Anthropic pretende que la inteligencia artificial deje de ser una herramienta reactiva de conversación para convertirse en un agente que ejecuta trabajo real, gestiona archivos y completa tareas sin intervención constante. Este paso marca una bifurcación crucial en la adopción empresarial de IA: del diálogo a la delegación confiable. El ecosistema de asistentes de IA ha transitado una evolución obvia: primero generamos texto, luego código, y ahora (tal como lo propone la vista previa de Cowork en Claude) empezamos a delegar trabajo concreto que ocurre en nuestros propios sistemas de archivos. Cowork se presenta como la tentativa más madura hasta la fecha de convertir a un modelo de lenguaje en un colaborador “activo”: puedes asignarle una carpeta en tu Mac, describir una meta —organizar archivos, extraer datos de documentos dispersos o compilar un informe— y observar cómo Claude forma un plan y actúa de forma autónoma para completarlo. La interfaz ya no es sólo un chat; es un espacio de ejecución laboral. Este salto tiene implicaciones profundas para la forma en que las organizaciones piensan sobre productividad y automatización. Las herramientas como Cowork desplazan parte del trabajo de bajo valor —clasificar, sintetizar, preparar borradores— fuera del dominio del humano hacia el dominio de la máquina, liberando tiempo de pensamiento estratégico. Pero esa transición también introduce tensiones: existe riesgo de errores destructivos si las instrucciones no son claras, y preocupa la “inyección de prompts” —es decir, instrucciones maliciosas o no deseadas que pueden alterar el comportamiento de la IA— un desafío aún no resuelto. Para líderes técnicos, esta innovación plantea preguntas delicadas: ¿cómo gobernar agentes autónomos dentro de flujos de trabajo sensibles? ¿Qué significa que un asistente de IA tenga acceso directo a tus archivos o a tu navegador? Y, sobre todo, ¿cómo equilibrar productividad y control sin perder rigor en un entorno corporativo donde errores pueden ser costosos? Al mismo tiempo, Cowork sugiere una nueva economía del trabajo en la que los roles centrados en IA no son solo técnicos, sino de supervisión y orquestación. No se trata de despedir empleados sino de redefinir responsabilidades: quien antes gestionaba tareas repetitivas ahora se convierte en diseñador de flujos de trabajo asistidos por IA y garante de calidad en un entorno automatizado. La aparición de Cowork podría ser una bisagra: cuando las empresas aprendan a delegar tareas complejas a agentes inteligentes con seguridad y control, se abrirá un nuevo capítulo en la interacción humano-máquina —uno menos basado en instrucciones y más en colaboración ejecutiva. Y para quienes lideran decisiones de TI y negocio, la pregunta ya no es si integrar IA, sino cómo hacerlo para que actúe como un verdadero colega. Le puede interesar: Decidido: Apple integrará Gemini de Google en Siri para acelerar su estrategia de IA

Durante años, la conversación sobre transformación digital giró en torno a herramientas, plataformas y arquitecturas. Hoy, esa narrativa resulta incompleta. El verdadero diferenciador ya no es la tecnología en sí misma, sino el talento especializado que la diseña, la implementa y la integra al negocio con criterio estratégico. En Latinoamérica, esta realidad es especialmente evidente. La región enfrenta una escasez estructural de talento tecnológico en áreas críticas como arquitectura cloud, aseguramiento de calidad avanzado (QA), automatización, ciberseguridad y gestión de datos. De acuerdo con IDC, América Latina podría enfrentar un déficit de más de 2,5 millones de profesionales tecnológicos hacia 2026, lo que está obligando a las organizaciones a replantear cómo acceden y gestionan capacidades IT especializadas. Frente a este escenario, muchas empresas están entendiendo que el crecimiento digital sostenible no pasa necesariamente por ampliar estructuras internas de forma indiscriminada, sino por integrar talento experto que trabaje de manera cercana con los equipos de negocio. “La tecnología dejó de ser un diferenciador por sí sola. Hoy, el verdadero impacto ocurre cuando el talento especializado entiende el negocio, se integra a los equipos y ejecuta con foco en resultados”, afirma Dennis Céspedes, Chief Sales Officer North America de Novacomp. Este cambio ha dado paso a un modelo más sofisticado de colaboración. En lugar del outsourcing transaccional, enfocado en tareas aisladas, las organizaciones están apostando por consultores IT que trabajan side by side con sus equipos internos, aportando conocimiento técnico, contexto de negocio y continuidad operativa. Según McKinsey, las compañías que logran alinear talento, procesos y tecnología tienen hasta 1,5 veces más probabilidades de superar a sus competidores en crecimiento y rentabilidad. La clave no está solo en ejecutar proyectos, sino en hacerlo con velocidad, calidad y visión de largo plazo. “Cuando el consultor se convierte en parte del equipo y no en un proveedor externo, se reduce la fricción, se acelera la toma de decisiones y se maximiza el retorno de la inversión tecnológica”, agrega Céspedes. La experiencia regional demuestra que los equipos IT especializados y estables generan beneficios concretos en tres dimensiones clave: Continuidad: el conocimiento del negocio se conserva y evoluciona, evitando reprocesos y dependencia de personas aisladas. Velocidad: se reduce el time-to-market, un factor crítico en mercados altamente competitivos. Calidad: