Zunify permite hacer abonar sin necesidad de presentar o vincular una tarjeta. Cómo funciona. La red de pagos Zunify es una nueva herramienta costarricense para clientes del Banco Nacional, tanto comercios como consumidores. Consta de una aplicación móvil con la que se pueden realizar cobros y pagos de manera fácil, rentable, segura y sostenible con el banco como entidad emisora y adquirente de la red. Utiliza tecnología que cual incluye diversas capas de seguridad como pines, huella digital y reconocimiento, así como un equipo de vigilancia 24/7 que revisa la legitimidad de las transacciones. Asimismo, cuenta con un proceso de inscripción mediante el cual se verifica la identidad para así corroborar que la persona o comercial que está utilizando la aplicación es el dueño de las cuentas registradas. Le puede interesar: MercadoLibre en tratativas con WhatsApp para procesar pagos “Como red de pagos, nuestro objetivo es tener cada vez más cobertura en el mercado a través de alianzas con bancos adquirentes y emisores. Queremos que las personas tengan mayor acceso a productos digitales como débito, líneas de crédito, microcréditos, entre otras, y esta unión nos permite hacerlo de la mano de una entidad financiera tan importante como lo es el Banco Nacional”, comentó el CEO de Zunify, Juan Monge. Como parte de su compromiso con el medio ambiente, la entidad bancaria lanzó esta herramienta con el objetivo de disminuir el uso de papel de recibos, contratos, documentación y plástico de tarjetas mediante la digitalización de dichos procesos. “En una época donde los clientes demandan cada vez más opciones de pago sin contacto, que refuercen la seguridad de sus datos y su dinero, Red de Pagos de Zunify se convierte en una excelente herramienta para los comercios y las entidades financieras, además es desarrollada por talento joven costarricense la cual nos hace sentir mucho orgullo como banco que impulsa el desarrollo de Costa Rica”, indicó María Brenes, directora de Relaciones Institucionales del Banco Nacional. Además: Pagos instantáneos: ¿Cómo mantener la seguridad? Cabe destacar que la aplicación móvil fue desarrollada bajo la filosofía de no utilizar hardware adicional. Dentro de los beneficios que tendrán los consumidores se destaca el uso de e-wallet para pagos más rápidos y sin tarjeta en comercios físicos y en línea, acumulación de puntos, promociones exclusivas, afiliación inmediata, entre otras. Por su parte, los comercios tendrán la oportunidad de gestionar cobros sin tarjetas, no requiere de inversión inicial, seguridad de cobros por medio de códigos QR, reportes en tiempo real sobre ventas, capacitaciones, entre otras grandes ventajas. Lea: En Centroamérica, 70% de los pagos presenciales son sin contacto

Hasta el momento, los juegos habilitados para Web3 han tenido problemas para atraer y llegar a la comunidad gamer. Razer presentó su nueva incubadora zVentures Web3 (ZW3l) para empresas y desarrolladores de juegos de todo el mundo. La ZW3l forma parte de zVentures y tiene como objetivo permitir a Razer ayudar a construir la próxima generación de empresas y proyectos de juegos habilitados para blockchain. Hasta el momento, los juegos habilitados para Web3 han tenido problemas para atraer y llegar a la comunidad gamer. A pesar de que las capacidades de blockchain tienen el potencial de mejorar la experiencia del usuario, integrarlas con éxito es un reto complejo que requiere de una comprensión profunda del comportamiento y las motivaciones individuales de cada jugador. En la actualidad, una gran parte de los juegos de blockchain en el mercado se concentran en implementar la tecnología en vez de aprovecharla para optimizar y mejorar la jugabilidad, lo cual genera pérdida de interés de los jugadores y una baja retención. Es por tal razón que zVentures fomentará a la incubadora a priorizar la calidad del juego en su proceso de selección para identificar socios y títulos Web 3.0 prometedores. Le puede interesar: ¿Los videojuegos afectan el clima? El objetivo es enfocarse en apoyar a las empresas de juegos activos y con una sólida trayectoria en la creación de juegos exitosos a medida que hacen la transición para integrar la tecnología blockchain e ingresar al ecosistema Web 3.0, utilizando la experiencia existente en el desarrollo de los mismos. Dichas empresas tendrán el potencial de crear juegos blockchain atractivos y divertidos que captarán a una base de jugadores más amplia, impulsando así el crecimiento y la adopción de la tecnología en la industria de los videojuegos. “La experiencia de juego es el aspecto más importante de cualquier lanzamiento exitoso. Con las tecnologías blockchain y el apoyo de empresas con gran experiencia en juegos, estamos seguros de que la Web 3.0 revolucionará los juegos para todos”, dijo Lawrence Lin, director de Blockchain en Razer. “ZW3I ayudará a fomentar una estrecha colaboración con proyectos pioneros, impulsando la adopción generalizada en toda la industria”. Por su parte, las empresas seleccionadas recibirán acceso al soporte de marketing y los programas de asociación de Razer, esto para impulsar su viaje en este cambio. Asimismo, tendrán acceso al ecosistema de hardware, software y servicios de Razer. Además: Hacer trampa en un videojuego podría ser ilegal y llevarte a juicio

