una propuesta basada en agentes autónomos para incrementar la productividad y mejorar la experiencia del cliente. Antes del almuerzo, Marco Arroyo, director de Arroyo Mercadotecnia, presentó "Marketing de guerra con inteligencia artificial", una sesión que planteó la necesidad de combinar estrategia de marketing, capacidad analítica, creatividad y herramientas de IA para competir en mercados donde la tecnología por sí sola no constituye una garantía de resultados. Con esta conferencia se cerró el bloque matutino dedicado a explorar cómo la inteligencia artificial puede integrarse en distintas áreas de la empresa y dejar de ser una tecnología utilizada exclusivamente para experimentación. La programación de la tarde retomó la relación entre inteligencia artificial y gestión empresarial. Kevin Carmona volvió al escenario con una segunda sesión sobre IA como infraestructura del negocio y el papel de los líderes de Recursos Humanos en el aprovechamiento de datos, análisis e inteligencia artificial para tomar decisiones estratégicas. Después, Johnny Bermúdez, fundador de XY Estudios, presentó "Videos e imágenes con IA para atraer clientes: de la idea a piezas listas para publicar". La conferencia se concentró en un flujo de trabajo para transformar conceptos en piezas publicitarias de video e imagen mediante herramientas de IA, con aplicaciones para empresas, emprendimientos y marcas personales, y con énfasis en velocidad, coherencia y resultados. En la recta final del Festival IA, Gustavo García, presidente de Skye Group y del Cluster de Innovación en Tecnologías Digitales de Nuevo León, presentó "Más allá de ChatGPT: Cómo construir el cerebro digital de tu empresa". La propuesta planteó una metodología para organizar el conocimiento empresarial, crear agentes especializados, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones utilizando herramientas accesibles, sin necesidad de contar con conocimientos avanzados de programación. La última conferencia de la jornada estuvo a cargo de Marcelo Burman, quien presentó "Si su equipo comercial no usa IA, ya está perdiendo ventas", centrada en la utilización de la inteligencia artificial a lo largo del funnel comercial, desde la prospección hasta el cierre y la postventa, con la idea de convertirla en un copiloto para mejorar la conversión, la productividad y el foco de los equipos de ventas. En conjunto, la agenda del Festival IA Monterrey mostró una visión de la inteligencia artificial que trasciende la discusión sobre herramientas individuales. Las distintas sesiones coincidieron en llevar la tecnología hacia problemas concretos de las organizaciones: innovación, anticipación de escenarios, atención y soporte, análisis de datos, marketing, recursos humanos, automatización, CRM, producción de contenidos, gestión del conocimiento y ventas. El recorrido planteado por el encuentro reflejó así una transición desde la pregunta sobre qué puede hacer la IA hacia otra de carácter empresarial: dónde incorporarla, cómo integrarla a los procesos existentes y de qué manera convertir sus capacidades en resultados concretos para las organizaciones. Vea también: Festival IA México 2026: Nuevo León quiere convertir su liderazgo en IA en productividad y nuevos negocios

En el marco del encuentro en Monterrey, la compañía expuso cómo la tecnología No-Code democratiza la adopción de capacidades agénticas e inteligencia artificial, permitiendo a las organizaciones iterar con gobernanza y mitigar los costos en infraestructura. Durante el Festival de Inteligencia Artificial celebrado en Monterrey, Carlos Fernández, Regional Director LATAM de Creatio, presentó la conferencia "La nueva era de la automatización de procesos y CRM: sin límites". En su disertación, Fernández abordó los retos de la transformación digital contemporánea y explicó cómo el enfoque No-Code permite a las empresas de cualquier escala iterar, innovar y automatizar de forma asequible, gobernada y acelerada. Fernández comparó la disrupción actual de la inteligencia artificial con el auge de la economía de internet de hace dos décadas, señalando que las organizaciones se encuentran en un punto de inflexión donde la falta de adopción o capacitación tecnológica puede derivar en un rezago operativo acelerado. En