Un análisis reciente revela que los agentes de inteligencia artificial, lejos de ser infinitamente escalables, tienen costos operativos significativos que podrían redefinir la economía de la automatización. La narrativa dominante en torno a la inteligencia artificial sugiere una promesa de eficiencia casi ilimitada. Sin embargo, un análisis publicado por Toby Ord introduce una perspectiva más matizada: los agentes de IA tienen costos, y no son triviales. El estudio examina el costo por hora de operación de agentes basados en modelos actuales, considerando variables como uso de tokens, infraestructura y ejecución continua. La conclusión es clara: aunque los costos han disminuido drásticamente en los últimos años, siguen siendo lo suficientemente relevantes como para influir en decisiones empresariales. Dependiendo del nivel de complejidad y autonomía, los agentes pueden costar desde fracciones de dólar por hora hasta cifras considerablemente más altas en escenarios intensivos. Esto plantea un contraste directo con la percepción de que la IA es esencialmente gratuita una vez implementada. El análisis también destaca una dinámica clave. A medida que los modelos se vuelven más capaces, tienden a consumir más recursos, lo que introduce una tensión entre rendimiento y costo. En otras palabras, agentes más inteligentes no siempre son más eficientes desde el punto de vista económico. Este factor cobra especial relevancia en entornos empresariales donde la escala es determinante. Operar miles de agentes simultáneamente puede generar costos acumulativos significativos, especialmente en casos de uso que requieren procesamiento continuo o acceso a grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el panorama no es estático. La tendencia de reducción de costos en hardware y modelos sugiere que la economía de los agentes seguirá mejorando. Pero el mensaje central permanece: la automatización basada en IA no elimina el costo del trabajo, lo transforma. En ese contexto, las empresas deberán adoptar una visión más estratégica. No se trata solo de automatizar, sino de decidir qué procesos justifican el costo de ser operados por agentes inteligentes. La eficiencia, en la era de la IA, ya no es un supuesto. Es una ecuación. Lea también: La resaca de la IA: el retorno sobre inversión entra en crisis en las empresas

La marca presentó en Guatemala y la región un dispositivo que ofrece la batería más grande del mercado hasta el momento, con tres días de autonomía y opción de carga inversa para suministrar energía a otros dispositivos. El nuevo Magic8 Lite es una mezcla de resistencia, rendimiento y acabados modernos en un smartphone que llegó para competir en los primeros lugares de su categoría. Como era de esperarse, incluye funciones potenciadas por Inteligencia Artificial que mejoran su rendimiento en diferentes usos. Acá le contamos todo sobre el Magic8 Lite: Le puede interesar: IT NOW Review: Kingston SSD Dual Portable a prueba

La startup china presentó V4 Flash y V4 Pro con un salto técnico en razonamiento y contexto, mientras revive el debate sobre el verdadero costo de desarrollar IA avanzada. La firma presentó sus modelos V4 Flash y V4 Pro en versión preview, describiéndolos como su plataforma open source más potente hasta ahora. Ambos modelos incorporan mejoras sustanciales en tareas de programación, razonamiento y sistemas agentic (capaces de ejecutar flujos de trabajo de forma autónoma), junto con una arquitectura optimizada que introduce lo que la empresa denomina Hybrid Attention Architecture. El dato más llamativo no es solo el rendimiento, sino la escala: los modelos pueden manejar hasta un millón de tokens de contexto, una cifra que redefine las posibilidades en conversaciones largas, análisis complejos y automatización empresarial. El lanzamiento llega en un momento donde la industria ha vuelto a inflar el gasto tras el shock inicial de 2025. Las grandes tecnológicas estadounidenses proyectan invertir alrededor de 650.000 millones de dólares en infraestructura de IA durante 2026, una cifra que revela que el “ajuste” provocado por DeepSeek fue más psicológico que estructural. Sin embargo, el verdadero impacto de DeepSeek sigue siendo filosófico. Su modelo anterior demostró que sistemas comparables a los líderes del mercado podían construirse a una fracción del costo, obligando a inversores y ejecutivos a cuestionar la lógica de quemar capital a escala masiva. Ese cuestionamiento no ha desaparecido. Al contrario, se intensifica. El nuevo V4 emerge en un ecosistema donde competidores chinos como Alibaba, Baidu y ByteDance han inundado el mercado con servicios de bajo costo, mientras que en Occidente la carrera se inclina hacia modelos cada vez más caros, más grandes y más cerrados. Pero el ascenso de DeepSeek también viene acompañado de sospechas. Empresas como OpenAI y Anthropic han señalado posibles prácticas de “distillation”, donde un modelo aprende a partir de las respuestas de otro sistema, una técnica que bordea los límites legales y éticos del sector. A esto se suma la tensión geopolítica. Autoridades estadounidenses han investigado si la empresa accedió a chips avanzados restringidos, lo que añade una capa adicional de fricción en una industria ya profundamente politizada. El resultado es un escenario donde la innovación técnica ya no es suficiente. El campo de batalla real es el costo, el acceso y la legitimidad. DeepSeek no solo compite con OpenAI o Google, compite con la idea misma de que la inteligencia artificial debe ser cara. Lea también: La verdad incómoda de la IA empresarial: el éxito no está en los modelos, sino en los datos

