Los aspectos básicos del cibercrimen rara vez cambian: un adversario identifica un activo expuesto o una credencial válida, establece acceso, expande ese punto de apoyo y, en última instancia, convierte la intrusión en un impacto financiero u operativo. Lo que está cambiando, sin embargo, es con qué rapidez, a qué escala y con qué eficiencia los atacantes pueden avanzar ahora a través de esa secuencia. Por Derek Manky, vicepresidente global de Inteligencia de Amenazas de Fortinet Para empezar, los actores de amenazas ya no necesitan construir todo desde cero. El Reporte global de Fortinet sobre el Panorama de Amenazas de 2026 muestra que el cibercrimen moderno opera cada vez más como un sistema industrializado, con credenciales, infraestructura, malware o servicios de malware, acceso a redes comprometidas y servicios especializados, todos disponibles a través de una cadena de suministro criminal establecida y próspera. Y ahora, la automatización y la inteligencia artificial (IA) hacen que todo ese ecosistema sea aún más rápido y fácil. Estos avances tienen implicaciones significativas para los equipos de seguridad. También subrayan por qué la ciberhigiene básica importa más que nunca. Una contraseña segura, una solicitud de autenticación multifactor manejada adecuadamente, una actualización oportuna de software o un correo electrónico de phishing reportado de inmediato pueden interrumpir un ataque antes de que avance a la siguiente etapa. La IA está comprimiendo el ciclo de vida de los ataques En el informe, los datos de FortiGuard Labs muestran que la ventana de tiempo hasta la explotación de vulnerabilidades críticas se ha reducido de casi 5 días a menos de 48 horas. En algunos casos, gracias a la integración de la IA en las herramientas de amenazas, la actividad de explotación comenzó a las pocas horas de su divulgación pública.Si bien los intentos de explotación globales aumentaron más de un 25 % año tras año, el volumen de ataques no cuenta toda la historia. Por ejemplo, el año pasado la telemetría del IPS de FortiGate registró casi 68 mil millones de eventos de fuerza bruta en 2025, o alrededor de 185 millones de intentos por día. Sin embargo, esa cifra representa una disminución del 22 % año tras año. Esto se debe a que los cibercriminales están cambiando sus métodos de ataque tradicionales e indiscriminados por una mayor precisión. Los conjuntos de datos de credenciales robadas, la automatización y el análisis asistido por IA los ayudan a identificar cuentas y servicios más prometedores, refinar las pruebas de credenciales y enfocarse en las rutas de ataque con mayor probabilidad de obtener acceso. La IA acelera el reconocimiento, genera y refina el contenido de ingeniería social, analiza la infraestructura expuesta, identifica vulnerabilidades de software y automatiza elementos del ataque y la explotación. Pronto, las capacidades agénticas coordinarán múltiples pasos con menos participación directa del operador. Esto reduce aún más el tiempo y la experiencia necesarios para ejecutar un ataque, al tiempo que aumenta el número de operaciones que un adversario puede ejecutar simultáneamente. Debido a que los atacantes continúan comprimiendo sus tiempos, es fundamental que los defensores reduzcan la latencia en todo su programa de seguridad. Sí, eso incluye la detección y respuesta, pero también incluye la gestión de identidades, la aplicación de parches, los reportes de los empleados y las decisiones necesarias para contener un ataque. Establezca una línea base práctica de ciberhigiene La ciberhigiene no es una capa de seguridad básica y separada. Es el mantenimiento de rutina que evita que las identidades, los endpoints, las aplicaciones y la infraestructura de red se conviertan en puntos de entrada fáciles. El objetivo no es convertir a cada empleado en un ingeniero de seguridad. Es aplicar un pequeño conjunto de acciones de protección críticas de manera consistente en toda su organización. Para los usuarios, esto comienza con: Realizar actualizaciones programadas de contraseñas Almacenar credenciales en un administrador de contraseñas de confianza Revisar, reconocer y reemplazar contraseñas débiles, reutilizadas o expuestas Usar autenticación multifactor donde esté disponible, especialmente para correo electrónico, acceso remoto y servicios en la nube Instalar rápidamente todos los parches y actualizaciones aprobados Evitar el uso de aplicaciones no aprobadas, shadow IT y shadow AI Reportar a TI mensajes o solicitudes sospechosas o comportamientos inusuales de los dispositivos Completar toda la capacitación en seguridad requerida para su nivel de acceso y responsabilidad Haga que la seguridad sea parte de las operaciones normales Por sí solas, estas pueden parecer cosas pequeñas. Sin embargo, el valor de emplear estas prácticas como parte de una estrategia integrada de amenazas y controles radica en su efecto combinado. Un gestor de contraseñas reduce la reutilización de credenciales. La MFA puede evitar que una contraseña robada se utilice para establecer una sesión autenticada. La aplicación de parches elimina una ruta de explotación disponible. La inteligencia de amenazas confiable brinda a los defensores contexto adicional y tiempo para responder. Ninguna de estas medidas es suficiente por sí sola, pero juntas crean múltiples puntos a lo largo de la cadena de ataque en los que una intrusión puede ser detectada o detenida. El panorama de amenazas actual requiere desarrollar una cultura que priorice la seguridad. Esto se refleja en la rapidez con la que una organización puede actuar sobre esos controles: qué tan pronto se reemplaza una credencial expuesta, qué tan rápido se remedia una vulnerabilidad crítica y si un empleado reporta algo que no parece correcto. A medida que la IA aumenta la velocidad y precisión de los ataques, reducir el tiempo entre una señal de advertencia y una acción defensiva se convierte en una fuente medible de resiliencia. Le puede interesar: Tech Day Rep. Dominicana 2026: Las duras lecciones de un ciberataque que marcan advertencias para la región

El Hotel Jaragua de Santo Domingo reunió a especialistas, ejecutivos y líderes tecnológicos para debatir sobre inteligencia artificial agéntica, ciberseguridad, soberanía de los datos, infraestructura digital y transformación empresarial. La agenda también puso el foco en el nuevo papel de los CIO, la formación del talento y el desarrollo de startups, en una jornada que conectó los desafíos de la innovación con las exigencias operativas del negocio. La inteligencia artificial dejó de ser una promesa confinada a los laboratorios para convertirse en una cuestión de estrategia, gobierno y ejecución empresarial. Esa fue una de las líneas centrales del Tech Day República Dominicana 2026, celebrado en el Hotel Jaragua de Santo Domingo, donde la agenda reunió presentaciones técnicas, debates sobre liderazgo tecnológico y actividades orientadas al emprendimiento. A lo largo de la jornada, los temas se encadenaron alrededor de una pregunta que atraviesa hoy a las organizaciones de todos los sectores: cómo incorporar nuevas capacidades digitales sin perder el control de los datos, la seguridad, los costos y los resultados. La expansión de los agentes de inteligencia artificial, la automatización de procesos y la evolución de las infraestructuras tecnológicas obligan a revisar no solo las herramientas, sino también las formas de trabajar, gestionar riesgos y medir el retorno de las inversiones. De los servicios financieros al desafío del talento digital La jornada comenzó con dos sesiones simultáneas que abordaron dimensiones diferentes de la transformación. En el salón Tech Solution, Jorge Mancebo, presidente de Sendiu Group y de ADOFINTECH, presentó Fintech e inteligencia artificial: la nueva era de los servicios financieros. Su trayectoria en telecomunicaciones, transformación digital y servicios financieros sirvió de marco para un tema que conecta la innovación tecnológica con la evolución de los servicios financieros y la inclusión. Al mismo tiempo, en el salón Future Tech, Juan Matos, vicerrector del Instituto Tecnológico de Las Américas (ITLA), abordó La batalla por el talento digital: formar, atraer y retener profesionales tecnológicos. Con experiencia previa como CISO de la Dirección General de Impuestos Internos (DGII) y asesor experto de la OCDE, Matos puso sobre la agenda uno de los desafíos estructurales del sector: desarrollar y conservar las capacidades profesionales necesarias para acompañar la transformación digital. A continuación, Alberto Tapia, especialista de centros de datos para Puerto Rico y República Dominicana en Hewlett Packard Enterprise, presentó IA y soberanía de los datos. El futuro del centro de datos. La charla puso el foco en la infraestructura que sostiene la economía digital y en la relación entre inteligencia