Con una agenda intensiva de conferencias y talleres prácticos, el Festival IA hizo escala en Puerto Rico y reunió a líderes tecnológicos, empresarios y especialistas para demostrar que la inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta concreta de transformación. Casos reales, demostraciones en vivo y estrategias aplicables marcaron una jornada enfocada en llevar la IA del discurso a la ejecución. El pasado 26 de marzo, el San Juan Marriott fue sede de una nueva edición del Festival de Inteligencia Artificial, un evento que forma parte de una ambiciosa gira regional orientada a acercar el uso práctico de la IA a empresas y profesionales de América Latina. A lo largo de la jornada, las distintas charlas y talleres ofrecieron una mirada integral sobre cómo implementar esta tecnología en áreas clave como innovación, marketing, desarrollo de software, ventas y gestión organizacional. La apertura estuvo a cargo de David Fernández, quien lideró el taller “Laboratorio de futuro: Diseño anticipado para realidades que aún no llegan”. En esta sesión, los asistentes trabajaron con modelos de IA para detectar señales tempranas y anticipar escenarios, destacando el valor de la inteligencia artificial como aliada estratégica para la toma de decisiones en contextos de alta incertidumbre. Más tarde, el propio Fernández profundizó en el uso de la IA para acelerar procesos de innovación con su charla sobre diseño y validación de prototipos en tiempo récord, enfatizando la reducción de riesgos y tiempos en el desarrollo de nuevos productos. El enfoque en marketing y generación de contenido estuvo liderado por Johnny Bermúdez, quien presentó un flujo de trabajo integral para crear piezas audiovisuales con inteligencia artificial. Su exposición mostró cómo transformar ideas en videos e imágenes listas para publicación, optimizando tiempos y recursos. En una segunda intervención, Bermúdez exploró el uso de avatares, clones digitales y asistentes de IA para escalar la comunicación y las ventas sin necesidad de presencia física, una tendencia creciente en estrategias digitales. Uno de los momentos más destacados de la jornada fue la demostración en vivo de Israel Figueroa, quien en “De copiloto a piloto: desarrollo de software agent-first” evidenció cómo los agentes de IA están pasando de asistir a ejecutar tareas completas en el desarrollo de software. La evolución hacia equipos híbridos, donde humanos y agentes trabajan de forma integrada, fue profundizada más adelante en su segunda charla, enfocada en cómo estos modelos redefinen la estructura de los equipos tecnológicos y permiten escalar operaciones sin aumentar el número de colaboradores. Por su parte, Marcelo Burman aportó una visión estratégica y de negocio con dos presentaciones clave. En “IA sin humo”, abordó uno de los principales desafíos actuales: cómo pasar de iniciativas aisladas a implementaciones concretas con impacto real en la operación. Luego, en su charla sobre ventas, explicó cómo la inteligencia artificial puede optimizar cada etapa del funnel comercial, mejorando la conversión, la productividad y la toma de decisiones basada en datos. El componente humano también tuvo un espacio central. Nesty Delgado planteó que 2026 marca un punto de inflexión donde la integración entre inteligencia artificial e inteligencia emocional será determinante para el liderazgo organizacional. En la misma línea, Alba Norys Del León destacó que la adopción efectiva de IA requiere metodologías claras, liderazgo estratégico y una gestión del cambio que alinee cultura, procesos y objetivos, subrayando que la transformación no ocurre de forma improvisada. En conjunto, las sesiones reflejaron un mensaje claro: la inteligencia artificial ya no es una tendencia futura, sino una capacidad presente que exige acción inmediata. Desde la automatización de procesos hasta la creación de contenido, el desarrollo de software y la optimización comercial, el Festival IA evidenció que las organizaciones que no integren estas herramientas corren el riesgo de quedar rezagadas. Tras su paso por Puerto Rico, la gira del Festival IA continuará su recorrido en la región con próximas paradas confirmadas en El Salvador (7 de mayo), Honduras (19 de mayo), República Dominicana (9 de junio), Panamá (16 de junio), Nicaragua (18 de junio) y Costa Rica (22 de julio), además de nuevas ediciones en México y Ecuador en los meses siguientes. Asimismo, se prevé la incorporación de nuevas sedes como Lima, ampliando el alcance del evento en América Latina. Para conocer más detalles sobre la agenda, los próximos eventos o registrarse en las futuras ediciones, los interesados pueden visitar el sitio oficial del Festival de Inteligencia Artificial: https://www.festival-ia.com/ Le puede Interesar: Festival IA Puerto Rico 2026: de la idea al contenido audiovisual que vende en cuestión de horas

A pesar de que el 92% de las empresas afirma estar haciendo algo con esta tecnología, solo un 26% logra llevarla a proyectos reales y operativos, quedando la gran mayoría estancados en pruebas piloto sin continuidad. Durante el Festival de Inteligencia Artificial en Puerto Rico, Marcelo Burman, Gerente General de ConnectaB2B, presentó su conferencia titulada "IA sin humo: cómo llevar la inteligencia artificial del discurso a la operación". En su intervención, Burman desglosó por qué muchas iniciativas de Inteligencia Artificial (IA) fracasan y ofreció una hoja de ruta clara para que tanto corporaciones como pequeñas y medianas empresas (pymes) logren implementaciones exitosas. Según un estudio de McKinsey citado por Burman, aunque el 92% de las empresas afirma estar haciendo algo con IA, solo un 26% ha logrado implementarla en proyectos reales, mientras que un 67% se queda estancado en pruebas piloto que nunca llegan a ser operativas. ¿Por qué no escalan estas iniciativas? Burman fue tajante al respecto: "Empezamos por la tecnología sin pensar realmente para qué lo vamos a usar". Muchas empresas caen en la trampa de querer instalar herramientas como ChatGPT solo