El procesamiento local con NPUs redefine velocidad, costos y privacidad, mientras las empresas replantean su dependencia de la nube. La narrativa dominante de la inteligencia artificial en los últimos años ha estado ligada a la nube. Pero ese paradigma empieza a mostrar fisuras. HP plantea que el verdadero cambio de era no está en servidores remotos, sino en el regreso del procesamiento al dispositivo. Las nuevas AI PCs, o computadoras con inteligencia artificial integrada, representan, según la compañía, el cambio más radical en la historia de la computación personal . La razón no es solo su potencia, sino su arquitectura: están diseñadas para ejecutar modelos de IA de forma nativa, sin depender constantemente de la nube. Este cambio reduce uno de los principales cuellos de botella del ecosistema digital, la latencia. Al procesar directamente en el dispositivo, las respuestas son inmediatas, eliminando el tiempo que implica enviar datos a servidores externos y recibirlos de vuelta . En un entorno empresarial donde cada segundo cuenta, esa diferencia se vuelve crítica. Pero el impacto más tangible se da en los costos. El entrenamiento de modelos de machine learning en la nube implica un gasto continuo en capacidad de procesamiento. Empresas que subestiman esta variable pueden enfrentar incrementos significativos en sus presupuestos o incluso abandonar proyectos por inviabilidad financiera. Las AI PCs introducen una alternativa híbrida. Parte del entrenamiento y procesamiento puede realizarse directamente en el dispositivo, reduciendo la dependencia de servicios externos y, con ello, los costos operativos. Este enfoque no elimina la nube, pero redefine su rol dentro de la arquitectura tecnológica de las empresas. La privacidad emerge como otro eje central. En un contexto donde los datos son el activo más sensible, procesarlos localmente permite mantenerlos dentro del perímetro corporativo. Esto resulta especialmente relevante en industrias con regulaciones estrictas o en proyectos confidenciales, donde enviar información a la nube puede implicar riesgos o incluso violaciones de políticas internas. A nivel técnico, el corazón de esta transformación está en las NPUs, unidades de procesamiento neuronal diseñadas específicamente para tareas de inteligencia artificial. A diferencia de las CPUs tradicionales, estas unidades ejecutan operaciones de IA de manera más eficiente, consumiendo menos energía y generando menos calor . El impacto se extiende también a la experiencia cotidiana. Funciones como cancelación de ruido, seguimiento automático en videollamadas o segmentación de audio en entornos ruidosos dependen cada vez más de estas capacidades. Sin una NPU, estas tareas recaen en la CPU, con menor eficiencia y resultados más limitados . En paralelo, HP ha integrado asistentes contextuales como HP Companion, que operan directamente en el dispositivo y permiten interactuar con grandes volúmenes de información sin salir del entorno local. El trasfondo de esta evolución es estratégico. Tras la pandemia, la compañía identificó vulnerabilidades críticas en la cadena de suministro global y comenzó a diversificar fábricas y proveedores. Esa anticipación le permitió enfrentar con mayor resiliencia la crisis de componentes que afecta a toda la industria. Lo que emerge es una nueva arquitectura de la computación, más distribuida, más eficiente y, sobre todo, más autónoma. En lugar de depender exclusivamente de infraestructuras centralizadas, las empresas empiezan a recuperar control sobre sus procesos, sus datos y sus costos. La pregunta ya no es si la inteligencia artificial estará presente en cada dispositivo, sino cuánto del futuro digital se ejecutará directamente en ellos. Puede interesarle: Google lleva la IA al flujo de trabajo: Chrome convierte los prompts de Gemini en activos reutilizables

El ritmo al que llenamos nuestras vidas de aparatos conectados es frenético. Ya no hablamos solo del móvil; ahora relojes, neveras y hasta la maquinaria de las fábricas están en línea. Pero esta explosión de tecnología tiene un precio: cada nuevo gadget es una posible grieta en nuestra seguridad. Con el Internet de las Cosas (IoT) creciendo sin freno, las defensas de siempre se han quedado cortas y nos obligan a repensar cómo nos protegemos ante un terreno de juego que no para de crecer. Por Aneyka Esilka Hurtado Mena, Profesora de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación de la Universidad de Panamá. El Internet de las Cosas ha cambiado las reglas del juego al darle voz y conexión a objetos que antes eran "mudos". La comodidad es evidente: termostatos que saben cuándo tienes frío o sensores que optimizan una fábrica entera. Pero esta hiperconectividad tiene una cara B inevitable: hemos multiplicado los puntos débiles. Antes, nuestras redes eran castillos cerrados; ahora, cada bombilla inteligente o cámara conectada es una ventana que dejamos entreabierta. Para un ciberdelincuente, estos dispositivos no son juguetes, son atajos perfectos para colarse en redes que creíamos blindadas. El IoT ha cambiado las reglas del juego al darle voz y conexión a objetos que antes eran "mudos". La comodidad es evidente: termostatos que saben cuándo tienes frío o sensores que optimizan una fábrica entera. Pero esta hiperconectividad tiene una cara B inevitable: hemos multiplicado los puntos débiles. Antes, nuestras redes eran castillos cerrados; ahora, cada bombilla inteligente o cámara conectada es una ventana que dejamos entreabierta. Para un ciberdelincuente, estos dispositivos no son