La compañía anunció una colaboración con Google Cloud para potenciar sus capacidades de detección y respuesta ante amenazas digitales, en un contexto marcado por el aumento de los ciberataques impulsados por inteligencia artificial. La acelerada transformación digital que experimentan las empresas ha incrementado la necesidad de fortalecer sus estrategias de ciberseguridad. Al mismo tiempo, el uso cada vez más sofisticado de la inteligencia artificial por parte de actores maliciosos está obligando a las organizaciones a adoptar tecnologías capaces de anticipar riesgos y responder con mayor rapidez ante posibles amenazas. En este contexto, Stefanini, multinacional tecnológica con presencia en Panamá y otros mercados estratégicos de la región, anunció una alianza entre su unidad de negocio Stefanini Cyber y Google Cloud para acelerar el desarrollo de soluciones de seguridad digital basadas en inteligencia artificial. La iniciativa busca fortalecer la estrategia AI-First de la compañía, un modelo que coloca la inteligencia artificial en el centro de las operaciones de ciberseguridad para optimizar el análisis de grandes volúmenes de datos, automatizar respuestas y mejorar la toma de decisiones en tiempo real. Con ello, Stefanini Cyber busca consolidar su posición como uno de los actores relevantes del sector a nivel global. Como parte de esta colaboración, la empresa operará sobre la plataforma Google Security Operations, una infraestructura diseñada para unificar datos de seguridad, agilizar la detección de amenazas y automatizar procesos de respuesta. Según la compañía, esta capacidad permitirá identificar incidentes con mayor rapidez y escalar operaciones de protección digital de manera más eficiente. La adopción de esta tecnología también representa una evolución en el modelo operativo de Stefanini Cyber, que busca fortalecer sus capacidades predictivas y preventivas mediante herramientas de inteligencia artificial capaces de detectar comportamientos sospechosos y posibles señales de ataque antes de que ocurran. El enfoque combina automatización, análisis avanzado e inteligencia aplicada para anticiparse a los riesgos de seguridad. “Estamos avanzando a un nuevo nivel en ciberseguridad. El mercado ha evolucionado, al igual que los ataques. Hoy en día, no basta con reaccionar: es necesario anticiparse a los movimientos y actuar con la misma rapidez que los ataques”, afirmó Leidivino Natal, CEO global de Stefanini Cyber. La compañía estima un crecimiento de 30% durante este año y considera que la alianza contribuirá a ampliar su capacidad de innovación, escalar servicios y reforzar su presencia en mercados estratégicos. La implementación comenzará en América Latina como parte de un plan estructurado de expansión que posteriormente se extenderá hacia Norteamérica y Europa. El anuncio se produce en un momento en que las inversiones mundiales en ciberseguridad continúan creciendo impulsadas por el aumento de amenazas digitales y la incorporación acelerada de inteligencia artificial en procesos empresariales críticos. Sectores como el financiero, donde la detección en tiempo real y las respuestas automatizadas son esenciales, figuran entre los principales beneficiarios de estas tecnologías. De acuerdo con Stefanini Cyber, la transición hacia la nueva plataforma se realizará sin afectar las operaciones de los clientes actuales, manteniendo las condiciones contractuales vigentes y aportando mejoras en eficiencia operativa, capacidad de análisis y velocidad de respuesta ante incidentes. “Estamos construyendo un modelo de ciberseguridad global más inteligente y conectado. Esta alianza fortalece nuestra estrategia de crecimiento y mejora nuestra capacidad para proteger las operaciones críticas con mayor rapidez, escala e inteligencia”, concluyó Natal. Lea también: Los prompts de IA que, sin saberlo, pueden estar filtrando secretos dentro de las empresas

La compañía presentó en el país su nueva línea de televisores 2026 para Centroamérica y el Caribe, incorporando inteligencia artificial, nuevas tecnologías de imagen y diseños que integran entretenimiento y arte en el hogar. La inteligencia artificial está transformando la forma en que las personas consumen contenido, interactúan con la tecnología y disfrutan del entretenimiento en casa. En este contexto, las principales compañías del sector continúan incorporando nuevas capacidades para ofrecer experiencias más personalizadas, inmersivas y conectadas. Con esta visión, Samsung presentó en Panamá su nueva línea de televisores 2026 para Centroamérica y el Caribe, una generación de pantallas que incorpora tecnologías avanzadas de imagen, sonido e inteligencia artificial. La nueva gama incluye modelos Micro RGB, Mini LED, OLED, televisores de gran formato y la renovada línea The Frame. Según explicó Felipe Rabat, vicepresidente de Samsung Centroamérica y el Caribe, toda la línea incorpora funciones potenciadas por inteligencia artificial capaces de optimizar automáticamente la calidad de imagen y sonido según el contenido reproducido y las condiciones del entorno. “La nueva línea 2026 ofrece una experiencia más intuitiva, personalizada y envolvente