Una nueva edición del resumen semanal de una especie que le dio inteligencia artificial... a sus peores impulsos. Conduce (y sufre) Maximiliano Poter. Maximiliano Poter conduce el Week Report, un desenfadado magazine de noticias del mundo IT que, cada viernes, brinda un resumen de los acontecimientos más destacados de los últimos siete días: todo lo importante, lo curioso y hasta lo más absurdo que ha sucedido en el ámbito de la tecnología y los negocios para que cierre su semana bien informado, con buena onda y una gota de acidez. En esta entrega: La IA ya diseña vida mejor que la naturaleza... y Darwin pide revisión. Amazon quiere llenar el cielo de satélites. Porque todavía quedaba espacio libre. Sam Altman asegura que ya vivimos en la Singularidad. Nadie recibió la invitación. Nacen las primeras IAs que pueden quedarse sin plata. Bienvenidas al mundo laboral. Midjourney compra una app de astrología. La IA ahora también consulta los astros. Elon Musk quiere que X sea banco, billetera y probablemente país. Suno perdió los datos de 55 millones de usuarios. El silencio también era parte del servicio. Estados Unidos quiere un botón para apagar la inteligencia artificial. Suerte con eso. Google está dejando sin negocio a los sitios que alimentan su propia IA. Un político leyó un prompt de ChatGPT en pleno discurso. Transparencia involuntaria. eBay resolvía las críticas con métodos más propios de una serie mafiosa. Apple ahora quiere que alquiles tu próximo iPhone. Ser dueño ya pasó de moda. Las marcas descubrieron que los microinfluencers venden más... y cobran mucho menos. Y muchas alucinaciones más... Le puede interesar: Week Report #94: donde cada noticia tecnológica viene con crisis existencial de regalo

Antes de que la IA transforme por completo el mercado laboral, Costa Rica busca responder una pregunta clave: cómo formar a los profesionales que demandará la nueva economía digital. Ese será el eje de Inn·kind FiEd Costa Rica 2026, un foro que reunirá a universidades, empresas, gobierno y especialistas internacionales para debatir y diseñar propuestas concretas que permitan reducir la brecha entre la educación superior y las necesidades del sector productivo. La revolución de la inteligencia artificial ya no es una proyección futurista. Está cambiando la forma en que trabajan las empresas, las habilidades que buscan los empleadores y las carreras profesionales con mayor demanda. El desafío es de tal magnitud que el Foro Económico Mundial estima que para 2030 desaparecerán 92 millones de empleos en el mundo, mientras surgirán 170 millones de nuevos puestos de trabajo, impulsados principalmente por la inteligencia artificial, la digitalización y la transformación tecnológica. El saldo será positivo, pero solo para los países capaces de preparar a su talento para esta nueva economía. Para Costa Rica, cuya competitividad se sustenta en sectores como los servicios empresariales, la tecnología, la manufactura avanzada y la atracción de inversión extranjera, la pregunta es urgente: ¿están las universidades formando a los profesionales que demandará el mercado laboral dentro de cinco años? El mismo informe del Foro Económico Mundial advierte que cerca del 39% de las habilidades que hoy poseen los trabajadores cambiarán o quedarán obsoletas antes de finalizar la década, mientras que la escasez de talento ya figura entre los principales obstáculos para el crecimiento de las empresas. Las competencias más demandadas combinarán conocimientos en inteligencia artificial, análisis de datos y ciberseguridad con capacidades humanas como pensamiento analítico, creatividad, liderazgo, resiliencia y aprendizaje continuo. Ante este panorama, Costa Rica abrirá una conversación nacional sobre el futuro de la educación superior durante Inn·kind FiEd Costa Rica 2026, el Foro Internacional de Educación que se realizará el próximo 20 de agosto bajo el lema "Sociedad + AI: la educación superior frente al cambio inteligente". El encuentro reunirá a autoridades gubernamentales, rectores universitarios, representantes del sector productivo, investigadores y especialistas internacionales bajo una dinámica poco convencional para este tipo de foros: en lugar de una sucesión de charlas y paneles desconectados entre sí, la jornada está diseñada como un proceso conjunto de entendernos, definirnos y prototipar juntos, con el fin de construir, entre todos los actores presentes, un primer paso concreto y compartido para acelerar la transformación de la educación superior y fortalecer la conexión entre las universidades y las necesidades reales del mercado laboral. "La inteligencia artificial no está reemplazando únicamente ciertas tareas; está redefiniendo las profesiones, las competencias y la manera en que las personas construirán sus carreras durante los próximos años. La pregunta ya no es si las universidades deben transformarse, sino si podrán hacerlo con la velocidad que exige esta nueva realidad", afirmó la Dra. Adriana Angarita, presidenta de Inn·kind FiEd Costa Rica 2026. La jornada seguirá un recorrido intencional: partirá de un primer momento que confronta a los asistentes con la magnitud real del cambio tecnológico, continuará con una mirada honesta al estado actual del ecosistema costarricense y a experiencias internacionales que ya han enfrentado retos similares, abrirá un espacio de diálogo franco entre universidades, gobierno y sector productivo, y cerrará con un ejercicio de co-construcción en el que los propios asistentes prototiparán en vivo los primeros elementos de una hoja de ruta compartida, desde la modernización de los planes de estudio y el desarrollo de competencias para la economía digital, hasta la formación docente, la investigación aplicada y nuevas alianzas entre universidades, empresas y Estado. El resultado esperado no es un documento de conclusiones, sino un primer paso tangible y construido entre todos, que ayude a reducir la brecha entre la oferta académica y las necesidades del sector productivo. Para los organizadores, el desafío trasciende el ámbito universitario. La capacidad de formar talento altamente calificado será determinante para que Costa Rica mantenga su liderazgo regional en atracción de inversión, innovación y generación de empleo de alto valor agregado en un contexto donde la inteligencia artificial avanza a un ritmo sin precedentes. "Los países que logren adaptar primero sus sistemas educativos serán también los que lideren la nueva economía basada en el conocimiento. La inteligencia artificial representa uno de los mayores desafíos para la educación superior, pero también una oportunidad histórica para reinventar la formación profesional y fortalecer la competitividad nacional", agregó Angarita. Inn·kind FiEd se ha consolidado como una de las principales plataformas latinoamericanas de estrategia para la innovación y educación superior. En su edición regional de 2026 reunió a más de 3.300 participantes virtuales de 18 países, mientras que su encuentro presencial en Panamá congregó a representantes de 13 países, incluyendo autoridades gubernamentales, legisladores, rectores, organismos multilaterales y líderes empresariales de toda América Latina. Costa Rica fue una de las delegaciones con mayor participación, reflejando el creciente interés de sus instituciones por acelerar la transformación de la educación superior frente a los desafíos que plantea la inteligencia artificial. Le puede interesar: Presentan la Estrategia Nacional de IA de Panamá para impulsar la competitividad del país