juguetes, son atajos perfectos para colarse en redes que creíamos blindadas. El gran fallo de base es que la seguridad casi siempre ha sido la última preocupación al fabricar estos aparatos. Con las prisas por vender barato y rápido, muchos fabricantes lanzan productos que son un desastre en protección: cámaras o juguetes que vienen con contraseñas ridículas tipo "1234" o, lo que es peor, que nunca podrán actualizarse para arreglar fallos. Esto deja millones de dispositivos huérfanos y vulnerables para siempre. Los hackers lo saben y los aprovechan para crear botnets: infectan miles de estos aparatos zombis y los usan a control remoto para atacar a terceros, mientras el dueño de la tostadora o la cámara no tiene ni la menor idea de que su dispositivo es parte del ataque. Esto inevitablemente impulsa una reflexión más profunda sobre el sector industrial. A medida que la tecnología operativa (OT) se actualiza gradualmente hacia la inteligencia y la tecnología de la información (TI) se profundiza, su integración se intensifica, dando lugar a una nueva revolución tecnológica de las cosas y el Internet de las cosas (IoT). Los sensores, que antes operaban como sistemas cerrados y aislados en entornos locales, han sufrido un cambio radical al integrarse en el ciberespacio. Esta evolución facilita el control a distancia, pero abre la puerta a riesgos mayores: una brecha de seguridad ya no implica solo la pérdida de datos digitales. Hoy, un ataque exitoso puede tener efectos físicos devastadores, desde paralizar cadenas de suministro enteras hasta dañar infraestructuras críticas o comprometer la seguridad de un país. A esto se suma el auge de los wearables y dispositivos de salud en el mercado de consumo, que están produciendo un volumen inmenso de información biométrica. El verdadero desafío del sector TI será definir cómo aprovechar esos datos de manera ética y racional, Sin embargo, la transmisión indiscriminada de estos datos también plantea un profundo problema de privacidad: a menudo se transmiten arbitrariamente al ciberespacio sin un cifrado eficaz. Sin embargo, una vez que un atacante intercepta todo esto con éxito, no solo puede espiar todos tus movimientos, sino también obtener tu información médica más privada: información que no quieres que conozcan extraños, otros e incluso tu familia. Esta información puede usarse para robos de identidad sofisticados o chantaje. Tu privacidad queda completamente comprometida sin darte cuenta. La manipulación de sensores es otro riesgo sofisticado y a menudo subestimado en este ecosistema. Imaginemos un vehículo autónomo o un sistema de climatización inteligente que depende de datos externos para tomar decisiones; si un atacante logra alterar los datos que recibe el sensor (haciéndole creer al sistema que hace frío cuando hay fuego, o que la carretera está despejada cuando hay un obstáculo), el dispositivo actuará erróneamente. Esta capacidad de engañar a la "inteligencia" del aparato sin necesidad de hackear su código central representa un desafío monumental para los ingenieros de seguridad actuales. La única forma efectiva de combatir estas amenazas es cambiar el chip y aplicar la 'seguridad desde el diseño'. Esto implica que los fabricantes dejen de ver la protección como un añadido de última hora y la integren en cada paso del desarrollo. Cosas tan básicas como una autenticación sólida, el cifrado de datos o un sistema sencillo de actualizaciones deben ser innegociables. Necesitamos urgentemente certificaciones y normas claras que ayuden al consumidor a diferenciar entre un producto bien hecho y uno que acabará siendo un problema grave de seguridad. A nivel corporativo, controlar el inventario de dispositivos es un reto gigante, pero necesario para sobrevivir. Muchas organizaciones luchan contra el IoT en la sombra, que ocurre cuando el personal conecta dispositivos a la red sin pasar por el equipo de TI. El riesgo es real: algo tan trivial como una cafetera inteligente en la sala de descanso puede convertirse en un punto ciego crítico, permitiendo a los intrusos moverse lateralmente hasta llegar a datos sensibles. Sin una visibilidad total de cada dispositivo conectado, cualquier defensa es inútil. Actualmente, el aislamiento basado en malla es sin duda una de las estrategias de defensa más eficaces y fiables. Sin embargo, así como la esencia del Internet de las Cosas (IoT) es su veneno, su mera existencia conlleva inevitablemente riesgos de seguridad. Por lo tanto, es recomendable evitar su coexistencia con servidores críticos de acceso público o bases de datos confidenciales en la misma red. Al aislar dispositivos en diferentes subredes virtuales (VLAN), se reduce eficazmente la posibilidad de movimiento lateral de los atacantes. Aislar rápidamente cualquier acceso no autorizado en las cámaras de vigilancia ayuda a cortar el problema de raíz, evitando que los virus infecten las partes más sensibles de la empresa. Pero el IoT ha cambiado las reglas del juego: ofrece mucho potencial, sí, pero también riesgos enormes que nos obligan a pensar la ciberseguridad de otra manera. Ya no vale con usar las mismas tácticas que funcionaban para proteger un ordenador, porque ahora todo está en línea, desde una bombilla hasta un marcapasos. Para estar realmente seguros, necesitamos que quienes fabrican los dispositivos, quienes hacen las leyes y nosotros, los usuarios, trabajemos juntos. En este entorno tan conectado, la única solución viable es apostar por una innovación profunda. Le puede interesar: IA agéntica: el nuevo frente de la seguridad informática