La botnet se propaga principalmente mediante la descarga de archivos maliciosos que son distribuidos a través de correos falsos, sitios fraudulentos o comprometidos. De acuerdo a los sistemas de telemetría de la compañía de ciberseguridad ESET, la botnet Ramnit es en la actualidad una de las cuatro amenazas con mayor actividad en América Latina con más de 180.000 detecciones durante los primeros tres meses del año. Dicha botnet tiene la capacidad de infectar dispositivos y propagarse rápidamente, así como la sofisticación de técnicas que implementa, la convierte en una de las botnets más riesgosas y persistentes del momento. Ramnit se extiende mediante la descarga de archivos maliciosos los cuales son distribuidos por medio de correos falsos o sitios fraudulentos o comprometidos. Una vez instalado en el sistema, el botnet se configura para ejecutarse siempre al inicio de Windows mediante la modificación de las claves de registro; luego, recorre el sistema buscando robar credenciales bancarias, contraseñas y otra información financiera valiosa. Le puede interesar: Seguridad: Cómo la IA causa más problemas de seguridad de los que resuelve “Ramnit es conocida en la década del 2010 debido a su alta capacidad de infección y propagación. Aunque su actividad disminuyó luego del desmantelamiento de su infraestructura en 2015, un año después comenzó a recuperarse y no solo volvió a ubicarse en el top 5 de troyanos en el mercado, sino que su actividad se ha mantenido hasta ahora”, comentó Martina López, Investigadora de Seguridad Informática de ESET Latinoamérica. Una de las variantes de Ramnit apunta al secuestro de cuentas de redes sociales, para la cual buscan robar credenciales de acceso a cuentas de Facebook, Twitter y otras plataformas de redes sociales. Una vez que los atacantes logran el acceso, tiene la posibilidad de enviar mensajes de spam, programar malware y llevar a cabo otras actividades maliciosas. Por su parte, el equipo de investigación de ESET indica que es un desafío identificar este tipo de infección, ya que el malware está diseñado para operar en un segundo plano y evitar la detección, sin embargo, hay algunas señales que pueden indicar la presencia de este programa malicioso en un equipo. Dentro de las señales, la empresa resalta el rendimiento lento del sistema, cambios repentinos en la página de inicio del navegador, un comportamiento inusual del sistema, archivos desaparecidos o modificados y errores o mensajes de error inesperados. Además: El FBI recomendó no usar los cargadores USB públicos Para protegerse de esta botnet, ESET recomienda instalar y mantener actualizado un software de protección confiable, actualizar regularmente el sistema operativo y otros programas, evitar abrir correos electrónicos o mensajes de personas desconocidas y utilizar contraseñas seguras y cambiarlas regularmente. Recomiendan también evitar descargar software o archivos de fuentes desconocidas y utilizar una conexión segura a Internet. “En caso de sospechar de una posible infección, con este u otros códigos maliciosos, es importante realizar un análisis del sistema con una solución de seguridad confiable, para encontrar y eliminar cualquier copia del código malicioso presente. También se deben cambiar todas las contraseñas inmediatamente de cualquier cuenta o servicio que se sospeche pudo haber sido afectado. Finalmente, si la amenaza realiza cambios irreversibles, podremos utilizar copias de seguridad para restaurar la información o archivos en caso de que contemos con una”, destacó López. Lea: Western Digital sufrió robo de información

Al combinar ambas tecnologías, es posible que los dispositivos IoT puedan captar datos e ir aprendiendo simultáneamente, mientras mejoran la toma de decisiones que aumenta el rendimiento de aplicaciones domóticas e industriales. Por Yarien Moreno, profesor de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación. Actualmente, la inteligencia artificial (IA) ha ido evolucionando en un crecimiento exponencial ya que, debido su capacidad de imitar la toma de decisiones y la resolución de tareas de la mente humana, ha sido utilizada en distintas áreas del conocimiento, teniendo resultados satisfactorios en cada una de ellas. Aunque hoy la IA se basa en algoritmos tales como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el razonamiento y la toma de decisiones, el inicio de este concepto fue propuesto por el padre de la informática, Alan Turing, quien se preguntó si las maquinas podían pensar. Cuando hablamos de inteligencia artificial, existen dos conceptos de gran relevancia: el Aprendizaje Automatizado (Machine Learning, ML) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL), y aunque tienden a confundirse porque ambos son subáreas de la IA, existen múltiples diferencias, ya que el Aprendizaje Automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial que utiliza distintos algoritmos para hacer predicciones basada en los distintos patrones de los datos obtenidos, el entrenamiento del modelo de aprendizaje es usualmente