porque "todo el mundo lo está haciendo", sin definir métricas claras de éxito ni darle continuidad a los proyectos. Para pasar del discurso a la operación, Burman propone responder tres preguntas fundamentales: ¿qué problema quiero resolver?, ¿cómo mido el éxito? y ¿cómo lo integro en el flujo de trabajo? "No empecemos pensando si vamos a usar Gemini, chat GPT, copilot o el que sea... empecemos pensando qué tema o problemas queremos resolver" A través de ejemplos de gigantes globales como Klarna, JP Morgan, Air India, Duolingo, Coca-Cola y Walmart, Burman demostró que el verdadero valor de la IA radica en resolver problemas específicos y medir los resultados (KPIs) desde el inicio. Sin embargo, hizo especial énfasis en la necesidad de no ignorar al equipo humano y evitar la trampa de los despidos masivos a corto plazo. La clave del éxito sostenido es la supervisión cognitiva, integrando a las personas en el proceso (lo que se conoce como human in the loop) y creando modelos híbridos entre IA y humanos. Además, Burman alertó sobre los peligros de la "Shadow AI", que ocurre cuando los empleados utilizan herramientas de IA generativa por su cuenta sin un marco de gobernanza, poniendo en riesgo la confidencialidad de los datos de la empresa. La implementación de la IA no es exclusiva de las grandes corporaciones. Burman compartió cómo ConnectaB2B, una pyme de 44 personas, utiliza la automatización y asistentes personalizados (gemas) para gestionar cerca de 70 eventos anuales en múltiples países. Al comparar a los profesionales modernos con el clásico personaje de televisión "El hombre nuclear", Burman ilustró cómo la inteligencia artificial nos dota de capacidades aumentadas, pero en el ámbito cognitivo en lugar del físico."Hoy somos seres humanos potenciados y aumentados por inteligencia artificial, porque nos hace más capaces, más inteligentes" Para concluir su ponencia, el Gerente General de ConnectaB2B dejó una reflexión contundente sobre el futuro del trabajo y nuestra evolución profesional: "Nos vamos a convertir en de hacedores de cosas a orquestadores de procesos... La inteligencia artificial no es magia, es una herramienta y lo que importa no es cuál usas, sino cómo la usas". Le también : "Festival IA Puerto Rico 2026: cómo las empresas pueden usar inteligencia artificial para diseñar escenarios estratégicos"

En un entorno donde la velocidad es ventaja competitiva, David Fernández, fundador y CEO de TDM Internacional, explica cómo herramientas de inteligencia artificial como Claude, Figma y Grok están permitiendo a las empresas convertir ideas en prototipos funcionales en cuestión de minutos, reduciendo costos y riesgos en la toma de decisiones. La inteligencia artificial está redefiniendo una de las etapas más críticas del desarrollo empresarial: el momento en que una idea se convierte en algo tangible. No se trata solo de generar ideas más rápido, sino de validarlas antes de comprometer recursos, equipos y capital. Durante una sesión centrada en prototipado con IA, el mensaje fue directo: una buena idea no debe convertirse inmediatamente en proyecto. Primero debe transformarse en concepto, y luego en prototipo. La diferencia es sustancial. Una idea es abstracta. Un concepto incorpora variables clave como cliente, propuesta de valor, diseño, canales y modelo de entrega. Y un prototipo es la primera prueba real. Equivocarse rápido, pero barato El principio que atraviesa toda la metodología es uno conocido en innovación, pero ahora amplificado por la IA: equivocarse barato. Prototipar permite fallar antes de invertir. La inteligencia artificial acelera este proceso de forma radical. Lo que antes requería semanas de diseño, desarrollo y validación, hoy puede ejecutarse en minutos. Pero hay una condición clave: el prototipo debe validarse. Un prototipo no validado, se insiste, no sirve. El objetivo no es construir productos terminados, sino versiones suficientemente reales como para probar hipótesis en el mercado. Del prompt al producto: cómo cambia la lógica de trabajo Uno de los cambios más relevantes no está en las herramientas, sino en la forma de interactuar con ellas. La mayoría de los usuarios aún utiliza la IA como un sistema de respuestas. Sin embargo, el enfoque más avanzado propone invertir la dinámica: hacer que la IA formule preguntas. Una instrucción simple resume esta lógica: pedirle al modelo que haga todas las preguntas necesarias antes de ejecutar una tarea. Esto cambia la calidad del resultado, porque obliga a definir variables críticas como inversión, público objetivo o alcance. El problema de muchos prompts, explica Fernandez, es que son demasiado abiertos. Y cuando la entrada es ambigua, la salida también lo es. En términos prácticos, “garbage in, garbage out”. Otra recomendación clave es usar la propia IA para diseñar mejores prompts. Es decir, pedirle al modelo que explique cómo debe ser consultado para lograr un objetivo específico. Este enfoque convierte a la IA en un copiloto metodológico, no solo operativo. Claude, Figma y Grok: un stack para prototipar en tiempo récord El ecosistema de herramientas para prototipado con IA está creciendo rápidamente, pero algunas plataformas empiezan a consolidarse por su especialización. Para conceptualización y desarrollo de prototipos funcionales, Claude destaca por su capacidad para estructurar ideas complejas y convertirlas en propuestas accionables. En el ejercicio presentado durante el Festival IA Puerto Rico 2026, con información mínima de una empresa (sector, mercado y principales retos), la herramienta generó un prototipo completo de producto alineado con tendencias futuras. Sin embargo, cuando se trata de experiencia de usuario e interfaces, Figma ofrece un nivel de detalle superior. La combinación de ambas herramientas permite pasar de un concepto abstracto a una interfaz visual navegable en cuestión de minutos. Incluso es posible generar prompts específicos desde Claude para que Figma ejecute diseños más precisos. El resultado es un salto cualitativo: prototipos que