La iniciativa busca mejorar el diagnóstico y tratamiento oportuno mediante el uso de tecnologías nucleares en América Latina y el Caribe. (M&T).- En momentos donde el cáncer continúa siendo uno de los principales desafíos de salud pública en la región, el acceso a tecnologías médicas avanzadas se vuelve determinante para mejorar la calidad de vida de los pacientes. En este escenario, la cooperación internacional y el fortalecimiento de capacidades técnicas surgen como factores clave para reducir brechas en diagnóstico y tratamiento. Panamá formó parte de la Primera Reunión de Coordinación Regional del proyecto RLA6095, “Fortalecimiento de la disponibilidad de radiofármacos de alta calidad, seguros y eficaces en función del costo para mejorar el manejo del cáncer”, desarrollada del 23 al 27 de marzo de 2026 en Montevideo. La iniciativa es impulsada por el Organismo Internacional de Energía Atómica en el marco del Acuerdo Regional ARCAL. El encuentro, realizado en el Centro Uruguayo de Imagenología Molecular, reunió a representantes de países de América Latina y el Caribe con el objetivo de fortalecer la disponibilidad de radiofármacos de alta calidad, fundamentales para el diagnóstico por imágenes y el tratamiento de diversos tipos de cáncer. Durante la reunión, los países participantes presentaron sus planes nacionales, actualizaron metas y coordinaron la implementación de las actividades del proyecto, marcando el inicio operativo de esta nueva etapa de cooperación regional enfocada en el uso de tecnologías nucleares con fines médicos. En representación de Panamá participó Vianeth Guerra, especialista en medicina nuclear del Instituto Oncológico Nacional, quien forma parte de esta iniciativa orientada a fortalecer las capacidades nacionales y regionales en radiofarmacia. Su participación refuerza el compromiso del país con el desarrollo de sistemas de salud más precisos, oportunos y equitativos en la atención del cáncer. El proyecto RLA6095 busca no solo ampliar la disponibilidad de radiofármacos, sino también promover estándares de calidad, seguridad y eficiencia en su producción y aplicación clínica, contribuyendo así a mejorar los resultados en los pacientes oncológicos. Por su parte, la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación, como coordinadora nacional de los proyectos ARCAL, respalda este tipo de iniciativas que impulsan el desarrollo científico y tecnológico, en beneficio del país y de la región. La participación de especialistas e instituciones de referencia consolida este espacio como una plataforma de cooperación técnica regional, orientada a mejorar el acceso a tecnologías nucleares aplicadas a la salud y a fortalecer la respuesta frente al cáncer. Con este tipo de esfuerzos, Panamá continúa avanzando en la integración de conocimiento y capacidades científicas, posicionándose como un actor activo en iniciativas regionales que buscan transformar la atención oncológica en América Latina y el Caribe. Le puede interesar: Estafas por WhatsApp en Panamá: el código que abre la puerta al fraude digital

La Senacyt proyecta fortalecer el ecosistema de innovación en el país con foco en transformación digital y desarrollo científico. En un entorno global donde la tecnología impulsa la competitividad, Panamá avanza en la consolidación de su ecosistema de innovación mediante una estrategia centrada en investigación aplicada, desarrollo tecnológico y formación de talento. Este enfoque quedó reflejado en la sustentación de la Memoria Anual 2025 de la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación ante la Asamblea Nacional de Panamá. Durante su intervención, el secretario nacional Eduardo Ortega Barría destacó como uno de los principales logros el financiamiento de 32 proyectos plurianuales enfocados en áreas estratégicas como inteligencia artificial, transformación digital, salud pública, cambio climático y desarrollo tecnológico, alineando la investigación con los desafíos prioritarios del país. Entre las iniciativas más relevantes figura la creación del Programa de Ciencia contra el Cáncer, desarrollado junto al Ministerio de Salud y la Caja de Seguro Social, que busca fortalecer la prevención, detección temprana y desarrollo de tratamientos innovadores mediante el uso de ciencia y tecnología. En materia de talento, la Senacyt otorgó 128 becas en 2025 y actualmente mantiene cerca de 700 becarios activos entre el país y el extranjero, reforzando la formación de profesionales en áreas clave para la economía digital. A esto se suma la aprobación de la Ley 475, que fortalece la gestión y transparencia de estos programas. La infraestructura científica también registró avances, como el desarrollo de nuevos espacios de investigación en el Instituto de Investigaciones Científicas y Servicios de Alta Tecnología, la inauguración del Centro Regional de Innovación en Vacunas y Biofármacos y la creación de centros especializados para impulsar tecnologías en sectores productivos. De cara a 2026, la estrategia contempla la creación de cinco centros de investigación universitarios, tres incubadoras tecnológicas y nuevas oficinas de transferencia, además de la expansión de la conectividad digital con más Infoplazas y el desarrollo del Centro de Investigación y Producción en Ambiente Controlado. Con estos avances, Panamá refuerza su posicionamiento en ciencia y tecnología, apostando por un modelo de desarrollo basado en innovación, digitalización y generación de conocimiento como motores del crecimiento económico y social. Le puede interesar: El miedo a la IA sacude los mercados de crédito: ¿burbuja o riesgo real?