con cierta intervención humana. Por otro lado, el Aprendizaje Profundo es un subcampo del Aprendizaje Automático, cuyo algoritmo de entrenamiento basado en unidades neuronales, puede aprender de forma automática sin la intervención humana. Este conjunto de algoritmos se ha convertido en una de las prioridades digitales en el desarrollo de distintas áreas tales como medicina, agricultura, industria, mercadeo, publicidad, debido a su capacidad de gestión y procesamiento de datos, convirtiéndose en un hito en la era digital actual, ya que está cambiando en gran medida nuestra forma de interactuar con la tecnología. Vea también: Insólito: Rumania designó a una inteligencia artificial como consejera gubernamental En ese sentido, es necesario rescatar las declaraciones del fundador de Microsoft, Bill Gates, quien en su blog GatesNotes sostiene que “el desarrollo de la inteligencia artificial es tan fundamental como la creación del microprocesador, el ordenador personal, Internet y el teléfono móvil. Cambiará la forma en que las personas trabajan, aprenden, viajan, reciben atención sanitaria y se comunican entre sí. Industrias enteras se reorientarán a su alrededor. Las empresas se distinguirán por lo bien que lo utilicen”. El desarrollo de la IA no solamente está impactando en gran manera a las industrias y a las personas, sino también a cualquier dispositivo que esté conectado al internet, incluyendo las redes IoT, ya que al combinar ambas tecnologías, es posible que los equipos IoT puedan captar los distintos datos e ir aprendiendo simultáneamente, mientras mejoran la toma de decisiones que aumentan el rendimiento de aplicaciones tanto domóticas como industriales, permitiendo así una mejor productividad, satisfaciendo las distintas necesidades de los usuarios. Esta integración tiene como resultado un impacto directo en nuestra vida cotidiana, ya que al permitir que las redes IoT puedan aprender constantemente y tomar decisiones a partir de los datos capturados (mientras se comparan con los datos en tiempo real, así como con los patrones de comportamientos de los usuarios), se puede generar resultados positivos en distintos sectores, tales como el energético, el de seguridad, el monitoreo preventivo industrial, el logístico, cultural, ambiental, el área médica y científica y el sector educativo, entre otros. Esto genera una amplia gama de aplicaciones que se mantiene en actual crecimiento. Mientras nos seguimos convirtiendo en una sociedad cada vez más digitalizada, el uso adecuado y responsable de la inteligencia artificial, en conjunto con las redes IoT, tomará mayor relevancia, transformando las operaciones en distintos niveles tales como el empresarial, organizacional y estatal, lo cual traerá como resultado una sociedad con mejor calidad de vida. Le puede interesar: Cómo la inteligencia artificial puede mejorar la visión

El evento híbrido más importante sobre ciberseguridad de la región se realizará el miércoles 18 de abril. El próximo miércoles 18 se desarrollará en Santo Domingo, República Dominicana, la edición 2023 del CyberSec Summit, el evento híbrido que permite conocer los principales avances y reúne a los referentes de la ciberseguridad en la región. En un mundo digital en constante evolución, la pandemia dejó una puerta abierta para los ciberdelincuentes que aprovechan cualquier oportunidad para cometer delitos en línea. En este contexto, la seguridad informática se convierte en un desafío constante a la hora de implementar planes de transformación digital y migrar a la nube pública, conectando cada vez más dispositivos a la red. El CyberSec Summit aborda estos temas y brinda soluciones prácticas a los problemas de ciberseguridad que enfrentan las organizaciones. Es un encuentro que convoca a más de 150 líderes del sector TI y más de 300 líderes de áreas de ciberseguridad empresarial. Vea también: Ciberseguridad en la banca: Qué dijeron los expertos en el Banking Technology Summit de Costa Rica Durante el evento se llevarán a cabo conferencias, talleres y paneles de expertos que recorrerán temas claves como infraestructura, evolución del malware, ciberseguridad en el gobierno, estrategias de protección basadas en la nueva normalidad, la ciberseguridad y la nube, los riesgos cibernéticos, la inteligencia artificial versus los analistas de ciberseguridad, blockchain, ciberseguridad en fintechs y las amenazas en el mundo de las criptomonedas. Habrá más de 20 conferencias presenciales y virtuales, a cargo de expertos de toda Centroamérica, además de Colombia, Venezuela y Brasil. El CyberSec Summit representa una oportunidad única para CEOs, tomadores de decisiones, representantes de gobierno, CIOs, CTOs, CISOs, CSOs, miembros de jefaturas intermedias, innovadores y expertos, además de fundadores de startups y proveedores de la industria para interactuar y aprender de expertos en ciberseguridad. Le puede interesar: Banking Technology Summit 2023: La ciberseguridad del sector bancario de Guatemala

