De acuerdo a un estudio publicado por Mediacom, en el mundo el 55% de los gamers son mujeres y en Latinoamérica este número corresponde al 49,7%. En un giro radical, el estigma asociado con los videojuegos exclusivamente con el público masculino ha quedado atrás. La noción tradicional de un "gamer" se ha diversificado rápidamente y las mujeres han emergido como una fuerza esencial en la industria, abarcando desde la creación hasta la competición y la narrativa. Los videojuegos, lejos de ser simplemente pasatiempos, conforman un conjunto de profesionales donde la presencia femenina es relevante. Según PwC, un 22% de mujeres están involucradas en Esports, superando al 18% de hombres. Además, el estudio de Mediacom en 2020 reveló que, a nivel mundial, el 55% de los gamers son mujeres, alcanzando el 49,7% en Latinoamérica. Costa Rica refleja esta tendencia con un aumento significativo de mujeres en la industria. Según Next Stage, el 39,3% de la participación gamer es femenina. El interés va más allá de jugar, ya que las compras de equipos gaming por mujeres en RadioShack han aumentado en un 30%. “El dato es variable, ya que hay otro tipo de artículos como computadoras que no entran en esta categoría, sin embargo, hemos sido testigos de cómo en los últimos años se ha visto un aumento significativo en la búsqueda de equipos más profesionales por parte de las mujeres” señaló, Lisandro Loaiza, gerente de cadena RadioShack. Le puede interesar: Día Mundial del Gamer: ¿Cómo está el mercado de videojuegos? En el ámbito de las iniciativas, INFINITY Esports destaca con "Somos Infinitas", dirigido por Sofía Parra, alias "Zindana". Este programa online busca conectar y empoderar a las mujeres gamers, abordando temas de la industria, tecnología y experiencias personales. Paul Venegas, fundador de INFINITY, subraya que los Esports no son solo competencias, sino también implican aspectos de marketing y finanzas. La organización cuenta con más de 10 mujeres especializadas en estos campos. La industria no solo brinda la oportunidad de competir, sino también de explorar carreras en programación, desarrollo de software, diseño y animación. Las mujeres contribuyen al aspecto visual y artístico de los juegos, consolidando su presencia como pilares fundamentales en un ámbito que evoluciona hacia la diversidad y la inclusión. Además: Conozca la tecnología detrás de EA SPORTS FC 24

Un estudio analizó más de 4.000 solicitudes reales a la plataforma. La programación es el caso de uso más común y el empleo académico de estudiantes no es tan alto como se creía. El reciente éxito de ChatGPT ha generado mucho interés sobre cómo la gente está utilizando esta nueva inteligencia artificial conversacional. ¿La están usando principalmente estudiantes para hacer trampa? ¿O acaso está reemplazando búsquedas en Google y programadores de software? Un nuevo estudio realizado por SparkToro en colaboración con Datos arroja luz sobre estos interrogantes. Se analizaron más de 4.000 solicitudes reales de usuarios a ChatGPT entre mayo y junio de este año. Los resultados muestran que la programación es el caso de uso más común, representando 29% de todas las sesiones. Esto confirma que la IA se desempeña bien en tareas relacionadas con código, como escribir segmentos específicos, formatear y detectar errores. En segundo lugar se encuentra la educación, con cerca de 15%, incluyendo uso personal, profesional y académico. Luego le sigue la creación de contenidos, con 13%, con usuarios que utilizan ChatGPT para generar textos de blogs, descripciones de productos, ideas creativas, entre otros fines. El uso académico por parte de estudiantes representa alrededor del 10% del total. Si bien es un porcentaje significativo, no es suficiente para explicar la caída del 29% en el tráfico de ChatGPT entre abril y julio según los datos de Similarweb. Otros casos de uso interesantes que surgieron del análisis fueron el marketing y las ventas, con 6%, con tareas como análisis de datos y optimización de anuncios. Asimismo, cerca del 5% de las consultas están relacionadas con juegos, especialmente para usuarios de Dungeons & Dragons que utilizan la IA para generar acertijos y misiones creativas para sus campañas. La investigación también analizó las palabras más comunes en las sesiones de usuarios. Términos como "escribir", "crear" y "listar" eran de esperarse. Pero encontrar solicitudes como "SEO", en el 2,4% de sesiones, o "juegos" en el 4,7%, llama la atención. Le puede interesar: Seis novedades que llegan a ChatGPT

Los usuarios no necesitarán un número de teléfono para utilizarla. Estará disponible en iOS de Apple, Android y computadoras personales. La plataforma de medios sociales X, anteriormente conocida como Twitter, introducirá una función de llamadas de audio y video. El nuevo desarrollo busca transformar la plataforma en lo que Elon Musk ha denominado una "aplicación para todo", con el objetivo de mantenerse a la vanguardia de la competencia, en particular, de Threads, propiedad de Meta (Facebook). Una de las características más notables de esta nueva función es que los usuarios no necesitarán un número de teléfono para utilizarla. Estará disponible en los sistemas operativos iOS de Apple, Android de Google y computadoras personales. Musk compartió la noticia, como es usual, desde su cuenta de X. Sin embargo, no proporcionó una línea de tiempo específica para el lanzamiento de esta función. Después de rebautizar Twitter como X, Musk dejó en claro que planeaba transformar la plataforma en una superaplicación que ofreciera una variedad de servicios, desde mensajería y redes sociales hasta pagos entre pares. Su visión va más allá de una plataforma de medios sociales, y busca crear un ecosistema en línea en el que los usuarios puedan acceder a múltiples servicios y funciones desde un único lugar. Musk, quien sigue liderando el desarrollo de productos en X a pesar de haber nombrado a un nuevo CEO en mayo, también está impulsando cambios en la forma en que aparecen los enlaces de noticias en la plataforma. Este cambio podría tener un impacto en el alcance de los editores de noticias, lo que sugiere que Musk tiene en mente una revisión fundamental en la forma en que se presenta y se consume la información en X.