artificial, gestión de datos y capacidad tecnológica. En paralelo, Marcelo Bendahan, CIO, CTO y Executive Partner de Switch Software, expuso IA en toda la organización, sin perder el control: cómo los equipos de IT están adoptando IA agéntica con Amazon Quick. La sesión planteó cómo conciliar las expectativas del negocio, que busca mejoras operativas y ventajas competitivas, con las necesidades de tecnología de la información (IT), que debe preservar el gobierno, la seguridad y la trazabilidad de los sistemas. Infraestructura, observabilidad y automatización: el trabajo menos visible de la transformación La siguiente serie de conferencias trasladó la conversación desde la estrategia hacia los sistemas que permiten sostenerla. La agenda incluyó Transformación empresarial con soluciones integrales de Brother, una presentación centrada en las soluciones de la compañía para las organizaciones. En paralelo, Juan Manuel Jiménez, Technical Consultant de ManageEngine, desarrolló Observabilidad y Ciberseguridad: una alianza estratégica. Su propuesta abordó la convergencia entre la visibilidad sobre los entornos tecnológicos y la capacidad de detectar, comprender y responder a incidentes. La observabilidad permite reunir información sobre redes, servidores, aplicaciones y ambientes híbridos. Su integración con la ciberseguridad busca aportar contexto para que los equipos de tecnología no se limiten a identificar anomalías, sino que puedan entender su alcance y actuar con mayor precisión. Juan Ramón Fermán, Innovation Manager de Redsoft Dominicana, presentó De lo manual a lo inteligente: la nueva forma de operar tu negocio. La sesión exploró casos de uso de inteligencia artificial y automatización orientados a reducir tareas repetitivas, eliminar fricciones operativas y acelerar la toma de decisiones. Por otra parte, Paul Mera, Presales Leader de Digital Business en Business IT, abordó Desarrollo agéntico gobernado: medición de la IA dentro del ciclo de desarrollo de software. La presentación partió de una advertencia concreta: tres de cada cuatro empresas invierten en IA sin demostrar su valor. Según la descripción de la sesión, el desarrollo de software es un área especialmente relevante para medir el consumo de tokens y determinar si la adopción de estas herramientas genera beneficios económicos reales. Mera también presentó un proyecto bajo gobierno que logró una optimización del 40%, sostenida después de descontar el consumo de inteligencia artificial. El caso apuntó a una cuestión cada vez más importante para las áreas de tecnología: el éxito de un proyecto no depende de cuánto se utiliza la IA, sino de cuánto valor produce una vez contabilizados sus costos. La infraestructura física también ocupó un lugar destacado. Carlos Zaldivar, director de ventas internacionales de Staco Energy, presentó La infraestructura invisible de la IA: ¿qué sucede cuando falla la energía?. La conferencia recordó que detrás de cada modelo, GPU, centro de datos y aplicación inteligente existe una cadena de sistemas eléctricos que debe funcionar de manera continua. Agentes de IA: de la promesa a la ejecución La inteligencia artificial agéntica volvió a ocupar el centro de la agenda a media mañana. Leo Salcie Tejeda, Senior Enterprise Solution Specialist Cloud and AI de Microsoft, presentó La IA de la promesa a la acción: casos reales de cómo los agentes están reinventando los negocios. La sesión se enfocó en cómo los agentes pueden modificar la operación de las organizaciones, la atención a los clientes y la conversión de información en acciones. El énfasis en casos reales apuntó a una etapa distinta de la experimentación: identificar dónde estas tecnologías ya pueden rediseñar procesos y experiencias, y qué resultados permiten obtener. En paralelo, Marcos Texeira, Head of AI for Networking Campus & Branch para el Caribe y América Latina en HPE Networking, presentó Redes de acceso autónomas: reduciendo el OPEX y revolucionando la UX. La exposición abordó la aplicación de inteligencia artificial a la administración de redes, con el objetivo de optimizar los costos operativos y mejorar la experiencia de los usuarios. Ambas sesiones reflejaron una misma tendencia desde perspectivas diferentes. Mientras los agentes buscan automatizar tareas y flujos de trabajo, las redes inteligentes apuntan a reducir la intervención manual en la infraestructura que conecta personas, aplicaciones y servicios. Norman Lazo, director de Operaciones Internacionales de Etech Solution International, presentó El cambio hacia la orquestación inteligente. La charla exploró la evolución desde automatizaciones básicas hacia sistemas capaces de coordinar entornos híbridos, anticipar fallas y acelerar flujos de trabajo críticos. La diferencia entre automatizar una tarea y orquestar un proceso completo es relevante para las empresas que buscan escalar sus iniciativas digitales. La orquestación inteligente pretende conectar operaciones que antes funcionaban de manera aislada, coordinar decisiones y responder a cambios en tiempo real. En esa misma franja, Julio Pallaviccini, director ejecutivo de AI & Data en Deloitte, expuso El camino hacia la verdadera transformación empresarial: IA agéntica es solo el inicio. A partir de una investigación de Deloitte, la sesión planteó que desplegar inteligencia artificial no basta para capturar su potencial. Las organizaciones también deben reinventar sus procesos y modificar sus formas de trabajo para operar en un entorno donde los agentes asumen nuevas tareas. Seguridad de los datos y control de los agentes La expansión de la IA también abre nuevos interrogantes sobre identidad, privilegios y acceso a la información corporativa. Jorge Silva, Technical Specialist de CECOMSA, abordó esta problemática en Cuando la IA obtiene permisos: ¿Quién está realmente controlando el acceso a los datos de tu empresa?. La sesión examinó el cambio que supone pasar de herramientas utilizadas directamente por las personas a agentes que operan con identidades y permisos propios. En ese escenario, la seguridad debe contemplar no solo quién accede a los sistemas, sino también qué puede hacer cada agente, a qué información tiene acceso y bajo qué condiciones puede actuar. En paralelo, Rodrigo Medrano, Americas & LATAM Lead Support Engineer y Cloud Engineer de DataSunrise, presentó Protección y gobierno de datos en la era multicloud: blindaje, auditoría y cumplimiento normativo. La exposición se centró en la seguridad y auditoría en tiempo real de bases de datos SQL y NoSQL, tanto en la nube como en infraestructuras locales e híbridas. La conectividad y la ciberseguridad completaron este bloque. Antonio Romero, gerente comercial para el Caribe de RUCKUS Networks, presentó Nadie llama a TI para decir que todo funciona. Te mostramos cómo lograr que tu red no dé motivos para llamar. La charla abordó las necesidades de conectividad de empresas con diferentes tamaños, estructuras y modelos operativos, desde negocios con una sola sede hasta organizaciones con múltiples sucursales. Por su parte, Ramón Ureña, country manager de ESET, desarrolló Cómo convertir la ciberseguridad en una ventaja estratégica. Su propuesta conectó la protección de infraestructuras críticas y datos sensibles con la gestión de riesgos y la construcción de entornos de confianza para el crecimiento empresarial. La transformación digital necesita estrategia, talento y cultura La agenda también reservó espacio para las dimensiones organizativas de la transformación. Edder Herrera, presidente de la Cámara de Tecnología de la Información y la Comunicación (Cámara TIC) y de Altatec, presentó Transformación digital más allá de la tecnología: estrategia, talento y cultura. La conferencia puso el foco en la necesidad de acompañar la adopción de herramientas avanzadas con una visión estratégica, el desarrollo del talento y cambios en la cultura organizacional. La misma temática regresó durante la tarde, según el programa, en una segunda presentación. En paralelo, Patricia Báez, product manager de Lenovo Cómputo y Lenovo Infraestructura en Solution Box para República Dominicana, presentó Technology in Motion: Innovación para el mundo empresarial. La sesión abordó las innovaciones y soluciones de Lenovo, junto con Solution Box, orientadas a transformar la forma en que las empresas trabajan y colaboran. A continuación, Dorka Batista, encargada de Usuario Final y Garantías en CECOMSA, expuso Más allá de la nube: la revolución de las NPUs y la IA en el puesto de trabajo (Edge AI). La presentación exploró el papel de las unidades de procesamiento neuronal (NPU) y la inteligencia artificial ejecutada directamente en los dispositivos. Marcelo Burman, gerente general de ConnectaB2B, llevó la conversación hacia el liderazgo tecnológico con Del Chief Information Officer al Chief Intelligence Orchestrator: el nuevo rol del CIO. El