La inteligencia artificial de OpenAI podría usarse potencialmente para pronosticar los precios de las acciones. Cómo fue el experimento. Según Alejandro López-Lira, profesor de finanzas de la Universidad de Florida, Estados Unidos, los modelos de lenguaje como ChatGPT pueden usarse potencialmente para pronosticar los precios de las acciones. En un artículo reciente sin revisar, López-Lira usó el desarrollo de OpenAI para analizar los titulares de las noticias y determinar si tendrían un efecto positivo o negativo en el rendimiento de una acción. Descubrió que las capacidades predictivas de la aplicación para la dirección de los rendimientos futuros eran significativamente mejores que las aleatorias. Este experimento destaca el potencial de los modelos de IA de última generación para mostrar "habilidades emergentes" o capacidades imprevistas que no se pretendían originalmente al construir los modelos, debido a los avances en la potencia informática y la recopilación de datos, según publicó CNBC. Sin embargo, esta capacidad emergente podría amenazar los trabajos bien remunerados en la industria financiera, ya que alrededor del 35% de estos trabajos corren el riesgo de ser automatizados por la IA, de acuerdo a una nota del 26 de marzo de Goldman Sachs. López-Lira comentó que debido a la capacidad de ChatGPT para comprender información destinada a humanos, es muy probable que haya previsibilidad en los retornos si el mercado no reacciona según lo previsto. Pero el experimento también indica las limitaciones de los "modelos de lenguaje grande" en la realización de diversas tareas financieras. Por ejemplo, el experimento no incluía precios objetivo ni requería que el modelo realizara ningún cálculo. Además, la tecnología ChatGPT a veces genera números ficticios, como se demostró en una demostración pública reciente de Microsoft. Vea también: China regula la IA tras los lanzamientos de Alibaba y Baidu de sus propios ChatGPT López-Lira y Yuehua Tang analizaron más de 50.000 titulares de un proveedor de datos sobre acciones que cotizan en bolsa en Nueva York, Nasdaq y un mercado de valores de pequeña capitalización. Comenzaron el experimento en octubre de 2022, después del corte de datos de ChatGPT, lo que significa que el modelo no había visto ni usado esos titulares durante su entrenamiento. Ingresaron los titulares en ChatGPT 3.5, lo que incitó al motor a fingir que era un experto financiero con experiencia en recomendaciones de acciones e indicar si la noticia era buena, mala o incierta, seguida de una breve oración que explicaba por qué. Luego, los investigadores analizaron los rendimientos de las acciones en el siguiente día de negociación. En última instancia, el profesor descubrió que al modelo le fue mejor en casi todos los casos cuando se informó en un titular de noticias. Específicamente, encontró una probabilidad de menos del 1% de que el modelo hiciera lo mismo al elegir el movimiento del día siguiente al azar, en comparación con cuando se informaba por un titular de noticias. El docente informó a CNBC que los fondos de cobertura lo habían contactado para obtener más información sobre su investigación. Sin embargo, especuló que la capacidad de ChatGPT para pronosticar los movimientos del mercado de valores podría disminuir a medida que más organizaciones incorporen esta tecnología. Esto se debe al hecho de que el experimento solo analizó los precios de las acciones en el siguiente día de negociación, mientras que la mayoría de las personas esperan que el mercado ya haya valorado las noticias segundos después de su publicación. López-Lira predijo que los mercados se volverán más eficientes a medida que más personas usen estas herramientas, lo que resultará en una disminución en la previsibilidad de los retornos. Agregó que si realizara el mismo estudio en cinco años, cree que no habría previsibilidad de retorno cero. Le puede interesar: "El 5% de los ingresos de las compañías se pierde por fraudes": Cómo la IA puede detectarlos

Una nueva estrategia en el sector financiero apunta a una nueva generación de consumidores que buscan rapidez, seguridad y atención. La demanda de servicios bancarios accesibles, rápidos y personalizados está impulsando una transformación masiva en el sector bancario. La pandemia aceleró estos procesos y llevó a un aumento en las transacciones en línea, lo que dio lugar a la aparición de una nueva generación de bancos digitales que se enfocan en atender al cliente a través de canales móviles. Tanto fintechs como neobancos están compitiendo por el crecimiento digital, y los bancos tradicionales están tratando de seguirles el ritmo mediante el uso de estrategias como los "speedboats". Los bancos tradicionales se pueden comparar con grandes barcos transatlánticos, que tienen una ruta fija y pueden atender a un gran número de pasajeros, aunque su operación es costosa y complicada. Por otro lado, los speedboats son soluciones que se asemejan a pequeñas embarcaciones, que pueden atender a sus pasajeros de manera más cercana, rápida y con mayor capacidad para satisfacer las necesidades específicas de sus clientes. Según el estudio El Estado de la Banca para Adultos Jóvenes realizado por Mambu, la nueva audiencia está optando por las opciones bancarias digitales debido a la agilidad que ofrecen sobre otras capacidades. Además, los bancos pueden