Acompañamiento técnico y plataforma tecnológica buscan agilizar la inclusión de sectores productivos en el programa estatal. En un contexto donde la digitalización de servicios públicos se vuelve clave para mejorar el acceso a beneficios estatales, Panamá avanza en la incorporación de herramientas tecnológicas orientadas a facilitar procesos para sectores productivos estratégicos. El uso de plataformas digitales permite no solo agilizar trámites, sino también garantizar mayor transparencia y eficiencia en la asignación de subsidios. La Autoridad Nacional para la Innovación Gubernamental inició una jornada de acompañamiento en Merca Panamá para apoyar a transportistas de carga y pescadores artesanales en su registro en la plataforma Panamá Conecta, con el objetivo de que puedan acceder al subsidio de combustible impulsado por el Gobierno Nacional. Durante la actividad participó el administrador general de la AIG, Adolfo Fábrega, quien encabezó el inicio de esta iniciativa orientada a brindar asistencia técnica directa a los beneficiarios. La jornada contó además con la presencia del viceministro del Ministerio de Desarrollo Agropecuario, José Aníbal Rincón Stanziola, y del administrador de la Autoridad de los Recursos Acuáticos de Panamá, Eduardo Carrasquilla. Como parte del despliegue, funcionarios de la AIG brindaron orientación personalizada para facilitar el proceso de inscripción, mientras que también se desarrollaron jornadas de atención a pescadores artesanales en una estación de combustible cercana al Mercado de Mariscos, donde se inició su incorporación progresiva al sistema. En cuanto a los avances del proceso, Fábrega destacó que “se han superado los mil registros de transportistas de carga de alimentos, especialmente aquellos vinculados a las operaciones de Merca Panamá”. Una vez registrados y activados en la plataforma, los usuarios pueden acceder al beneficio en estaciones de servicio habilitadas a nivel nacional. El sistema Panamá Conecta opera mediante un esquema de interoperabilidad con distintas entidades del Estado, lo que permite validar automáticamente la información de los beneficiarios y asegurar que el subsidio llegue de manera correcta a quienes cumplen con los requisitos establecidos. En el caso de los pescadores artesanales, el proceso avanza de manera progresiva, sujeto a la verificación de la información necesaria para su inclusión en el programa, lo que garantiza mayor control y trazabilidad en la asignación del beneficio. Desde el punto de vista tecnológico, la plataforma cuenta con módulos diferenciados según el tipo de beneficiario, lo que permite organizar de manera más eficiente la gestión del subsidio. Además, establece topes de consumo y facilita el monitoreo de las transacciones realizadas, contribuyendo a un uso más transparente de los recursos. Con estas acciones, la AIG refuerza su estrategia de modernización del Estado, apostando por soluciones digitales que faciliten el acceso de sectores clave a programas de apoyo, al tiempo que fortalecen la eficiencia operativa y la trazabilidad en la gestión pública. La iniciativa también refleja el papel creciente de la tecnología como habilitador de políticas públicas más inclusivas, orientadas a responder de manera ágil a las necesidades de sectores como el transporte de alimentos y la pesca artesanal, fundamentales para la economía y la seguridad alimentaria del país. Le puede interesar: Más allá del aprendizaje automático: el valor del razonamiento lógico en la IA

Con una agenda intensiva y fuertemente orientada a la ejecución, el Banking Tech Summit Panamá 2026 reunió en el Hotel Las Américas Golden Tower a líderes, consultores y proveedores tecnológicos para abordar, con casos concretos y marcos metodológicos, los desafíos estructurales que enfrenta la industria financiera en su transición hacia modelos digitales, componibles y basados en datos. La edición panameña del Banking Tech Summit 2026 dejó una señal clara: la transformación bancaria en América Latina ha entrado en una fase donde la discusión ya no gira en torno al “qué hacer”, sino al “cómo hacerlo sin fallar”. A lo largo de la jornada, cada bloque temático fue aportando piezas a un mismo rompecabezas: modernizar sin interrumpir, innovar sin perder control y escalar sin comprometer la seguridad ni la rentabilidad. La apertura estuvo a cargo de un panel de alto nivel de Deloitte, integrado por Enrique González, gerente de Consultoría; Geraldine Coronel, socia de Monitor Deloitte; Rafael Sánchez, socio líder en consultoría; y Miguel Caldentey, socio de Consultoría Tecnológica. Lejos de plantear una narrativa aspiracional, los ejecutivos expusieron siete lecciones concretas para abordar la modernización del core bancario, uno de los procesos más críticos —y costosos— para cualquier institución financiera. El foco estuvo puesto en la toma de decisiones estratégicas: modernizar