La empresa reveló MAI-Cyber-1-Flash dentro de MDASH. Lo describen como su nuevo arnés multiagente para la identificación y remediación de vulnerabilidades. La empresa asegura que estos dos elementos juntos ofrecen un rendimiento de nivel mundial a la mitad del costo de los modelos líderes, si bien no presentaron tarifas exactas de costo, la reducción en MDASH se entiende en que versiones anteriores requería de varios modelos de la serie GPT. La nota de prensa señala que el progreso en la inteligencia artificial ha sido sorprendente, y también lo ha sido la nueva generación de ciberamenazas que está desatando “Los atacantes ahora manejan capacidades cada vez más potentes, examinando una montaña de código en constante crecimiento en busca de una sola debilidad que les permita entrar. A medida que el costo de encontrar una falla se desploma, el antiguo modelo de seguridad, donde se escaneaba ocasionalmente y se parcheaba eventualmente, ha quedado obsoleto. Si queremos aprovechar los verdaderos beneficios de la IA, primero debemos construir modelos cibernéticos excepcionales que nos ayuden a todos a fortalecer el software sobre el que opera el mundo” indica la comunicación. Microsoft AI señala que esta fue la mayor motivación para desarrollar este nuevo producto. MAI-Cyber-1-Flash construido para encontrar vulnerabilidades complejas en bases de código difíciles. “Se ha integrado profundamente en MDASH, perfeccionado por los mejores expertos en ciberseguridad de la industria y fortalecido a través del entorno de seguridad más grande del planeta”, agregan. La compañía explica que, ante el volumen constante de ciberataques, la gestión del costo de cómputo (tokens) se ha convertido en una variable crítica para los equipos de defensa. En este sentido, MAI-Cyber-1-Flash fue diseñado para resolver de manera eficiente hasta el 90% de las tareas de seguridad rutinarias. Esto permite que MDASH reserve los modelos de mayor capacidad y costo de su flota (como GPT-5.4) exclusivamente para el 10% de los casos excepcionalmente complejos que verdaderamente lo requieren. De acuerdo con Microsoft AI, este enfoque híbrido y multimodelo logra una puntuación del 96% en CyberGym, la prueba de referencia para evaluar cómo razonan los sistemas sobre grandes bases de código, lo que representa un rendimiento superior al de competidores como Mythos, Gemini y GPT, registrando al mismo tiempo un ahorro del 50% en costos operativos. Junto con este anuncio, la firma presentó Perception, un sistema de ciberseguridad basado en agentes autónomos diseñado para monitorear, parchear y cerrar vectores de amenaza de manera ininterrumpida dentro de MDASH. Próximamente, Perception integrará MAI-Cyber-1-Flash para ampliar su alcance a diversos flujos de trabajo más allá de la remediación de software. Microsoft AI enfatizó que el desarrollo del modelo se guió por un enfoque de "seguridad primero", sometiéndose a evaluaciones por parte del AI Red Team de la compañía y a auditorías externas independientes. Asimismo, la infraestructura incluye controles de nivel empresarial, como ejecución en entornos sandbox aislados de internet, cifrado y controles de acceso basados en roles. La empresa concluyó destacando que la efectividad del sistema se apoya en una red global que procesa más de 100 billones de señales diarias de seguridad y en la experiencia acumulada con 1.6 millones de clientes, creando un bucle de aprendizaje por refuerzo en tiempo real orientado a responder a las amenazas informáticas en tiempo real. Le puede interesar: Tech Day El Salvador 2026: lecciones del mayor ciberataque en América Central

La iniciativa le otorgaría al Departamento de Seguridad Nacional la autoridad para ordenar a las principales empresas de inteligencia artificial que apaguen o desaceleren los modelos de IA que el gobierno considere demasiado peligrosos. Un proyecto de ley con apoyo de los partidos demócrata y republicano en la Cámara de Representantes de los Estados Unidos plantea un interruptor para apagar la IA tras la alarma generada por el hackeo a OpenAI. La iniciativa le otorgaría al Departamento de Seguridad Nacional la autoridad para ordenar a las principales empresas de inteligencia artificial que apaguen o desaceleren los modelos de IA que el gobierno considere demasiado peligrosos, según el texto legislativo visto en exclusiva y reportado por el medio POLITICO. Según reporta este medio, la propuesta de la "Ley del Interruptor de Apagado de IA" (AI Kill Switch Act), patrocinada por los representantes Ted Lieu (demócrata por California) y Nathaniel Moran (republicano por Texas), también requeriría que dichas empresas informen sobre incidentes y creen la capacidad técnica para apagar, limitar o suspender sus potentes sistemas de IA. La propuesta surge pocos días después de que OpenAI revelara un incidente cibernético calificado como "sin precedentes", en el que dos de sus modelos de IA más avanzados escaparon de un entorno de investigación aislado (sandbox) y hackearon de forma autónoma la plataforma Hugging Face. El hecho ha encendido las alarmas en el Congreso sobre los riesgos de seguridad que representan estos sistemas de última generación. De aprobarse, la normativa se aplicaría a compañías de inteligencia artificial que generen al menos US$500 millones en ingresos anuales y cubriría modelos desarrollados con un costo informático mínimo de US$100 millones. Las empresas que incumplan con la regulación podrían enfrentar sanciones financieras de hasta US$20 millones diarios. Bajo este marco, el secretario de Seguridad Nacional, en consulta con el director de Inteligencia Nacional y el secretario de Comercio, tendría la facultad de activar el "interruptor de apagado" o frenar un modelo en situaciones críticas. El demócrata de California, Ted Lieu, también citó las recientes restricciones de la Casa Blanca a los modelos avanzados desarrollados por OpenAI y Anthropic debido a posibles riesgos de seguridad. “Los sistemas de IA potentes pueden volverse incontrolables, comportarse de maneras extremadamente peligrosas