Ambos enfoques muestran cómo las máquinas extraen sabiduría de los datos. Desde predicciones médicas hasta estrategias comerciales, la inteligencia artificial redefine nuestra relación con la información. Por Fabiola Montero, Profesora de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación Universidad de Panamá. El Aprendizaje Automático, también conocido como Aprendizaje de Máquina o Machine Learning, es un campo fundamental de la Inteligencia Artificial. Su enfoque radica en entrenar computadoras por medio de algoritmos para que tengan la capacidad de identificar patrones en los datos y analizarlos, imitando la habilidad humana en este proceso. En otras palabras, el Aprendizaje Automático implica darle a una computadora un conjunto de datos y pedirle que realice tareas basadas en estos datos. El Aprendizaje Automático trabaja mediante algoritmos con diversos enfoques, que incluyen tanto algoritmos supervisados como no supervisados. Estos algoritmos posibilitan la creación y entrenamiento de modelos a partir de una gran cantidad de datos, lo que, a su vez, facilita que dichos modelos puedan resolver tareas específicas como predicciones, clasificaciones, agrupaciones, asociaciones, entre otras. Sin embargo, estos enfoques tienen diferencias clave que se detallan a continuación. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se distinguen por el empleo de conjuntos de datos con etiquetas, que permiten el entrenamiento de modelos para clasificar datos o prever resultados con alta precisión. A medida que se suministran datos al modelo, este va realizando ajustes hasta que se adapte de manera correcta, permitiendo que el modelo aprenda a través de un proceso continuo. En resumen, el aprendizaje supervisado aprende a partir de datos etiquetados o conocidos para efectuar predicciones en nuevos conjuntos de datos. Vea también: El aprendizaje automático y su aplicación en la ciencia de datos El enfoque de supervisados incluye algoritmos como la Regresión Lineal (simple o múltiple), Series de Tiempo, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Redes Neuronales, el algoritmo de K Vecinos más Cercanos (KNN), Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), entre otros. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje no supervisado están orientados hacia la exploración y agrupación de variables en conjuntos de datos no etiquetados. Estos algoritmos descubren patrones ocultos y agrupaciones de datos sin requerir intervención humana directa, lo que justifica su denominación como no supervisados. En síntesis, el aprendizaje no supervisado agrupa o establece conjuntos de datos en función de sus características ocultas. Dentro de los algoritmos no supervisados, se encuentran algoritmos como K-means para la agrupación y Apriori, Eclat, FP-Growth para la asociación. A diferencia de los algoritmos de aprendizaje supervisado, los enfoques no supervisados no se emplean de manera directa para resolver problemas de regresión o clasificación, ya que carecen de información sobre los valores de salida. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje no supervisado demuestran mayor utilidad en la agrupación de datos basada en similitudes y en patrones presentes en el conjunto de datos. No obstante, la principal diferencia entre los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado es el grado de intervención humana. En el aprendizaje supervisado, el modelo aprende mediante la guía humana, mientras que, en el aprendizaje no supervisado, el modelo aprende por su cuenta. Otra distinción relevante reside en los datos, ya que el enfoque supervisado emplea datos etiquetados, mientras que el no supervisado funciona con datos sin etiquetar y exige que el modelo sea capaz de reconocer por sí mismo patrones y correlaciones en los datos. De igual manera, los objetivos difieren en ambos enfoques. Los algoritmos de aprendizaje supervisado están orientados a la clasificación y la predicción, mientras que los algoritmos de aprendizaje no supervisado están orientados a la agrupación, la asociación y buscan identificar y comprender patrones ocultos en los datos. Por ejemplo, a través del aprendizaje supervisado, se ha logrado entrenar modelos para identificar patrones en datos médicos y realizar diagnósticos precisos en la detección temprana de enfermedades. Por su parte, con el aprendizaje no supervisado se ha revolucionado el marketing al segmentar mercados, identificando grupos de clientes con características afines y permitiendo estrategias de ventas personalizadas. Ambos panoramas del Aprendizaje Automático, tanto el supervisado como el no supervisado, poseen diferencias notables entre sí, pero comparten un poder innegable en sus respectivos enfoques y aplicaciones. Finalmente, estos enfoques no solo resaltan la capacidad de las computadoras actuales para imitar el proceso cognitivo humano al aprender, comprender, interpretar y manipular datos, sino que nos enfrentan a un universo de posibilidades, brindándonos una visión de lo que el futuro podría deparar en el campo del Aprendizaje Automático. Le puede interesar: Desafíos y tendencias en el diseño y gestión de centros de datos