ya simulan flujos completos, como registro de usuarios, validación de identidad y navegación dentro de una plataforma, sin necesidad de desarrollo tradicional. Por otro lado, Grok introduce una capa adicional en el prototipado visual. A partir de una imagen generada por IA, la plataforma puede crear videos cortos (de hasta 10 segundos) que simulan el comportamiento de un producto. Esto permite visualizar cómo funcionaría un objeto físico o digital en movimiento, algo clave en etapas tempranas de diseño. De datos a decisiones en segundos Más allá del diseño, la IA también está transformando el análisis previo al prototipado. En uno de los ejercicios, se procesó un conjunto de datos de entre 80 y 90 empresas para generar un prototipo orientado a tendencias reales del mercado. Los resultados muestran patrones relevantes: 47% de las empresas tienen alcance internacional, 85% proyecta crecimiento y 63% ya integra escenarios de inteligencia artificial en su operación. Con esta base, la IA puede generar dashboards interactivos y recomendaciones estratégicas casi en tiempo real. Este tipo de análisis, que antes requería equipos de consultoría y semanas de trabajo, ahora puede ejecutarse simplemente cargando un archivo y aplicando modelos entrenados. El nuevo estándar: velocidad, contexto y ejecución El prototipado con inteligencia artificial no elimina la necesidad de estrategia, pero sí cambia el ritmo y la forma en que se ejecuta. Las empresas que adopten este enfoque podrán iterar más rápido, validar antes y reducir el costo del error. El cambio de fondo no está en las herramientas, sino en la mentalidad. Pasar de construir proyectos a construir conceptos. De lanzar productos a probar hipótesis. Y de usar la IA como asistente a integrarla como sistema de trabajo. En ese nuevo paradigma, la ventaja competitiva no será tener la mejor idea, sino ser capaz de convertirla en algo tangible antes que los demás. Relacionado con el tema: Festival IA Puerto Rico 2026: ¿qué necesita una organización para que la IA produzca resultados sostenibles?

Con un enfoque centrado en el liderazgo y la gestión del cambio, la experta Alba Norys de León desglosó los pilares fundamentales para que la inteligencia artificial no sea solo un proyecto piloto, sino una transformación estructural. En el marco del Festival de Inteligencia Artificial Puerto Rico 2025, la presidenta de AblaTek, Alba Norys de León, presentó una conferencia magistral que desafió la narrativa meramente técnica de la tecnología. Bajo la premisa de que la IA duplica su capacidad cada cuatro meses, De León enfatizó que la verdadera transformación no es un cambio de herramientas, sino una reforma profunda del modo de pensar y de la cultura organizacional. La ponente inició compartiendo una experiencia dentro de sus procesos de capacitación ejecutiva en el PML Institute, donde un líder con 25 años de trayectoria planteó una duda que resonó en toda la sala: “¿Cómo introduzco la IA sin que mi equipo sienta que los estoy tirando a los tiburones y pierdan la confianza en mí?”. Para De León, esta pregunta demuestra que la IA ha puesto a prueba el liderazgo moderno. Citando datos de McKinsey, señaló que solo el 22% de las organizaciones logran escalar la IA más allá de un piloto. ¿La razón? "Muchas organizaciones comienzan por la tecnología y no por la organización; adquieren herramientas sin entender realmente qué problema quieren solucionar", afirmó. El criterio humano: El GPS de la estrategia Haciendo una analogía con el sistema de navegación de un vehículo, la experta aclaró que, aunque la IA puede sugerir rutas, no sustituye al conductor. “El GPS se tranca hasta que tú decides qué ruta vas a tomar basándote en tu criterio. La IA no sustituye el juicio que debe tener una empresa”, explicó. Advirtió que capacitar sin un diagnóstico previo es una forma de "malversación de fondos privados", ya que se invierte en planes de formación sin conocer el estatus de conocimiento ni la disposición al cambio de cada colaborador. Los tres pilares de la transformación sostenible Para lograr que la implementación tecnológica sea exitosa y perdurable, la presidenta de AblaTek propuso una metodología basada en tres ejes críticos: Metodología (Observación y Diagnóstico): Inspirada en el método científico, instó a las empresas a detenerse a observar antes de "apagar fuegos". Delimitar el problema es el paso obligatorio antes de elegir cualquier herramienta tecnológica. Estructura (Priorización y KPIs): Sugirió la estrategia de los low hanging fruits (o "mangos bajitos"). Ejecutar proyectos cortos con resultados rápidos ayuda a vencer la resistencia psicológica del equipo y genera el impulso necesario para retos mayores. Asimismo, recalcó que no existen KPIs válidos sin un diagnóstico base. Intención (Límites y Políticas): Este pilar recae totalmente en el líder. De León advirtió que el 90% de las empresas carecen de una política de uso responsable. Esto crea una brecha peligrosa: mientras los Baby Boomers actúan con temor a extralimitarse, la Generación Z actúa como "un Ferrari con frenos de bicicleta", entregando resultados inmediatos pero sin los filtros de calidad o seguridad necesarios. La IA exige claridad, no la elimina Al cierre de su intervención, Alba Norys de León recordó a la audiencia que la inteligencia artificial no reemplaza la necesidad de una cultura innovadora ni de una dirección clara, sino que las vuelve imprescindibles. “La IA no elimina la necesidad de claridad, la exige con mayor rigor”, concluyó. La visión de AblaTek deja claro que, en un mundo donde la tecnología corre a velocidades vertiginosas, el éxito de las empresas puertorriqueñas dependerá de su capacidad para fortalecer el criterio humano y liderar con intención. Le puede interesar: Festival IA Puerto Rico 2026: cómo las empresas pueden usar inteligencia artificial para diseñar escenarios estratégicos