la especialización disminuye errores, retrabajos y riesgos operativos, especialmente en entornos cloud y multi-plataforma. Un estudio de Gartner indica que las organizaciones que invierten en talento especializado y modelos colaborativos reducen hasta en 30 % los riesgos asociados a fallas en proyectos tecnológicos complejos, particularmente en iniciativas de migración a la nube y modernización de aplicaciones. En mercados dinámicos como los de Latinoamérica, donde los contextos económicos y regulatorios cambian rápidamente, la capacidad de adaptación es tan importante como la innovación. Contar con talento que pueda priorizar, ejecutar y ajustar con criterio de negocio se ha convertido en una ventaja competitiva real. “El talento especializado no solo ejecuta tecnología; interpreta el negocio, anticipa riesgos y transforma objetivos estratégicos en resultados medibles”, señala el ejecutivo de Novacomp. La región se está consolidando, además, como un hub de talento IT que brinda servicios a mercados como Estados Unidos, combinando proximidad cultural, alta especialización y modelos de trabajo colaborativos. Esta evolución está redefiniendo  Invertir en talento especializado impacta directamente indicadores clave como eficiencia operativa, satisfacción del cliente y escalabilidad del negocio. En el cruce entre personas, conocimiento y propósito es donde la tecnología deja de ser un proyecto y se convierte en un motor real de crecimiento. Latinoamérica ya no compite solo por costos. Compite por talento, por capacidad de ejecución y por impacto. Y en ese nuevo escenario, los equipos IT especializados están marcando la diferencia. Le puede interesar: Tecnologías emergentes: el nuevo mapa corporativo para los próximos 5 años

La necesidad de este tipo de soluciones es especialmente evidente en mercados como Panamá y otros países de la región. Durante la última década, el comercio electrónico creció impulsado por la tecnología, la publicidad digital y la multiplicación de canales de venta. Sin embargo, ese crecimiento no siempre se tradujo en mejores experiencias para los usuarios, que muchas veces se enfrentan a tiendas online impersonales y poco orientadas al acompañamiento. Para Igor Ilievski, fundador de Amenexia, el problema central del eCommerce actual no es técnico, sino humano. “Las tiendas digitales se han enfocado en atraer tráfico, pero han olvidado que el cliente necesita sentirse atendido”, explica. En la práctica, muchas plataformas funcionan como simples catálogos, sin replicar la dinámica de una tienda física. Ilievski compara la experiencia con entrar a un local sin vendedores: el cliente puede ver los productos, pero no preguntar, confirmar tallas, conocer políticas de devolución o recibir orientación. Incluso cuando existe atención, esta suele ser tardía, distante o poco efectiva, generando incertidumbre y abandono del carrito. Esa brecha dio origen a Amenexia, un “vendedor digital” basado en inteligencia artificial que recibe al cliente, responde preguntas y lo guía durante su recorrido de compra. El objetivo no es sustituir personas, sino ofrecer una experiencia continua y coherente, incluso cuando no hay personal disponible. La necesidad de este tipo de soluciones es especialmente evidente en mercados como Panamá y otros países de la región, donde la confianza en el comercio electrónico aún está en proceso de consolidación. Muchos consumidores prefieren hablar con alguien antes de pagar, lo que ha llevado a un uso intensivo de WhatsApp como canal de ventas. Si bien este modelo ayuda a cerrar operaciones, también genera problemas operativos, como falta de trazabilidad, desorden en inventarios y pérdida de datos estratégicos. Según Ilievski, el reto está en mantener la cercanía humana sin sacrificar eficiencia ni control del negocio. En este contexto, la inteligencia artificial se convierte en una aliada para profesionalizar el comercio digital. Al integrarse directamente en la tienda, permite centralizar información, aprender del comportamiento del cliente y ofrecer respuestas precisas en tiempo real. Más que una tendencia, Ilievski sostiene que el acompañamiento digital será un estándar. “Un sitio web no debería ser solo un catálogo, sino una tienda viva”, afirma. Una donde el cliente se sienta seguro, acompañado y confiado para tomar decisiones de compra. Le puede interesar: "Compras navideñas bajo amenaza: alertan sobre el aumento de fraudes digitales en Panamá"

La integración de IA, IoT y FTTH impulsa ecosistemas inteligentes, conectividad en tiempo real y mayor eficiencia digital de cara a 2026. Por Jesús Rodríguez, Regional ISP Manager  En el panorama tecnológico de 2026, el Internet de las Cosas (IoT), la Fibra hasta el Hogar (FTTH) y la Inteligencia Artificial (IA) forman un trío inseparable que impulsa la transformación digital. El IoT conecta miles de millones de dispositivos que generan datos en tiempo real, desde sensores en hogares inteligentes hasta sistemas industriales. FTTH proporciona la infraestructura de banda ancha ultrarrápida, con velocidades gigabit, baja latencia y alta capacidad. La IA actúa como el cerebro que procesa, analiza y toma decisiones autónomas sobre estos datos, convirtiendo grandes volúmenes de información en acciones inteligentes y predictivas. Esta sinergia, conocida como AIoT (AI + IoT), se potencia gracias a FTTH al eliminar cuellos de botella y habilitar el procesamiento en tiempo real. La interdependencia es clara: el IoT genera