sistemas existentes, permitir la coexistencia con nuevas capas digitales o avanzar hacia un reemplazo total. Cada opción implica distintos niveles de riesgo, inversión y complejidad operativa. Coronel subrayó que el principal obstáculo no es tecnológico, sino organizacional: “las transformaciones fracasan cuando no hay alineación entre negocio, tecnología y cultura”. En esa línea, Caldentey introdujo el concepto de “transformación agéntica”, donde la automatización inteligente y la IA comienzan a jugar un rol activo en la operación. El bloque siguiente, liderado por Rosaura Rojas, gerente de Territorio para Centroamérica en Cloudflare, puso el foco en la creciente exposición del sector financiero a amenazas digitales. Con más de dos décadas de experiencia en ciberseguridad, Rojas enfatizó que aproximadamente el 20% de los incidentes de seguridad impactan directamente en instituciones financieras. En este contexto, planteó la necesidad de migrar desde modelos de defensa perimetral hacia esquemas de ciberresiliencia, donde la prioridad no es solo evitar ataques, sino garantizar continuidad operativa. Su presentación incluyó casos de implementación de arquitecturas distribuidas que permiten mitigar ataques sin degradar la experiencia del usuario final. Luis Sánchez, Solution Leader Financial Services en Grupo Business IT, avanzó sobre uno de los conceptos más discutidos del evento: el “coreless banking”. Su planteo fue directo: los bancos no pueden seguir dependiendo de arquitecturas monolíticas si pretenden competir con fintechs y nuevos actores digitales. La clave está en desacoplar funcionalidades críticas y construir plataformas inteligentes que integren inteligencia artificial sin interrumpir la operación. Sánchez hizo hincapié en que la IA no debe ser vista como un complemento, sino como un elemento estructural para monetizar nuevos modelos de negocio y transformar presiones tecnológicas en ventajas competitivas. La optimización del gasto tecnológico fue abordada por Jadir Segura, Technical Consultant en ManageEngine, quien introdujo el enfoque FinOps como disciplina clave en entornos cloud. Segura explicó que el crecimiento desordenado del consumo de recursos en la nube está generando ineficiencias significativas en las organizaciones. Frente a esto, FinOps propone una gestión compartida entre equipos de TI, finanzas y desarrollo, con foco en visibilidad, control y toma de decisiones basada en datos.El mensaje fue claro: sin gobernanza financiera, la transformación digital puede convertirse en un problema de costos. El riesgo de una adopción descontrolada de inteligencia artificial fue abordado por Justo Torrente, CEO de Bprosys, y Rodrigo Cid, Partner Manager en SS&C Blue Prism. Ambos coincidieron en que muchas organizaciones ya utilizan IA, pero sin una capa de orquestación centralizada, lo que genera “islas de automatización” difíciles de controlar. La propuesta se centró en la automatización inteligente como plataforma unificadora, capaz de integrar procesos, escalar operaciones y garantizar trazabilidad, sin necesidad de reemplazar sistemas existentes. Uno de los bloques más extensos estuvo a cargo de Francisco Gómez, director en Play Digital Consulting, quien profundizó en la evolución hacia la banca componible. Con experiencia en instituciones como JP Morgan, Revolut y HSBC, Gómez planteó que el futuro del sector pasa por la desagregación de servicios financieros en componentes modulares, interoperables y reutilizables. El modelo, explicó, no solo habilita mayor agilidad, sino que es condición necesaria para avanzar hacia esquemas de Open Finance y NeoBanking. Oscar Nivias, Senior Pre-sales Engineer en Progress Software, abordó la transferencia segura de archivos como un componente crítico en entornos regulados. Su presentación se centró en cómo soluciones como MOVEit y ShareFile permiten garantizar trazabilidad, automatización y cumplimiento, aspectos cada vez más exigidos por los reguladores. Diego Romero Tuccio, Head of Latam en Coinscrap Finance, introdujo uno de los debates más estratégicos del evento: el uso de datos en la banca. Comparando con gigantes tecnológicos como Google, Meta o Amazon, Romero sostuvo que los bancos poseen un volumen de datos transaccionales mucho mayor, pero aún no logran capitalizarlo. La clave, explicó, está en aplicar inteligencia artificial para transformar esos datos en experiencias hiperpersonalizadas y nuevos modelos de ingresos. Pavel Alvarado, consultor especialista en banca en Centroamérica y el Caribe, aportó una visión macro sobre la inversión tecnológica. Su exposición remarcó que la transformación digital no puede abordarse como un conjunto de iniciativas aisladas, sino como parte de la estrategia corporativa, con métricas claras de impacto en negocio. Diego Pinto, Senior Sales Executive en Temenos, retomó el debate sobre sistemas core, enfocándose en el costo