obtener otros beneficios al adoptar soluciones como los speedboats, como: Velocidad para salir al mercado: Con la competencia feroz que libra el sector en lograr velocidad en la ejecución, esto pasa a ser un diferencial importante, sobre todo si queremos atacar a múltiples nichos que por ende necesitaran el desarrollo de productos específicos y relevantes. Con una core en la nube y basado por componentes es posible llevar soluciones al mercado en cuestión de semanas. Proteger el negocio principal: Los speedboats permiten a las instituciones experimentar con nuevos negocios a través del ensayo y error, sin afectar la operación diaria del negocio y evitar riesgos de una falla operativa, al tenerlo funcionando en una estructura separada. Presencia en más mercados y ecosistemas: en los últimos años las instituciones han buscado estar presentes en la mayor parte del ciclo de vida del cliente y en diversas geografías. A través de esta estrategia con un modelo descentralizado, se puede atacar distintos negocios y sectores. Agilidad: Con consumidores acostumbrados a la inmediatez, los speedboats permiten redirigir el camino frente a cambios en el mercado o dificultades en el sector de manera rápida, sencilla y a bajos costos Vea también: Expertos en banca y tecnología se reunieron en el Banking Technology Summit de Costa Rica Antes de la pandemia, casi el 70% de la población latinoamericana no tenía acceso a servicios bancarios adecuados. A pesar de contar con ciertos servicios básicos, estos no eran suficientes para un desarrollo sostenible a largo plazo. Sin embargo, la pandemia cambió esta tendencia, ya que las transacciones con tarjetas bancarias llevaron a millones de personas a unirse al sistema financiero formal, incluyendo 40 millones en un período de cinco meses que finalizó en octubre de 2020. A pesar de esto, el 58% de las transacciones en puntos de venta todavía se realizan en efectivo, lo que indica que hay un largo camino por recorrer. Según los datos de Statista, en 2022 más de 415 millones de personas en América Latina y el Caribe utilizaron bienes o servicios fintech. Se realizaron 323 millones de pagos digitales, y los neobancos se ubicaron en el segundo segmento de mayor uso de fintech, con más de 45 millones de usuarios. En total, se estima que hay más de 11,000 fintech en LATAM, un aumento del 87% en tres años. Para tener éxito en este sistema, es fundamental contar con una organización moderna en la que personas con habilidades y cultura adecuadas trabajen juntas, utilizando tecnología avanzada para alcanzar un alto ritmo de evolución tanto en la propuesta de valor como en la experiencia del cliente. Para desarrollar estas capacidades, los bancos tienen diversas opciones: Sustitución total: Actualizar completamente las capacidades del banco, incluidas las habilidades, el modelo organizacional, las metodologías y la tecnología. Coexistir para migrar: Tener un banco dentro del banco para migrar gradualmente a las nuevas formas de trabajar y a la tecnología a la vez que se mantiene la tecnológica anterior. Lanzamiento de una nueva marca: Lanzar una marca competitiva basada en un modelo operativo y tecnología de última generación. Los bancos no pueden permitirse no tomar decisiones ya que los bancos digitales nativos y los bancos tradicionales que han lanzado speedboats crecen un 55% año con año. Si los bancos no actúan pronto, podrían perder a sus clientes. Juan Pablo Jiménez, vicepresidente regional para América Latina en Mambu, afirma que, según su experiencia trabajando con más de 200 instituciones financieras, la sustitución total de un banco es la opción más larga y compleja ya que el "nuevo banco" debe estar listo para reemplazar al "banco antiguo". La parte tecnológica de una sustitución total puede tomar hasta 5 años. Por otro lado, lanzar un speedboat con una oferta inicial de productos más limitada, bajo un modelo SaaS, puede tomar menos de seis meses. Le puede interesar: Omnicanalidad: la clave para mejorar la experiencia del nuevo consumidor

Para Ana Lucia Amaral, de Checkmarx, la inteligencia artificial en la seguridad de aplicaciones es un arma de doble filo. La inteligencia artificial (IA) es cada vez más utilizada en la seguridad de aplicaciones (AppSec) para mejorar la eficiencia y efectividad del proceso de seguridad. Sin embargo, esta tecnología también puede ser utilizada por los hackers para encontrar y explotar vulnerabilidades, según un informe reciente. Los hackers pueden utilizar la IA para automatizar el proceso de búsqueda de vulnerabilidades y explotarlas con mayor rapidez. Además, la IA puede tener falsos positivos y falsos negativos, lo que significa que puede detectar una amenaza que no existe o no detectar una que sí existe. Por otro lado, el chatbot ChatGPT ha generado revuelo con su capacidad para producir código, resolver exámenes de certificación y proporcionar información sobre seguridad. Sin embargo, su incapacidad para escribir código seguro es motivo de preocupación. Aunque puede proporcionar información precisa, no puede anticipar problemas de seguridad. Es importante tener en cuenta sus limitaciones en términos de seguridad. En última