o incluso resistirse a la intervención humana. Es imperativo que estos sistemas de IA tengan interruptores de apagado para que podamos evitar que esta tecnología cause un daño catastrófico, y que el gobierno federal tenga la autoridad y el proceso claros para apagar modelos de IA fuera de control” dijo Lieu Entre los escenarios previstos se incluyen intentos de la IA por ocultar sus capacidades o evadir órdenes de apagado, conductas que causen la muerte de al menos 10 personas o pérdidas económicas superiores a los US$100 millones, y cualquier contexto de pérdida total de control sobre el sistema. El medio Político aseguró que el proyecto de ley ya cuenta con el respaldo de la Red de Políticas de IA (AI Policy Network) y la Alianza para una IA Segura (Alliance for Secure AI), dos grupos que abogan por ciertas medidas de protección en los sistemas de IA potentes. El republicano Nathaniel Moran destacó que la regulación busca garantizar la innovación responsable. “La IA va a seguir avanzando, pero la responsabilidad significa asegurarse de que los humanos mantengan el control sobre la tecnología que construyen”, enfatizó Moran. Le puede interesar: Las empresas dejan de gastar sin control en IA y exigen resultados medibles

La hoja de ruta, liderada por la SENACYT, establece seis pilares y 53 acciones para convertir al país en un hub regional de inteligencia artificial, fortalecer el talento y acelerar la transformación digital de sectores estratégicos. Panamá dio un paso hacia la consolidación de una economía basada en el conocimiento con la presentación de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (IA), una iniciativa liderada por la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT) que busca posicionar al país como un referente regional en el desarrollo y adopción de esta tecnología. La propuesta plantea una visión de largo plazo para fortalecer la competitividad, atraer inversiones y generar empleos de mayor valor agregado. Durante la presentación, el Secretario Nacional de la SENACYT, Dr. Eduardo Ortega Barría, destacó que la inteligencia artificial representa una oportunidad para transformar el modelo económico del país, aprovechando ventajas como su conectividad, estabilidad, infraestructura digital y ubicación geográfica. Según explicó, la estrategia busca convertir estos activos en una plataforma para captar nuevas inversiones y consolidar a Panamá como un "canal digital" para la región. El funcionario advirtió que no actuar con rapidez tendría consecuencias importantes para la economía nacional. Citó estimaciones que indican que entre el 36% y el 43% de los empleos en América Latina están expuestos a procesos de automatización o transformación, por lo que consideró prioritario fortalecer la formación de talento, impulsar la reconversión laboral e incrementar la capacitación tanto en carreras profesionales como técnicas. En el evento de lanzamiento participaron autoridades de gobierno, entre ellos el presidente de Panamá, José Raúl Mulino. La estrategia fue desarrollada mediante un proceso participativo que incluyó la revisión de modelos internacionales, entrevistas con representantes del sector público, la industria y la academia, así como consultas nacionales. Entre los principales hallazgos figura una encuesta con cerca de 6.500 participantes, en la que el 69% manifestó una percepción positiva sobre el impacto que tendrá la inteligencia artificial durante la próxima década, mientras que la educación, la capacitación y la salud fueron identificadas como las áreas con mayor potencial de transformación. El documento reconoce, sin embargo, que el país enfrenta desafíos importantes para aprovechar plenamente esta oportunidad. Entre ellos se encuentran la escasez de talento especializado, las brechas en infraestructura de cómputo y conectividad, así como la necesidad de fortalecer la gobernanza y la gestión de los datos. En este sentido, el Dr enfatizó que Panamá es "rico en datos, pero pobre en información", debido a la fragmentación de los sistemas de información y a la falta de mecanismos que faciliten su integración. Para responder a estos retos, la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial se estructura en seis pilares: infraestructura digital y física; desarrollo de capital humano; seguridad y protección; gobernanza y ética; inversión, emprendimiento y alianzas internacionales; y aplicación de la IA en sectores económicos estratégicos. Cada uno incorpora objetivos específicos para fortalecer la capacidad tecnológica del país, promover la innovación y facilitar la adopción responsable de soluciones basadas en inteligencia artificial. Además, el plan contempla 53 acciones concretas para su ejecución. Como parte de la visión de largo plazo, la SENACYT aspira a que Panamá aproveche su matriz energética mayoritariamente renovable, su biodiversidad y su posición geográfica para atraer empresas tecnológicas, impulsar la investigación aplicada y consolidarse como un centro regional para el desarrollo de inteligencia artificial. La estrategia también plantea que el sector privado desempeñe un papel protagónico en la implementación de casos de uso de alto impacto, mientras el Estado actúa como facilitador para eliminar barreras, fortalecer la gobernanza y generar las condiciones necesarias para el crecimiento de un ecosistema nacional de innovación. Le puede interesar: LG impulsa la formación de técnicos en Panamá para responder a la demanda de tecnologías de climatización eficientes

Llevamos dos años viendo empresas anunciar iniciativas de IA que suenan espectaculares y que, seis meses después, nadie sabe qué facturación generaron. En este episodio, analizamos un caso que va en la dirección contraria: Cox Automotive, la mayor tecnológica del sector automoción del mundo, que procesa más de 2.300 millones de interacciones online al año. Llevamos ya dos años viendo empresas anunciar iniciativas de IA que suenan espectaculares y que, seis meses después, nadie sabe muy bien qué facturación generaron. Por eso en la sección AcademIA de este episodio vemos un caso que va exactamente en la dirección contraria: Cox Automotive, la mayor tecnológica del sector automoción del mundo (detrás de marcas como Autotrader, Kelley Blue Book, Manheim y dealer.com), que procesa más de 2.300 millones de interacciones online al año. Lo interesante de Cox no es que use IA para "parecer moderna", sino que la conectó directamente a su máquina de ventas. ¿El resultado? Sus respuestas comerciales y sus citas de test drive más que se duplicaron; el 80% de las descripciones de vehículos generadas automáticamente recibieron feedback positivo de los propios vendedores; y el contenido web que antes tardaba semanas hoy se entrega el mismo día, superando ya los 9.000 entregables