título refleja una transformación en las expectativas sobre los responsables de tecnología: además de administrar sistemas e infraestructura, deben coordinar capacidades de inteligencia, datos y automatización para convertirlas en resultados empresariales. El cambio no implica que las responsabilidades tradicionales del CIO desaparezcan. Por el contrario, la expansión de la IA aumenta la importancia del gobierno tecnológico, la seguridad y la arquitectura de datos, al tiempo que exige una participación más directa en las decisiones estratégicas del negocio. El factor humano en una empresa cada vez más automatizada La programación de la tarde recuperó el debate sobre el lugar de las personas en la transformación tecnológica. Oscar Calderón, director del MBA de Barna Management School, presentó Más allá de la tecnología: el rol humano frente al avance de la IA. La sesión examinó cómo la aceleración de la inteligencia artificial está redefiniendo la relación entre las personas y la tecnología dentro de las organizaciones, así como el papel que seguirá desempeñando el talento humano en un entorno cada vez más automatizado. La jornada también incorporó una mirada a las nuevas exigencias de infraestructura. Raphael Lum, sales manager de KIO Data Center, presentó Tendencias de conectividad y nuevos retos para los data centers. Su exposición abordó cómo la convergencia de inteligencia artificial, nube y datos está redefiniendo las necesidades de conectividad y los desafíos de los centros de datos. El CIO sale del soporte y entra en la estrategia Uno de los espacios dedicados directamente al liderazgo tecnológico fue el panel Del soporte al liderazgo: el nuevo rol estratégico del CIO en la transformación del negocio, programado para la tarde. El debate reunió a Angel David de los Santos, gerente de TI de Banco Fihogar; Kelvin Henríquez, CIO del Consorcio Azucarero Central; y Ariel Polando, gerente de TI del Hospital General de la Plaza de la Salud. Desde sectores diferentes, los tres perfiles representan un desafío común para las áreas de tecnología: superar la visión de TI como un centro dedicado exclusivamente al mantenimiento de sistemas y consolidar su participación en las decisiones que afectan la operación, la eficiencia y el crecimiento de las organizaciones. En banca, industria y salud, la tecnología se encuentra cada vez más integrada en los procesos esenciales del negocio. Esto obliga a los responsables de TI a equilibrar la continuidad operativa, la gestión de riesgos, la modernización de sistemas y las demandas de innovación. La discusión sobre el nuevo CIO apunta precisamente a esa convergencia entre conocimiento técnico y liderazgo empresarial. La agenda incluyó además el panel El ADN del Éxito, moderado por Jonathan Joel Mentor. Startups, innovación y desarrollo del ecosistema El emprendimiento tecnológico tuvo su propio espacio durante el Tech Day. La agenda contempló la apertura de Startup World Cup, seguida por dos rondas de presentaciones en las que participaron cinco startups en cada una. La dinámica de pitch permitió incorporar al programa una perspectiva diferente de la transformación empresarial: la de los emprendimientos que buscan convertir ideas y desarrollos tecnológicos en propuestas de negocio. La jornada también incluyó la keynote De Startup a Referente Regional, y una presentación de Innova Nation titulada Formando la Próxima Generación de Innovadores. El cierre de la agenda técnica estuvo marcado por una perspectiva regional sobre ciberseguridad. Paula Brenes Ramírez, CEO de Fundación YOD y exdirectora de Gobierno Digital, presentó Quisqueya conectada, ¿también preparada? Lecciones del ciberataque más grande en Costa Rica. La sesión examinó cómo una intrusión digital puede escalar hasta convertirse en una emergencia nacional, con consecuencias sobre instituciones públicas, continuidad de servicios e impacto económico. También contempló la respuesta del Estado y las lecciones que deja el episodio para otros países. La experiencia costarricense ofrece un punto de reflexión para República Dominicana y el resto de Centroamérica y el Caribe. La digitalización de los servicios públicos amplía las posibilidades de eficiencia y acceso, pero también aumenta la dependencia de sistemas cuya interrupción puede afectar a ciudadanos, empresas e instituciones. El Tech Day República Dominicana 2026 articuló su programa alrededor de varias dimensiones de la transformación digital: la adopción de inteligencia artificial, la automatización de procesos, el gobierno de los datos, la seguridad, la infraestructura, el liderazgo y el desarrollo del talento. Vea también: Tech Day República Dominicana 2026: claves para formar, atraer y retener profesionales en la era de la IA

Según las pruebas de la empresa, Wonder y Wonder Full alcanzan puntuaciones en las pruebas comparativas similares a las de Fable 5.1 y GPT-6 Astra. El Laboratorio de Superinteligencia de Meta lanzó un par de nuevos modelos de última generación, Muse Wonder y Muse Wonder Full, el primer intento de la compañía por crear un modelo de frontera. A diferencia de Muse Spark, versión más ligera lanzada en abril de este año, los modelos Wonder son más grandes y se afirma que son más capaces, con mejores puntuaciones en pruebas comparativas (benchmarks) y mejores resultados en tareas complejas como la programación. Según las pruebas de Meta (presentadas en la ficha técnica del modelo), Wonder y Wonder Full alcanzan puntuaciones en las pruebas comparativas similares a las de Fable 5.1 y GPT-6 Astra. “Juntos, marcan el siguiente paso en nuestra escala de crecimiento y un gran salto hacia la superinteligencia personal”, se lee en la publicación del blog de Meta sobre los modelos. Wonder costará US$4 por millón de tokens de entrada y US$20 por millón de tokens de salida, lo que lo equipará en costo a GPT-6 Sol u Opus 5.5. Además de sus capacidades técnicas, la estrategia de distribución de ambos modelos presenta diferencias clave: mientras que Wonder estará accesible de forma pública, Wonder Full se reservará de manera exclusiva para los suscriptores de Muse Code, quedando fuera de la API comercial. No obstante, ambos integrarán el motor principal del agente Muse. Uno de los avances más significativos de esta entrega radica en la memoria activa (active memory), una función enfocada en que el asistente mantenga la continuidad y contextualice la información del usuario durante semanas o meses. En los ensayos de la prueba de rendimiento MemoryBench, diseñada para medir el aprendizaje continuo, Meta aseguró que Muse Wonder superó los resultados de competidores como Fable, Opus y Astra. “Pusimos un esfuerzo enorme en asegurarnos de que el modelo recuerde lo que es importante para ti a lo largo del tiempo”, destacó la investigadora Kavya Kopparapu tras la presentación. Este lanzamiento marca el primer gran paso de Meta en la categoría de modelos de frontera desde que Alexandr Wang, fundador de Scale AI, asumiera la reestructuración de la división de IA de la empresa en agosto pasado. Le puede interesar: Microsoft lanzó Decision-1 para competir con Jev y acelerar las decisiones de la IA

Julio Pallaviccini, de Deloitte, presentó las conclusiones de un estudio enfocado en la evolución de la IA desde la perspectiva del negocio, evaluando el impacto directo en los procesos, el retorno de inversión y el comportamiento organizacional. En el marco del evento Tech Day República Dominicana 2026, Julio Pallaviccini, Director Ejecutivo de AI & Data en Deloitte, impartió la conferencia "El camino hacia la verdadera transformación empresarial: IA agéntica es solo el inicio". Durante su intervención, Pallaviccini presentó las conclusiones de un estudio reciente de Deloitte enfocado en la evolución de la inteligencia artificial desde la perspectiva del negocio, evaluando el impacto directo en los procesos, el retorno de inversión y el comportamiento organizacional. El estudio consultó a 501 altos ejecutivos y líderes funcionales en Norteamérica (entre ellos vicepresidentes y directores de áreas de tecnología, operaciones, estrategia, ventas, finanzas y gestión de producto) pertenecientes a diversos sectores como energía, servicios financieros, ciencias de la vida, tecnología, medios y telecomunicaciones. Un requisito indispensable para las organizaciones participantes fue que estuvieran operando activamente soluciones de IA agéntica en sus procesos. Pallaviccini explicó la diferencia fundamental entre las fases iniciales de la inteligencia artificial y la era agéntica. Mientras que la IA generativa se adoptó principalmente como un asistente personal con interacción directa, la IA agéntica implica delegar responsabilidad y capacidad de ejecución autónoma a sistemas que gestionan procesos críticos de los cuales dependen los ingresos de la empresa. Este cambio de paradigma está impulsando