datos de forma exponencial —con más de 30 mil millones de dispositivos conectados globalmente en 2026, según proyecciones—, pero sin FTTH las redes tradicionales colapsarían ante tal demanda. FTTH ofrece anchos de banda prácticamente ilimitados y latencias inferiores a 1 ms, esenciales para aplicaciones críticas. La IA eleva este ecosistema al procesar datos en el edge (cerca del origen), reduciendo la dependencia de la nube, optimizando el consumo energético y mejorando la privacidad. Por ejemplo, en hogares inteligentes, los sensores IoT monitorean el consumo energético y la seguridad, mientras FTTH garantiza una transmisión fluida y la IA predice patrones para automatizar ajustes, logrando ahorros de hasta un 30 % en costos operativos. Los beneficios de esta sinergia son evidentes en múltiples sectores. En la industria, el IoT combinado con FTTH facilita el mantenimiento predictivo, donde los sensores detectan fallos en la maquinaria antes de que ocurran, reduciendo costos y tiempos de inactividad. En entornos urbanos, las smart cities utilizan IoT para optimizar el tráfico y el consumo energético, respaldadas por la robustez de FTTH. Además, esta combinación impulsa la sostenibilidad, ya que las redes de fibra consumen menos energía que otras alternativas y permiten un monitoreo más eficiente de los recursos mediante IoT. De cara a 2026, varias tendencias emergentes potenciarán aún más esta sinergia. La convergencia de FTTH con 5G y el incipiente 6G dará lugar a redes híbridas con cobertura ubicua, ideales para IoT en movilidad, como los vehículos autónomos. Otro avance clave es el edge computing, donde el procesamiento de datos se realiza cerca del origen, reduciendo la latencia y aprovechando la alta capacidad de FTTH. Esto resulta fundamental para aplicaciones críticas como la cirugía robótica o la realidad aumentada. Además, la expansión de la eSIM y la conectividad determinista priorizarán la resiliencia sobre la velocidad pura, asegurando que los dispositivos IoT permanezcan conectados incluso en escenarios variables. En términos de sostenibilidad, las tendencias apuntan a redes FTTH más ecológicas, con materiales reciclables y mayor eficiencia energética, apoyadas por IoT para el monitoreo ambiental. Finalmente, la consolidación de infraestructuras de fibra en Latinoamérica acelerará la adopción masiva, haciendo que esta sinergia sea accesible para un mayor número de usuarios. En conclusión, la unión de IoT, FTTH e IA en 2026 y en los próximos años no sólo resuelve desafíos de conectividad, sino que pavimenta el camino hacia un ecosistema inteligente, autónomo y sostenible. Con énfasis en edge AI, automatización y eficiencia, esta sinergia transformará industrias, ciudades y hogares, impulsando un mundo más conectado, predictivo y eficiente. Le puede interesar: GPON y fibra óptica: impulsando la conectividad con IA e innovaciones

California, epicentro de la innovación global, se enfrenta a una de las disputas fiscales más intensas de su historia reciente: la propuesta de un impuesto único del 5 % sobre la riqueza de sus multimillonarios ha desatado una respuesta organizada desde la élite tecnológica, evidenciando tensiones entre equidad fiscal, competitividad económica y la supervivencia del ecosistema de innovación. El debate sobre un impuesto único a fortunas ultra-ricas en California ha pasado rápidamente de ser una abstracción ideológica a una crisis política concreta  que ha jalonado titulares, inversiones y decisiones de residencia personal. La iniciativa —patrocinada por sindicatos de trabajadores de la salud y organizaciones progresistas— propone gravar con un 5% el patrimonio neto de los residentes con más de mil millones de dólares, generando hasta US$100 mil millones para combatir recortes federales en salud y educación. Para Silicon Valley, la respuesta ha sido inmediata y coordinada. Grupos de inversores y figuras tecnológicas han creado chats encriptados como Save California  para organizar estrategias de oposición, compartir tácticas para proteger activos y debatir sobre el futuro del ecosistema estatal.  Incluso algunos multi-millonarios ya han comenzado a mudar entidades legales o cambiar residencias  fuera del estado, una señal de alarma para cualquier gobierno que dependa de la retención de capital innovador. Pero la discusión no es unidimensional. Entre las voces tecnológicas también hay disidentes . Jensen Huang, CEO de Nvidia, incluso ha declarado públicamente que no le preocupa la medida y que estaría dispuesto a enfrentarla, diferenciándose de muchos colegas que la ven como una amenaza existencial. El choque refleja una tensión central en economía digital: ¿Puede un estado que apuesta por la equidad fiscal al mismo tiempo sostener una base de innovación competitiva?  Para CIOs, gerentes de TI y líderes de negocios, este debate tiene implicancias reales: la movilidad del capital humano y financiero en la era digital es más alta que nunca, y políticas mal calibradas pueden tener efectos secundarios inmediatos sobre inversiones, talento y decisiones de ubicación estratégica. Más allá de California, este caso es un adelanto de lo que muchas jurisdicciones podrían enfrentar: la tensión entre financiar servicios públicos frente a la necesidad de mantener un clima favorable a la innovación —un equilibrio que exige visión, datos y un entendimiento claro de cómo las políticas afectan la economía digital. Le puede interesar: John Ternus: ¿el sucesor de Tim Cook en Apple?