Durante el evento, David Fernández, fundador y CEO de TDM Internacional, explicó cómo las empresas pueden usar herramientas de IA no para predecir el futuro, sino para construir escenarios estratégicos a partir de megatendencias, datos y modelos de análisis. La conversación sobre inteligencia artificial suele girar alrededor de automatización, chatbots o generación de contenido, pero en el mundo empresarial empieza a tomar fuerza otro enfoque: usar la IA para pensar el futuro del negocio. No para predecirlo, sino para modelar escenarios, analizar tendencias y diseñar estrategias. Esa fue la idea central presentada por David, fundador y CEO de TDM Internacional, durante una exposición sobre el presente y futuro de la inteligencia artificial aplicada a la estrategia empresarial. Su planteamiento parte de una idea simple pero potente: las empresas ya no pueden planificar a 50 años, ni siquiera a 20. Hoy el horizonte estratégico es mucho más corto. Según explica, antes las empresas pensaban en horizontes de 50 o 70 años, pero ahora el horizonte real es 2030. El ritmo tecnológico ha comprimido el tiempo estratégico. Utiliza una metáfora que resume esta aceleración: cada año calendario equivale a siete años tecnológicos. Es decir, una empresa que no se actualiza durante un año podría quedar siete años atrás en términos tecnológicos. El futuro no se predice, se construye Uno de los mensajes centrales de la charla es que el futuro no se predice, sino que alguien lo está construyendo. Para ilustrarlo, menciona ejemplos de ideas futuristas que aparecieron décadas antes de hacerse realidad, como ciudades inteligentes, teletrabajo, videollamadas portátiles, realidad virtual o gemelos digitales. Muchas de estas ideas aparecieron en películas, ciencia ficción o proyectos conceptuales mucho antes de existir tecnológicamente. El ejemplo más concreto es el proyecto de ciudad futurista lineal en Arabia Saudita, conocida como The Line, una ciudad diseñada para albergar 9 millones de residentes, con una estructura de 500 metros de altura, 200 metros de ancho y 170 kilómetros de largo. El proyecto plantea transporte de extremo a extremo en 20 minutos, sin automóviles, con cero emisiones de carbono y servicios autónomos impulsados por inteligencia artificial. El punto de este ejemplo no era urbanístico, sino estratégico: alguien está construyendo el futuro mientras otros apenas están reaccionando al presente. La ola de la inteligencia artificial ya pasó, viene la siguiente Otro de los conceptos clave es la idea de las “olas tecnológicas”. Según el expositor, la inteligencia artificial ya no es innovación, ahora es una realidad operativa en las empresas, y una nueva ola tecnológica está por llegar en el corto plazo. Las empresas que todavía están aprendiendo a usar chatbots podrían quedarse atrás frente a organizaciones que ya están utilizando IA para estrategia, análisis de escenarios y toma de decisiones. Para explicar la diferencia en la adopción tecnológica, utilizó una analogía: la diferencia entre un náufrago y un surfista. Ambos están en el mar, ambos enfrentan olas, pero el náufrago sobrevive como puede, mientras el surfista aprende a usar la ola a su favor. Muchas empresas hoy usan la IA como náufragos, resolviendo problemas inmediatos, pero pocas la usan estratégicamente como surfistas. Megatendencias y escenarios, el verdadero uso estratégico de la IA El enfoque metodológico presentado se basa en trabajar con megatendencias globales, tendencias sectoriales y herramientas de inteligencia artificial para generar escenarios futuros. Entre las megatendencias mencionadas se incluyen: Salud reimaginada Colaboración avanzada Innovación como deporte de equipo Naturaleza restaurada Sociedades empoderadas Sistemas optimizados Transformación económica y nuevos modelos económicos Humanidad cuántica Gemelos digitales y dobles digitales La idea no es que la IA invente el futuro, sino que analice grandes volúmenes de información sobre tendencias, cambios tecnológicos, cambios sociales y económicos, y ayude a construir escenarios posibles para una empresa o industria. El laboratorio de futuro con IA La metodología presentada se estructuró como un laboratorio de futuro con cuatro pasos principales utilizando herramientas de inteligencia artificial como NotebookLM, ChatGPT y Gemini. El proceso consiste en: Analizar megatendencias utilizando repositorios de información, PDFs, videos y reportes. Hacer preguntas específicas sobre la industria o sector para identificar qué tendencias impactan el negocio. Usar un modelo de IA como experto para generar escenarios futuros y análisis estratégico. Generar informes estratégicos, presentaciones e infografías con herramientas de IA. El objetivo final no es obtener respuestas automáticas, sino generar análisis estratégico para la toma de decisiones empresariales. De resolver problemas a diseñar estrategias Uno de los mensajes más importantes de la conferencia es que muchas empresas están usando la inteligencia artificial solo para resolver problemas operativos del presente, como automatización, atención al cliente o generación de textos. Sin embargo, el mayor valor de la IA podría estar en la planeación estratégica y la construcción de escenarios futuros. La inteligencia artificial puede analizar tendencias, cruzar variables, generar escenarios económicos, tecnológicos y de mercado, y ayudar a las empresas a diseñar estrategias de innovación para los próximos cinco años. En otras palabras, el cambio no está solo en usar IA para trabajar más rápido, sino en usarla para pensar mejor. El verdadero impacto de la inteligencia artificial en los negocios no será únicamente la automatización del trabajo, sino la transformación de la manera en que las empresas toman decisiones, diseñan estrategias y construyen su futuro. Relacionado con el tema: Festival IA Puerto Rico 2026: de la idea al contenido audiovisual que vende en cuestión de horas