para el usuario”, destacó. Uno de los principales anuncios fue la llegada de la tecnología Micro RGB, que utiliza Micro LEDs independientes para los colores rojo, verde y azul, permitiendo un control más preciso de la iluminación y una reproducción de colores más fiel. Esta innovación se complementa con herramientas de procesamiento basadas en IA que mejoran la claridad, el brillo y la fluidez de las imágenes en tiempo real. La compañía también fortaleció su oferta Mini LED y OLED, dirigida tanto a consumidores que buscan experiencias cinematográficas en casa como a los aficionados a los videojuegos. Los nuevos modelos incorporan tecnologías que optimizan el contraste, potencian los colores y ofrecen tasas de actualización más altas para una experiencia visual más dinámica y realista. Además del rendimiento tecnológico, Samsung continúa apostando por integrar diseño y funcionalidad. Su línea The Frame transforma el televisor en una pieza decorativa cuando no está en uso, permitiendo exhibir obras de arte y contenido personalizado. La versión 2026 incorpora nuevos tamaños, mejoras antirreflejo y opciones de instalación más versátiles para adaptarse a distintos espacios. El lanzamiento también coincidió con una fecha significativa para la compañía: el aniversario número 50 de la exportación del primer televisor Samsung a Panamá, un hecho que marcó el inicio de su expansión internacional y que reafirma la importancia histórica de la región dentro de la estrategia global de la empresa. “Este lanzamiento no solo presenta una nueva línea de televisores, sino que refleja nuestra visión de futuro, donde la tecnología, el diseño y la inteligencia artificial se unen para ofrecer experiencias más completas y significativas en el hogar”, afirmó Rabat. Con esta apuesta, Samsung busca seguir liderando la evolución del entretenimiento doméstico y acercar la innovación a más hogares de la región. Le puede interesar: "La nueva crisis de la IA empresarial: el problema ya no son los modelos, sino la infraestructura"

Las entidades suscribieron un convenio de cooperación interinstitucional orientado a fortalecer la digitalización de procesos, la interoperabilidad entre instituciones y el acceso a la información relacionada con las contrataciones públicas. La transformación digital continúa ganando espacio dentro de las instituciones públicas panameñas como una herramienta para mejorar la eficiencia, fortalecer la transparencia y acercar los servicios gubernamentales a los ciudadanos. En este proceso, la incorporación de nuevas plataformas tecnológicas y la integración de sistemas se han convertido en elementos clave para modernizar la gestión estatal. Con este objetivo, la Autoridad Nacional para la Innovación Gubernamental (AIG) y el Tribunal Administrativo de Contrataciones Públicas (TACP) suscribieron un convenio de cooperación interinstitucional orientado a fortalecer la digitalización de procesos, la interoperabilidad entre instituciones y el acceso a la información relacionada con las contrataciones públicas. El acuerdo fue firmado por Adolfo José Fábrega García de Paredes y Zaira Santamaría de Latorraca, quienes destacaron la importancia de aprovechar la tecnología para optimizar la gestión institucional y ofrecer servicios más ágiles y accesibles para la ciudadanía. Como parte de la iniciativa, ambas entidades trabajarán en el desarrollo de herramientas tecnológicas que permitan automatizar procesos, mejorar la operatividad interna y facilitar la consulta de información relevante para ciudadanos, empresas, profesionales y estudiantes vinculados al ecosistema de contrataciones públicas. Uno de los componentes más importantes del convenio será la reactivación del Compendio de Investigación y Documentación de Contrataciones Públicas de Panamá (CIDCOP), una plataforma digital concebida como un centro de consulta especializado que reunirá información, documentación y recursos relacionados con esta materia en un solo espacio. Además, el acuerdo contempla la sistematización de jurisprudencia sobre contrataciones públicas, el fortalecimiento de los mecanismos de ciberseguridad, la incorporación de estándares de accesibilidad digital y el impulso de soluciones tecnológicas enfocadas en mejorar la experiencia de los usuarios y ampliar el acceso a la información pública. La AIG tendrá un rol clave en la ejecución de los proyectos, brindando acompañamiento técnico y metodológico durante todas las etapas de desarrollo, desde el diagnóstico inicial hasta la implementación y soporte de las nuevas plataformas, asegurando el cumplimiento de los estándares tecnológicos y de seguridad establecidos para las instituciones del Estado. Con una vigencia de cinco años, este convenio representa un nuevo paso en la estrategia de modernización del sector público panameño. La iniciativa busca consolidar una gestión más eficiente, transparente e innovadora, aprovechando las capacidades digitales para fortalecer la confianza ciudadana y facilitar el acceso a información de interés público. Lea también: Los prompts de IA que, sin saberlo, pueden estar filtrando secretos dentro de las empresas