Un estudio basado en cientos de millones de interacciones revela un patrón claro: los agentes de IA ya no son meros asistentes de tareas triviales, sino colaboradores en trabajos complejos de productividad, aprendizaje y resolución de problemas. Para CIOs y líderes de organizaciones, estos datos obligan a replantear cómo integran la IA en los flujos de trabajo reales, más allá de la automatización superficial. Una colaboración entre Perplexity AI  y académicos de Harvard  produjo el primer análisis a gran escala sobre el uso real de agentes de inteligencia artificial  en situaciones cotidianas, examinando cientos de millones de interacciones anónimas  de usuarios en Comet y Comet Assistant. El resultado desmiente el estereotipo dominante: la IA como conserje digital de tareas simples. La evidencia muestra que más de la mitad de toda la actividad de los agentes (57 %) se destina a trabajos cognitivos , es decir, tareas que implican pensar, sintetizar y dar sentido a datos complejos. Esta proporción está liderada por dos grandes categorías: Productividad y flujo de trabajo (36 %) , donde los agentes ayudan a realizar actividades como depurar código, sintetizar informes o estructurar documentos complejos. Aprendizaje e investigación (21 %) , donde los asistentes funcionan como motores de exploración y análisis de información avanzada. Lo que para muchos era un “asistente de reservas” se ha transformado en un socio cognitivo que amplifica la capacidad humana . Un profesional de compras, por ejemplo, usó Comet Assistant para escanear estudios de caso y filtrar proveedores antes de reunirse con un vendedor; un analista financiero lo empleó para cribar opciones de inversión y presentar un panorama sintético al equipo. En cada caso, el agente no solo buscó información, sino que entregó material con sentido estratégico para decisiones críticas. La evolución del uso: de trivial a indispensable Los datos no solo muestran qué hacen los agentes, sino cómo cambia el uso con el tiempo. Los usuarios nuevos empiezan con consultas ligeras —recomendaciones de viajes, curiosidades generales o planes sociales— pero progresivamente migran hacia tareas de mayor impacto cognitivo . La transición no es casual: una vez que un profesional experimenta el agente aplicándolo a productividad o investigación, rara vez retrocede a usos triviales. Esta trayectoria recuerda a la de la computadora personal en los años 80: de juguete tecnológico a herramienta crítica gracias a funciones potentes como hojas de cálculo y procesadores de texto. Quién usa agentes y por qué importa Si bien la adopción inicial fue amplia, el análisis revela que la intensidad de uso —más que la adopción— define el impacto real . Seis ocupaciones concentran el 70 % de toda la actividad de agentes , destacando sectores de trabajo del conocimiento. Dentro de estos patrones: Tecnólogos digitales  generan cerca del 30 % del volumen de consultas, reflejando tanto adopción como integración profunda de agentes en tareas técnicas. Profesionales de Marketing, Ventas, Gestión y Emprendimiento  muestran la mayor “adhesión” (stickiness): una vez que incorporan agentes a su flujo de trabajo, su uso crece y se vuelve rutinario. En finanzas , el enfoque está en eficiencia: el 47 % de las consultas que hacen esos profesionales están relacionadas con tareas de productividad. Para estudiantes , el 43 % del uso se centra en aprendizaje y procesamiento de información académica. Además, más de la mitad de todas las consultas provienen de contextos personales , un recordatorio de que la línea entre uso profesional y personal está difuminada, y que las herramientas que dominan en lo privado pueden trasladarse rápidamente a lo corporativo. Más allá de la automatización: hacia una economía híbrida El patrón emergente es claro: estamos ante una nueva forma de trabajo que podría definirse como “trabajo de preguntas” . En este paradigma, las organizaciones no solo automatizan procesos repetitivos, sino que externalizan parte del razonamiento inicial, la síntesis y la estructuración de información compleja a agentes que operan como extensiones cognitivas  de sus equipos. Para CIOs y líderes, este estudio ofrece varias lecciones estratégicas: No subestimen la complejidad del valor que aporta un agente.  Su impacto va más allá de tareas auxiliares; pueden transformar flujos de trabajo centrales. La adopción no es suficiente sin integración profunda.  La retención y la “intensidad” de uso son los verdaderos indicadores de transformación digital. Diseñar métricas de éxito nuevas  que midan colaboración humano-IA y no solo productividad tradicional. La adopción generalizada de agentes IA ya ha comenzado, pero lo que viene es la verdadera prueba: integrar estas herramientas como socios cognitivos que amplían la inteligencia humana en lugar de simplemente automatizar tareas superficiales . Esa será la línea que separará a las organizaciones que lideran la próxima década de las que simplemente la sobreviven. Le puede interesar: John Ternus: ¿el sucesor de Tim Cook en Apple?