instancia, la IA puede ser una herramienta valiosa en la seguridad de las aplicaciones, pero los equipos de seguridad deben ser conscientes de los posibles riesgos y limitaciones de la IA y utilizarla junto con otras técnicas de seguridad para garantizar la protección completa de sus aplicaciones. El Lenguaje de la Vieja Escuela Aunque el lenguaje C no es tan popular como otros lenguajes, sigue siendo el que permite a los desarrolladores crear cualquier cosa. Solo se necesita paciencia y tiempo. Entonces, ¿por qué no comenzar a buscar ejemplos en el lenguaje C? Por ejemplo, en el artículo de Miguel Correia, investigador de AppSec en Checkmarx, pidió al chatbot que creara una aplicación C simple que leyera una entrada de la consola y la imprimiera. Aunque el código generado es bastante simple, es vulnerable a un desbordamiento de búfer en la función scanf. En la documentación de scanf, "la cadena de entrada se detiene en un espacio en blanco o en la anchura máxima del campo, lo que ocurra primero". Como no se ha definido un valor máximo, scanf seguirá leyendo hasta encontrar un espacio en blanco. Limitaciones de la inteligencia artificial en la creación de código: una reflexión sobre su uso en la seguridad de aplicaciones La inteligencia artificial ha evolucionado rápidamente y ha logrado alcanzar nuevos niveles de precisión y complejidad, lo que incluye la capacidad de asistir a los desarrolladores en la creación de código. Sin embargo, estos modelos aún presentan limitaciones importantes, como la falta de contexto y la imposibilidad de capturar todas las posibles vulnerabilidades. Aunque la tecnología ha avanzado, aún existen riesgos significativos asociados con su uso, como la posibilidad de que la información utilizada para entrenar a los modelos esté contaminada con errores humanos o intenciones maliciosas. Además, los asistentes de inteligencia artificial no son perfectos, y los desarrolladores no deben depender exclusivamente de ellos para garantizar la seguridad de su código. Para mejorar la seguridad de las aplicaciones, es fundamental realizar actividades de revisión de código y utilizar herramientas de seguridad de aplicaciones (AppSec), como pruebas de seguridad estáticas (SAST) y análisis de composición de software (SCA). Los desarrolladores deben ser conscientes de que los asistentes de inteligencia artificial no son una solución mágica para garantizar la seguridad de su código, y que aún se requiere de un pensamiento crítico y un enfoque proactivo para la seguridad de las aplicaciones. En resumen, aunque la tecnología de asistentes de inteligencia artificial es prometedora, no es una solución infalible para garantizar la seguridad del código. Los desarrolladores deben utilizar una combinación de herramientas y técnicas de seguridad, incluidas las herramientas de AppSec, junto con un enfoque crítico y proactivo para garantizar la seguridad de las aplicaciones. Por eso, es crucial que los desarrolladores busquen siempre la mejora continua de sus habilidades y conocimientos en seguridad y trabajen con expertos en la materia para garantizar la protección de sus aplicaciones. Si deseas saber más acerca de las soluciones de seguridad de aplicaciones, te invitamos a ponerte en contacto con un especialista de Checkmarx para una demonstración en español. Juntos podemos trabajar para garantizar que tus aplicaciones sean seguras, confiables y de alta calidad. Le puede interesar: Fallo en ChatGPT reveló correos e información personal de suscriptores

Marta Cadavid, experta internacional en lucha contra el fraude, dialogó con IT NOW sobre cómo la inteligencia artificial puede ayudar a predecir e identificar este delito en las organizaciones. El comercio electrónico y las finanzas en general enfrentan un gran desafío en los últimos años ya que las transacciones online aumentan cada vez más y así también lo hacen peligros como el phishing, el fraude financiero, el robo de identidad, la falsificación de documentos y de cuentas. Pero el fraude va mucho más allá de lo que solemos asociar únicamente al cibercrimen, y tiene que ver con la corrupción y malversación de operaciones dentro de las organizaciones. En todos los casos, parece difícil verificar cada transacción para evitar comportamientos fraudulentos, porque la cantidad de datos involucrados es demasiado grande para administrarse manualmente, y ahí es donde la inteligencia artificial (IA) y el machine learning pueden ayudar. Para conocer más, para pensar y debatir sobre este tema, IT NOW dialogó con Marta Cadavid, reconocida experta internacional en lucha contra el fraude, partner de NoFraud Latam y The Fraud Explorer. "La IA ayuda en cualquier tipo de situación, pero lo importante es el tipo de información que producimos en las organizaciones|. El árbol de fraudes incluye corrupción y malversación de activos, incluyendo de inventario y efectivo; toda la cuestión asociada a ciberseguridad; el fraude en nómina o pagos a los empleados; y el fraudes de estados financieros", explicó la especialista. "Si somos capaces de crear un modelo de IA que pueda entender los datos estructurados y no estructurados para detectar fraude, abuso y corrupción