La compañía presentó su familia Signature, Razr y Edge 70, así como sus nuevos moto things. Dentro de los nuevos dispositivos destacados se encuentra el motorola edge 70 fusion FIFA World Cup 26 Collection, una edición especial y exclusiva alusiva a la Copa Mundial 2026. Además de su familia premium motorola signature, los nuevos Razr Fold y Razr 70, también presentaron nuevos dispositivos que se integran a su ecosistema: moto sound flow, el primer altavoz portátil de Motorola con tecnología Sound by Bose; moto buds y buds 2 plus, moto watch y el moto tag 2. Motorola Signature Se trata del tope de gama de Motorola con un diseño ultradelgado de 6,99 mm con materiales y colores exclusivos Pantone. Es el primer smartphone ultradelgado de su categoría con cuatro cámaras de 50 MP, procesador Snapdragon 8 Gen 5 con IA, siete año de actualizaciones Android y seguridad, batería de 5200 mAh y carga rápida de 90W, pantalla inmersiva con cuatro curvas y frecuencia de actualización de 165 Hz. Más sobre las otras familias El nuevo Motorola Razr Fold es el primer dispositivo plegable tipo libro de la compañía y ha sido ganador en DXOMARK como el plegable con mejor cámara del mundo. Así mismo, el Motorola Razr 70 viene con una pantalla externa de 3,6 pulgadas y una interna Extrem AMOLED de 6,9 pulgadas. Incorpora batería de 4800 mAh y protección Corning Gorilla Glass Victus. Todos los dispositivos ya están disponibles en el país: motorola razr fold, motorola razr 70, motorola edge 70, motorola edge 70 fusion, moto watch powered by Polar, moto sound Flow, moto buds 2 plus y moto buds 2. Le puede interesar: Nvidia lanzó RTX Spark: la PC como hogar de agentes IA

Los equipos como el AIR 3255 logran una reducción de casi un 20% en las emisiones de CO₂ incorporadas. La iniciativa respalda la estrategia climática de la telco, enfocada en reducir las emisiones de alcance 1 y 2 en un 30% y la intensidad de las emisiones de alcance 3 en un 39,8% para 2027. En el marco del Día Mundial del Medio Ambiente, que se conmemora este 5 de junio, Liberty Costa Rica y Ericsson destacan el despliegue de su red 5G, basada en equipos de red de acceso radio (RAN) de última generación que no solo ofrecen alto desempeño, sino que también permiten una operación más eficiente y sostenible en términos de consumo de energía y emisiones de CO₂, reforzando su compromiso con una conectividad responsable. Estos resultados demuestran que es posible contar con redes de alto rendimiento que además sean eficientes y sostenibles. Liberty está desplegando su red 5G con el portafolio más reciente de Ericsson Radio System, que combina: AIR 3255, una radio Massive MIMO en la banda de 3,5 GHz, ultraligera y altamente sostenible, que ofrece un alto rendimiento usando aproximadamente un 30% menos de energía y un 20% menos de CO₂ incorporado que los modelos anteriores. Radio 4432 B28 en 700 MHz, optimizada para alta eficiencia y amplia cobertura, ideal para extender el 5G a zonas rurales y de difícil acceso. RAN Processor 6655, una baseband de nueva generación con capacidades de IA mejoradas, mayor capacidad y eficiencia energética, y la posibilidad de consolidar más funciones de red en menos hardware, reduciendo así el consumo de energía a nivel de sitio. Estas soluciones están impulsadas por SoC Ericsson Silicon y funciones avanzadas como Massive MIMO, beamforming y apagado dinámico. En conjunto, dirigen la potencia de radio únicamente hacia los usuarios activos y ajustan automáticamente el uso de energía en tiempo real, lo que ayuda a reducir de forma significativa el desperdicio energético. El enfoque de Ericsson para abordar las emisiones de carbono incorporadas —aquellas generadas a lo largo de toda la cadena de valor, incluida la fabricación, el transporte y la instalación— subraya la importancia de ir más allá del uso energético operativo. Esto se logra mediante una perspectiva de ciclo de vida que prioriza la reducción en el uso de materiales, el aumento de la integración tecnológica, la optimización de la logística y la habilitación de actualizaciones de software que maximizan la vida útil de los productos. Este despliegue refleja el compromiso de Ericsson de apoyar a sus clientes en el cumplimiento de sus objetivos de sostenibilidad mediante el desarrollo de soluciones cada vez más eficientes en rendimiento y consumo energético. De acuerdo con el último Sustainability Statement de Ericsson, la compañía alcanzó seis meses antes de lo previsto su objetivo de reducir en un 40 por ciento el consumo promedio de energía de los nuevos sitios típicos de estaciones base de radio hacia finales de 2025, comparado con la línea base de 2021. Ahora Ericsson trabaja en una nueva ambición: reducir tanto el consumo de energía como el carbono incorporado de los nuevos sitios tipo de estaciones base de radio en un 50 por ciento para 2027, en relación con los niveles de 2021. Además, el despliegue de la red 5G de Liberty Costa Rica respalda su estrategia climática, que tiene como objetivo una reducción del 30% en las emisiones de alcance 1 y 2 para 2027 (frente a 2021) y una disminución del 39% en la intensidad de las emisiones de alcance 3 por cada millón de colones de valor añadido en