a las organizaciones a reestructurar sus bases operativas: el 64% de los encuestados afirma que su empresa está reevaluando su modelo de negocio debido al impacto de la IA agéntica. Sin embargo, existe una brecha notable en la ejecución: aunque los despliegues de agentes están en expansión, apenas un 15% de las organizaciones muestra un nivel maduro de adopción en sus procesos de negocio. Las primeras áreas donde se están implementando estas herramientas corresponden a operaciones de TI, atención y servicio al cliente en tareas transaccionales, y la gestión de la cadena de suministro (supply chain). Uno de los mensajes centrales de la conferencia fue que la tecnología no representa el obstáculo principal. Dado que los grandes proveedores e hiperescaladores tecnológicos ofrecen soluciones maduras y personalizables, los verdaderos desafíos se concentran en el ámbito organizativo y estructural: Arquitectura y gobernanza de datos: Es el reto con mayor peso entre los ejecutivos. La falta de datos unificados y la persistencia de silos de información comprometen la efectividad de los agentes autónomos, bajo la premisa clásica de "basura entra, basura sale". Confianza y gobernanza agéntica: La gestión de arquitecturas multiagente y la capacidad de establecer límites y supervisión adecuada generan alta preocupación en las organizaciones. Modelos financieros y costos: La gestión de modelos de consumo basados en tokenización plantea un reto de adaptación para áreas financieras acostumbradas a manejar esquemas de CAPEX frente a OPEX. Preparación de la planilla y procesos: Las áreas identificadas con mayor debilidad no son tecnológicas, sino el talento y los procesos. De hecho, solo el 20% de las empresas se considera preparada para rediseñar procesos que operen de forma autónoma De acuerdo con las impresiones recopiladas en el estudio, el cuello de botella se centra en la cultura corporativa, el modelo operativo, la gestión del cambio y en capacitar al personal existente para desarrollar roles distintos y adaptados a la nueva realidad. Pallaviccini enfatizó que una organización agéntica no se define por la cantidad de agentes que despliega, sino por cómo integra esta tecnología a sus procesos operativos alineados con su propósito corporativo. En este entorno, la autonomía no equivale a una pérdida de control, sino a una disciplina de supervisión diferente. Se estima que los ejecutivos y especialistas dedicarán entre el 30% y el 40% de su tiempo a la observación de los agentes, enfocándose en la detección de anomalías y entendiendo que los resultados autónomos no siempre serán correctos por sí solos. La experiencia y el conocimiento del negocio por parte del talento humano continúan siendo el filtro indispensable de validación. Lea: Tech Day República Dominicana 2026: claves para formar, atraer y retener profesionales en la era de la IA

Paul Mera, de Business IT, compartió experiencias sobre el uso de agentes y modelos de inteligencia artificial dentro de fábricas de software. Durante Tech Day República Dominicana 2026, Paul Mera, Presales Leader - Digital Business de Business IT, abordó este desafío en la ponencia “Desarrollo agéntico gobernado: medición de la IA dentro del ciclo de desarrollo de software”, en la que compartió experiencias sobre el uso de agentes y modelos de inteligencia artificial dentro de fábricas de software. Mera sostuvo que la llegada de estas herramientas no elimina la necesidad de desarrolladores, sino que cambia la manera en que se mide el rendimiento de los equipos. El reto, explicó, ya no consiste solamente en determinar cuántas personas participan en un proyecto, sino en evaluar cuánto más pueden producir con apoyo de IA bajo procesos correctamente estructurados. Como ejemplo, indicó que Business IT ha trabajado con equipos que anteriormente requerían alrededor de 20 personas y que, mediante nuevos modelos de trabajo, han logrado operar con ocho o diez profesionales alcanzando niveles de producción superiores. Para llegar a este punto, señaló, fue necesario experimentar durante aproximadamente dos años y construir un framework que permitiera controlar la incorporación de la tecnología. Gobernar el consumo y reducir el retrabajo Uno de los principales riesgos señalados durante la presentación fue adoptar IA sin mecanismos para controlar su utilización. Mera relató que, en una de sus primeras experiencias, un desarrollador llegó a consumir alrededor de US$800 en tokens durante una sola semana, situación que evidenció la necesidad de establecer presupuestos, métricas y límites por proyecto. El especialista explicó que concentrarse únicamente en desarrollar con mayor rapidez puede ocultar otros factores como el consumo de recursos, el retrabajo, la deuda técnica y los riesgos de seguridad. Una aplicación puede construirse en menos tiempo, pero múltiples iteraciones sin estándares claros pueden elevar costos y generar problemas posteriormente. Por ello, planteó la necesidad de implementar guardrails o controles asociados a arquitectura, calidad y seguridad. Bajo este esquema, los agentes pueden revisar si el código sigue determinados estándares, mientras las personas mantienen participación en los puntos críticos y en la aprobación de decisiones. Otro elemento central es la especificación. Mera destacó que, frente al avance de la IA, documentar nuevamente adquiere un papel estratégico, ya que los modelos necesitan información y contexto suficientemente detallados para ejecutar tareas de manera correcta. Esto implica establecer objetivos, reglas, criterios de aceptación y dividir los proyectos en tareas más pequeñas. Medir para convertir la IA en un caso de negocio Durante la ponencia también presentó resultados obtenidos con este enfoque. En uno de los proyectos analizados, una carga estimada de 656 horas se redujo a 395 horas, equivalente a una disminución cercana al 40% en tiempo de operación. En términos económicos, Mera señaló que la organización logró registrar ahorros aproximados del 34%, considerando también licencias y consumo de herramientas de inteligencia artificial. Según explicó, en otros proyectos las mejoras han alcanzado rangos de entre 50% y 60%, aunque estos resultados dependen de las características y complejidad de cada implementación. El avance de la IA también está trasladando los cuellos de botella hacia otras etapas. Si escribir código puede hacerse cada vez más rápido, las pruebas, los análisis de seguridad y la validación comienzan a requerir mayor atención, por lo que estas actividades también deben integrarse a los nuevos ciclos de desarrollo. La recomendación final fue comenzar con proyectos acotados, establecer una línea base y evolucionar a partir de resultados medibles. Para las organizaciones, la adopción de IA deja así de ser únicamente una discusión tecnológica y se convierte en un ejercicio de gobierno, trazabilidad y retorno de inversión. Vea también: Tech Day República Dominicana 2026: claves para formar, atraer y retener profesionales en la era de la IA

Juan Matos, Vicerrector del ITLA, analizó los profundos desafíos que enfrenta el mercado tecnológico local frente a la competencia global, destacando la urgencia de articular estrategias conjuntas entre academia, empresas y Estado basadas en la formación ágil, la flexibilidad laboral y la integración de la inteligencia artificial. El Vicerrector del ITLA, Juan Matos, abrió su conferencia señalando que la realidad actual impone un cambio radical en la perspectiva empresarial: la competencia por los recursos tecnológicos ya no es local, sino estrictamente mundial. Como ejemplo inspirador, citó el caso de Miguel Valera, egresado del ITLA oriundo de Boca Chica que hoy se desempeña en Cisco Systems en Londres (Reino Unido), evidenciando cómo el talento dominicano puede alcanzar los estándares más altos a nivel internacional. Matos expuso cifras reveladoras sobre la situación nacional e internacional: Perspectiva global (Manpower Group): El 72% de los empleadores a nivel mundial experimenta dificultades para encontrar el talento que necesita, siendo la inteligencia artificial la habilidad número uno más demandada. Contexto local (estudios en Diario Libre): El 54% de las empresas dominicanas tienen dificultades para contratar el personal requerido. Solo el 12% de los estudiantes eligen áreas de alta empleabilidad y apenas el 3% forma parte de carreras técnicas de alta demanda. El 26% de los jóvenes en el país se encuentran clasificados como "nini" (ni estudian ni trabajan). El 12% de los dominicanos con conocimientos tecnológicos avanzados migra hacia otros países en busca de mejores oportunidades. El embudo del talento y el gran reto de la retención El fenómeno descrito por Matos opera como un embudo: se forma talento, pero si el mercado local no ofrece las condiciones adecuadas, los profesionales optan por explorar el mercado