En el marco del evento, Johnny Bermúdez, fundador de XY Studios, expuso cómo la inteligencia artificial está redefiniendo la producción audiovisual, permitiendo a empresas y creadores generar imágenes y videos de alta calidad en tiempos récord, con mayor control creativo y enfoque directo en resultados comerciales. La producción audiovisual atraviesa una transformación radical impulsada por la inteligencia artificial. Así lo dejó en claro Johnny Bermúdez durante su conferencia “Videos e imágenes con IA para atraer clientes: de la idea a piezas listas para publicar”, donde planteó que la verdadera disrupción no está solo en generar imágenes impactantes, sino en construir sistemas inteligentes que aceleren la creatividad y optimicen el proceso comercial. Desde el inicio, Bermúdez remarcó un cambio estructural: ideas que antes quedaban archivadas por falta de presupuesto hoy pueden ejecutarse en cuestión de horas. “La IA no reemplaza la estrategia, pero sí multiplica la capacidad de producción y prueba”, explicó. Este nuevo enfoque permite a las empresas testear rápidamente piezas creativas, validar qué funciona y escalar solo aquello que genera resultados. Uno de los ejes centrales de su presentación fue la evolución de la IA generativa. En apenas tres años, la tecnología pasó de generar imágenes con errores evidentes a producir contenidos hiperrealistas indistinguibles de la realidad. Este salto no solo impacta en marketing, sino también en la industria del entretenimiento, donde ya existen categorías de cine creadas con IA y plataformas que comienzan a financiar este tipo de producciones. Sin embargo, Bermúdez fue claro en señalar que el verdadero valor no está en las herramientas aisladas, sino en la construcción de sistemas. Frente a los flujos tradicionales (largos, iterativos y costosos), propuso un modelo basado en automatización y agentes inteligentes capaces de generar desde el brief creativo hasta prototipos de video en un entorno integrado. “Ya no se trata de crear una imagen, sino de diseñar un sistema que produzca contenido consistente, escalable y alineado con la marca”, sostuvo. En la demostración práctica, mostró cómo a partir de un simple prompt es posible generar imágenes hiperrealistas con control total sobre variables como iluminación, composición, estilo y narrativa visual. También destacó el uso de plataformas más avanzadas que permiten trabajar en alta resolución y con mayor nivel de detalle, clave para producciones profesionales. Uno de los conceptos más relevantes fue el cambio en la lógica de producción de video. Bermúdez recomendó abandonar la idea de generar piezas completas en un solo paso y adoptar un enfoque modular: primero texto, luego imagen, posteriormente animación y finalmente audio. Este proceso no solo brinda mayor control creativo, sino que también reduce costos y mejora la calidad del resultado final. La automatización también permite resolver uno de los grandes desafíos históricos del contenido digital: la consistencia visual. A través de sistemas entrenados, es posible mantener coherencia en personajes, productos y estilos a lo largo de múltiples piezas, algo fundamental para marcas que buscan escalar su presencia digital. En términos de impacto comercial, Bermúdez sintetizó cinco capacidades clave que hoy hacen la diferencia: la utilidad de las imágenes, la integración con contenido real, la posibilidad de animación, el control total sobre los resultados y la capacidad de iterar rápidamente. Todo esto se traduce en campañas más efectivas, con ciclos de prueba mucho más cortos. El caso práctico presentado (la creación de un video publicitario a partir de una simple foto de un café tomada con un celular) evidenció el potencial de estas tecnologías. En cuestión de minutos, se logró generar una pieza audiovisual con narrativa, movimiento y voz, siguiendo un flujo estructurado y replicable. Finalmente, el expositor mostró aplicaciones en entornos corporativos, donde la IA permite combinar imágenes reales con contenido generado para producir videos institucionales de alto impacto, reduciendo significativamente costos logísticos y tiempos de producción. La conclusión fue contundente: la IA no solo está transformando cómo se crea contenido, sino también cómo se piensa la creatividad y el marketing. En un entorno donde la velocidad y la personalización son clave, las organizaciones que adopten sistemas agénticos y automatizados tendrán una ventaja competitiva decisiva en la captación de clientes. Le puede interesar: Cómo los CIO están usando algoritmos para resolver el caos luego de una fusión

Las fusiones y adquisiciones siguen siendo uno de los mayores dolores de cabeza tecnológicos para las empresas. Ahora, los CIO están recurriendo a la inteligencia artificial para automatizar integraciones, reducir errores y acelerar sinergias que antes tardaban años en concretarse. Las fusiones y adquisiciones (M&A) rara vez fracasan por razones estratégicas. El problema suele ser más terrenal, integrar sistemas, datos y procesos que nunca fueron diseñados para convivir. En ese terreno, históricamente dominado por hojas de cálculo, consultoras y procesos manuales, la inteligencia artificial empieza a redefinir las reglas. De acuerdo con el análisis de CIO.com , los líderes de tecnología están utilizando IA para mapear aplicaciones, identificar redundancias y automatizar tareas críticas de integración. El objetivo no es menor, transformar procesos que antes llevaban meses en flujos automatizados que pueden ejecutarse en semanas. Esto incluye desde la reconciliación de datos hasta la detección de incompatibilidades entre sistemas heredados. El problema de fondo es estructural. Las empresas suelen operar con decenas o cientos de aplicaciones, muchas veces desconectadas entre sí. Según estimaciones del sector, una organización promedio puede manejar entre 100 y 300 herramientas SaaS, lo que genera silos de información y complejidad operativa . En un contexto de M&A, esa fragmentación se multiplica. Aquí es donde la IA muestra su valor. Los algoritmos pueden analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, identificar relaciones invisibles para los humanos y sugerir arquitecturas de integración más eficientes. Sin embargo, el desafío no es solo tecnológico. Menos de