el mismo período. Wendy Madriz, gerente de Comunicaciones de Liberty, señala que “la red 5G que estamos construyendo para Costa Rica no solo ofrece mayor velocidad y capacidad, sino que lo hace de una manera más eficiente y ambientalmente responsable. Estamos comprometidos con conectar a las comunidades y seguir creciendo cuidando el medio ambiente”. Sean Cryan, CEO para Latinoamérica Norte y el Caribe en Ericsson, afirma: “Este despliegue 5G nos recuerda que la industria de las telecomunicaciones tiene un papel real y medible en la transición hacia un futuro más sostenible. Lo que estamos logrando juntos en Costa Rica es exactamente el tipo de impacto que queremos replicar en toda la región”. Le puede interesar: Claude Opus 4.8: la apuesta por una IA “más honesta”

Más del 40% de las empresas ya ha sufrido interrupciones o pérdidas tras un ciberataque de acuerdo con un informe de Veeam. En un entorno donde el caos es inevitable, la diferencia está en quién sabe gestionarlo con una estrategia sólida. La emoción por el fútbol vuelve a capturar la atención de las personas por estos días. Hay una lección clave que trasciende la cancha: los partidos no se ganan evitando el caos, sino gestionándolo con estrategia. Jugadas inesperadas, cambios de ritmo y decisiones en segundos hacen de este deporte un juego impredecible, donde la estrategia marca la diferencia. Hoy, las organizaciones enfrentan un escenario similar en el entorno digital con múltiples amenazas, ataques más rápidos y actores más sofisticados que convierten la operación del día a día en un terreno de juego complejo. Esta realidad no es menor. Según el más reciente informe Data Trust and Resilience Report 2026 de Veeam, más del 40% de las empresas que sufrieron un incidente reportaron interrupciones operativas o pérdidas financieras, evidenciando el impacto real del “caos” digital. Así como en el fútbol, donde un error puede cambiar el resultado del partido, en ciberseguridad una falla en la ejecución puede traducirse en pérdidas críticas. Cuando el ataque llega: la importancia de una estrategia de recuperación sólida En el mundo digital, los ataques son inevitables, pero la forma en que las organizaciones responden define el resultado. El mismo informe revela que, en ataques de ransomware, solo el 28% de las organizaciones logró recuperar completamente sus datos, mientras que el resto enfrentó pérdidas o interrupciones. “Aunque muchas empresas tienen planes, pocas están realmente listas para ejecutarlos bajo presión. La diferencia está en la preparación: no se trata de evitar el caos, sino de convertirlo en una ventaja estratégica a través del llamado ‘caos controlado’.” Señala Javier Castrillón, Territory Sales Manager en Veeam. Para convertir el caos en control, una estrategia efectiva de disaster recovery debe contemplar: Visibilidad total del juego: entender dónde están los datos, cómo se mueven y qué sistemas son críticos; similar a cómo un equipo analiza el posicionamiento en la cancha. Controles que se ejecutan, no solo se planean: así como los entrenamientos se reflejan en el partido, las políticas deben estar respaldadas por herramientas y procesos que funcionen en tiempo real. Recuperación probada, no asumida: no basta con tener un plan; es clave validarlo constantemente en escenarios reales para garantizar su efectividad cuando llegue un momento de tensión. La ciberresiliencia no es una teoría, es una capacidad operativa que se construye antes del incidente y se pone a prueba durante el mismo. Del exceso de confianza a la ejecución estratégica Uno de los mayores riesgos en ciberseguridad no es el ataque en sí, sino la falsa sensación de estar preparado. De acuerdo con Veeam, el 90% de las organizaciones cree estar lista para recuperarse de un ciberataque, pero la realidad demuestra brechas importantes en la ejecución. Es el equivalente a un equipo que confía en su táctica, pero no logra ejecutarla bajo la presión del partido. Cerrar esta brecha requiere transformar la confianza en capacidad real a través de: Preparación constante: entrenamientos continuos, pruebas de recuperación y actualización de estrategias frente a nuevas amenazas. Claridad en la estrategia: roles definidos, métricas claras y alineación entre tecnología y negocio para tomar decisiones rápidas. Ejecución bajo presión: automatización y procesos que permitan actuar con precisión incluso en escenarios críticos. En el entorno digital, no gana quien evita el caos, sino quien logra dominarlo. Así como en el fútbol, donde los mejores equipos convierten la incertidumbre en oportunidades, las organizaciones que desarrollan resiliencia real son aquellas capaces de transformar el caos en “caos controlado”, asegurando continuidad, confianza y ventaja competitiva incluso en los momentos más desafiantes. Le puede interesar: Microsoft quiere reemplazar al asistente ejecutivo: Scout inaugura la era de los agentes autónomos en la oficina