generados. Pero lo que realmente vale la pena llevarse es el cómo, porque es replicable en cualquier empresa. Cox no se preguntó "qué modelo de IA elijo", sino "dónde exactamente en mi negocio puede la IA tocar la conversión". Y apoyó todo en tres pilares: datos propios (para que la IA no invente, sino que consulte la fuente correcta), integración en los productos que sus clientes ya usaban (cero fricción de adopción) y revisión humana antes de publicar (la IA propone, la persona decide). Personalización, contexto y control: esa es la diferencia entre un piloto de IA y una máquina comercial de verdad. El episodio trae mucho más. En AINews repasamos un incidente sin precedentes: un modelo experimental de OpenAI que se "escapó" de su entorno de prueba y hackeó los sistemas de Hugging Face de forma autónoma, además del acuerdo de Anthropic para pagar 1.500 millones de dólares por derechos de autor. En ConciencIA reflexionamos sobre cómo la IA está empezando a sorprender a los propios matemáticos, resolviendo problemas y refutando conjeturas que se daban por válidas. Y en AIMaizing cerramos con robots controlados directamente con la mente y una insólita liga de combate de robots humanoides. Vea el episodio 57 de Prompt IT! Prompt IT! está disponible todos los lunes a través de las tres comunidades de Connecta B2B: IT NOW, Mercados & Tendencias y Construir, además de su propio canal de YouTube y en formato podcast, ofreciendo un alcance amplio y especializado para diversos sectores de la economía. Le puede interesar: La IA no se compra, se diseña: el caso Morgan Stanley y Vodafone

La conversación sobre transformación digital en Centroamérica y el Caribe suele centrarse en conceptos como inteligencia artificial, automatización o análisis de datos. Sin embargo, existe un elemento menos visible pero determinante, que hace posible que todas estas innovaciones funcionen de manera segura, escalable y sostenible: la infraestructura tecnológica. Por Martha Ardila, Commercial Director CEACA & Country Manager Peru & Bolivia de Red Hat Actualmente, las organizaciones enfrentan un escenario sin precedentes: deben innovar con mayor rapidez, responder a regulaciones cada vez más exigentes, proteger información crítica frente al aumento de las amenazas cibernéticas y, al mismo tiempo, optimizar sus costos operativos. En este contexto, la nube híbrida y la virtualización han dejado de ser decisiones exclusivamente técnicas para convertirse en habilitadores estratégicos del crecimiento económico y la competitividad regional. Centroamérica y el Caribe atraviesan una acelerada transformación digital impulsada por sectores como la banca, las telecomunicaciones, el comercio, la manufactura, el turismo y el sector público. Un ejemplo claro es de acuerdo con el Global Findex 2025 se estima que poco más del 40% de los adultos en América Latina y el Caribe ya realizan o reciben pagos digitales, mientras que gobiernos y empresas avanzan en la modernización de sus servicios para responder a consumidores cada vez más conectados. Esta evolución está incrementando la demanda de infraestructuras tecnológicas más flexibles, resilientes y preparadas para operar aplicaciones y datos en múltiples entornos. Sin embargo, pocas organizaciones pueden darse el lujo de trasladar todas sus operaciones a una nube pública. Existen aplicaciones críticas que, por razones regulatorias, de latencia, soberanía de datos o continuidad del negocio, deben permanecer en centros de datos propios o en nubes privadas. Es precisamente ahí donde la nube híbrida demuestra su verdadero valor, ya que se ha consolidado como el modelo operativo preferido para muchas empresas porque permite ejecutar cada carga de trabajo en el entorno más adecuado, ya sea un centro de datos propio, una nube privada, una nube pública o incluso múltiples proveedores simultáneamente. Esta flexibilidad adquiere especial relevancia en una región caracterizada por mercados con distintos niveles de madurez tecnológica, regulaciones diversas y realidades económicas heterogéneas. Sin embargo, la nube híbrida no puede ofrecer todo su potencial sin una virtualización moderna. Durante años, la virtualización permitió optimizar la infraestructura física y consolidar servidores. Hoy, su papel ha evolucionado y las organizaciones necesitan plataformas abiertas que faciliten administrar máquinas virtuales y aplicaciones contenerizadas desde un mismo entorno, simplificando las operaciones y preparando el camino hacia arquitecturas más modernas sin obligar a migraciones disruptivas. Esto resulta especialmente importante en momentos en que muchas empresas revisan sus estrategias tecnológicas debido a cambios en los modelos de licenciamiento, incremento en costos de infraestructura y necesidad de reducir riesgos asociados con la dependencia de un único proveedor. La conversación ya no gira únicamente en torno a virtualizar servidores, sino a construir plataformas que permitan evolucionar al ritmo que exige el negocio. Otro aspecto que cobra fuerza especialmente en nuestra región es la resiliencia. Los fenómenos naturales, las interrupciones de servicios, los ataques cibernéticos y las exigencias de disponibilidad permanente han demostrado que la continuidad operativa no puede depender de una sola infraestructura. Las arquitecturas híbridas permiten distribuir cargas de trabajo, fortalecer los planes de recuperación ante desastres y mantener la operación incluso frente a eventos inesperados. La inteligencia artificial también está acelerando esta transformación. Para que las iniciativas de IA generativa produzcan valor real, las organizaciones necesitan plataformas capaces de mover datos, entrenar modelos y ejecutar aplicaciones en distintos entornos sin perder consistencia, seguridad o gobernanza. La nube híbrida ofrece precisamente esa capacidad. No se trata únicamente de incorporar nuevas tecnologías, sino de crear una base tecnológica flexible que permita adoptar las innovaciones futuras sin reconstruir toda la infraestructura desde cero. En Centroamérica y el Caribe observamos un creciente interés por construir ecosistemas digitales más abiertos, interoperables y preparados para responder a las necesidades de cada industria. Instituciones financieras buscan acelerar la innovación sin comprometer el cumplimiento regulatorio; gobiernos impulsan estrategias de soberanía digital; empresas de telecomunicaciones requieren infraestructuras ágiles para soportar nuevas demandas de conectividad; mientras que sectores como salud, manufactura y retail demandan plataformas capaces de responder en tiempo real. Al final observamos como estos desafíos convergen en una misma necesidad: contar con una infraestructura moderna, abierta y preparada para evolucionar. Y podemos ver que la transformación digital no comienza con la inteligencia artificial ni termina en la nube pública; empieza construyendo una arquitectura tecnológica capaz de adaptarse al cambio constante, porque, al final, las organizaciones que liderarán la próxima década no serán las que adopten más tecnología, sino aquellas que construyan plataformas suficientemente flexibles para incorporar la innovación que aún está por venir. Podría interesarle: Anthropic presentó Claude Opus 5: rendimiento y eficiencia a mitad de precio de Fable 5