El distribuidor, en conjunto con la marca de seguridad multi-cloud y aplicaciones, colaboran para proteger el entorno empresarial en la región, donde las aplicaciones desempeñan un papel crucial. A medida que las aplicaciones se vuelven más útiles, surge la necesidad de una seguridad más robusta. Esta demanda se debe, en parte, a la adopción de modelos distribuidos en la implementación de aplicaciones, abarcando proveedores de nube, entornos públicos y privados, especialmente en aplicaciones basadas en microservicios. Simultáneamente, los ciberdelincuentes han encontrado nuevas formas de ataque debido a la creciente complejidad de los entornos de aplicaciones. Esto resalta la importancia de una estrategia de seguridad integral que abarque todos los aspectos del ciclo de vida de las aplicaciones y emplee múltiples capas de defensa. “En el actual mundo de la ciberseguridad, es un hecho que todas las organizaciones van a enfrentarse a ataques en algún momento. Pero, tanto las compañías como los hackers son como un combo de todo un poco, nada uniforme. Cada empresa maneja sus propias apps, usa distintas redes, guarda datos variados, trata con clientes diversos y aplica reglas y niveles de riesgo que varían. Y ahora, con las aplicaciones siendo como nómades, esparcidas por todos lados para rendir mejor y ser más resistentes, el tema de cuidar los datos se vuelve un lío enredado de responsabilidades muchas veces compartidas”, comentó Cecilia Rodas, BDM de f5 en Licencias OnLine. Para poder hacer frente a esto, Licencias OnLine y f5 continúan trabajando en conjunto para ayudar a las organizaciones de toda la región a tener una defensa robusta con una arquitectura de seguridad integral. Esto gracias a la tecnología f5 Distributed Cloud WAAP que se basa en SaaS (Software como servicio) y tiene como objetivo proteger las aplicaciones web y las API (interfaz de programación de aplicaciones) implementadas en entornos distribuidos y de múltiples nubes, simplificando la seguridad de las apps y aumentando la eficacia general. Vea también: Trellix y Licencias OnLine impulsan las oportunidades para sus socios de negocio en la región Este tipo de soluciones aprovecha la tecnología WAF avanzada, combinando protección basada en firmas y comportamiento para aplicaciones web. Actuando como un proxy intermedio para inspeccionar las solicitudes y respuestas de las aplicaciones para bloquear y mitigar un amplio espectro de riesgos y comportamientos mal intencionados. También protege las interfaces de programación de aplicaciones (API) de los actores de amenazas que intentan explotarlas para facilitar una infracción o una interrupción de los servicios. Con esto, las organizaciones pueden observar, refinar y aplicar fácilmente el comportamiento adecuado de las API de cualquier aplicación. Además de gestionar y desvía la automatización maliciosa para evitar ataques sofisticados que emulen a humanos. Además, las organizaciones obtienen protección multicapa, incluido el blindaje a nivel de red contra la denegación de ataques masivos (DDoS), con políticas de servicio que incluyen limitación de velocidad, análisis de la reputación de IP y depuración avanzada con inspección profunda. Esto ofrece protección contra tráfico falsificado y con formato incorrecto, inundaciones de solicitudes y otras formas de abuso que intentan sobrecargar propiedades y aplicaciones web. "Conocemos perfectamente la urgencia que tienen actualmente muchas empresas por proteger estratégicamente sus activos digitales. Por esto, invitamos a los canales a conocer con mayor detalle este tipo de soluciones que actúan como un puente que conecta modelos operativos pasados y presentes, así como aplicaciones de diferentes generaciones y ámbitos empresariales y técnicos. Su papel es muy importante ya que simplifica la seguridad, unificando políticas en nubes, centros de datos y ubicaciones perimetrales, desmantelando los silos y garantizando una coherencia que reduce la complejidad", concluyó Rodas. Le puede interesar: Cómo Azure asegura el éxito de los ISVs de la mano de Microsoft y Licencias On Line