global. Por ello, el verdadero desafío para las organizaciones no es solo la contratación inicial, sino la retención. Según los datos presentados, el salario no es el único factor determinante (solo el 22% de las contrataciones se ven afectadas por este motivo); aspectos como los horarios, la flexibilidad y el plan de carrera dentro de la empresa cobran un peso decisivo. Para ganar la batalla por el talento, Matos propuso un conjunto de soluciones concretas implementadas y respaldadas desde el ITLA y el sector público-privado: Formación ágil y orientada a la industria: Apostar por formaciones técnicas y certificaciones internacionales cortas (de 3 a 6 meses o tecnólogos de 2 años) que eviten el desfase de los pensums universitarios tradicionales frente a la rápida evolución tecnológica. Actualmente, el ITLA registra un 90% de empleabilidad antes de finalizar los estudios. Iniciativa "RD Inteligente": Un ambicioso programa del Estado y el ITLA orientado a capacitar a 1 millón de dominicanos en inteligencia artificial, estructurado en tres niveles que van desde la alfabetización digital hasta rutas de especialización profesional y certificaciones internacionales. El valor insustituible de las habilidades humanas: Si bien la inteligencia artificial (junto con Big Data, redes y ciberseguridad) es transversal a todas las profesiones, Matos enfatizó que las habilidades humanas —como el pensamiento crítico, la empatía, la creatividad y el liderazgo— siguen siendo exclusivamente humanas y actúan como el complemento indispensable. Flexibilidad y nuevas condiciones laborales: Adaptarse a las demandas de las nuevas generaciones mediante modalidades de trabajo remoto, horarios flexibles y una gestión basada en entregables más presencialismo rígido. La conferencia cerró con una premisa contundente frente a los gerentes y líderes presentes: "La batalla no se gana contratando, se gana construyendo", dijo. El éxito sostenible del ecosistema tecnológico dominicano dependerá inexorablemente de la sinergia continua entre la academia, el sector empresarial y el Estado para formar rápido, ampliar la base de talento y retener a los profesionales mediante planes de carrera sólidos. Le puede interesar: IA, ciberseguridad y gobierno digital: los temas que dominarán GovTech Forums

La empresa presentó un modelo especializado en clasificar información, asignar probabilidades y evaluar decisiones a bajo costo, en lugar de generar texto como un chatbot convencional. La compañía asegura que superó a los modelos evaluados en 36 pruebas de referencia, con casi 150.000 preguntas, y que fue hasta 35 veces más rápido que GPT-6 Sol en una medición de latencia. La siguiente batalla de la inteligencia artificial podría no librarse entre chatbots que escriben mejor, responden preguntas más complejas o producen imágenes más realistas. También podría decidirse en una tarea mucho menos visible, pero fundamental para las empresas: determinar qué debe hacer un sistema, qué información merece atención y cuándo una acción automatizada debe ejecutarse o detenerse. Microsoft quiere competir en ese terreno con Decision-1, un modelo de inteligencia artificial presentado el 9 de octubre y diseñado para tomar decisiones estructuradas. La herramienta está disponible a través de Microsoft Foundry y OpenRouter, y apunta a aplicaciones que necesitan clasificar, priorizar, verificar o seleccionar una opción entre varias alternativas. El lanzamiento coloca a Microsoft en competencia directa con Jev, un modelo de decisión que abrió espacio para esta categoría de herramientas. La propuesta de ambas tecnologías refleja un cambio en la manera de construir sistemas inteligentes: en lugar de utilizar modelos generativos de gran tamaño para cada operación, las empresas pueden asignar tareas específicas a modelos más pequeños y especializados. La apuesta tiene implicaciones económicas. En aplicaciones empresariales donde se procesan miles o millones de solicitudes, una pequeña diferencia en el tiempo de respuesta o en el costo de cada decisión puede traducirse en ahorros significativos y en sistemas más rápidos. Los modelos de lenguaje tradicionales están diseñados para generar texto, responder preguntas y resolver problemas mediante instrucciones en lenguaje natural. Decision-1 trabaja de otra manera: recibe información y un conjunto definido de respuestas posibles, y devuelve una puntuación de probabilidad para cada alternativa. Puede responder preguntas de sí o no, seleccionar entre varias opciones, asignar calificaciones y evaluar resultados mediante criterios establecidos previamente. La salida estructurada permite que una aplicación utilice directamente el resultado para ejecutar una acción, sin tener que interpretar una respuesta extensa en lenguaje natural. Imaginemos un sistema de atención al cliente que recibe miles de solicitudes. Un modelo generativo puede redactar una respuesta, pero antes de hacerlo otro componente necesita determinar si el caso corresponde a facturación, soporte técnico, fraude o una consulta comercial. Decision-1 está diseñado para tareas de ese tipo: clasificar la solicitud, asignarle una prioridad y enviarla al flujo de trabajo adecuado. La misma lógica puede aplicarse a la evaluación de respuestas producidas por otros modelos, la revisión de datos, la clasificación de incidentes de seguridad y la selección de herramientas para agentes autónomos. Esta especialización resulta particularmente importante cuando las decisiones forman parte de una cadena de operaciones. Según Microsoft, agregar apenas 100 milisegundos a cada una de 20 decisiones secuenciales puede introducir dos segundos adicionales de demora en un flujo de trabajo. Cuando los agentes deben evaluar repetidamente su entorno, elegir herramientas y verificar resultados, reducir ese tiempo puede mejorar la experiencia y la eficiencia de todo el sistema. La estrategia también cambia la manera de distribuir el trabajo entre modelos. Una aplicación puede recurrir a un modelo generativo cuando necesita redactar o razonar sobre un problema complejo y utilizar Decision-1 para tareas repetitivas de selección, clasificación y validación. No se trata de sustituir todos los modelos de lenguaje por uno especializado, sino de evitar que cada operación dependa de una herramienta diseñada para resolver problemas más amplios de los que realmente necesita. Otras informaciones: Google abre SynthID a todo el mundo para detectar contenido generado por IA

Tony Fadell sostiene que dispositivos como Rabbit R1, Humane AI Pin y Limitless fallaron porque ofrecían tecnología llamativa sin resolver una necesidad concreta. Para el ex-Apple, el próximo salto será un agente de IA seguro, confiable y capaz de operar principalmente en el dispositivo. Tony Fadell no necesita demasiada presentación para hablar de hardware. Se lo conoce como el "padre del iPod", fue uno de los creadores del iPhone y fundó Nest, la compañía de termostatos inteligentes que posteriormente adquirió Google. Por eso resulta particularmente incómodo cuando señala tres dispositivos que alguna vez fueron presentados como anticipos del futuro de la computación y que ya fueron discontinuados: Rabbit R1, Humane AI Pin y Limitless Pendant. Fadell mostró sus imágenes durante el primer MIT Future Fest y los definió como productos de "Gen 1" de la inteligencia artificial. Las compañías detrás de esos dispositivos llegaron a pedirle ayuda, pero él decidió no involucrarse. Su diagnóstico es directo: no resolvían ningún problema real. "Tienes que entender realmente qué es lo que intentas hacer, que dolor intentas resolver", explicó. Según Fadell, aquellos productos eran tecnología interesante para entusiastas, pero no algo que realmente tuviera una aplicación evidente en la vida cotidiana. El problema, sostiene, iba más allá de que los dispositivos no funcionaran suficientemente bien. La propia idea alrededor de la cual fueron construidos estaba mal planteada. La primera generación de gadgets de IA prometía convertir al dispositivo en una suerte de asistente personal. Pero existe un inconveniente: la inmensa mayoría de las personas nunca tuvo un asistente personal. Fadell calcula que menos del 0,01% de la población mundial ha tenido alguna vez un asistente humano. El otro 99,99% no tiene experiencia sobre cómo delegar tareas, cómo establecer límites o cómo construir confianza con una persona que puede actuar en su nombre. La cifra cambia la discusión sobre los agentes. La industria suele hablar de ellos como si el comportamiento de un asistente fuera intuitivo para cualquier usuario. Fadell sostiene lo contrario. Incluso él necesitó años para entender cómo utilizar un asistente y, posteriormente, confiarle información sensible. Recién después estuvo dispuesto a permitirle realizar tareas como coordinar reuniones o trabajar con su banco. La analogía resulta