la mitad de los CIO considera que sus organizaciones cuentan con las habilidades técnicas necesarias para implementar IA de forma efectiva, y solo cuatro de cada diez creen tener la infraestructura adecuada. Además, el retorno de inversión sigue siendo un punto crítico. Más del 60% de los CIO reconoce que demostrar el ROI de estas iniciativas es extremadamente difícil , especialmente en procesos complejos como las integraciones post-fusión, donde los beneficios son difusos y de largo plazo. El uso de IA en M&A no elimina la complejidad, pero cambia su naturaleza. En lugar de depender exclusivamente de procesos manuales, las organizaciones empiezan a construir capacidades de integración inteligente. El resultado no es solo eficiencia operativa, sino una ventaja competitiva tangible en un mercado donde la velocidad de ejecución define el éxito de las adquisiciones. Le puede interesar: Festival IA Guatemala 2026: redefiniendo el negocio en tiempo real

En esta columna, Fabiola Montero analiza cómo el uso inteligente de los datos puede redefinir la relación entre el Estado y la ciudadanía, y por qué su verdadero impacto dependerá de decisiones responsables y marcos sólidos que garanticen equidad y confianza. Por Fabiola Montero, Profesora de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación Universidad de Panamá La ciencia de datos y la inteligencia artificial están transformando profundamente la forma en que los gobiernos gestionan sus servicios y toman decisiones. Durante años, el sector privado lideró el uso de tecnologías analíticas, pero hoy el sector público enfrenta una oportunidad clave: usar los datos no solo para ser más eficiente, sino para ser más transparente y tomar decisiones mejor fundamentadas. No se trata únicamente de automatizar procesos, sino de transformar la relación entre el Estado y la ciudadanía en la era de los datos. Los gobiernos generan y custodian algunos de los conjuntos de información más valiosos y sensibles: información de salud, registros tributarios, estadísticas educativas, información de seguridad, catastros, datos ambientales y de seguridad. Sin embargo, estos datos suelen estar dispersos en distintas instituciones, almacenados en formatos diferentes y con acceso limitado. La ciencia de datos aplicada al sector público busca romper estas barreras, integrar estas fuentes y convertirlas en información útil para enfrentar desafíos complejos como la desigualdad, el cambio climático, la movilidad urbana, entre otros.  Numerosas iniciativas ya demuestran su impacto concreto. En salud pública, modelos analíticos apoyaron durante la pandemia de COVID-19 la planificación de recursos hospitalarios y campañas de vacunación, aunque también evidenciaron limitaciones importantes relacionadas con la calidad de los datos. En Singapur, el uso de sensores y datos de movilidad permiten optimizar los semáforos y gestionar el tráfico mediante su Sistema de Peaje Electrónico de Carreteras (ERP), el cual ajusta dinámicamente los cobros según las condiciones de circulación. En Brasil, el Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais opera los sistemas DETER (Detección de Deforestación en Tiempo Real) y PRODES (Proyecto de Monitoreo de la Deforestación), que utilizan imágenes satelitales para vigilar la deforestación en la Amazonía y emitir alertas casi en tiempo real. Sin embargo, esta transformación también enfrenta obstáculos importantes. El uso de datos sensibles exige reglas de protección, una gobernanza sólida y técnicas como la privacidad diferencial—un método estadístico que protege la identidad de las personas—. Aunque está técnica fue aplicada en el Censo de Estados Unidos de 2020, todavía no están ampliamente adoptada en la mayoría de las administraciones públicas. Además, los algoritmos que influyen en decisiones que afectan derechos fundamentales, como la asignación de beneficios sociales o la evaluación de riesgos penitenciarios, deben ser transparentes y auditables. Casos como el sistema COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), algoritmo utilizado en tribunales de Estados Unidos para evaluar el riesgo de reincidencia de los acusados, evidenció que, cuando estos modelos no se diseñan ni supervisan adecuadamente, pueden reproducir sesgos y generar decisiones injustas. Esto subraya que la mera existencia de herramientas analíticas no garantiza equidad: requiere auditorías rigurosas, conjuntos de datos representativos y mecanismos correctivos efectivos. A ello se suma la escasez frecuente de talento técnico especializado, infraestructura moderna y una cultura organizacional orientada a la evidencia en muchas administraciones públicas.  A estos retos se suma la falta de personal especializado, infraestructura tecnológica moderna y una cultura organizacional orientada al uso sistemático de evidencia en muchas administraciones públicas. La tecnología por sí sola no garantiza mejores decisiones; necesita instituciones preparadas para utilizarla de manera responsable. Experiencias pioneras ofrecen valiosas lecciones. Estonia es reconocida por su ecosistema de gobierno digital. Aunque a menudo se menciona el uso de blockchain, en realidad su sistema se basa en identidad digital con certificados criptográficos y en la tecnología KSI (Keyless Signature Infrastructure) para garantizar la integridad de los registros gubernamentales. En Nueva York, la Oficina de Análisis de Datos desarrolló un modelo que permitió identificar edificios con alto riesgo de incendio con mayor precisión que los métodos tradicionales. En el Reino Unido, la transformación de la plataforma GOV.UK mejoró la experiencia ciudadana y redujo costos mediante un enfoque centrado en el usuario. El futuro apunta a desarrollos emergentes como los gemelos digitales urbanos —modelos virtuales que permiten simular distintos escenarios en las ciudades— y que abren nuevas posibilidades para la planificación pública. Singapur avanza en su proyecto Virtual Singapore, un modelo tridimensional dinámico que busca anticipar impactos en la