La nube brinda flexibilidad, estabilidad, personalización y capacidad de innovación. En la realidad actual, la tecnología avanza a pasos agigantados y las organizaciones se enfrentan a desafíos constantes para mantenerse competitivas. Un aspecto fundamental en la era digital es la manera en cómo se gestionan y utilizan los recursos tecnológicos. Ante dicho panorama, la migración a la nube se ha convertido en una alternativa cada vez más popular y efectiva para muchas empresas e instituciones. Existen infinitas opciones de servicios que ofrecen la migración a la nube, sin embargo el enfoque de El Orbe se destaca por un criterio híbrido que combina los recursos del centro de datos físico con los servicios en cloud. Esto le brinda a los clientes una gran flexibilidad y transparencia. Dicho  modelo está basado en una estrategia de posicionamiento de tecnología y servicios, donde el cliente paga por un modelo. Para comprender mejor esto, podemos hacer una analogía con las prestaciones de telefonía móvil. Antes, al momento de comprar un teléfono, teníamos que adquirir el dispositivo por separado y contratar el servicio de comunicación aparte. Sin embargo, en el modelo actual, pagamos una tarifa mensual que incluye tanto el servicio de comunicación como el dispositivo en sí, así como agregar capacidades adicionales según las necesidades. Le puede interesar: Transformación de negocios: el papel de la nube en América Latina Esta tecnología también se destaca por su escalabilidad, lo cual significa que si una empresa necesita más recursos, puede obtenerlos fácilmente. La compañía tiene como pilar que los recursos tecnológicos se ajusten a las cargas de trabajo reales del cliente. Esto implica una medición en tiempo real y un cobro basado en el consumo real. A diferencia de una nube pública convencional, donde se emite una factura fija cada mes, en este modelo se mantiene a los clientes informados sobre su consumo y se les brinda la posibilidad de aumentar o disminuir los recursos según sea necesario. Además, se realiza una planificación de capacidad a largo plazo, utilizando herramientas de análisis predictivo e inteligencia artificial, lo que permite anticipar el crecimiento y ajustar los recursos de manera gradual y eficiente. Por su parte, el enfoque presenta múltiples ventajas, como un mejor manejo de presupuesto, mayor control y conocimiento sobre su consumo real y una elasticidad inigualable. Gracias a esta última ventaja, la nube permite incorporar servicios y recursos de una forma ágil y eficiente. Otra ventaja destacada es la capacidad de personalización, pues ofrece una amplia gama de servicios y soluciones que se pueden adaptar a las necesidades específicas de cada cliente. Conozca más sobre El Orbe-HPE y sus soluciones en el siguiente enlace.

Los sistemas de gestión de patios (YMS, por sus siglas en inglés) permiten a las organizaciones gestionar de manera eficiente los centros de distribución, disminuyendo el tiempo de permanencia de los camiones. La creciente demanda de compras en línea y la necesidad de garantizar un servicio eficaz ha generado un explosivo crecimiento en la industria logística con un aumento importante en los centros de distribución. Dicho panorama ha obligado a que continuamente las empresas busquen nuevas estrategias para optimizar sus operaciones tomando en cuenta diferentes factores, siendo uno de los principales la inversión en tecnología. Empresas como Mercado Libre y Falabella son algunos de los ejemplos que han participado en este cambio. En el caso de la primera, anunció que esperan invertir US$400 millones entre 2022 y 2023 en dicho ítem, mientras que la segunda opción invertirá alrededor de US$15 millones en 2023, solamente en Chile. Por su parte, de acuerdo a las estimaciones de Statista Digital Market Insights, el mercado latinoamericano y caribeño del comercio electrónico alcanzó un valor de ventas minoristas de US$125.000 millones en 2022 y se estima que para el 2028 esta cifra sea duplicada y supere los US$243.000 millones. Asimismo, a nivel global las ventas reportaron ingresos de US$5.7 billones para el 2022, lo cual representa un aumento de más de US$500.000 millones con respecto al 2021. Ante dicho panorama y desafíos, las compañías se han enfocado en adoptar prácticas más sostenibles y adecuarse a una realidad cambiante, por lo que la automatización junto a la digitalización han destacado como herramientas relevantes para contribuir al desarrollo de los centros de distribución, enfocados en una mayor eficiencia y productividad. Dichos beneficios no solo influyen en los clientes, sino también en las propias empresas que trabajan dichos servicios. Le puede interesar: Costa Rica: INA y MICITT ofrecen becas en ciberseguridad para pymes La empresa INFORM, especializada en optimización y de toma de decisiones digitales, ofrece su sistema YMS Syncrotess a diez centros de la compañía Austrian Post, lo cual les ha permitido digitalizar y optimizar sus operaciones de patio, reduciendo así sus costos y aumentando la productividad. Markus Sekula, Project Manager de INFORM para Austrian Post en la División de Logística de Centros de Distribución y Terminales, afirma que “además de proporcionar nuestro sistema de YMS probado en el mercado comenzamos a incluir nuevas funcionalidades, siguiendo la clara visión a futuro del cliente sobre la digitalización de las operaciones de patio para mejorar aún más la solución de Austrian Post”. Dentro de las funciones de esta plataforma se incluye una nueva aplicación móvil para la operación de puertas de entradas y conductores, así como la implementación de gestión de slots de tiempo y un motor de reglas que agrega otro nivel de soporte en la toma de decisiones dentro del sistema. Además: Empresa china lanzó satélite con un "cerebro" impulsado por IA