de mantener plataformas legacy frente a la presión de fintechs. Planteó rutas de modernización orientadas a reducir riesgos y acelerar resultados, destacando la necesidad de adoptar arquitecturas más flexibles. Kennedy Román, director para Centroamérica y el Caribe en VU Security, abordó la protección de identidad como eje central en la prevención del fraude. Su enfoque estuvo alineado con las regulaciones de la Superintendencia de Bancos de Panamá, enfatizando la necesidad de soluciones robustas en entornos digitales. Marvin Espinoza y Austin Velásquez, de Veeam LATAM, centraron su intervención en la resiliencia de datos como base para el uso confiable de inteligencia artificial. Subrayaron que sin una estrategia sólida de respaldo, recuperación y gobernanza, cualquier iniciativa de IA queda expuesta a riesgos operativos. Carlos Alberto Conti, ingeniero de soluciones en ADR Technologies, propuso una metodología centrada en el negocio, donde la tecnología es consecuencia y no punto de partida. El enfoque apunta a definir, validar e implementar soluciones con impacto real, evitando errores comunes en proyectos de transformación. Edwin Maldonado, gerente comercial regional en COMNET, presentó soluciones basadas en conectividad satelital Starlink, combinadas con herramientas de seguridad como Safetica. El objetivo: garantizar continuidad operativa y protección de datos en cualquier entorno geográfico. Frédéric Bergé, General Manager de Ultimus para Latinoamérica, abordó el rol de plataformas low-code en la transformación empresarial. Su propuesta se centró en reducir la brecha entre negocio y tecnología, acelerando la implementación de soluciones mediante automatización e IA. Raphael Lum, Sales Manager en KIO Data Centers, analizó el rol de los ecosistemas digitales como motor de crecimiento, destacando la importancia de la infraestructura. En paralelo, Paola Becerra, Strategy and Products Finance Lead en Sofka Technologies, profundizó en los pagos inmediatos como eje de nuevos modelos de negocio, donde la interoperabilidad y la orquestación son claves. Lester Pereira, CEO de TraderPal, cerró uno de los bloques con un análisis sobre la nueva generación de inversionistas, caracterizada por su preferencia por plataformas digitales simples, autogestionadas y globales. En la recta final, Rosa Alvarado, Account Manager en Giga Uno, introdujo el concepto de “capital digital”, posicionando los datos como el principal activo estratégico de la banca moderna. El cierre del evento estuvo a cargo de Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, quien abordó la aplicación de la inteligencia artificial generativa en banca. Su presentación delineó un escenario donde la automatización cognitiva y los modelos generativos no solo optimizan procesos, sino que redefinen la toma de decisiones y la relación con el cliente. La jornada dejó un diagnóstico consistente: la banca latinoamericana enfrenta un punto de inflexión donde la ventaja competitiva ya no depende exclusivamente de la tecnología disponible, sino de la capacidad de un equipo disciplinado. Arquitectura, datos e inteligencia artificial emergen como los tres pilares sobre los cuales se definirá el liderazgo en la próxima década. Las próximas ediciones de la gira 2026 serán en Honduras, el 7 de julio, y en El Salvador, el 8 de septiembre. Para más información e inscripciones, visite: https://www.bankingtechsummit.net/ Vea también: Banking Tech Summit Panamá 2026: del core legacy a la plataforma inteligente

Así lo revela un informe de la plataforma de streaming Deezer. Mientras, una canción creada con IA alcanza el puesto número uno en iTunes en Estados Unidos y otros países. La industria enfrenta un punto de inflexión. La música generada por inteligencia artificial ya no es un experimento de nicho. Es, cada vez más, el nuevo mainstream. Según datos recientes de Deezer, el 44% de todas las canciones nuevas que se suben a su plataforma están creadas con herramientas de IA, una cifra que reconfigura de forma radical la escala y el ritmo de producción musical global. Ese volumen no es solo ruido digital. Empieza a traducirse en impacto cultural medible. Una canción generada con IA logró posicionarse como número uno en iTunes en Estados Unidos, además de liderar rankings en varios países. El dato no es menor, porque refleja que el fenómeno no se limita a la saturación de plataformas, sino que también penetra en los espacios tradicionales de consumo masivo. El crecimiento es vertiginoso. Deezer reporta que recibe más de 20.000 pistas generadas por IA cada día, una avalancha que tensiona sus sistemas de curaduría, detección de fraude y monetización. En este contexto, la plataforma ha comenzado a implementar herramientas para identificar contenido sintético y limitar su visibilidad cuando detecta abusos, como la creación automatizada de canciones para explotar regalías. El caso