movilidad, la infraestructura y el desarrollo urbano [5]. Sin embargo, muchas de estas iniciativas aún están en evolución y requieren marcos técnicos y éticos sólidos para garantizar su uso responsable. Por estas razones, la ciencia de datos aplicada al ámbito gubernamental constituye una vía prometedora para fortalecer el vínculo entre Estado y sociedad en la era digital. Su despliegue responsable, anclado en principios éticos inquebrantables, transparencia operativa y una participación ciudadana auténtica, puede impulsar la evolución de estructuras administrativas rígidas hacia ecosistemas ágiles orientados al interés colectivo. El gobierno que prevalecerá en el porvenir no será aquel que atesore mayores volúmenes de información, sino el capaz de convertir dicha información en prosperidad compartida, con la clara comprensión de que los datos, por sí solos, no generan justicia ni equidad distributiva. Para ello, resultan indispensables marcos normativos sólidos, mecanismos efectivos de rendición de cuentas y una vigilancia democrática constante. En esta senda, la ciencia de datos emerge como un instrumento de enorme potencial, cuyo significado trascendente dependerá, en última instancia, de las decisiones colectivas que orienten su uso hacia propósitos humanistas y el fortalecimiento de la democracia.    Le puede interesar: Más allá del aprendizaje automático: el valor del razonamiento lógico en la IA

El nuevo dispositivo combina Bixby, Gemini y Perplexity en un sistema coordinado que automatiza tareas y reduce la interacción manual. En un momento en el que la inteligencia artificial (IA) comienza a integrarse de forma natural en la vida cotidiana, los dispositivos móviles evolucionan más allá de su rol tradicional. La apuesta ahora no es solo ofrecer más funciones, sino hacer que la tecnología trabaje de forma invisible para simplificar la experiencia del usuario. En este contexto, Samsung presentó al mercado panameño las novedades del Samsung Galaxy S26, un dispositivo que introduce un sistema de “triple inteligencia” diseñado para optimizar la interacción y automatizar tareas sin necesidad de navegar entre múltiples aplicaciones o menús. La propuesta del equipo se basa en la integración de tres asistentes que trabajan de forma coordinada, cada uno con un rol específico: control del sistema, ejecución de tareas y búsqueda inteligente. Este enfoque busca eliminar fricciones en el uso diario del smartphone, permitiendo que las acciones se realicen de manera más fluida. El primero de estos componentes es Bixby, que evoluciona hacia un agente conversacional capaz de interpretar instrucciones en lenguaje natural y ejecutar múltiples acciones dentro del dispositivo, como ajustar configuraciones, gestionar notificaciones o activar modos de ahorro de energía. Por su parte, Gemini introduce una capa de automatización avanzada que convierte intenciones en secuencias completas de acciones. Funciones como “Now Brief” y “Now Nudge” permiten anticipar necesidades del usuario mediante recordatorios, sugerencias contextuales y ejecución de tareas complejas en segundo plano. A este ecosistema se suma Perplexity, integrado como un agente enfocado en la consulta y procesamiento de información. Disponible mediante comandos de voz o accesos directos, facilita la obtención de respuestas contextualizadas sin necesidad de cambiar entre aplicaciones. De acuerdo con la compañía, cerca de ocho de cada diez usuarios ya utilizan más de una herramienta de inteligencia artificial según la tarea, lo que refuerza la necesidad de sistemas que integren múltiples capacidades en una sola experiencia. El funcionamiento conjunto de estas herramientas es gestionado por Galaxy AI, que actúa como un orquestador capaz de coordinar las distintas inteligencias, comprender el contexto y reducir los pasos entre la intención del usuario y la acción final. Con este enfoque, Samsung apunta a un modelo en el que la tecnología pasa a un segundo plano, priorizando una experiencia más intuitiva. La integración de múltiples inteligencias no busca complejidad, sino responder a un usuario cada vez más multitarea que demanda soluciones rápidas, conectadas y eficientes. Lea también: China tiene más robots industriales que todo el resto del mundo combinado

Anthropic presentó una función que permite que la IA tome decisiones y ejecute acciones de forma autónoma, marcando un paso importante hacia los agentes de IA que trabajan sin supervisión constante. La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Durante años, los asistentes respondían preguntas. Ahora empiezan a ejecutar tareas por sí mismos. La nueva función Auto Mode de Claude, el sistema de IA de Anthropic, es una señal clara de esta transición. Auto Mode permite que Claude tome decisiones sobre permisos y acciones durante sesiones de programación o automatización, en lugar de pedir autorización al usuario en cada paso. En la práctica, el sistema puede editar archivos, ejecutar código o realizar tareas en el computador de forma autónoma, pero con controles de seguridad que bloquean acciones potencialmente peligrosas. La función se lanzó como una vista previa de investigación y está disponible inicialmente para usuarios de planes Team, con planes de expansión a Enterprise y API. La idea es encontrar un equilibrio entre autonomía y seguridad, uno de los grandes desafíos en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial. Este tipo de funciones marca la transición de los chatbots a los agentes autónomos. Un chatbot responde preguntas; un agente ejecuta tareas completas. Con estas herramientas, la IA puede abrir aplicaciones, navegar en la web, revisar correos o generar reportes sin intervención constante del usuario. Investigaciones de Anthropic muestran que los usuarios cada vez permiten más autonomía a los sistemas de IA. En sesiones largas de Claude Code, el tiempo que la IA trabaja de forma autónoma casi se duplicó en pocos meses, y los usuarios experimentados permiten que el sistema opere sin aprobación manual en más del 40% de las sesiones. Esto sugiere que el verdadero cambio en la industria de la inteligencia artificial no será solo modelos más inteligentes, sino sistemas que trabajen solos durante largos periodos de tiempo. Auto Mode puede parecer una función técnica para programadores, pero en realidad es una señal de algo más grande: la transición hacia software que no solo responde, sino que trabaja. Lea también: Anthropic lanzó Claude Sonnet 4.6