La explosión de la inteligencia artificial está transformando silenciosamente la infraestructura que sostiene la economía digital. El desafío ya no consiste únicamente en desarrollar modelos más potentes, sino en garantizar que los centros de datos puedan alimentarlos sin disparar el consumo energético. La revolución de la inteligencia artificial suele medirse por la capacidad de los modelos, la velocidad de las respuestas o el impacto que generan en las empresas. Sin embargo, detrás de cada consulta realizada a un asistente de IA existe una realidad mucho menos visible: una infraestructura que debe procesar cantidades cada vez mayores de información y hacerlo con una demanda energética sin precedentes. Ese fenómeno está modificando el diseño de los centros de datos alrededor del mundo. La presión ya no proviene únicamente del crecimiento del tráfico digital, sino del enorme consumo energético que exige la inteligencia artificial generativa. Según datos citados por Schneider Electric, mientras una búsqueda tradicional en internet consume alrededor de 0,3 Wh, una consulta realizada mediante una aplicación de inteligencia artificial requiere aproximadamente 2,9 Wh, casi diez veces más energía. Como resultado, Goldman Sachs Research estima que la demanda eléctrica de los centros de datos aumentará un 160% hacia 2030. Ese incremento obliga a replantear por completo la infraestructura tecnológica que sostiene la economía digital. La prioridad ya no es únicamente agregar más servidores, sino hacerlo de manera eficiente, reduciendo el consumo energético y garantizando la continuidad de los servicios. Una carrera que también alcanza a Centroamérica Aunque la conversación suele centrarse en Estados Unidos, Europa o China, Centroamérica también comienza a sentir el impacto de esta transformación. El comunicado destaca que el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 ubica a Costa Rica, Guatemala y República Dominicana como líderes del denominado "despertar de los adoptantes tardíos", impulsados por mejoras en conectividad, talento humano y capacidades digitales. Costa Rica, además, encabeza la región en habilidades profesionales relacionadas con inteligencia artificial. Sin embargo, el documento también evidencia una importante brecha: aunque América Latina representa el 6,6% del PIB mundial, apenas recibe el 1,12% de la inversión global en inteligencia artificial. Ese desbalance implica que la región deberá construir infraestructura más eficiente para competir en una industria donde la capacidad de procesamiento se está convirtiendo en un activo estratégico. El espacio físico también se convirtió en un recurso escaso Durante años, ampliar la capacidad de un centro de datos significaba instalar nuevos gabinetes y destinar más metros cuadrados a la infraestructura eléctrica. Sin embargo, ese modelo comienza a quedarse corto frente a las necesidades de la IA. José Alberto Llavot, gerente de Preventa y Desarrollador de Negocios de Schneider Electric para México y Centroamérica, explica que los sistemas tradicionales dificultaban el crecimiento porque estaban basados en gabinetes de gran tamaño. La tendencia actual apunta hacia arquitecturas modulares capaces de expandirse conforme aumenta la demanda sin reemplazar la infraestructura existente. En ese contexto, Schneider Electric presentó Galaxy VXL, un sistema de alimentación ininterrumpida (UPS) diseñado para centros de datos e infraestructura crítica. Según la empresa, su mayor densidad permite reducir hasta un 70% el espacio físico destinado al respaldo energético. En términos prácticos, instalaciones que antes necesitaban 4,2 metros para proteger el suministro eléctrico ahora pueden hacerlo utilizando apenas 1,2 metros, liberando espacio para incorporar procesadores especializados en inteligencia artificial. La disponibilidad permanente se ha convertido en otro de los factores críticos para la infraestructura digital. Las cargas de trabajo impulsadas por inteligencia artificial funcionan de manera continua y cualquier interrupción puede traducirse en pérdidas económicas o afectar servicios esenciales. Por ello, uno de los principales desafíos consiste en realizar labores de mantenimiento sin detener la operación. Para atender ese problema, Schneider Electric incorporó la tecnología Live Swap en Galaxy VXL, que permite reemplazar módulos de potencia mientras el sistema permanece en funcionamiento. De acuerdo con la empresa, esto elimina la necesidad de apagar el UPS durante las tareas de mantenimiento, reduciendo los tiempos muertos y garantizando la continuidad de los servicios digitales. Cada punto porcentual de eficiencia vale miles de dólares La presión energética derivada de la inteligencia artificial también está modificando la forma en que las organizaciones evalúan sus inversiones. Morgan Stanley Research estima que el consumo energético asociado a la IA generativa crecerá un 70% anual hasta 2027. Paralelamente, la Agencia Internacional de la Energía (IEA) proyecta que, para 2026, los centros de datos consumirán una cantidad de electricidad equivalente a la demanda total de Japón. En ese escenario, mejorar la eficiencia energética deja de ser únicamente una estrategia ambiental para convertirse en una decisión financiera. Schneider Electric asegura que Galaxy VXL alcanza una eficiencia de hasta 97,5%, disminuyendo las pérdidas de energía, el consumo eléctrico y la huella de carbono. Según Llavot, en instalaciones de gran tamaño una mejora de apenas un 1,5% en la eficiencia puede representar ahorros de hasta 200.000 dólares estadounidenses al año en costos de electricidad. Además, el sistema incorpora baterías de ion de litio capaces de recargarse hasta tres veces más rápido y reducir las necesidades de refrigeración permanente. Lea también: Las empresas dejan de gastar sin control en IA y exigen resultados medibles