del hit en iTunes pone sobre la mesa otra discusión. Ya no se trata solo de volumen, sino de calidad percibida. La canción fue capaz de competir, en igualdad de condiciones, con producciones humanas en un ecosistema altamente competitivo. Esto sugiere que las herramientas de generación musical han cruzado un umbral técnico que las vuelve indistinguibles para el oyente promedio. El impacto económico también empieza a ser tangible. Si casi la mitad de la música nueva es generada por IA, el modelo de regalías basado en volumen de reproducciones se vuelve vulnerable a la automatización masiva. Las plataformas enfrentan el dilema de incentivar la creatividad sin abrir la puerta a un sistema donde bots produzcan contenido a escala industrial para capturar ingresos. Para artistas y sellos, el escenario es ambiguo. Por un lado, la IA democratiza la producción, reduce costos y acelera procesos creativos. Por otro, introduce una competencia prácticamente infinita, donde la diferenciación humana se vuelve más difícil de sostener. Lo que está en juego no es solo la autoría, sino el valor mismo de la música en la economía digital. Cuando producir una canción deja de ser costoso y escaso, el verdadero activo pasa a ser la atención. Y en esa batalla, la inteligencia artificial ya no es una herramienta, sino un competidor directo. Lea también: Del murmullo a la canción: así HummingLM genera música con IA

Un nuevo capítulo de la temporada 2026 del podcast de IT NOW, donde las noticias más relevantes de la semana se analizan con rigor… y se rematan con humor. Conduce Maximiliano Poter. Editor en Jefe de IT NOW. 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 : Apple cambia de piloto: entra un ingeniero mecánico a manejar la era de la IA Amazon invierte US$25.000 millones… en sí mismo (y lo llama estrategia) Llega el camión sin conductor: ahora tampoco habrá a quién culpar en logística Diseñadores en alerta: la IA ya hace pitch decks… y con mejor gusto Meta despide al 10%… para contratar servidores que no piden vacaciones. Además, vigila a empleados: ¡tu mouse ahora también entrena inteligencia artificial! La música hecha por IA ya es casi la mitad de toda la música… y nadie pidió bis Cannes estrena cine con IA: menos presupuesto, mismas dudas existenciales Le puede interesar: En tecnología sobra información, pero falta humor. Por eso, ¡volvió el Week Report!

Un nuevo informe de Gartner revela que las organizaciones que logran resultados reales con inteligencia artificial invierten hasta cuatro veces más en datos y analítica, dejando en evidencia el principal cuello de botella de la adopción corporativa. Durante los últimos años, la narrativa dominante en inteligencia artificial ha girado en torno a modelos cada vez más potentes. Sin embargo, la evidencia empieza a apuntar en otra dirección: la ventaja competitiva no está en el modelo, sino en lo que lo alimenta. Según Gartner, las organizaciones con iniciativas exitosas de IA invierten hasta cuatro veces más, como porcentaje de sus ingresos, en fundamentos como calidad de datos, gobernanza, talento preparado para IA y gestión del cambio. La conclusión es tan directa como incómoda: la mayoría de las empresas no está fallando por falta de tecnología, sino por debilidades estructurales. El contraste es evidente en otro dato del mismo estudio. Solo el 39 % de los líderes tecnológicos confía en que sus inversiones actuales en IA tendrán un impacto positivo en el desempeño financiero. Es un indicador claro de una industria que invierte masivamente, pero sin garantías de retorno. El problema se profundiza cuando se observa el rol del dato en la nueva arquitectura empresarial. Gartner advierte que el futuro de la IA no depende de modelos más sofisticados, sino de la capacidad de proporcionar “contexto confiable” a agentes autónomos. En ese esquema, el dato deja de ser un insumo pasivo y se convierte en infraestructura crítica. Las organizaciones más maduras ya están capturando esta ventaja. Aquellas con capacidades avanzadas de datos y analítica logran hasta un 65 % más de resultados de negocio, incluyendo crecimiento de ingresos y optimización de costos. En paralelo, emerge otro cambio menos visible pero igual de profundo: la transformación del propio equipo de datos. Gartner anticipa estructuras más pequeñas pero más influyentes, organizadas en “pods” de decisión que combinan talento técnico y de negocio, amplificados por IA. Este giro redefine la lógica de inversión. En un contexto donde el gasto global en IA superará los 2,5 billones de dólares en 2026, con un crecimiento anual del 44 %, la pregunta ya no es cuánto se invierte, sino dónde. La respuesta, al menos para quienes están obteniendo resultados, parece clara: menos obsesión por el modelo, más disciplina en los cimientos. Relacionado con el tema: El liderazgo humano como habilidad fundamental en la era de los agentes de IA