La empresa anunció una nueva función llamada Meta Business Agent, una herramienta IA que se puede usar en aplicaciones como WhatsApp, Messenger e Instagram para responder a las consultas de los clientes, recomendar productos y reservar citas. La semana anterior, Meta lanzó una serie de ofertas para creadores y empresas en sus redes sociales, a través de la marca Meta One. Precisamente, este agente de IA se incluye en la suscripción enfocada en negocios. De acuerdo con información publicada por el medio CNBC, Meta explicó que este movimiento les permite ofrecer experiencias personalizadas, comenzando dentro de las aplicaciones de mensajería que sus clientes ya usan. "Hoy quiero presentar Meta Business Agent, dando a cada negocio, de cualquier tamaño, un agente para hablar con los clientes y ayudar a dirigir su operación. Ahora, una tienda de ropa en Birmingham o una panadería en São Paulo pueden ofrecer la misma experiencia siempre activa y altamente personalizada que una gran marca", dijo el CEO de Meta, Mark Zuckerberg. Los clientes también pueden acceder a una nueva Meta Business Agent Platform que les permite conectar fuentes de datos de terceros de servicios como Shopify y Zendesk, lo que les permite. CNBC cita que Meta todavía depende de los anuncios para aproximadamente el 98% de sus ingresos, habiendo tenido dificultades repetidamente para vender productos digitales y físicos a lo largo de los años. Zuckerberg dijo que Meta está construyendo actualmente "capacidades agénticas" que pueden realizar tareas avanzadas, desde sugerir formas de hacer crecer su negocio, brindar inteligencia competitiva, hasta información en tiempo real sobre lo que funciona y lo que no. "A medida que nuestros modelos avancen, su agente asumirá más tareas y, eventualmente, le ayudará a dirigir todo su negocio", dijo Zuckerberg. En octubre, Meta lanzó una versión de prueba gratuita del servicio, entonces llamado Business AI, que solo estaba disponible en países seleccionados, incluidos México e India. La compañía se está enfocando cada vez más en un entorno competitivo, en un sector en el que gigantes como Amazon y Microsoft ya lanzaron sus propios agentes IA. Por otro lado, usuarios se han volcado hacia plataformas de agentes de IA gratuitos como Open Claw A las grandes empresas que actualmente utilizan la plataforma WhatsApp Business de Meta se les cobrará en función del consumo por la nueva función de agente de IA, de manera similar a cómo pagan por cada mensaje que envían a los clientes en la aplicación. Le puede interesar: Microsoft quiere reemplazar al asistente ejecutivo: Scout inaugura la era de los agentes autónomos en la oficina

Llegó un nuevo episodio del resumen semanal sobre el colapso organizado de la humanidad (pero sin manual de uso). Conduce Maximiliano Poter. Maximiliano Poter conduce el Week Report, un desenfadado magazine de noticias del mundo IT que, cada viernes, brinda un resumen de los acontecimientos más destacados de los últimos siete días: todo lo importante, lo curioso y hasta lo más absurdo que ha sucedido en el ámbito de la tecnología y los negocios para que cierre su semana bien informado, con buena onda y una gota de acidez. En esta entrega: La IA simula sociedades: Claude creó democracia, Grok extinguió a todos Microsoft crea un asistente ejecutivo: tu calendario ya puede despedirte solo El cementerio de unicornios crece: la IA se está comiendo a las startups pre-ChatGPT El padrino de la IA advierte que las máquinas despertaron: excelente semana para tener botón de apagado Anthropic sale a bolsa: la guerra de la IA ahora también cotiza Tu celular funciona como un casino: sorpresa para absolutamente nadie CNN demanda a Perplexity: “los hechos son libres”, el periodismo no tanto La IA descifra secretos medievales: finalmente automatizamos la brujería ¿Qué comemos hoy?: una startup cree haber resuelto el dilema más difícil de la humanidad Y muchas "noticias" increíbles más... Le puede interesar: Week Report #86: el noticiero que confirma que vivimos en una loca simulación

Aunque los modelos generativos producen textos, imágenes y campañas publicitarias cada vez más sofisticadas, la evidencia muestra que las personas continúan valorando más las creaciones humanas. La razón no está en la calidad técnica, sino en algo que las máquinas todavía no pueden replicar: la experiencia humana. La industria tecnológica suele presentar la inteligencia artificial como una fuerza inevitable destinada a automatizar prácticamente cualquier actividad intelectual. Sin embargo, cuando la conversación se traslada al terreno de la creatividad, la narrativa comienza a mostrar grietas. Un análisis publicado por Computerworld sostiene que, incluso cuando las personas son incapaces de distinguir entre contenido generado por humanos y contenido generado por IA, siguen prefiriendo las obras creadas por personas una vez que conocen su origen. La observación parece menor, pero plantea una pregunta fundamental para el futuro de la economía creativa: ¿qué es exactamente lo que valoramos cuando consumimos arte, diseño, escritura o contenido? La respuesta parece estar menos relacionada con la calidad técnica que con el significado. Los modelos generativos actuales son extraordinariamente eficaces para reproducir patrones. Pueden escribir artículos, diseñar imágenes, generar música y producir campañas publicitarias en cuestión de