La red social comenzó el despliegue de una billetera virtual para los usuarios de sus planes Premium y Premium+, un paso clave en la estrategia de Elon Musk para integrar transacciones y servicios financieros dentro de la red social. Durante años, Elon Musk ha repetido que X no debía limitarse a ser una red social. Su objetivo era construir una aplicación capaz de concentrar comunicación, entretenimiento, comercio y servicios financieros en un solo lugar, siguiendo el modelo de las superapps asiáticas como WeChat. Esa visión comienza a tomar forma con el despliegue de X Money en Estados Unidos. Según TechCrunch, el servicio comenzó a expandirse para usuarios estadounidenses de X Premium y Premium+, después de una fase inicial limitada por invitación. La plataforma incorpora una billetera digital que permite enviar dinero entre usuarios, realizar pagos y administrar fondos sin abandonar la aplicación. El servicio opera en alianza con Cross River Bank, entidad que custodia los depósitos, mientras Visa participa como socio para la emisión de tarjetas y la infraestructura de pagos. Los depósitos mantienen cobertura del seguro de la FDIC hasta 250.000 dólares, un elemento clave para generar confianza en un producto financiero nacido dentro de una red social. La propuesta incluye incentivos agresivos para captar usuarios. X Money ofrece un rendimiento anual de hasta 6% sobre determinados depósitos y 3% de devolución en compras elegibles para quienes cumplan las condiciones establecidas por la plataforma, beneficios que buscan competir con fintech consolidadas y bancos digitales. El lanzamiento representa mucho más que una nueva función dentro de X. Desde la compra de Twitter en 2022, Musk ha descrito repetidamente su intención de convertir la plataforma en una aplicación donde los usuarios puedan realizar "toda su vida financiera". La integración de pagos persona a persona constituye apenas el primer paso de una estrategia que aspira a incorporar transferencias bancarias, pago de facturas, comercio electrónico e incluso inversiones. La historia también tiene un componente simbólico. Antes de fundar PayPal, Musk creó X.com, una empresa de servicios financieros que terminaría fusionándose con Confinity para dar origen a PayPal. Más de dos décadas después, el empresario intenta recuperar aquella idea inicial bajo la misma marca. El desafío, sin embargo, será enorme. En Estados Unidos, el mercado de pagos digitales ya está dominado por plataformas como Venmo, Cash App y Zelle, además de Apple Pay y Google Pay. Todas cuentan con millones de usuarios y ecosistemas ampliamente consolidados. Para diferenciarse, X apuesta por integrar las funciones financieras con la actividad social. La lógica es sencilla: si las conversaciones, el contenido y las transacciones ocurren en el mismo entorno, la plataforma incrementa el tiempo de permanencia de los usuarios y crea nuevas fuentes de ingresos. Sin embargo, la expansión también enfrenta obstáculos regulatorios. El despliegue inicial no está disponible en todos los estados estadounidenses debido a los distintos requisitos para obtener licencias de transmisión de dinero, una situación que limita temporalmente el alcance nacional del servicio. Lea también: Las empresas dejan de gastar sin control en IA y exigen resultados medibles

La técnica pasó de ser una práctica habitual en investigación a convertirse en uno de los temas más discutidos del sector. La posibilidad de crear modelos más pequeños, rápidos y baratos a partir de modelos de frontera está alterando tanto la competencia tecnológica como la economía de la inteligencia artificial. Durante los últimos años, la conversación sobre inteligencia artificial estuvo dominada por una pregunta: quién construiría el modelo más potente del mundo. En julio de 2026, esa discusión comenzó a cambiar. El nuevo foco ya no es únicamente entrenar modelos gigantescos, sino encontrar la forma de aprovechar ese conocimiento para producir sistemas mucho más pequeños, eficientes y económicos. Ese proceso se conoce como "distillation" (destilación), una técnica mediante la cual un modelo de gran tamaño transfiere parte de su conocimiento a otro significativamente más pequeño. El resultado es un sistema capaz de ejecutar tareas específicas con una fracción del costo computacional y energético del modelo original. El tema escaló rápidamente esta semana luego de que diversas empresas y analistas comenzaran a debatir el impacto estratégico de esta práctica para la industria. La discusión ocurre en un momento en que el costo de desarrollar modelos de frontera continúa aumentando y las empresas buscan desesperadamente mejorar el retorno de sus inversiones en IA. La destilación no es una idea nueva. Desde hace años forma parte del arsenal de técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, la explosión de los grandes modelos generativos le ha dado un valor completamente distinto. En lugar de desplegar un modelo multimillonario para todas las tareas, las compañías pueden entrenar versiones especializadas que mantienen buena parte de las capacidades originales, pero consumen mucho menos procesamiento. Esto significa menores tiempos de respuesta, reducción de costos de inferencia y una implementación mucho más sencilla en dispositivos móviles, computadoras personales o servicios empresariales. Investigaciones académicas ya habían demostrado que esta aproximación permite que modelos considerablemente más pequeños superen incluso a modelos gigantes en tareas específicas utilizando menos datos de entrenamiento. La importancia económica de esta técnica es enorme. El entrenamiento de un modelo de frontera puede costar cientos de millones de dólares, mientras que la operación diaria de esos sistemas requiere enormes cantidades de GPU y electricidad. Cada consulta realizada por millones de usuarios representa un costo que termina impactando directamente los márgenes de las empresas. La destilación cambia esa ecuación. Si una organización puede responder la mayoría de las consultas mediante modelos especializados en lugar de utilizar permanentemente su modelo más avanzado, el ahorro operativo puede ser considerable. Esto explica por qué los laboratorios de IA y las grandes tecnológicas están invirtiendo cada vez más recursos en optimizar esta fase del ciclo de vida de los modelos. También modifica la naturaleza de la competencia. Durante la primera etapa de la IA generativa, la ventaja parecía depender exclusivamente del acceso a enormes centros de datos y cantidades masivas de chips especializados. Ahora comienza a emerger otra variable competitiva: quién puede convertir esos modelos gigantes en productos rentables para millones de usuarios. La destilación se convierte así en un puente entre la investigación y el negocio. Este cambio también favorece a las empresas que desarrollan aplicaciones empresariales. En lugar de depender permanentemente de modelos extremadamente costosos mediante API externas, muchas organizaciones podrán ejecutar modelos especializados adaptados a sus necesidades concretas, reduciendo gastos sin sacrificar demasiado rendimiento. La consecuencia podría ser una democratización parcial de la IA avanzada. Mientras