La marca presentó Apple Business, una plataforma integral que unifica gestión de dispositivos, productividad, identidad digital y servicios corporativos en más de 200 países, en un movimiento que busca posicionar a la compañía como proveedor de infraestructura empresarial. Apple ha construido durante años uno de los ecosistemas tecnológicos más cerrados y rentables del mundo, pero históricamente su foco estuvo en consumidores. Con el lanzamiento de Apple Business, la compañía da un paso más agresivo hacia el mercado empresarial y la digitalización de pequeñas y medianas empresas. La nueva plataforma, que se lanzará oficialmente el 14 de abril de 2026 en más de 200 países , integra en un solo entorno herramientas que antes estaban separadas como Apple Business Essentials, Apple Business Manager y Apple Business Connect. El objetivo es simplificar la gestión tecnológica de las empresas en el ecosistema Apple. Apple Business permite a las empresas gestionar dispositivos de forma centralizada, configurar correos corporativos con dominios propios, administrar calendarios y directorios empresariales, y controlar la presencia de la marca en servicios como Apple Maps, Safari, Wallet y Spotlight. También incluye herramientas para configurar dispositivos automáticamente mediante proyectos llamados Blueprint Projects. El movimiento es estratégico. Durante años, empresas como Microsoft y Google dominaron el mercado empresarial con herramientas de productividad y gestión de dispositivos. Apple, en cambio, dominó el hardware. Ahora intenta unir ambos mundos y convertirse en proveedor integral de infraestructura digital empresarial. La plataforma también se integra con Tap to Pay y ofrece almacenamiento adicional en iCloud, con planes como 2 TB por 0,99 euros al mes , lo que muestra que el modelo de negocio también se basa en servicios y suscripciones. Más allá del producto en sí, Apple Business refleja una tendencia más amplia en la industria tecnológica: las grandes empresas tecnológicas quieren convertirse en plataformas completas para empresas, no solo vender hardware o software aislado. Microsoft lo hizo con Microsoft 365, Google con Workspace, y ahora Apple intenta hacer lo mismo con su propio ecosistema. El verdadero objetivo no es solo ayudar a las empresas a gestionar dispositivos, sino convertir el ecosistema Apple en la infraestructura digital donde operan las empresas modernas. Puede interesarle: iPhone Air y la nueva era del hardware de Apple

La integración en cuentas digitales busca acelerar pagos globales, reducir costos y facilitar el comercio transfronterizo. PayPal inicia la disponibilidad de PYUSD en 70 mercados, incluido Panamá. En un escenario donde los pagos digitales evolucionan hacia modelos más ágiles y globales, las monedas digitales estables comienzan a ganar protagonismo como alternativa a los sistemas tradicionales. La necesidad de transacciones más rápidas, económicas y accesibles impulsa a las empresas tecnológicas a innovar en el ecosistema financiero. En este contexto, PayPal anunció la expansión de PayPal USD a 70 mercados a nivel mundial, incluyendo Panamá, permitiendo a millones de usuarios acceder a esta moneda digital directamente desde sus cuentas. PYUSD es una stablecoin respaldada por el dólar estadounidense que facilita el envío y recepción de dinero a nivel global, con liquidaciones más rápidas y a menor costo en comparación con los métodos de pago tradicionales. Su objetivo es simplificar las transacciones transfronterizas tanto para consumidores como para empresas. De acuerdo con May Zabaneh, vicepresidenta senior y gerente general de Crypto en PayPal, el sistema actual de pagos internacionales aún presenta limitaciones en costos y tiempos. “Estamos trabajando para cambiar eso. Habilitar PYUSD en las cuentas de usuarios en 70 mercados, incluyendo Panamá, brinda un acceso más rápido a fondos y formas más económicas de enviar dinero a través de fronteras”, afirmó. Juan Bordes, Vicepresidente y Gerente General para América Latina en PayPal Por su parte, Juan Bordes, Vicepresidente y Gerente General para América Latina en PayPal, destacó que esta expansión representa una oportunidad para consumidores y empresas de la región. Según explicó, la integración de PYUSD dentro de la billetera digital de PayPal permite una participación más directa en la economía global, con menos barreras y mayor previsibilidad. Los usuarios en los mercados habilitados podrán comprar, mantener, enviar y recibir PYUSD desde sus cuentas, además de transferir fondos de manera casi instantánea a otros usuarios o billeteras digitales externas. También podrán convertir la stablecoin a moneda local para su uso cotidiano. En el caso de las empresas, la adopción de PYUSD representa una mejora en la liquidez, al permitir el acceso a ingresos en minutos en lugar de días o semanas. Esto facilita la gestión del capital de trabajo y optimiza las operaciones en comercio internacional. El lanzamiento de esta funcionalidad se apoya en el crecimiento sostenido del comercio digital global y en la adopción de tecnologías basadas en blockchain. Desde su introducción en Estados Unidos en 2023, PYUSD ha ampliado su presencia en regiones como Europa, Asia-Pacífico y América Latina. Con esta expansión, PayPal busca fortalecer un ecosistema financiero más inclusivo y eficiente, donde las transacciones internacionales sean más rápidas, económicas y accesibles, respondiendo a las nuevas demandas de una economía cada vez más digitalizada. Le puede interesar: "Avance sin precedentes: Panamá ejecuta la primera cirugía robótica para derrame cerebral"