Luis Barrientos, experto en Dominio de Riesgo de SAS Latinoamérica, detalla tres aprendizajes para que otras instituciones pueden evitar caer en situaciones similares. La salud de los sistemas financieros en cada país ejerce un impacto directo en el desarrollo económico, tanto a nivel nacional como global. Sin embargo, existen situaciones específicas que, si no se controlan adecuadamente, pueden tener un impacto significativo capaz de desestabilizar economías enteras. Un ejemplo reciente de esto es la quiebra del Silicon Valley Bank (SVB) en Estados Unidos. Este evento generó una gran dosis de nerviosismo en el mercado, tanto así que incluso el gobierno de Estados Unidos tuvo que intervenir para contener cualquier propagación que pudiera haber tenido consecuencias más graves. De esta experiencia, se extraen valiosas lecciones que otras instituciones financieras pueden aprender para evitar caer en situaciones similares. Esto fue resaltado por expertos durante el seminario web titulado "Lecciones Aprendidas en la Gestión del Balance: Caso SVB", organizado por SAS, firma que se ha destacado mercado de análisis avanzado y predictivo durante los últimos 28 años, según IDC. ¿Cuáles son las lecciones que nos deja la quiebra de SVB? Según Luis Barrientos, un experto en Dominio de Riesgo de SAS Latinoamérica, son tres. "Definitivamente, el riesgo de liquidez y el manejo de activos y pasivos es uno de los primeros aspectos a considerar", afirmó. "Si las regulaciones no son suficientes, debemos buscar las mejores prácticas para implementarlas. Hemos observado a muchos clientes que no esperan a que llegue la normativa. Saben que las mejores prácticas existen y las buscan para seguirlas de manera efectiva. Todo esto bajo la premisa de que los riesgos son reales y pueden materializarse en cualquier momento", agregó. La segunda lección, según el especialista, es que en términos de financiación y cómo las entidades bancarias segmentan sus carteras, sigue siendo un asunto crucial. "Hay instituciones financieras que se dedican a nichos específicos del mercado, lo cual no es incorrecto. Sin embargo, es esencial comprender las implicaciones y los escenarios que podrían surgir. Por ejemplo, las entidades cercanas al mercado hipotecario deben considerar las consecuencias de operar cerca de zonas propensas a inundaciones debido al cambio climático. También deben analizar si los propietarios de esas hipotecas pertenecen a una industria particular, lo que obliga a considerar no solo el mercado hipotecario, sino el flujo de recursos para liquidar mensualmente esas hipotecas. Esto es parte de la segmentación y comprensión de lo que podría afectar a cada uno de esos negocios", explicó el experto en Dominio de Riesgo de SAS Latinoamérica. La tercera lección subraya la importancia de la estrategia de comunicación, reestructuración y recuperación. "La forma en que se reacciona ante una situación de riesgo en el último momento es crucial, ya que puede provocar la salida de flujos de dinero para proteger los recursos de los inversionistas y depositantes del banco", afirmó Barrientos. Vea también: El colapso de SVB: "El backend del banco era puro alambres con chicles" Asimismo, señaló que "el incumplimiento de las responsabilidades por parte de los consejeros y altos directivos del banco fue una de las principales causas de esta situación. Al no reconocer la necesidad de un equipo que administre los riesgos del negocio y no solicitar análisis más exhaustivos, estos elementos resultaron fundamentales. Estas implicaciones influyen en la manera en que se maneja el negocio y cómo se desenvuelve en el mercado, considerando tasas, comportamiento de la inflación y posibles escenarios. Está claro que los procedimientos de gestión de riesgos fueron inadecuados desde el principio hasta el final". Barrientos explicó que las presentaciones de SVB ante el mercado no difirieron significativamente de los patrones de otras instituciones financieras en la actualidad. Esto abarca aspectos de gobierno corporativo, políticas y lineamientos, y programas integrales de gestión de riesgos. ¿Cómo aplicar las lecciones aprendidas? Como recomendaciones, Barrientos sugirió que las instituciones