La empresa ya conquistó la televisión bajo demanda. Ahora quiere dominar otro territorio clave de la economía de la atención: los podcasts. Su acuerdo con figuras como Bill Simmons marca el inicio de un experimento que podría redefinir qué entendemos por contenido “premium”. Durante más de una década, Netflix se concentró en una obsesión clara: que el usuario no se vaya. Series maratónicas, estrenos constantes y algoritmos cada vez más finos fueron las armas para sostener esa batalla. Pero en 2026 la plataforma parece haber identificado un nuevo frente estratégico: la conversación . La llegada de podcasts en formato video —con nombres de alto perfil como Bill Simmons y producciones de The Ringer — no es un simple movimiento de catálogo. Es un reconocimiento explícito de que el consumo de contenido ya no gira solo en torno a la ficción o al entretenimiento guionado, sino a la relación continua con voces, ideas y opiniones . A diferencia de una serie, un podcast genera hábito. No se “termina”. Acompaña. Se integra en la rutina semanal del usuario. Para Netflix, eso representa algo invaluable: frecuencia de retorno . Mientras una serie se consume en pocos días, un podcast puede retener al usuario durante meses, incluso años. El movimiento también refleja una tensión creciente entre plataformas. Spotify, YouTube y ahora Netflix compiten por el mismo activo: creadores que ya no producen para un solo formato. El video-podcast es, en ese sentido, el lenguaje común. Netflix no está entrando al mundo del audio; está adaptando el audio a su lógica visual y de suscripción. Para el ecosistema tecnológico y de medios en Centroamérica, el mensaje es claro: el valor ya no está solo en producir contenido, sino en construir audiencias recurrentes . En un contexto donde la atención es escasa, Netflix apuesta a que escuchar —y mirar— a las mismas voces cada semana puede ser tan poderoso como una superproducción. Le puede interesar: Gmail se reinventa con IA: resumen automático, bandeja inteligente y búsquedas conversacionales

Esta alianza, formalizada en un acuerdo plurianual, marca no solo una reconfiguración estratégica para Cupertino, sino un momento definitorio en la carrera por la inteligencia artificial generativa entre las grandes tecnológicas. Después de varios rumores y en un giro que pocos habrían imaginado hace una década, Apple, icono supremo de la arquitectura cerrada y el control vertical, decidió apoyarse en su archirrival Google para potenciar la nueva generación de Siri y funciones avanzadas de Apple Intelligence. La noticia pone fin a meses de especulaciones y reportes circulando por Silicon Valley: Siri —el asistente de voz que debutó en 2011 con el iPhone 4S y que con el tiempo fue quedando atrás frente a competidores como Google Assistant o Alexa— será impulsado por los modelos de lenguaje avanzados Gemini de Google , en lugar de basarse exclusivamente en la tecnología desarrollada internamente por Apple. El comunicado conjunto de Apple y Google subraya la naturaleza “multianual” del acuerdo y la evaluación técnica que llevó a Cupertino a concluir que los modelos Gemini proporcionan “la base más capaz” para los Apple Foundation Models que alimentarán la próxima versión de Siri y otras funcionalidades de IA. Apple, por su parte, mantiene que sus estándares de privacidad y procesamiento en dispositivos o en su propio "Private Cloud Compute"  seguirán siendo una prioridad, incluso cuando utilice tecnología ajena. Un cambio de paradigma en el enfoque de Apple hacia la IA La decisión de integrar Gemini no surge en un vacío. Apple había anunciado en la WWDC de 2024 una plataforma llamada Apple Intelligence , diseñada para llevar capacidades generativas a iOS, iPadOS y macOS, desde escritura asistida hasta resúmenes contextuales y funciones ampliadas dentro de apps. Sin embargo, muchos de esos avances —y en particular la gran renovación de Siri— se han retrasado debido a desafíos técnicos . Google, en contraste, ha estado acelerando el desarrollo de Gemini , su familia de modelos multimodales capaces de procesar texto, audio, video y código, con versiones que ya compiten con lo más avanzado del mercado. Que Apple recurra a ello es una señal tácita del ritmo distinto al que evolucionan las capacidades de IA entre los gigantes de la tecnología. Para CIOs, CSOs y líderes de tecnología, esta alianza representa más que un titular: expone dos modelos de innovación distintos . Apple, que tradicionalmente prefiere construir internamente, opta por externalizar parte crítica de su estrategia de IA  con el fin de acelerar el tiempo al mercado. Google, por su lado, consolida a Gemini como infraestructura subyacente no solo para su propio ecosistema —incluida la búsqueda, Workspace y productos de consumo— sino ahora también para dispositivos iOS que cruzan fronteras históricas de competencia. Más allá de Siri: implicaciones para el