este contexto, definió el concepto de "empresa ilimitada", caracterizada por brindar servicios 24/7 con estructuras organizacionales cada vez más planas y equipos compactos dotados de herramientas de alta capacidad. El triángulo fundamental: gente, procesos y tecnología El ponente enfatizó que, más allá de la tendencia hacia esquemas AI-first o arquitecturas basadas en agentes inteligentes, el éxito operativo sigue dependiendo de tres pilares fundamentales: la gente correcta, los procesos adecuados y la tecnología como habilitador. Asimismo, observó una transición en las compras corporativas hacia plataformas transversales que sustituyen soluciones de nicho, lo que facilita la automatización de flujos de trabajo interdepartamentales e integraciones complejas. Creatio, reconocida como empresa líder en el segmento No-Code por firmas de análisis como Gartner y Forrester, procesa diariamente 50 millones de flujos automáticos en más de 100 países. Fernández explicó que la adopción de tecnología No-Code faculta a los departamentos de negocio para prototipar aplicaciones y automatizaciones sin requerir conocimientos de programación ni consumo de créditos de desarrollo especializados. Gemelos digitales y agilidad agéntica Respecto a la integración de inteligencia artificial corporativa, Fernández propuso concebir a los agentes inteligentes como "gemelos digitales" de los colaboradores, diseñados para ejecutar tareas repetitivas y liberar tiempo para actividades estratégicas. Para su ejecución, expuso los tres principios del Playbook de No-Code para empresas: Prototipado rápido: Utilizar No-Code para capturar requerimientos de clientes internos y construir prototipos bajo estrictas normas de gobernanza corporativa. Priorización del desarrollo No-Code: Desarrollar mediante estas plataformas todo requerimiento factible para liberar la carga del backlog de los equipos de TI. Iteración y entrega continua: Desplegar soluciones a los usuarios en plazos cortos para aprender e iterar ágilmente. Durante la presentación se expusieron casos de uso en áreas clave de front office como Marketing, Ventas y Servicio al Cliente, ilustrando cómo los usuarios de negocio pueden configurar flujos de trabajo, guías de venta mediante mensajes instantáneos y optimización de incidencias utilizando lenguajes conversacionales o herramientas visuales. Retorno de inversión y aplicaciones globales En el aspecto económico, se discutió la necesidad de controlar los costos asociados a proyectos de IA a gran escala. Fernández detalló que el modelo comercial de Creatio elimina cobros por volumen de usuarios, agentes, aplicaciones o flujos, lo que reduce la fricción presupuestaria y acelera el retorno de inversión (ROI). Como respaldo a este enfoque, presentó casos de éxito internacionales: NASDAQ: Redujo en un tercio el tiempo de desarrollo personalizado en un ambiente altamente regulado. Colgate: Consolidó y automatizó flujos de trabajo entre múltiples sistemas heredados. BSN Sports: Consiguió una tasa de adopción del 100% entre sus equipos comerciales al permitirles personalizar sus herramientas de trabajo en colaboración con TI. A modo de conclusión, Fernández citó la máxima de Roy Amara sobre la tendencia a sobreestimar el impacto inicial de una tecnología y subestimar sus efectos a largo plazo, haciendo un llamado a las organizaciones a empoderar a sus usuarios finales e integrar la inteligencia artificial de manera pragmática y estructurada. Vea también: Festival IA México 2026: la inteligencia artificial se instaló en la agenda empresarial de Monterrey

La conferencia de Gustavo García, Presidente de Skye Group, abordó que la IA no se comporta como un software tradicional; es un software de aprendizaje continuo. La era de la inteligencia artificial conversacional ha establecido un nuevo punto de partida. El suelo sobre el que nos parábamos ha subido enormemente; sin embargo, quedarnos únicamente en la interacción conversacional básica ya no es suficiente. El verdadero desafío actual para las empresas y emprendedores es construir un cerebro digital que sea capaz de retener y capitalizar el conocimiento interno de la organización. Eso fue parte de lo que se abordó durante el Festival IA México 2026, donde se llevó a cabo la conferencia "Más allá de ChatGPT: Cómo construir el cerebro digital de tu empresa", impartida por Gustavo García, Presidente de Skye Group. El experto compartió que uno de los mayores temores dentro de cualquier organización es la alta dependencia en personas clave. Es el clásico caso de "Juanito" en el área de ventas: es el único que sabe de memoria los precios, el catálogo y las mañas de los clientes. Si un día "Juanito" deja la empresa, ¿qué ocurre con su expertise? Sencillamente, se va con él. La inteligencia artificial no debe verse simplemente como un asistente para responder preguntas cotidianas de forma aislada. Su valor real y estratégico para las organizaciones reside en la retención del conocimiento. Toda la información y experiencia generada por las personas debe organizarse y estructurarse para que permanezca dentro de la empresa como un activo permanente y seguro. También abordó que en la implementación de inteligencia artificial, existe una regla inquebrantable: si alimentas al sistema con información contaminada o desordenada, el resultado será de la misma calidad, es decir: Limpieza rigurosa de datos: Antes de entrenar cualquier modelo, es fundamental limpiar la información histórica. Priorizar la realidad sobre el "maquillaje": En muchas empresas se tiende a modificar o camuflar la información comercial o los catálogos para que "se vean más bonitos" ante los clientes. Para la IA esto es un error crítico; el sistema requiere datos reales y transparentes para evitar promesas o cotizaciones falsas que no estén en inventario. Capturar el conocimiento no escrito: La primera gran tarea consiste en sentarse con los expertos de cada área (como "Juanito") y documentar aquello que nunca se escribe en los manuales formales: cómo se resuelve el caos diario, qué excepciones se manejan y cómo operan realmente los procesos en el día a día. La conferencia abordó que la IA no se comporta como un software tradicional; es un software de aprendizaje continuo. Para diseñar un agente digital verdaderamente efectivo, se deben estructurar tres pilares fundamentales: Rol claro: El papel específico que va a simular dentro de la empresa (por ejemplo, agente de soporte, asistente de ventas o especialista de Recursos Humanos). Conocimiento: La información base con la que operará (catálogos actualizados, manuales de políticas, políticas de Recursos Humanos). Reglas innegociables: Los límites de su comportamiento. La regla de oro para cualquier agente de IA corporativo es: "No inventes. Si no sabes la respuesta, dilo abiertamente". Un asistente de ventas debe limitarse estrictamente al catálogo y precios cargados; un agente de soporte debe derivar el caso a un humano si se trata de un problema complejo no documentado. Para que este sistema funcione, García aconseja tratar la tecnología como si fuera un nuevo colaborador sumamente inteligente pero muy joven (como una niña superdotada de 6 años): requiere paciencia, instrucciones detalladas, reglas sumamente estrictas y mucho testeo antes de permitirle operar por su cuenta. Un concepto revolucionario para blindar la seguridad de la empresa frente a vulnerabilidades (como el prompt injection) o alucinaciones de la IA es el Documento Canónico. Este es un documento maestro de origen interno que contiene las directrices de oro y reglas innegociables que guían al cerebro. El sistema está programado para que, ante cualquier consulta, la IA lea primero de forma obligatoria el Documento Canónico antes de buscar en otras fuentes de información. Esto asegura que la IA nunca se salga de las políticas autorizadas de la organización. En este esquema híbrido, los agentes son específicos e interactivos: nacen, cumplen con un propósito particular (atención telefónica, responder correos, soporte técnico) y luego "mueren". El Cerebro Digital, por el contrario, es permanente y robusto; es el que almacena el conocimiento y se encarga de mandar llamar a cada agente especializado cuando es necesario. Además: Festival IA México 2026: Nuevo León quiere convertir su liderazgo en IA en productividad y nuevos negocios