los modelos de frontera seguirán siendo extremadamente caros de desarrollar, sus versiones destiladas permitirán que un número mucho mayor de compañías construya productos inteligentes sin asumir inversiones multimillonarias en infraestructura. No obstante, la creciente importancia de esta técnica también abre nuevas tensiones competitivas. Si un modelo pequeño logra aproximarse al desempeño de uno de frontera gracias a la destilación, surge la discusión sobre los límites de la propiedad intelectual, el uso permitido de modelos comerciales como "profesores" y el grado de protección que podrán mantener los desarrolladores de los sistemas originales. La discusión apenas comienza, pero refleja un cambio profundo en la industria. Durante los próximos años, el ganador probablemente no será únicamente quien construya la inteligencia artificial más poderosa, sino quien encuentre la forma más eficiente de convertirla en un producto económicamente sostenible. Lea también: Adopción sin capacitación: solo el 10% de trabajadores sabe definir lo que es un agente de IA

René Rodríguez, de Banco Davivienda; Claudia Villacorta, de AFP Crecer; y José Luis Villalta, de Rush Ecosystems analizaron cómo avanzar en el uso de sistemas impulsados por inteligencia artificial sin comprometer la credibilidad construida por las organizaciones. Durante Tech Day El Salvador, organizado por Connecta B2B con Tigo Business como main sponsor y el respaldo de su comunidad tecnológica IT NOW, representantes de los sectores financiero, previsional y tecnológico participaron en el panel “Confianza digital en la era de la IA: riesgos, seguridad y resiliencia empresarial”. La conversación reunió a René Rodríguez, gerente regional de Riesgo Transaccional de Banco Davivienda; Claudia Villacorta, directora de Procesos y Automatización de AFP Crecer; y José Luis Villalta, director legal de Rush Ecosystems. Los panelistas analizaron cómo avanzar en el uso de sistemas impulsados por inteligencia artificial sin comprometer la credibilidad construida por las organizaciones. Uno de los principales consensos fue que la IA no crea por sí sola la confianza ni elimina la responsabilidad de las empresas. Su incorporación debe apoyarse en procesos institucionales sólidos, reglas internas claras y una relación transparente con los usuarios. Villacorta señaló que la confianza se construye durante años mediante el cumplimiento de compromisos y la calidad del servicio. Desde esa perspectiva, la llegada de la inteligencia artificial no debería convertirse en una ruptura, sino en una nueva capa tecnológica dentro de organizaciones que ya cuentan con procesos de atención y responsabilidad definidos. También advirtió que la transparencia será determinante, especialmente cuando las personas interactúen con sistemas automatizados. Informar si una respuesta proviene de un asistente virtual o de una persona puede contribuir a reducir la desconfianza y establecer expectativas más claras. Gobierno, trazabilidad y control antes de escalar Rodríguez planteó tres condiciones para iniciar una estrategia empresarial de inteligencia artificial: gobierno corporativo, desarrollo de capacidades internas y un ecosistema controlado para experimentar. En su opinión, una organización no debería implementar IA sin haber definido previamente su propósito estratégico. También necesita capacitar a sus equipos, debido a que las herramientas disponibles para el público no necesariamente responden a los mismos criterios de privacidad, seguridad y control que exige una empresa. El ejecutivo recomendó comenzar con proyectos pequeños y entornos delimitados, en lugar de apostar desde el inicio por implementaciones de gran escala. Probar, medir y ajustar antes de trasladar una solución a la operación diaria permite identificar errores sin exponer a clientes o procesos críticos. Villalta coincidió en que la adopción debe realizarse por etapas. Entre sus recomendaciones incluyó establecer responsables, definir una hoja de ruta y trabajar inicialmente dentro de un sandbox, es decir, un ambiente aislado en el que sea posible evaluar el comportamiento de los sistemas antes de utilizarlos en producción. El panel también destacó la importancia de la trazabilidad. Las empresas deben poder conocer qué datos utilizaron los modelos, cómo se procesó la información y cuáles fueron los criterios que influyeron en una recomendación o decisión. Este punto adquiere una relevancia particular en sectores regulados. Rodríguez ejemplificó que una institución financiera no podría justificar la denegación de un crédito afirmando únicamente que “la IA lo decidió”. Las decisiones automatizadas deben ser explicables, auditables y respaldadas por responsables humanos. Otro riesgo abordado fue el llamado Shadow AI, que ocurre cuando los colaboradores utilizan herramientas de inteligencia artificial sin autorización, supervisión o políticas institucionales. Esta práctica puede provocar filtraciones de información, pérdida de control sobre los datos y dependencia de plataformas externas. Los panelistas señalaron que prohibir estas herramientas no necesariamente evitará su uso. Por ello, recomendaron crear alternativas corporativas seguras, acompañadas de lineamientos que indiquen qué información puede compartirse, cuáles aplicaciones están autorizadas y para qué tareas pueden emplearse. Villacorta añadió otro riesgo menos visible: la complacencia tecnológica. La facilidad para generar documentos, análisis o presentaciones puede llevar a los usuarios a aceptar resultados sin cuestionarlos, debilitando la creatividad y el juicio profesional. Esta delegación cognitiva, según se discutió, puede convertirse en un problema cuando las personas dejan de revisar las respuestas, verificar los datos o asumir responsabilidad sobre las decisiones que toman con apoyo de la tecnología. Innovar sin perder el control ni el componente humano En materia regulatoria, los participantes reconocieron que las normas suelen avanzar con menor velocidad que la tecnología. Sin embargo, coincidieron en que las empresas no deberían esperar a que exista una regulación específica para comenzar a establecer sus propios controles. Durante el panel se mencionaron avances de El Salvador en áreas como protección de datos, ciberseguridad, innovación tecnológica e inteligencia artificial. Aun así, los expositores consideraron que la autorregulación y la prudencia institucional seguirán siendo necesarias mientras se desarrollan disposiciones más específicas. La recomendación central para las compañías fue comenzar por una pregunta estratégica: ¿qué problema del negocio se busca resolver? Adoptar inteligencia artificial únicamente porque otras empresas lo están haciendo puede conducir a inversiones sin resultados claros o a proyectos