ecosistema tecnológico Este movimiento tiene repercusiones que van más allá de la simple mejora de un asistente de voz. Siri ha sido durante años un ejemplo de cómo una gran base instalada no garantiza liderazgo tecnológico en IA . Apple enfrentó críticas públicas por la lentitud en modernizar la experiencia de Siri, en contraste con la explosión de capacidades impulsadas por la IA generativa en productos como ChatGPT u otros asistentes contextualizados. La colaboración puede verse como un punto de inflexión: los líderes de TI que hasta ahora evaluaban a Apple como un jugador menos agresivo en IA tendrán que reconsiderar sus estrategias de plataforma y proveedor. También plantea preguntas sobre control de plataforma, dependencia tecnológica y diferenciación competitiva  en un momento en que la IA está cada vez más integrada con el software base de dispositivos móviles y los flujos de trabajo empresariales. Aunque los detalles financieros no han sido divulgados oficialmente, informes previos sugerían que Apple podría pagar a Google aproximadamente US$1.000 millones anuales  por acceder a estos modelos avanzados, lo que subraya la magnitud de la apuesta y la severidad con la que Cupertino busca cerrar brechas frente a competidores que ya capitalizan IA generativa de forma más agresiva. La llegada de esta nueva Siri con IA de Google —esperada para más adelante en 2026 — será una prueba crítica no solo de si Apple puede recuperar terreno en la percepción de innovación, sino también de cómo las alianzas estratégicas pueden moldear la próxima etapa de la economía digital dominada por agentes inteligentes y experiencias asistidas por IA. Le puede interesar: Silicon Valley y la batalla por la riqueza extrema en el corazón de la tecnología

Hugues Bertin, Founder & CEO de Digital Insurance LatAm, conversa con Camila Kataguiri, co-CEO de Pier, una neoaseguradora brasileña enfocada en transformar la relación de los brasileños con el seguro y que ya suma USD 42 millones en financiamiento. Por Hugues Bertin, Founder & CEO de Digital Insurance LatAm En América Latina, cuando hablamos de insurtech, es imposible no pensar en Pier, la neoaseguradora brasileña enfocada en transformar la relación de los brasileños con el seguro y que ya suma USD 42 millones en financiamiento. Nació con una propuesta 100% digital, creció dentro del sandbox regulatorio y comenzó con un modelo completamente B2C. Muchos la compararon con Lemonade; hoy converso con Camila Kataguiri, co-CEO, para entender cómo lograron convertirse en una compañía rentable en 2025. Pier surgió con el propósito de transformar la relación de los brasileños con el seguro, simplificando el acceso a la protección con procesos ágiles, transparentes y sin burocracia. Su primer producto fue el seguro de celulares, pionero en cubrir hurto simple y en ofrecer reembolsos rápidos, lo que les permitió destacarse rápidamente. Más adelante lanzaron el seguro automotor, manteniendo siempre el enfoque en tecnología, eficiencia y transparencia. Hoy ambos productos se comercializan tanto en un modelo directo al consumidor como a través de corredores y alianzas, permitiendo que cada persona contrate de la manera que mejor le resulte. La tecnología está en el corazón de Pier. Utilizan inteligencia artificial a lo largo de toda la jornada, desde la suscripción hasta los siniestros. Entre sus soluciones propias se destacan Pier Bolt, un agente de IA que procesa reembolsos de celulares de forma instantánea, y Pier Scan, una herramienta que realiza inspecciones automotrices en menos de un minuto sin intervención humana. Esa capa tecnológica les permitió construir productos competitivos, accesibles y con procesos radicalmente más simples que los del mercado tradicional. Hoy atienden a más de 170 mil clientes, alcanzaron R$150 millones de facturación en 2024 y proyectan R$250 millones en 2025. Cuentan con sello RA1000 de Reclame Aqui, mantienen un NPS general de 80 (y 90 en siniestros), trabajan con un CAC de apenas 11,2%, un loss ratio de 51,5% y uno de los mejores márgenes técnicos del mercado con cerca de 35%. Cuando pregunto cómo lograron alcanzar la rentabilidad en el segundo y tercer trimestre de 2025, Camila lo resume en tres pilares: tarificación inteligente, eficiencia operativa impulsada por IA y diversificación de canales. Su modelo predictivo permite ajustar precios según el riesgo real de cada cliente y refuerza la prevención de fraude en un país donde cerca del 20% de los siniestros presentan señales sospechosas. Con procesos como el continuous underwriting, reglas automatizadas y análisis de datos comportamentales, Pier logró operar con precisión, acceso y eficiencia. La expansión hacia corredores y alianzas B2B2C también les permitió aumentar la escala y reducir el costo de distribución sin perder foco en la experiencia del cliente. Uno de los movimientos más significativos de Pier en 2025 fue la decisión de comenzar a vender a través de corredores, algo que sorprendió a quienes la conocían como una insurtech 100% D2C. Sin embargo, Camila explica que esta evolución estaba en el ADN de la compañía: ampliar el acceso al seguro implica ampliar también los canales. Para hacerlo lanzaron el Portal del Socio, creado junto a los propios corredores, pensado para resolver sus necesidades diarias con procesos simples, comisiones flexibles y un servicio especializado. Este canal cobró fuerza bajo el liderazgo de Flávio Rewa, su CCO, y permitió que Pier se integrara al ecosistema de corredores desde un lugar colaborativo y transparente.  