especialmente relevante para la IA. Un agente capaz de actuar en nombre del usuario no necesita solamente inteligencia. Necesita permisos, contexto y, sobre todo, confianza. Ese último componente podría convertirse en el principal cuello de botella de la próxima generación. Rabbit R1, Limitless Pendant y Humane AI Pin, tres gadgets de IA precursores que rápidamente quedaron olvidados Fadell sostiene que la seguridad será determinante para cualquier sistema al que se le entregue capacidad de acción. La preocupación no es teórica. TechCrunch recuerda que poco después del lanzamiento del asistente Muse de Meta, un investigador de seguridad encontró una vulnerabilidad grave. Además, un informe de 404 Media señaló que empleados de Meta habían detectado problemas de seguridad antes del lanzamiento y que varios equipos trabajaron intensamente para corregirlos. Para Fadell, Apple es actualmente una de las pocas compañías con los ingredientes necesarios para construir un agente de confianza. Tiene el hardware, los chips y el control sobre el dispositivo. El problema es que no cuenta con un modelo de IA propio de nivel comparable al de los principales laboratorios. La nueva IA de Siri utiliza versiones personalizadas de Gemini de Google. Esa combinación lleva a Fadell hacia una conclusión todavía más relevante: el agente del futuro debería funcionar en el dispositivo. No solamente por privacidad. También por eficiencia. "Tenemos mucho poder en el dispositivo ahora, y aún más capacidad de cómputo, y siguen funcionando con batería", sostuvo. Su apuesta contradice parte del discurso dominante alrededor de enormes centros de datos como infraestructura inevitable para todo tipo de inteligencia artificial. El modelo de Apple ofrece, para Fadell, un precedente. El procesamiento local de información sensible ayudó a que los usuarios confiaran en funciones biométricas como Face ID. La confianza no surgió de una promesa de marketing, sino de una arquitectura en la que determinados datos pueden permanecer dentro del dispositivo. Ahí aparece otra explicación para el interés creciente de Meta y OpenAI por fabricar hardware. Según Fadell, esas compañías no tienen acceso directo a los sensores que ya existen en los teléfonos de miles de millones de personas. Si una IA necesita video, audio, ubicación GPS y otros datos contextuales, debe solicitar permisos sucesivamente. Fadell describe una secuencia que puede terminar en una lista de 20 permisos o más. La alternativa para las compañías de IA es construir un dispositivo que reúna todos esos sensores. El problema es que esos gadgets terminan conectándose por Bluetooth o Wi-Fi con el teléfono y después con la nube o una red 5G. Es decir, el supuesto reemplazo del teléfono puede terminar funcionando como una nueva puerta de entrada hacia el mismo ecosistema de datos. La discusión vuelve así al punto que hizo fracasar a la primera generación: para qué existe el dispositivo. La tecnología puede ser impresionante. Puede reconocer imágenes, escuchar conversaciones y responder preguntas. Pero si el usuario no entiende qué problema concreto resuelve, el hardware se convierte en una demostración tecnológica cara. Fadell también introduce una diferencia estructural entre startups y gigantes tecnológicos. Una startup puede tener una sola oportunidad para encontrar product-market fit. Si falla, puede desaparecer. "Como es una startup, solo tienes una oportunidad", dijo. "No es como Apple con el Vision Pro". La lección para la próxima ola de hardware de IA es menos espectacular que una nueva categoría de dispositivo, pero probablemente más importante: el próximo gran gadget no tendrá éxito porque incorpore más IA. Tendrá éxito si consigue que el usuario quiera delegarle algo que realmente necesita, y confíe lo suficiente como para dejarlo actuar. Le puede interesar: Apple lanzará un timbre, una cerradura y un termostato desarrollados con LG

Esta convergencia entre tecnología, gobierno y políticas públicas será uno de los ejes de GovTech Forums Costa Rica, el próximo 3 de noviembre en el Centro de Convenciones. Durante años, digitalizar el Estado significó trasladar trámites del papel a una pantalla. Esa etapa está dando paso a una transformación mucho más profunda. La inteligencia artificial comienza a intervenir en procesos de atención ciudadana, análisis de información, detección de fraude, planificación y toma de decisiones. Al mismo tiempo, la expansión de servicios digitales convierte los sistemas gubernamentales en infraestructura crítica y aumenta el impacto potencial de una brecha de seguridad. La agenda del gobierno digital está, por lo tanto, convergiendo alrededor de tres conceptos: IA, ciberseguridad y confianza digital. La OCDE identifica una oportunidad considerable en la utilización de IA dentro del sector público. Su análisis más reciente sobre gobiernos y esta tecnología documenta usos orientados a automatizar y personalizar servicios, mejorar la toma de decisiones, detectar fraude y apoyar el trabajo de los funcionarios. Pero también advierte sobre riesgos vinculados con datos sesgados, falta de transparencia, errores y una dependencia excesiva de sistemas automatizados. El desafío no consiste solamente en decidir dónde utilizar IA. Consiste en construir las condiciones institucionales para utilizarla de manera responsable. En América Latina y el Caribe, la madurez es desigual. Un estudio de la OCDE y CAF encontró que siete países de la región habían desarrollado o estaban desarrollando estrategias nacionales de IA, mientras que todos ellos incluían al sector público como parte de sus estrategias. Los temas recurrentes incluyen ética, gobernanza, adopción, colaboración entre sectores, compras públicas, capacidades, datos e infraestructura tecnológica. El problema aparece cuando se pasa de la estrategia a la ejecución. La OCDE señala que muchas de las estrategias existentes tienen objetivos y acciones, pero carecen de elementos como cronogramas, mecanismos de financiamiento e instrumentos adecuados de monitoreo. En otras palabras, la pregunta ya no es si el Estado debería utilizar IA. La discusión pasa por cómo hacerlo, con qué datos, bajo qué reglas, con qué controles y quién responde cuando el sistema se equivoca. El otro lado de la transformación: la superficie de ataque Cuanto más digital es el Estado, mayor es también la importancia de su ciberseguridad. Gobiernos administran datos personales, registros financieros, sistemas tributarios, información sanitaria, infraestructura crítica y servicios esenciales. Una interrupción o compromiso de estos sistemas puede afectar directamente a ciudadanos y empresas. El estudio de ciberseguridad 2025 del BID, elaborado junto con la OEA y el Global Cyber Security Capacity Centre de Oxford, identifica precisamente la necesidad de fortalecer la preparación de los países de América Latina y el Caribe frente al ciberdelito, los ataques patrocinados por Estados y las amenazas contra infraestructura crítica. Esto cambia la lógica de la transformación digital. La seguridad ya no puede incorporarse al final de un proyecto tecnológico. Debe formar parte del diseño de los servicios públicos digitales desde el principio, junto con protección de datos, gestión de identidades, controles de acceso, monitoreo, respuesta ante incidentes y continuidad operativa. También cambia la dimensión política de la tecnología. La confianza se convierte en un activo central. Un ciudadano puede aceptar un trámite completamente digital si considera que sus datos están protegidos, que el sistema es confiable y que existe una institución responsable detrás. Si esa confianza se deteriora, la propia digitalización pierde legitimidad. Del gobierno digital al Estado inteligente La evolución tecnológica también está cambiando el concepto de gobierno digital. La OCDE identifica cinco grandes áreas para avanzar en la región: gobernanza de la transformación digital, capacidades y talento, integración de datos, diseño y prestación de servicios digitales e innovación digital en el sector público. En ese modelo, la IA no funciona aislada. Necesita datos de calidad, interoperabilidad, infraestructura, capacidades humanas y marcos de gobernanza. También necesita mecanismos para evaluar resultados y corregir errores. La misma lógica aplica a la ciberseguridad. No se trata únicamente de instalar herramientas de protección, sino de construir resiliencia institucional. Por eso, la próxima etapa del gobierno digital será menos visible para el ciudadano, pero probablemente mucho más profunda. La transformación estará en la infraestructura que permite que diferentes organismos compartan información, que un trámite pueda resolverse sin pedir datos que el Estado ya posee, que un sistema pueda detectar una anomalía antes de que se convierta en incidente y que una herramienta de IA pueda operar con reglas claras