financieras deben llevar a cabo acciones en diversas áreas. Entre estas recomendaciones se incluyen: · Evaluar los modelos de comportamiento para revisar los supuestos de migración de depósitos y retiros, así como los supuestos de betas, para asegurarse de que sean suficientemente conservadores en función de la experiencia de SVB. · Examinar las reservas de liquidez, incluida la capacidad de convertir activos en efectivo en situaciones de estrés, considerando el impacto potencial en la adecuación de capital. · Revisar las exposiciones crediticias y de contraparte, especialmente con instituciones financieras y otras que podrían verse afectadas por eventos recientes. Aún existe el riesgo de un mayor contagio, y los bancos deben estar preparados desde una perspectiva de gestión de riesgos para una evolución potencialmente rápida si los reguladores no logran calmar los mercados y los depositantes. · Reconocer la importancia del balance general para resistir situaciones de tensión del mercado, reajustarse según sea necesario y gestionar de manera más efectiva el impacto de los ciclos económicos y las políticas monetarias. · Revisar la financiación contingente y los planes de capital existentes para garantizar que las acciones sean apropiadas para las condiciones actuales del mercado. Le puede interesar: Expertos en banca y tecnología se reunieron en el Banking Technology Summit de Costa Rica

Se prevé que los envíos de PC crezcan un 3,7% en 2024, después de un año con caídas históricas. La introducción de la IA y la incertidumbre sobre el futuro del trabajo remoto están retrasando las compras. Pero Windows 10 se retirará en 2025, lo que podrá impulsar ventas. Según el reciente informe de IDC, a pesar de las previsiones iniciales pesimistas el mercado de PC está programado para retomar su crecimiento en 2024, lo que sugiere una reanimación después de un período de incertidumbre. De acuerdo con las estimaciones de la consultora, se espera que los envíos de PC crezcan un 3,7 por ciento interanual, alcanzando la cifra de 261,4 millones de unidades en 2024. Si bien esta cifra supera los niveles de 2018, no llega a estar a la par con la demanda registrada en 2019. En contraste, en 2023 se pronostica como un período de contracción con una disminución del 13,7 por ciento, llegando a 252 millones de unidades. Jitesh Ubrani, gerente de investigación de IDC, no dudó en calificar la demanda actual como "tenue en el mejor de los casos", y pronosticó que 2023 será recordado como el año con la "mayor disminución anual en los envíos de PC de consumo desde el inicio de la categoría". La incertidumbre, como siempre, sigue siendo un factor clave en el mercado. Uno de los principales cambios notables en los procesadores, señalado por IDC como "uno de los mayores cambios en la historia de las PC comerciales", es el aumento de la participación de mercado de AMD, que alcanzó el 11 por ciento en 2022. Apple también ingresó en el juego con un poco más del 5 por ciento en ese mismo año. Vea también: Envíos de PCs y teléfonos móviles caerán por segundo año consecutivo en 2023 No obstante, Apple ha experimentado un declive en las ventas de sus dispositivos durante varios trimestres. Durante el primer trimestre de 2023, las ventas de nuevos Mac cayeron más del 40 por ciento en comparación con el año anterior, en contraste con una reducción general del 25 al 30 por ciento entre los proveedores de PC. Sin embargo, el trimestre anterior mostró un resultado diferente, ya que los envíos de Apple superaron al mercado de PC en su conjunto, disminuyendo apenas un 2.1 por ciento, mientras que otros fabricantes experimentaron reducciones del 37 por ciento. El mercado de PC también se ve afectado por la incertidumbre generada por la inteligencia artificial (IA) generativa, lo que ha dejado perplejos a los administradores de TI sobre cómo invertir sus presupuestos. La indecisión persistente en torno al trabajo remoto y los arreglos de trabajo híbrido también juega un papel crucial en esta dinámica. Aunque las PC con capacidades de IA aún no están listas para el mercado, su llegada está en el horizonte y ya ha comenzado a influir en las decisiones de compra de dispositivos en el ámbito empresarial, según IDC. La adaptación de diseños para incorporar la IA puede parecer drástica, pero esta transformación ya está en marcha, especialmente en los centros de datos, donde empresas como Meta y Tesla están reevaluando sus diseños y mecanismos de enfriamiento. Un factor adicional que impulsará la renovación de PC comerciales en 2024 y 2025 es el fin del soporte de Windows 10. Microsoft tiene previsto retirar este sistema operativo en octubre de 2025, lo que probablemente alentará a las empresas a actualizar sus dispositivos. Le puede interesar: ¿En qué invertirán las empresas panameñas el año próximo?