segundos. Sin embargo, gran parte de ese trabajo deriva de una recombinación estadística de conocimientos previos. Lo que sigue faltando es una experiencia propia del mundo. Diversas investigaciones académicas han llegado a conclusiones similares. Un estudio publicado en 2025 encontró que los sistemas de IA superan a los humanos en ciertas pruebas de pensamiento divergente y resolución de problemas, pero obtienen resultados inferiores en tareas de escritura creativa. Los investigadores concluyeron que el rendimiento creativo de la IA parece surgir de mecanismos diferentes a los procesos cognitivos humanos asociados con la creatividad genuina. La diferencia es especialmente visible cuando la creatividad exige contexto cultural, emociones complejas o experiencias personales. La historia ofrece un antecedente revelador. Cuando apareció la fotografía en el siglo XIX, muchos artistas temieron que la pintura perdiera relevancia. Ocurrió exactamente lo contrario. La imposibilidad de competir con la precisión mecánica de las cámaras impulsó movimientos como el impresionismo y el expresionismo, que desplazaron el foco desde la representación objetiva hacia la interpretación subjetiva de la realidad. La inteligencia artificial podría estar produciendo una transformación semejante. Si las máquinas son capaces de generar contenidos técnicamente correctos de forma instantánea, el valor diferencial de los creadores humanos podría desplazarse hacia elementos más difíciles de automatizar: visión personal, intuición, sensibilidad cultural, autenticidad y capacidad de conectar experiencias aparentemente inconexas. La paradoja es que el avance de la IA podría terminar aumentando el valor de aquello que la tecnología no puede producir. El debate también tiene implicaciones económicas. Según el Foro Económico Mundial, el futuro no debería entenderse como una competencia entre humanos y máquinas, sino como una combinación de capacidades complementarias. La organización sostiene que la mayor oportunidad reside en integrar inteligencia artificial y talento humano tanto en dominios analíticos como creativos. En la práctica, eso ya está ocurriendo. Las agencias de publicidad utilizan modelos generativos para acelerar procesos de investigación. Los estudios de diseño emplean IA para explorar conceptos visuales. Los escritores recurren a asistentes digitales para organizar ideas. Pero en la mayoría de los casos, la decisión final continúa dependiendo del criterio humano. La razón es simple. La creatividad no consiste únicamente en producir algo nuevo. También implica decidir qué vale la pena decir, por qué debe decirse y cuál es el significado detrás de esa creación. Lea también: Microsoft planea nueva "superapp" de Copilot

En un escenario donde la inteligencia artificial avanza desde los laboratorios hacia operaciones cada vez más complejas y escalables, la discusión ya no pasa por elegir entre TensorFlow o PyTorch, sino por entender cómo integrarlos estratégicamente. Esta columna analiza cómo la convergencia entre ambos ecosistemas redefine las competencias necesarias en ciencia de datos y transforma la manera en que se construyen soluciones de IA robustas, flexibles y listas para producción. Por Fabiola Montero, Profesora de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación de la Universidad de Panamá La consolidación de la inteligencia artificial exige una visión estratégica para llevar los proyectos desde la investigación hasta el despliegue en entornos de producción a gran escala. Durante años, el debate técnico estuvo dividido entre dos grandes marcos de trabajo para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático: PyTorch, conocido por su flexibilidad y facilidad para experimentar, y TensorFlow, reconocido por su solidez y orientación hacia entornos industriales. Sin embargo, hoy esa rivalidad ha quedado atrás. Ambas herramientas han evolucionado y se han acercado tanto que dominar su uso combinado se ha convertido en una ventaja clave para cualquier profesional de la ciencia de datos. Durante la última década, elegir entre una u otra plataforma definió en gran medida cómo se construían los proyectos de inteligencia artificial. Cada una tenía una filosofía distinta. PyTorch fue diseñado para ser flexible y cercano al lenguaje Python. Su principal ventaja es que permite construir y modificar los modelos mientras se trabaja, lo que facilita detectar errores, hacer pruebas rápidas y experimentar con nuevas ideas sin complicaciones. Por eso se convirtió rápidamente en la herramienta favorita de investigadores y científicos de datos que necesitan explorar y probar soluciones con agilidad. TensorFlow, en cambio, nació pensando en la escala y la industria. Su diseño estaba orientado a procesar grandes volúmenes de datos con el máximo rendimiento y a funcionar en distintos tipos de hardware. Su ecosistema incluye herramientas especializadas como TensorFlow Extended para automatizar el flujo de datos, TensorFlow Serving para poner modelos en producción con alta disponibilidad, y LiteRT para ejecutar modelos en dispositivos móviles o de bajo consumo. Por estas razones, TensorFlow sigue siendo