En la era de la transformación digital acelerada y los modelos de trabajo híbridos, la infraestructura de impresión e intercambio de datos ya no puede ser tratada como un elemento periférico. Los entornos corporativos actuales demandan dispositivos que combinan rendimiento de alta velocidad, protección multicapa avanzada contra ciberamenazas y una huella ecológica alineada con las metas ESG (Environmental, Social, and Governance). Respondiendo a estos desafíos, la nueva serie imageFORCE de Canon (que incluye modelos insignia como la imageFORCE C1935P y la serie imageFORCE 1643) llega para establecer un nuevo estándar en el ecosistema de impresión empresarial. Al integrarse de forma nativa con la plataforma en la nube uniFLOW Online, Canon ofrece una solución integral diseñada para proteger la información confidencial, optimizar flujos de trabajo y reducir la huella ambiental. Seguridad inteligente impulsada por IA y filosofía Zero Trust Uno de los mayores vectores de ataque pasados por alto en la ciberseguridad corporativa son los endpoints de la red local, incluidas las impresoras de oficina. La serie imageFORCE aborda esta vulnerabilidad de manera directa integrando características de protección avanzadas: Estimación del entorno de seguridad con IA: Los dispositivos integran un algoritmo desarrollado con machine learning capaz de analizar el entorno operativo y recomendar la configuración de seguridad óptima según el nivel de riesgo de la organización. Integridad del sistema y resiliencia: Cuentan con verificación del sistema al inicio con autorecuperación (Verify System at Startup with Auto-Recovery) y el control integrado de Trellix (Trellix Embedded Control), previniendo la ejecución de malware o modificaciones no autorizadas en el firmware. Cifrado avanzado de red y datos: Compatibilidad con protocolo TLS 1.3, opción de red doble independiente, envío de PDF cifrados y firmas digitales para garantizar la confidencialidad tanto en tránsito como en reposo. 2. Control total en la nube con uniFLOW Online La potencia del hardware imageFORCE alcanza su máximo potencial cuando se conecta a uniFLOW Online, la solución líder en gestión de impresión y escaneo en la nube. Gracias a este entorno combinado, las empresas obtienen: Impresión Segura My Print 2 Go / Secure Print: Los trabajos se retienen en la nube y solo se liberan cuando el usuario se autentica físicamente en la máquina (vía tarjeta, PIN o autenticación multifactor MFA), evitando que documentos confidenciales queden desatendidos en las bandejas. Digitalización y Automatización: Escaneo inteligente directo a repositorios en la nube (Google Drive, Microsoft OneDrive, SharePoint, Therefore), convirtiendo documentos físicos en archivos de búsqueda rápida con tecnología OCR. Visibilidad de Costes y Auditoría: Supervisión centralizada de los hábitos de impresión y escaneo por departamentos o usuarios, permitiendo definir políticas de uso eficiente y control presupuestario transparente. 3. Compromiso medioambiental: Sostenibilidad en el ADN (filosofía Kyosei) Fiel a la filosofía corporativa de Canon, Kyosei (que significa "vivir y trabajar juntos por el bien común"), la innovación tecnológica de la línea imageFORCE responde activamente a la reducción de impactos ambientales: Uso de materiales reciclados: Dispositivos como los de la serie imageFORCE 1643 incorporan hasta un 25% de plástico reciclado en sus componentes de resina, mientras que modelos como la imageFORCE C1935P integran un 13%. Eficiencia energética y consumibles optimizados: Modos de ahorro de energía inteligentes e ingeniería de tóner avanzada diseñados para reducir las emisiones de carbono en todo su ciclo de vida. Programas globales de reciclaje: Gestión integral del ciclo de vida del producto mediante programas de devolución y reciclaje de consumibles. La combinación de la serie Canon imageFORCE y uniFLOW Online no representa solo una actualización de equipos de oficina; es una decisión estratégica para blindar la información de su empresa, empoderar a los colaboradores híbridos y avanzar hacia la sostenibilidad ecológica. Agende hoy una Cita de Evaluación Gratuita con nuestros especialistas para analizar la seguridad y eficiencia de tu infraestructura de impresión. Facebook: https://www.facebook.com/CanonPTY Instagram:https://www.instagram.com/canonpty/ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/canonpty TikTok: https://www.tiktok.com/@canonpty