La relación con los corredores pasó de la competencia percibida a una alianza estratégica real. Pier ya trabaja con más de 5.000 corredores en todo Brasil y mantiene acuerdos con redes relevantes como Seguralta, SegPartners, Klubi y Cota Fácil. Su propuesta es que el corredor mantenga total autonomía sobre su cartera, que acceda a una mayor rentabilidad y que cuente con una experiencia digital ágil respaldada por tecnología y un equipo especializado. Este canal les permitió llegar a clientes distintos a los de su modelo B2C. En el modelo B2C venden su producto por suscripción (que funciona como una suscripción a Netflix, renovada automáticamente cada mes). En el Canal Corredor, en cambio, venden el producto anual, estándar del mercado y preferido por los clientes de los corredores, lo que muestra que son públicos distintos. Y algo clave: garantizan que el cliente del corredor siempre será del corredor, lo que fortaleció la confianza y la reputación de la compañía. En un mercado cada vez más concentrado, los corredores necesitaban nuevas alternativas y encontraron en Pier una compañía enfocada en democratizar el acceso al seguro, aumentar la penetración en Brasil —estancada en torno al 30%— y atender a perfiles que rara vez eran considerados por las aseguradoras tradicionales, como la Clase Bono 0, que suele carecer de historial previo. Gracias al uso de datos comportamentales, Pier logra comprender mejor a estos consumidores, ofrecer precios accesibles y operar de forma rentable incluso con riesgos más altos. Desde la mirada de una insurtech que nació en plena agenda de innovación, Pier también destaca que Brasil aún tiene espacio para mejorar su regulación. Fueron protagonistas en la creación del sandbox junto a la SUSEP y consideran que nuevas normas deberían adaptarse mejor a productos como los modelos mensuales. La discusión actual sobre la Ley Complementaria 213 puede abrir oportunidades para los segmentos subatendidos, siempre que garantice reglas equitativas entre aseguradoras y una protección real para el consumidor. La tecnología, sumada a una estructura de costos más eficiente, es una herramienta clave para ofrecer productos adecuados, accesibles y sostenibles para quienes viven con mayor incertidumbre y riesgo. Pier ya se convirtió en una de las success story de LatAm. Le puede interesar: XSISÍ: la insurtech mexicana que se pronuncia “Por Si Sí”

Google despliega una nueva generación de su correo potenciada por IA generativa: resúmenes automáticos, una bandeja de entrada “inteligente” que sugiere tareas y respuestas, y búsqueda con lenguaje natural. La integración profunda con Gemini transformará la gestión de correo electrónico, aunque plantea interrogantes sobre precisión, privacidad y dependencia del algoritmo. Después de años de evolución incremental, el correo electrónico podría estar ante una de sus transformaciones más profundas desde su creación. Google ha comenzado a desplegar en Gmail una batería de herramientas impulsadas por IA generativa, basadas en su modelo Gemini, que promete simplificar búsquedas, organizar la bandeja y sintetizar conversaciones extensas. AI Overviews en búsqueda dentro de Gmail: en lugar de una lista tradicional de correos vinculados a una palabra clave, el sistema genera una respuesta resumida con los puntos relevantes de múltiples mensajes relacionados. AI Inbox: una nueva vista de la bandeja que sugiere tareas accionables (como responder a un mensaje, pagar una factura o confirmar una cita) y agrupa temas importantes para ponerte al tanto rápidamente. Herramientas de escritura asistida: funciones como Help Me Write, Suggested Replies y un corrector avanzado (Proofread) ayudan a redactar o perfeccionar correos, muchas de ellas disponibles ahora para todos los usuarios. La promesa es clara: ahorrar tiempo y reducir la saturación del correo electrónico, uno de los mayores desafíos de productividad en el trabajo moderno. Sin embargo, persisten preocupaciones sobre: Precisión: resúmenes automáticos pueden omitir matices cruciales o interpretar mal el contexto, especialmente en temas complejos. Privacidad y consentimiento: aunque Google afirma que los datos no se usarán para entrenar sus modelos sin permiso, la integración profunda de IA con información personal sensible despierta inquietud en usuarios y reguladores. Dependencia del algoritmo: existe el riesgo de que los usuarios deleguen decisiones importantes al sistema sin verificar resultados, un problema ya documentado en IA generativa en búsquedas generales. Le puede interesar: Gadget-up!: nueva sección de hardware con inteligencia (y carácter propio)