en las organizaciones, estamos atacando el problema más importante de las empresas". En diálogo con Maximiliano Poter, editor de IT NOW, Cadavid se explayó sobre los desafíos en la implementación de IA para la predicción y detección de fraudes, las consideraciones éticas relacionadas con su uso, cómo se puede integrar la IA con otras medidas de prevención del fraude, cuáles son algunas de las tendencias emergentes en el área. "De acuerdo a la Asociación de Examinadores de Fraudes el 5% de los ingresos de las compañías se pierde por fraudes, abuso y corrupción", afirmó con contundencia Cadavid, en el marco de un nuevo IT NOW Podcast que puede disfrutar completo a continuación. Le puede ingresar: Bancos: la organización más elegida para cometer fraudes de identidad en 2022

La reconocida marca de jeans anunció que empleará avatares digitales hiperrealistas como modelos de ropa, pero tuvo que volver tras sus pasos por las críticas que recibió de la opinión pública. La inteligencia artificial continúa revolucionando el mundo digital y cada vez vemos más marcas y empresas que buscan incorporar dicha tecnología en su estrategia de marketing. Este es el caso de la reconocida marca de moda Levi Strauss & Co, quienes anunciaron su alianza con Lalaland.ai, estudio de modelos digitales holandés que le ayudará a crear avatares personalizados mediante la IA. La alianza tiene como objetivo aumentar la diversidad entre sus modelos. En la actualidad, Levi's cuenta, tanto en su página web como en la aplicación móvil, con modelos que lucen los diferentes productos que ofrecen. Sin embargo, desde la empresa indicaron que su público se siente más cómodo al comprar si ven modelos que sean similares a ellos. Es por tal motivo que decidieron integrar esta tecnología con el fin de diversificar el tamaño, tipo de cuerpo, edad y color de piel de los modelos humanos, brindando una experiencia de compra personal e inclusiva. Le puede interesar: China regula la IA tras los lanzamientos de Alibaba y Baidu de sus propios ChatGPT Sin embargo, el anuncio original no fue bien recibido por la opinión pública y dejó varias preguntas sin respuesta. La marca no indicó en qué plataformas estarían disponible los modelos de IA o si estos serían personalizables por el usuario. Asimismo, afirmaron que con esta iniciativa serían más sostenibles, pero no explicaron cómo. El anuncio también alzó la duda sobre cuántos modelos reales serán afectados por el experimento, ya que la marca ha intentado desde 2020 reducir costos operativos. Originalmente, la firma comentó que no creían que los modelos generados por IA fueran "una única solución" para promover la diversidad, equidad e inclusión y que no buscaban reemplazar modelos reales con la tecnología, sino que este desarrollo los complementara para crear una experiencia de compra más personal para sus clientes. Además: Humanos vs IA: Los principales mitos de la tecnología Ante tantas dudas sobre el experimento, la marca se vio en la necesidad de calmar a su público indicando que no planean reducir el uso de modelos reales o sesiones de fotos en vivo. Además, reconocieron que su alianza Lalaland “no debería haberse confundido” con los compromisos de diversidad, equidad e inclusión de la empresa. “Nos damos cuenta de que existe una sensibilidad comprensible en torno a las tecnologías relacionadas con la IA, y queremos aclarar que este piloto es algo que estamos en camino de experimentar más adelante este año con la esperanza de fortalecer la experiencia del consumidor”, indicó el comunicado aclaratorio que la compañía tuvo que lanzar para calmar los ánimos. Lea: La IA podría afectar a 300 millones de empleos

Para Eder Castillo Cortés, de IFX Networks, mientras crece la demanda no se debe aumentar el tiempo de espera. Cómo brindar el mejor servicio al cliente. Por Eder Castillo Cortés, Especialista de Producto Regional de IFX Networks. Como clientes, necesitamos tener respuestas claras cuanto antes. Ya no toleramos estar más de cinco minutos en espera cuando contratamos algún servicio por teléfono, la expectativa es poder resolver todas nuestras necesidades con nuestro smartphone. Esto se debe a la aceleración de los procesos tecnológicos, los cuales brindan respuestas cada vez más rápidas, que se convirtieron en la norma. Vivimos en un presente acelerado y volátil, afectado por la reciente crisis sanitaria, que nos hizo conocer la verdadera incertidumbre, poniéndonos más exigentes a la hora de contactarnos. La oferta de un servicio de respuesta claro y eficiente se volvió obligatorio para las empresas. Los consumidores esperan que sus consultas sean respondidas en aproximadamente 35 segundos, mientras que el tiempo promedio de respuesta de las empresas llega hasta las 12 horas. Esto genera un gran riesgo en la pérdida de clientes, ya que casi el 70% de los consumidores dicen que advertirá a su círculo cercano que no compren un producto o servicio después de una experiencia de servicio negativa.1 Es por esto, que una eficiente gestión de las redes de contacto es fundamental para la productividad de las organizaciones. Ya no estamos en el siglo XIX, y conocemos que las grandes producciones