Cuando pensamos en ciberseguridad corporativa, la mente viaja de inmediato a sofisticados ataques de ransomware, correos de phishing o la protección de servidores en la nube. Sin embargo, en la carrera por blindar la red, muchas empresas pasan por alto uno de los puntos de acceso más vulnerables y utilizados a diario: la red de impresión. Hoy en día, una impresora o multifuncional no es un simple periférico; es una computadora especializada conectada directamente a la red interna, con almacenamiento, procesador y acceso a datos confidenciales. Un equipo desprotegido representa un endpoint crítico que los ciberdelincuentes pueden explotar para interceptar documentos estratégicos, pivotar hacia otros servidores o instalar código malicioso. En un entorno corporativo donde el trabajo híbrido domina y la normativa de protección de datos es cada vez más estricta, la pregunta es inevitable: ¿tus impresoras están protegiendo la información de tu empresa o la están exponiendo? Para cerrar esta brecha sin sacrificar la productividad, la respuesta estratégica radica en integrar hardware diseñado bajo el principio de seguridad desde el origen (Security by Design) con plataformas de gestión inteligente en la nube. Blindaje en la red y en el dispositivo Es aquí donde la sinergia entre la nueva línea Canon imageFORCE y uniFLOW Online marca la diferencia en el mercado. La serie imageFORCE incorpora la función de Estimación del Entorno de Seguridad, un algoritmo de aprendizaje automático que analiza el entorno de red de tu empresa y recomienda automáticamente la configuración de seguridad óptima. Con Verify System at Startup con autorrecuperación y la integración de Trellix Embedded Control, el dispositivo verifica la integridad de su propio firmware en cada arranque y bloquea cualquier intento de ejecución de software no autorizado. Cuando se trata de garantizar una conexión segura, cuenta con un cifrado de última generación TLS 1.3 y opciones de red doble independiente para aislar la impresión de visitas de la red corporativa interna, lo que le permite al equipo de IT ofrecer capas adicionales de seguridad por defecto sin horas de trabajo adicionales. Control Absoluto del Flujo Documental (uniFLOW Online): Cero documentos olvidados: Con la funcionalidad de impresión segura (Secure Print / My Print 2 Go), los trabajos de impresión permanecen cifrados en la nube y solo se liberan cuando el usuario se autentica físicamente en el equipo mediante tarjeta, PIN o autenticación multifactor (MFA). Escaneo y digitalización cifrada: Permite enviar documentos escaneados directamente a repositorios en la nube (SharePoint, OneDrive, Google Drive) convertidos en archivos PDF cifrados y con firma digital, garantizando la trazabilidad del contenido. Sostenibilidad y control financiero para tu empresa La combinación de la serie Canon imageFORCE y uniFLOW Online no representa solo una actualización de equipos de oficina; es una decisión estratégica para blindar la información de su empresa, empoderar a los colaboradores híbridos y avanzar hacia la sostenibilidad ecológica. Bajo la filosofía sostenible Kyosei, esta tecnología transforma tu infraestructura en un activo ecológico: Ecodiseño circular: Dispositivos como la serie imageFORCE 1643 utilizan hasta un 25% de plástico reciclado (y un 13% en el modelo imageFORCE C1935P), disminuyendo el uso de plásticos vírgenes. Menor huella de carbono: Modos de ahorro energético de última generación y tóners eficientes reducen drásticamente la factura eléctrica y las emisiones de CO₂. Ciclo de vida limpio: Acceso directo a programas certificados de devolución y reciclaje de consumibles al final de su vida útil. En los tiempos modernos, la ciberseguridad no finaliza en la pantalla de la computadora. Blindar la red de impresión es asegurar la continuidad y la reputación de tu negocio. Un diagnóstico a tiempo evita brechas de seguridad y reduce costos operativos. Agenda hoy tu Cita de Evaluación Gratuita con nuestros especialistas para analizar la seguridad y eficiencia de tu infraestructura de impresión. Facebook: https://www.facebook.com/CanonPTY Instagram:https://www.instagram.com/canonpty/ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/canonpty TikTok: https://www.tiktok.com/@canonpty