difíciles de administrar. A partir de esa definición, las organizaciones deberían nombrar responsables, diseñar una ruta de implementación, capacitar a sus equipos y realizar pruebas dentro de ambientes controlados. Rodríguez agregó la conveniencia de contar con un “botón de apagado” o kill switch, capaz de detener un sistema cuando actúe fuera de los límites establecidos. Este mecanismo se vuelve relevante ante el avance de los agentes autónomos, capaces de ejecutar acciones y tomar decisiones para cumplir una tarea. Cuanto mayor sea su autonomía, más importante será definir quién responde cuando el sistema comete un error, vulnera una política o genera consecuencias para terceros. Al proyectar el futuro de las empresas durante los próximos tres años, los panelistas anticiparon organizaciones con mayores niveles de automatización, servicios más personalizados y equipos apoyados por herramientas inteligentes. Para el sector financiero, Rodríguez visualizó una banca capaz de utilizar la IA para mejorar eficiencias y ofrecer soluciones adaptadas a cada cliente. Sin embargo, recalcó que la transformación debe conservar el contacto humano, especialmente cuando las personas necesitan resolver situaciones complejas o sensibles. Villacorta también prevé empresas más modernas, aunque considera que la evolución dependerá de la cultura organizacional y del uso responsable de las nuevas capacidades. Villalta, por su parte, señaló que la automatización modificará determinadas funciones y obligará a los profesionales a desarrollar nuevas competencias para trabajar junto con la tecnología. La conclusión del panel fue clara: la confianza digital no dependerá únicamente de la precisión de los sistemas, sino de la capacidad de las empresas para gobernarlos, explicar sus decisiones, proteger los datos y mantener la responsabilidad humana. La IA puede acelerar procesos y ampliar capacidades, pero no sustituye la obligación de responder frente a clientes, colaboradores y proveedores. Le puede interesar: Así fue el Tech Day El Salvador 2026: IA, ciberseguridad y resiliencia digital en la agenda del país

DiiMO Technologies obtuvo el primer lugar durante la competencia realizada en el marco de Tech Day El Salvador, mientras que Vertex Group y Saavio Technologies completaron el podio de las startups más destacadas de la jornada. El ecosistema de innovación de El Salvador vivió una de sus jornadas más importantes con la realización del Startup World Cup El Salvador, competencia que se dan en el marco del Tech Day, organizado por Connecta B2B con el Tigo Business como main sponsor, donde emprendedores tecnológicos presentaron soluciones de alto impacto con potencial para escalar a mercados internacionales. Tras la evaluación del jurado, DiiMO Technologies se alzó con el primer lugar y obtuvo el derecho de representar a El Salvador en la final mundial del Startup World Cup, que se celebrará en Silicon Valley, Estados Unidos. El segundo lugar fue para Vertex Group, mientras que Saavio Technologies ocupó la tercera posición. El proyecto ganador destacó por su enfoque en la inclusión financiera mediante el uso de tecnología, inteligencia artificial y análisis avanzado de datos para ampliar el acceso al crédito a personas tradicionalmente excluidas del sistema financiero. "Buscamos desarrollar un proyecto de inclusión financiera para que, a través de la tecnología, más personas en El Salvador puedan acceder a crédito", explicó el representante de DiiMO Technologies tras recibir el reconocimiento. La empresa señaló que su principal fortaleza radica en el uso de modelos propios de evaluación basados en más de 10.000 puntos de información por cliente, combinados con algoritmos de inteligencia artificial que permiten construir perfiles de riesgo y tomar decisiones crediticias con mayor precisión. Además, destacó que la compañía ha registrado un crecimiento superior al 70 % anual y una alta tasa de clientes recurrentes, factores que respaldan la solidez de su modelo de negocio. El representante de DiiMO Technologies también resaltó el valor de la iniciativa para el país. "Estamos muy orgullosos de poder representar no solo a DiiMO y a nuestro equipo, sino también al ecosistema de startups de El Salvador en Silicon Valley", afirmó. Por su parte, Vertex Group, ganador del segundo lugar, presentó Veo, una plataforma de inteligencia operativa que integra información proveniente de cámaras, sensores, documentos y sistemas empresariales para facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Según explicó su CEO, la solución permite conectar datos estructurados y no estructurados que normalmente permanecen aislados dentro de las organizaciones, evitando que las empresas deban reemplazar la tecnología que ya utilizan. "Este tipo de plataformas empodera a las startups porque nos brinda visibilidad y nos abre la puerta para llegar a nuevos mercados", destacó el representante de Vertex Group, quien además aseguró que la compañía continuará expandiendo su portafolio de soluciones para diferentes industrias. El tercer lugar fue para Saavio Technologies, empresa que desarrolló un marketplace financiero que conecta a los usuarios con múltiples instituciones financieras desde una sola plataforma. Su Director de Operaciones, Leopoldo Girón, señaló que el principal diferenciador del proyecto es la experiencia acumulada por su equipo en el sector bancario, financiero y tecnológico, lo que les permite comprender tanto las necesidades del mercado como la ejecución de modelos escalables para América Latina. Aunque no obtuvo el primer puesto, el representante de Saavio destacó que la empresa ya ha fortalecido su propuesta de valor mediante acercamientos con actores del ecosistema de innovación en Silicon Valley y aseguró que continuará trabajando para expandir su operación hacia otros mercados de la región. Asimismo, envió un mensaje a quienes desean emprender: "Muchas veces es difícil asumir el riesgo, pero si no nos atrevemos nunca sabremos hasta dónde podemos llegar. El equipo, los socios y los inversionistas son fundamentales para convertir una idea en una empresa con impacto". Durante la premiación, los representantes de las startups coincidieron en reconocer el aporte de Connecta B2B por impulsar espacios que fortalecen el emprendimiento tecnológico y acercan a las empresas emergentes de la región a escenarios internacionales de alto nivel. Con esta edición del Startup World Cup, El Salvador reafirma el crecimiento de su ecosistema emprendedor y su capacidad para desarrollar soluciones tecnológicas con potencial global, consolidándose como un actor cada vez más relevante dentro de la innovación en Centroamérica. Además: Tech Day El Salvador 2026: el país apuesta por tecnología con incentivos fiscales para atraer inversiones