de supervisión y responsabilidad. Una agenda que llega a GovTech Forums Esta convergencia entre tecnología, gobierno y políticas públicas será uno de los ejes de GovTech Forums Costa Rica, el próximo 3 de noviembre en el Centro de Convenciones. El evento plantea una agenda específica de Digital Government, Cybersecurity & Digital Trust y AI & Automation. Esta última incluye inteligencia artificial, automatización y analítica avanzada para mejorar la eficiencia pública, desde IA generativa para atención ciudadana hasta modelos predictivos para políticas públicas. El eje de ciberseguridad aborda protección de datos, resiliencia digital, seguridad de infraestructuras, gestión de incidentes y marcos regulatorios. La propuesta reúne a ministros y viceministros, directores de innovación, CIO y CTO de gobierno, responsables de compras públicas, municipalidades, reguladores y organismos multilaterales, junto con proveedores cloud, compañías de ciberseguridad, plataformas de IA, operadores de telecomunicaciones, integradores, consultoras, startups e inversores. El contenido se desarrollará a través de conferencias magistrales, paneles, fireside chats y casos de éxito. A esto se suman las Innovations Roundtables, concebidas como mesas multisectoriales de cocreación para desarrollar hojas de ruta, propuestas de modernización, frameworks de IA aplicada y documentos de política pública. Entre los speakers anunciados figuran Siim Sikkut, ex CIO de Estonia; Kateryna Frolova, Head of Global Government Technology Centre Kyiv; Branka Panic, Executive Director de AI for Peace; Hebert Paguas, exdirector general de Gobierno de Uruguay; Carlos Parker, especialista en adopción de IA e interoperabilidad; y Daniel Homorodean, experto internacional en interoperabilidad y DPI. Para más información e inscripciones, visite el sitio oficial de GovTech Forums. Vea también: GovTech: cómo la tecnología está transformando las ciudades latinoamericanas

La ofensiva manipuló de forma remota los sistemas de refrigeración de cadenas como Intermarché, Carrefour, Monoprix y Coopérative U. La investigación apunta a equipos con software obsoleto del fabricante danés Danfoss, mientras las autoridades francesas coordinan acciones con otros países europeos para determinar el alcance del incidente. Un ciberataque contra los sistemas de refrigeración de supermercados franceses convirtió una infraestructura esencial para la conservación de alimentos en un punto de entrada para una operación de gran escala. Durante la noche del domingo 11 al lunes 12 de octubre, los atacantes alteraron remotamente los controles de heladeras y congeladores, provocando que las temperaturas alcanzaran los 50 grados Celsius. El resultado fue la pérdida de productos frescos y congelados, daños en equipos y reportes de incendios en varios establecimientos. El ataque afectó a distintas cadenas de distribución y obligó a desechar mercancía para evitar riesgos sanitarios derivados de la interrupción de la cadena de frío. Intermarché confirmó inicialmente que unos 150 locales habían sufrido alteraciones en sus sistemas durante aproximadamente seis horas. Sin embargo, los reportes posteriores indicaron que el impacto sobre el grupo, que también opera la marca Netto, podría alcanzar unos 300 establecimientos. Carrefour informó que 80 supermercados resultaron afectados, mientras que Monoprix reportó problemas en una parte de su red. Coopérative U confirmó igualmente que sus sistemas de refrigeración habían sido alcanzados. E.Leclerc también comunicó afectaciones vinculadas con equipos de refrigeración, aunque la dimensión total del incidente todavía estaba bajo evaluación. Las pérdidas económicas podrían ascender a varios millones de euros e incluso a decenas de millones, según las estimaciones difundidas durante la jornada. No obstante, al cierre de los primeros reportes no existía un cálculo consolidado para el conjunto de las empresas afectadas. La dimensión del episodio excede el perjuicio comercial. La manipulación de sistemas conectados que regulan la temperatura de cámaras frigoríficas demuestra cómo una intrusión digital puede traducirse en daños físicos, desperdicio de alimentos e interrupciones operativas sin necesidad de atacar directamente los sistemas de facturación o robar información de clientes. La pista técnica conduce a los sistemas de Danfoss Una de las principales líneas de investigación apunta a los controladores de refrigeración fabricados por la compañía danesa Danfoss. Estos equipos permiten administrar las instalaciones frigoríficas y ajustar su funcionamiento mediante sistemas de control remoto. La empresa reconoció que algunos de sus sistemas estaban involucrados en los incidentes y señaló que buena parte de los equipos afectados correspondían a productos antiguos que ya no reciben actualizaciones de software ni parches de seguridad. Entre los dispositivos mencionados figuran los controladores AK-SM800 y AK-SC355. La hipótesis es que los atacantes aprovecharon debilidades en sistemas de control para activar de manera remota el ciclo de descongelamiento de las instalaciones. Las autoridades francesas señalaron que habían identificado una vulnerabilidad en software de un proveedor danés y que estaban trabajando con la empresa para investigar el incidente. Todavía debía determinarse el mecanismo exacto utilizado por los atacantes y si todas las víctimas fueron comprometidas de la misma manera. El caso plantea un problema habitual en entornos industriales y comerciales: los equipos pueden continuar funcionando durante años después de que su fabricante deja de ofrecer soporte de seguridad. Si permanecen conectados y accesibles de forma remota, las vulnerabilidades conocidas pueden convertirse en una puerta de entrada para intrusiones con consecuencias operativas. La refrigeración comercial no suele ocupar el centro de las estrategias de ciberseguridad corporativa, pero depende de controladores, software y conexiones que forman parte de la infraestructura digital de una empresa. La protección de esos sistemas exige inventariar los dispositivos, limitar el acceso remoto, mantener actualizados los equipos compatibles y planificar la sustitución de aquellos que han llegado al final de su vida útil. El primer ministro francés, Sébastien Lecornu, ordenó a la Agencia Nacional de Seguridad de los Sistemas de Información (ANSSI) investigar el incidente. La fiscalía de París abrió una investigación para identificar a las víctimas y establecer la relación entre el ataque, los alimentos destruidos y los incendios reportados. El episodio francés ilustra una evolución importante del riesgo digital. Los sistemas conectados ya no se limitan a almacenar información o facilitar comunicaciones: también controlan temperaturas, energía, maquinaria y otros procesos físicos de los que depende la actividad cotidiana de empresas e instituciones. En este caso, el acceso a los controles de refrigeración permitió alterar un parámetro operativo hasta provocar daños materiales y pérdidas de inventario. El impacto demuestra que la ciberseguridad debe abarcar los sistemas de tecnología operativa, además de las redes corporativas, las aplicaciones y las bases de datos. Para las empresas que operan infraestructuras distribuidas, el desafío es particularmente complejo. Cada establecimiento puede incorporar equipos de distintos fabricantes, proveedores de mantenimiento y mecanismos de acceso remoto. Esa fragmentación dificulta mantener una visión centralizada de los riesgos y garantizar que todos los dispositivos cumplan con los mismos requisitos de seguridad. La investigación deberá determinar quién ejecutó el ataque, cómo consiguió acceder a los sistemas y si aprovechó vulnerabilidades conocidas o credenciales comprometidas. Por ahora, no se había atribuido públicamente la operación a un grupo específico. Le puede interesar: En ciberseguridad, la mejor respuesta comienza antes del incidente