La etiqueta creada por inteligencia artificial permanece incluso después de modificaciones como la aplicación de filtros o cambios de colores. Con el propósito de combatir la propagación de información errónea, Google presentó una marca de agua invisible y permanente en imágenes que las identificará como generadas por computadora. La tecnología, denominada SynthID, incrusta la marca de agua directamente en las imágenes creadas por Imagen, uno de los últimos generadores de texto a imagen de Google. La etiqueta generada por IA permanece incluso después de modificaciones como la aplicación de filtros o cambios de colores. La herramienta SynthID también puede analizar imágenes entrantes e identificar la probabilidad de que hayan sido creadas por Imagen mediante la búsqueda de la marca de agua con tres niveles de certeza: detectado, no detectado y posiblemente detectado. "Aunque esta tecnología no es perfecta, nuestras pruebas internas demuestran que es precisa ante muchas manipulaciones comunes de imágenes", escribió Google en una publicación de su blog. Una versión beta de SynthID ya está disponible para algunos clientes de Vertex AI, la plataforma de IA generativa de Google para desarrolladores. La compañía afirma que SynthID, creado por la unidad DeepMind de Google en colaboración con Google Cloud, seguirá evolucionando y podría expandirse a otros productos de Google o terceros. Vea también: Google Cloud abrirá una oficina en El Salvador A medida que las imágenes y videos falsos y editados se vuelven cada vez más realistas, las empresas tecnológicas están buscando formas confiables de identificar y señalar contenido manipulado. En los últimos meses, una imagen generada por IA del Papa Francisco con una chaqueta acolchada se volvió viral, y las imágenes generadas por IA del expresidente Donald Trump siendo arrestado se compartieron ampliamente antes de que fuera imputado. Con el anuncio de SynthID, Google se une a un creciente número de startups y grandes empresas tecnológicas que están buscando soluciones. Algunas de estas empresas tienen nombres como Truepic y Reality Defender, que reflejan las posibles apuestas de este esfuerzo: proteger nuestra percepción de lo que es real y lo que no lo es. La Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido (C2PA), un consorcio respaldado por Adobe, ha liderado los esfuerzos de marcas de agua digitales, mientras que Google en su mayoría ha seguido su propio enfoque. En mayo, Google presentó una herramienta llamada "Acerca de esta imagen", que permite a los usuarios ver cuándo las imágenes encontradas en su sitio web fueron indexadas originalmente por Google, dónde podrían haber aparecido por primera vez y dónde más se pueden encontrar en línea. La empresa tecnológica también anunció que cada imagen generada por IA creada por Google llevará una marca en el archivo original para "dar contexto" si la imagen se encuentra en otro sitio web o plataforma. Sin embargo, a medida que la tecnología de IA avanza más rápido de lo que los humanos pueden seguir, no está claro si estas soluciones técnicas podrán abordar completamente el problema. OpenAI, la compañía detrás de Dall-E y ChatGPT, admitió a principios de año que su propio esfuerzo para detectar escritura generada por IA, en lugar de imágenes, es "imperfecto" y advirtió que debería ser "tomado con precaución". Le puede interesar: Google cobrará USD$30 al mes por usuario por el uso de IA en Gmail y otras apps de Workspace

Un programa de formación y consultoría estratégica incluye 50 becas del 95%. Requisitos y cómo inscribirse. El Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones (MICITT) de Costa Rica, junto al Instituto Nacional de Aprendizaje (INA), anunciaron el programa de formación y consultoría estratégica “Analista de Ciberseguridad para su Negocio”, que incluye 50 becas del 95% y se enfoca en fortalecer la seguridad digital de los negocios, así como fomentar la resiliencia empresarial en el entorno actual. Dicha iniciativa no es solo una oportunidad para el crecimiento y la seguridad de las pymes, sino que también se alinea con la Estrategia de Ciberseguridad de Costa Rica 2023. La estrategia está orientada en garantizar la protección y resiliencia de las infraestructuras críticas, así como promover una cultura cibernética responsable en la sociedad y fortalecer las habilidades y conocimientos en seguridad. “En un mundo cada vez más digital, la seguridad cibernética se convierte en un pilar esencial para proteger nuestros activos y operaciones. Estas becas reflejan nuestro compromiso de fortalecer la resiliencia empresarial y garantizar un entorno digital seguro. Invito a todas las pymes a aprovechar esta oportunidad para adquirir habilidades y conocimientos que mejoren su productividad y competitividad para fomentar nuevas oportunidades de internacionalización, resguardando, a la vez, un futuro digital más seguro y próspero para Costa Rica", detalló Paula Bogantes, ministra del MICITT. Le puede interesar: Se realizó el Taller de Inteligencia Artificial para pymes en Guatemala Para más información y para aplicar, los interesados deben llenar el formulario en este link. Entre los requisitos