en serie no son la clave para un negocio exitoso: es necesario desarrollar una estrategia 360° en donde se aprovechen todos los recursos para lograr los objetivos. Un buen primer paso para mejorar la calidad del servicio al cliente, es diseñar un plan de Omnicanalidad. Con esta estrategia de comunicación, se utilizan diversos canales por los cuales el cliente puede ponerse en contacto al instante, mejorando así su experiencia mediante un vínculo de confianza que promueve su permanencia. De acuerdo a IDC, en 2021 la retención de clientes fue la prioridad de inversión para el 41% de los CIO de la región, colocando este aspecto en el centro de las estrategias. Vea también: Resiliencia de la infraestructura de telecomunicaciones y su alcance: El reto de las Telcos Para que este plan sea efectivo, una buena solución que sigue creciendo hoy en el 2023 es el Contact Center. En los Contact Center, se atienden todos los puntos de contacto de las organizaciones, ya sean llamadas, mensajes de texto, e-mails o mensajes de Whatsapp, una herramienta que se instaló entre las más efectivas de los últimos años. Esta solución permite brindar un servicio focalizado en el cliente, funcionando como un puente corto entre los clientes y el personal experto, que puede resolver sus consultas en tiempo real. Contar con este tipo de infraestructura en la nube, que da respuesta a las exigentes demandas y necesidades que tenemos los consumidores hoy en día, resulta un factor vital en la gestión de las empresas. Su flexibilidad, hace que pueda integrarse rápidamente en el CRM (Customer Relationship Management) de la empresa, es decir, en el conjunto de herramientas, prácticas y tecnologías enfocadas en el relacionamiento con el cliente, que tienen las organizaciones modernas. Hoy en día, existen múltiples proveedores de este tipo de servicios, los cuales mejoran la calidad de los negocios de las empresas. Su principal tarea es brindar soluciones gestionadas a sus clientes, para mejorar los niveles de satisfacción y su productividad, logrando que estos puedan concentrarse en el core de sus negocios y no tanto en el gasto de recursos que implica adaptarse a las últimas corrientes tecnológicas. Por lo tanto, no vale la pena quedarse atrás de los movimientos tecnológicos, corriendo el riesgo de perder hasta un 50% de los clientes. Hoy en día, los expertos en las grandes organizaciones recomiendan contar con estrategias omnicanales, que funcionen de manera sinérgica con el corazón de la empresa. Le puede interesar: Desafíos y tendencias en el diseño y gestión de centros de datos

Poe, la app de Quora, ahora permite a los usuarios desarrollar su propio chatbot utilizando indicaciones y un bot existente como base, como ChatGPT. Poe fue lanzada públicamente en febrero y ofrece a los consumidores una interfaz móvil sencilla para experimentar con las últimas tecnologías de IA, como OpenAI y Anthropic, en el mercado emergente de los chatbots. Ahora la aplicación agregó nuevas suscripciones que permiten a los usuarios acceder a bots más potentes basados en nuevos modelos de lenguaje, como GPT-4 de OpenAI y Claude+ de Anthropic. Además, Poe es la única aplicación de internet orientada al consumidor que ofrece acceso a Claude o Claude+, según informó TechCrunch. La función de creación de chatbots de Poe permite a los usuarios dirigir a los bots para realizar tareas altamente específicas utilizando indicaciones. Con el aumento del uso de chatbots para la búsqueda y las preguntas y respuestas en la web, Poe ofrece una opción innovadora para que los consumidores participen en la creación de su propio bot personalizado. Hoy, las personas utilizan indicaciones para dirigir a los bots a producir texto en el estilo de su autor favorito, en un formato particular o dirigido a una audiencia específica, entre otras cosas. En esencia, la idea es que mejores indicaciones conducen a mejores resultados. Esto ha llevado a la creación de una nueva clase de creadores dentro del campo de la ingeniería de prompts. También han surgido comunidades en línea para permitir que las personas compartan sus ideas de indicaciones entre sí. Poe no es la única aplicación móvil que atiende a los usuarios de dispositivos móviles. Aunque OpenAI no ha lanzado una aplicación oficial, docenas de chatbots de IA han inundado la App Store afirmando ofrecer acceso a ChatGPT, y ahora las principales aplicaciones de IA están generando millones de dólares, de acuerdo a lo publicado por TechCrunch. Las aplicaciones Bing y Edge de Microsoft también integraron tecnología de IA posible gracias a la asociación de la empresa con OpenAI. Mientras tanto, otras startups de IA, como Perplexity, también han lanzado recientemente sus aplicaciones móviles. Dicho esto, la demanda de los consumidores por Poe ha ido bien. Hasta la fecha, la versión móvil de la aplicación Poe tiene 1,17 millones de instalaciones y ha generado US$520.000 en ingresos brutos, según los datos de la firma de inteligencia de aplicaciones data.ai. La aplicación ocupa actualmente el puesto 32 en la categoría de Productividad en la App Store. Le puede interesar: Prompt engineer: El nuevo puesto de trabajo de la IA