La marca planea presentar alrededor del 27 de octubre un MacBook Pro con pantalla táctil OLED, junto con un iPad mini renovado y nuevos equipos Mac. El lanzamiento ampliaría la estrategia de hardware de la compañía bajo el liderazgo de John Ternus y marcaría un cambio significativo en la relación entre sus computadoras y sus dispositivos móviles. Apple se prepara para modificar una de las características más reconocibles de sus computadoras: la ausencia de una pantalla táctil en el MacBook. Según información publicada por Bloomberg el 8 de octubre, la compañía planea presentar sus primeros MacBook Pro con esta tecnología hacia finales de mes, en un lanzamiento que también incluiría un nuevo iPad mini y actualizaciones de otros equipos de su catálogo. La presentación está prevista para el martes 27 de octubre o una fecha cercana, según fuentes familiarizadas con los planes de la empresa citadas por Bloomberg. El formato combinaría una presentación en video por internet con una actividad presencial para la prensa, siguiendo una dinámica similar a la prevista para el evento de Apple del 13 de octubre. La novedad más relevante no sería únicamente una actualización de componentes. La incorporación de una pantalla táctil al MacBook Pro supondría un cambio en la filosofía de interacción que Apple ha mantenido durante años en sus computadoras portátiles, diferenciándolas del iPad, diseñado desde su origen alrededor del contacto directo con la pantalla. El movimiento también se produce en un momento de renovación más amplia del catálogo. Apple busca ampliar su presencia en nuevos mercados y fortalecer los ingresos relacionados con sus servicios bajo la dirección de John Ternus, quien asumió el cargo de director ejecutivo el mes anterior. Los nuevos MacBook Pro de 14 y 16 pulgadas serían el centro de la presentación. Incorporarían pantallas OLED, una tecnología que ofrece un control más preciso de la iluminación y permite mejorar el contraste respecto de las pantallas LCD tradicionales. Los equipos también serían más ligeros que los modelos actuales e integrarían Dynamic Island, la interfaz que Apple introdujo en el iPhone para mostrar alertas, actividades y otra información alrededor del área de la cámara frontal. La incorporación de esa interfaz al Mac sugiere que Apple pretende trasladar algunos elementos de experiencia de usuario entre sus distintas categorías de productos. En lugar de mantener completamente separadas las convenciones visuales de sus teléfonos y computadoras, la compañía podría acercarlas sin convertir necesariamente al MacBook en una versión ampliada del iPhone. La pantalla táctil sería el cambio más visible, pero también el que plantea más preguntas sobre el diseño del sistema operativo. Una computadora portátil con teclado, panel táctil y pantalla sensible al contacto debe ofrecer una experiencia coherente con distintos métodos de entrada. La utilidad de la nueva característica dependerá de cómo Apple adapte sus aplicaciones y su interfaz, no solamente de la incorporación del componente físico. La actualización no se limitaría a las computadoras. Apple también prepara un nuevo iPad mini, identificado internamente con el nombre en clave J510, que incorporaría una pantalla OLED, una cámara frontal reposicionada para las videollamadas en orientación horizontal y un sistema de altavoces rediseñado. El cambio de ubicación de la cámara respondería a una necesidad práctica: cuando la tableta se utiliza en posición horizontal, como suele ocurrir durante reuniones virtuales o al consumir contenido, la posición de la cámara influye en la naturalidad del encuadre. La pantalla OLED sería otra mejora importante, pues permitiría ofrecer negros más profundos y un contraste superior. La combinación de mejoras de pantalla, cámara y sonido apunta a reforzar la experiencia multimedia del dispositivo, aunque todavía no se han divulgado precios oficiales ni especificaciones completas. La renovación del iPad mini también permitiría a Apple actualizar una categoría que mantiene un formato compacto frente a las tabletas de mayor tamaño de su catálogo. Podría interesarle: Apple lanzará un timbre, una cerradura y un termostato desarrollados con LG

La firma amplió globalmente el acceso a una herramienta capaz de identificar marcas de agua invisibles en imágenes, videos y audios creados o modificados con inteligencia artificial. La compañía asegura que ya ha marcado más de 180.000 millones de imágenes y videos y el equivalente a 240.000 años de contenido de audio. La batalla por distinguir qué es real y qué fue creado por una inteligencia artificial acaba de entrar en una nueva etapa. Google decidió abrir a cualquier persona el acceso a SynthID Detector, la herramienta de Google DeepMind diseñada para identificar contenido generado o alterado mediante IA. El anuncio llega en un momento en que producir imágenes, videos, voces y otros contenidos sintéticos es cada vez más sencillo, barato y convincente. El problema ya no consiste únicamente en crear contenido artificial. También está en saber cuándo una pieza que circula por internet fue creada por una persona, generada por una máquina o modificada mediante IA. Google plantea SynthID como una capa tecnológica para responder precisamente a esa incertidumbre. Desde su lanzamiento en 2023, la compañía ha incorporado marcas de agua digitales imperceptibles a contenidos generados por IA. Según Google, hasta ahora SynthID ha marcado más de 180.000 millones de imágenes y videos, además de 240.000 años de contenido de audio. La escala importa porque muestra cómo la verificación empieza a convertirse en parte de la infraestructura de la IA generativa, no simplemente en una función adicional de una aplicación. SynthID funciona insertando una marca de agua digital directamente en el contenido generado. En imágenes y videos, la señal es imperceptible y está diseñada para sobrevivir a modificaciones habituales como recortes, filtros, cambios en la velocidad de reproducción o compresión con pérdida. En audio ocurre algo similar. La marca es inaudible y está diseñada para resistir modificaciones como ruido, compresión MP3 o cambios de velocidad. Google también ha extendido SynthID al texto generado por Gemini, mediante ajustes en las probabilidades utilizadas por el modelo para seleccionar los siguientes tokens. El concepto es relevante porque no intenta poner una etiqueta visible sobre cada imagen o video. La información sobre su procedencia queda incrustada en el contenido y puede ser posteriormente detectada por herramientas compatibles. Eso cambia la lógica de la verificación. En lugar de preguntarse únicamente si una imagen "parece" creada por IA, el sistema puede buscar una señal tecnológica incorporada durante el proceso de generación. Google había presentado en 2025 una versión inicial de SynthID Detector destinada principalmente a profesionales de medios y otros especialistas que necesitaban verificar contenidos. Después de las pruebas con periodistas y profesionales de comunicación, la compañía decidió ampliar el acceso globalmente en inglés. La herramienta permite cargar una imagen, un video o un archivo de audio para comprobar si contiene una marca de agua SynthID. El detector puede identificar contenido generado mediante tecnologías de Google o por socios que participan en el ecosistema. Entre esos socios aparecen OpenAI, NVIDIA y Kakao, mientras que Google señala que Apple se incorporará próximamente. La lista es significativa. La procedencia de los contenidos sintéticos empieza a depender menos de quién publicó el archivo y más de si existen mecanismos técnicos capaces de acompañarlo durante su ciclo de vida. Google también ha integrado mecanismos de verificación en Search, Gemini y Chrome. Según la empresa, estas herramientas procesan regularmente más de un millón de solicitudes diarias relacionadas con verificación. SynthID llega además en un contexto en el que Google está combinando dos tecnologías diferentes para aumentar la transparencia sobre los contenidos digitales. Por un lado está SynthID, orientado a identificar contenidos generados por los modelos compatibles. Por otro están las Content Credentials de C2PA, un estándar que registra información sobre cómo un contenido fue creado y modificado, con o sin IA. Google ha incorporado C2PA en varios productos y señala que el Pixel 10 fue su primer teléfono en ofrecer Content Credentials para imágenes directamente desde la cámara nativa. La compañía también anunció su expansión al video en los Pixel 8, 9 y 10. La distinción es importante. Una marca de agua puede ayudar a determinar si un contenido fue generado por un sistema compatible con SynthID. Las credenciales de procedencia buscan contar una historia más amplia sobre el recorrido del archivo, desde su captura hasta sus modificaciones. En una internet cada vez más sintética, ambas aproximaciones apuntan al mismo problema: la confianza se está convirtiendo en una característica tecnológica que debe construirse, no en algo que pueda darse por sentado. La apertura de SynthID Detector convierte esa apuesta en una herramienta disponible para el público general. Y, con ello, Google está intentando trasladar una parte de la responsabilidad de verificar lo que vemos desde los laboratorios de IA hacia las propias personas que consumen y comparten contenido. El desafío, sin embargo, no desaparece. SynthID funciona cuando el contenido incorpora la marca correspondiente. No significa que cualquier imagen, audio o video creado con cualquier herramienta de IA pueda ser identificado automáticamente. Precisamente por eso la expansión de estándares y sistemas interoperables se vuelve cada vez más importante. Lea también: Microsoft presentó nuevos equipos Surface con Nvidia y un Windows 11 preparado para agentes