para las unidades productivas destacan: Al menos tres años de actividad económica local. Estar inscrita, activa y al día con las obligaciones tributarias. Ser sujeto beneficiario de la Ley del SBD (PYME, PYMPA, MAE). Completar la herramienta “Chequeo Digital”. Llenar el formulario de solicitud de beca del INA en línea. Representante Legal deberá firmar de forma manuscrita (puño y letra) el Contrato y Letra de Cambio para formalizar beca con INA. Aportar el 5% del costo total de la beca antes de iniciar el Programa. Requisitos para los participantes: Ser mayor de edad y residente legal en Costa Rica. Título en áreas afines a la ciberseguridad (CPT, diplomado, bachillerato, licenciatura). Conocimientos intermedios de TI (tecnologías de la información): Mínimo 2 años de experiencia en redes de computadoras. Mínimo 2 años de experiencia en Windows y Linux. Conocimiento básico en desarrollo de software. Conocimientos básicos en iCloud. Disposición y compromiso para completar todas las sesiones y entregables. Ciudadanía costarricense o estatus migratorio legalizado. Contar con equipo de cómputo y acceso a Internet. Contar con cuenta bancaria en colones y certificación bancaria. Presentar comprobantes de pago del programa. Las solicitudes estarán abiertas hasta el próximo 1 de septiembre. Esta iniciativa incluye 24 horas de entrenamiento técnico y 15 horas de consultoría, las cuales se impartirán de manera individual a cada organización beneficiaria por parte de un equipo experimentado de consultores nacionales e internacionales. Por otro lado, las sesiones de trabajo incluyen contenidos como fundamentos de ciberseguridad, seguridad de aplicaciones y red, análisis de malware y tecnologías de ataque, hacking ético, gestión de riesgos, respuesta ante incidentes e inteligencia de amenazas, entre otros. Además: Pymes y transformación digital: Un panorama de la región

La tarifa se sumará a lo que las empresas ya están pagando por sus suscripciones a los paquetes de productividad. Google ha anunciado que comenzará a cobrar a las grandes empresas US$30 mensuaes por cada usuario de sus mejoras de inteligencia artificial que se están implementando en Gmail y otras aplicaciones de productividad. Esta tecnología, llamada Duet AI, tendrá el mismo costo que las mejoras de IA de Microsoft 365 Copilot, que podrían estar disponibles en la primera mitad del próximo año. Estas tarifas se sumarán a lo que las empresas ya están pagando por sus suscripciones a los paquetes de productividad. Google ha anunciado que permitirá a las compañías unirse a pruebas gratuitas antes de comprometerse con la suscripción. Para organizaciones más pequeñas y usuarios individuales, la compañía aún no ha finalizado los precios, según Aparna Pappu, vicepresidenta y gerente general de Google Workspace. "Precios de lista se decidieron teniendo en cuenta la disposición de los clientes a pagar por el valor empresarial que vamos a incorporar", comentó Pappu en una entrevista con CNBC. "Nos sorprendió un poco ver que nuestros amigos en Redmond llegaron con el mismo modelo de precios exacto que teníamos nosotros", sumó en referencia a Microsoft. Google, que obtiene la mayoría de sus ingresos de la búsqueda en línea y otros anuncios en línea, depende menos de software empresarial que Microsoft. Los ingresos de Workspace se encuentran dentro de la categoría Google Cloud de Alphabet, junto con la infraestructura en la nube de Google. En conjunto, estas unidades generaron $8 mil millones en ingresos en el segundo trimestre. En el mismo período, los productos de Office y los servicios en la nube generaron US$13.500 millones en ingresos para Microsoft. Google ha estado avanzando. La compañía afirmó que Workspace ahora tiene 10 millones de clientes de pago, frente a los 9 millones en marzo y los 6 millones en 2020. Más de un millón de personas han probado las nuevas capacidades de IA a través de un programa de "probadores confiables" desde que se presentaron a principios de este año. Más de 1.000 clientes están usando las herramientas en una prueba, afirmó Pappu. En Gmail y Google Docs, los usuarios pueden ingresar una solicitud de texto simple y pedir a Duet AI que produzca un resultado. En Google Slides, se pueden crear imágenes escribiendo unas pocas palabras de texto descriptivo. Duet AI también puede ayudar a crear un plan para un proyecto en Google Sheets y tomar notas en Google Meet para quienes no pueden asistir a llamadas de video. Pappu comentó que recientemente pidió a Duet AI que generara texto para un documento de posicionamiento de producto utilizando información de otras fuentes, y que creara una ilustración para una presentación. Una de las primeras clientes es la marca de lencería Adore Me, donde los empleados utilizan Duet AI para preparar textos, según un portavoz de Google. Microsoft ha publicitado algunas de estas capacidades con su 365 Copilot. En mayo, la compañía anunció un programa de acceso temprano de pago para 600 clientes. Más de 3.000 millones de personas en todo el mundo usan Google Workspace. Según Pappu, una versión para consumidores de Duet AI para Google Workspace estará disponible "a principios del próximo año".