la opción preferida en empresas grandes y entornos regulados, donde la estabilidad, el control y el mantenimiento a largo plazo son prioritarios. Sin embargo, la idea de que PyTorch era solo para investigación y TensorFlow solo para producción ya no refleja la realidad. Ambas herramientas han incorporado las fortalezas de la otra y hoy compiten en terrenos que antes eran exclusivos de su rival. PyTorch, por ejemplo, introdujo herramientas que le permiten optimizar automáticamente el rendimiento de los modelos y desplegarlos directamente en dispositivos móviles y hardware especializado, sin necesidad del entorno Python. Esto lo pone a la altura de lo que TensorFlow ofrecía históricamente en ese campo. Al mismo tiempo, el ecosistema de TensorFlow respondió apostando por mayor flexibilidad y compatibilidad. La llegada de Keras 3, una interfaz de programación que funciona como puente entre distintas plataformas de aprendizaje automático, fue un punto de inflexión importante: permite escribir el código del modelo una sola vez y elegir después con qué motor ejecutarlo. Un equipo puede entrenar su modelo usando PyTorch por su agilidad en la fase de experimentación, y luego compilarlo con los aceleradores de TensorFlow o JAX —una biblioteca de cómputo numérico de alto rendimiento desarrollada por Google— para maximizar el rendimiento cuando el modelo pasa a producción. Esto elimina uno de los problemas más comunes en los proyectos de inteligencia artificial: tener que reescribir todo el código al cambiar de plataforma. Otro avance importante tiene que ver con el entrenamiento de modelos muy grandes, que requieren distribuir el trabajo entre miles de procesadores especializados. Tanto PyTorch como TensorFlow han desarrollado herramientas maduras para gestionar esta distribución de forma eficiente, compatibles con el hardware más avanzado disponible en el mercado. Esto significa que la elección de una u otra plataforma ya no está limitada por su capacidad de cómputo, sino por las necesidades específicas del proyecto y la infraestructura disponible. En definitiva, el profesional de la ciencia de datos de hoy no puede darse el lujo de dominar solo una herramienta. La convergencia entre TensorFlow y PyTorch no significa que sean idénticas, sino que se complementan. Saber cuándo usar cada una, y cómo combinarlas según las necesidades del proyecto, es lo que define la diferencia entre una solución funcional y una solución robusta, escalable y sostenible en el tiempo. En un campo que avanza tan rápido, la flexibilidad estratégica no es opcional: es la base del éxito profesional. Le puede interesar: La contratación de personal para ciberseguridad se estanca: casi la mitad de los líderes de TI enfrentan resistencia corporativa

Un estudio de Aithos encontró que todos los modelos de lenguaje analizados fallaron en cumplir con los requisitos legales de la UE. Descubrieron que recolectan datos de los usuarios sin consentimiento, intentan manipular individuos vulnerables y hasta crean perfiles psicológicos. La organización de investigación sin fines de lucro Aithos reveló que los principales modelos de inteligencia artificial (IA) violan las normativas de la Unión Europea (UE) sobre IA y protección de datos. Aithos ganó relevancia internacional tras desarrollar LARA (Legal Assessment for Real-world Agents), que es una herramienta de auditoría diseñada para simular escenarios de la vida real y evaluar si los modelos de inteligencia artificial cumplen con el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) y la Ley de IA de la Unión Europea. Fue con esta herramienta que encontraron infracciones como que los modelos de IA recolectan datos de los usuarios sin el consentimiento de estos, intentaban manipular a individuos vulnerables y, un punto preocupante, creaban perfiles psicológicos. De acuerdo con ComputerWorld, Aithos encontró que todos los modelos de lenguaje analizados fallaron en cumplir con los requisitos legales de la UE. En algunos casos, se detectaron violaciones a las reglas en hasta un 93% de las situaciones probadas. El mejor desempeño fue del modelo Claude Opus 4.7 Anthropic obtuvo el mejor resultado, que aun así solo alcanzó un nivel de cumplimiento del 54% de las veces. Aithos señaló que la responsabilidad no recae únicamente en las grandes tecnológicas desarrolladoras. Las empresas que utilicen estos modelos para construir sus propios agentes de IA también podrían ser consideradas legalmente responsables por estos fallos. El estudio subraya que hay un desafío crítico para las empresas que buscan implementar soluciones de IA generativa en el territorio europeo, sugiriendo que la tecnología actual aún está lejos de alinearse con el marco legal vigente. El mejor de los desempeños de los modelos evaluados deja casi la mitad de sus interacciones en un limbo legal, lo que pone en riesgo de sanciones a estas empresas. De acuerdo con GDPR las sanciones pueden alcanzar los €20 millones o el 4% del volumen de negocios anual global del ejercicio anterior de la empresa. Según la ley de IA, las aplicaciones IA prohibidas pueden conllevar multas de hasta €35 millones o el 7% de los ingresos globales.

La revolución iniciada por ChatGPT está acelerando una depuración histórica en el ecosistema emprendedor. Más de 220 startups creadas antes del boom de la IA ya perdieron su valoración de mil millones de dólares, mientras el capital fluye hacia OpenAI, Anthropic y una nueva generación de compañías nativas de inteligencia artificial. Durante años, Silicon Valley vivió bajo una premisa casi inquebrantable: crecer primero, preocuparse después por la rentabilidad. La combinación de tasas de interés cercanas a cero, abundancia de capital y aceleración digital durante la pandemia permitió que cientos de empresas alcanzaran valoraciones superiores a los mil millones de dólares. Hoy ese mundo parece lejano. Datos de PitchBook divulgados por CNBC muestran que más de 220 startups estadounidenses han perdido su condición de unicornio. Muchas de ellas fueron estrellas de la era previa a ChatGPT, pero ahora enfrentan un mercado que valora atributos completamente distintos. Según la firma de análisis, las empresas que levantaron capital por última vez en 2021 registran una caída promedio del 68% en sus valoraciones, mientras que aquellas financiadas en 2022 acumulan retrocesos cercanos al 52%. La transformación no es solamente financiera: es estructural. El lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022 redefinió la forma en que los inversionistas evalúan el potencial de crecimiento. Lo que antes requería equipos de cientos de ingenieros, presupuestos millonarios y años de desarrollo, hoy puede construirse con grupos significativamente más pequeños apoyados por herramientas de inteligencia artificial. Samir Kaul, socio de Khosla Ventures, describió este cambio con una frase reveladora: la nueva generación de emprendedores programa en inglés. La observación resume un fenómeno que está alterando las reglas económicas del software. La capacidad de crear productos con menos personal reduce costos, acelera la innovación y disminuye las barreras de entrada. Como consecuencia, muchas startups tradicionales se encuentran atrapadas en una posición incómoda. Conservan estructuras de costos diseñadas para otra época mientras compiten contra empresas nacidas en la era de la IA. El impacto es particularmente visible en el sector SaaS. PitchBook identifica 75 compañías de software empresarial entre los llamados "unicornios caídos". La razón es sencilla: la inteligencia artificial está automatizando funciones que antes justificaban licencias de software independientes. Herramientas de programación asistida, automatización documental y agentes inteligentes están absorbiendo capacidades que durante años sostuvieron negocios multimillonarios. La magnitud del cambio también se refleja en la distribución del capital de riesgo. Mientras cientos de startups intentan justificar valoraciones heredadas de 2021, el dinero se concentra en un número reducido de actores. OpenAI alcanzó recientemente una valoración cercana a los 840.000 millones de dólares tras una ronda récord de financiación. Anthropic, por su parte, se aproxima al billón de dólares de valoración después de captar 65.000 millones de dólares adicionales. La concentración de recursos en estas compañías está redefiniendo todo el mercado tecnológico. Los efectos secundarios comienzan a multiplicarse. Empresas como Glossier, Savage X Fenty, AG1, Betterment y SeatGeek aparecen entre las compañías que han visto deteriorarse significativamente sus valoraciones. En paralelo, adquisiciones recientes muestran descuentos que habrían sido impensables durante el auge de 2021. Ryan Falvey, de Restive Ventures, estima que los múltiplos de valoración se han comprimido aproximadamente seis veces desde los máximos alcanzados durante la pandemia. En términos prácticos, una empresa que genera exactamente los mismos ingresos que hace cinco años podría valer hasta un 85% menos en el entorno actual. La situación plantea una pregunta incómoda para el ecosistema emprendedor: ¿estamos observando una corrección saludable o el inicio de una extinción masiva? Probablemente ambas cosas. La historia de la tecnología está llena de momentos en los que una innovación transforma radicalmente la asignación de capital. Internet desplazó a empresas tradicionales. Los teléfonos inteligentes redefinieron industrias completas. Ahora la inteligencia artificial parece estar produciendo una nueva redistribución de ganadores y perdedores. La diferencia es la velocidad. Lo que normalmente habría tomado una década está ocurriendo en apenas tres años. Lea también: The New York Times en conflicto por el uso de IA para evaluar empleados