Mientras el actual CEO consolida su legado con una compensación sólida y una gestión estable, la empresa acelera la planificación de sucesión y posiciona a su jefe de Ingeniería de Hardware como posible sucesor, en medio de debates internos sobre innovación, continuidad y su estrategia futura frente a rivales globales. Apple, la empresa más valiosa del mundo, está enviando señales claras de que se acerca un cambio generacional en su liderazgo. Tim Cook, CEO desde 2011 y figura clave en la transformación de Apple en una potencia de servicios y hardware eficiente, ingresó 74,3 millones de dólares en 2025, una cifra que refleja tanto su compensación tradicional como fuertes participaciones accionarias. Pero más allá de los números, la atención se ha desplazado hacia la sucesión de liderazgo. Según fuentes citadas por The New York Times , John Ternus, jefe de ingeniería de hardware, lidera la carrera interna para suceder a Cook cuando éste decida dar el siguiente paso en su carrera. La elección de Ternus como potencial sucesor no es casual: Tiene un perfil técnico sólido, con un historial de decisiones centradas en equilibrar innovación y rentabilidad. Apple valora la continuidad cultural y operacional en una época en que la empresa enfrenta presiones competitivas en IA, servicios y hardware. Otros candidatos, incluidos responsables de software y servicios, completan un equipo directivo robusto, lo que sugiere que la transición será planificada y gradual. Esto ocurre mientras la junta directiva considera excepciones internas a políticas de edad (como la norma de edad de 75 años), lo que indica un enfoque estratégico para gestionar la transición sin sacrificar estabilidad en momentos críticos. La sucesión de Cook implica más que un cambio de nombres: Estrategia en IA: Apple está bajo presión para acelerar su posición en inteligencia artificial frente a Meta, Google y Microsoft. Ecosistema y servicios: La continuidad en productos clave como iPhone, iPad y Vision Pro depende de un liderazgo que entienda tanto innovación como mercados globales. Imagen pública: Un CEO técnico puede reforzar el mensaje de Apple como una empresa que innova con rigor y visión a largo plazo. Apple camina hacia una etapa crucial de su historia corporativa: consolidar su legado actual y prepararse para nuevos desafíos tecnológicos. La figura de Tim Cook, fuerte y respetada, deja paso a una transición cuidadosamente planeada, en la que John Ternus aparece como un protagonista pivote entre continuidad y futuro. Le puede interesar: Gadget-up!: nueva sección de hardware con inteligencia (y carácter propio)

La carrera por redefinir el futuro corporativo ya comenzó. Inteligencia artificial agéntica, automatización autónoma, ciberseguridad inteligente, arquitecturas híbridas, edge computing y nuevas interfaces inmersivas se perfilan como las fuerzas que transformarán la empresa moderna antes de 2030. Proveedores líderes de tecnología anticipan ese horizonte y revelan qué están desarrollando hoy para sostener la próxima década de innovación. La fuerza con la que las tecnologías emergentes están irrumpiendo en el mundo corporativo no tiene precedentes. Los modelos de inteligencia artificial (IA) no sólo analizan o predicen, sino que actúan, aprenden, deciden. Las nubes se vuelven híbridas y soberanas. La ciberseguridad se descentraliza. La automatización abandona el carácter asistido para convertirse en autónoma. Y la frontera entre físico y digital empieza a desdibujarse con robots, sensores, holografía y banda ancha ultrarrápida. Consultoras como IDC y Gartner coinciden en que entre 2025 y 2030 se consolidará el mayor salto de madurez tecnológica del sector corporativo desde la llegada del cloud computing. Todo apunta a un escenario donde los sistemas serán más ágiles, más inteligentes y, sobre todo, más autónomos. En este contexto, las principales empresas tecnológicas de la región analizan qué tecnologías reconfigurarán el mercado, qué desafíos enfrentarán las organizaciones y cómo están preparándose ya para un futuro que se acelera día a día. La IA aparece de forma transversal en todas las conversaciones, pero la narrativa de los expertos revela una imagen más amplia: un ecosistema donde la IA convive con computación distribuida, ciberseguridad avanzada, automatización inteligente, robótica, 5G/6G y modelos de datos soberanos. La visión de IBM lo resume con claridad: la próxima ola tecnológica estará marcada por IA, computación cuántica y nube híbrida. Su gerente general en Costa Rica, Matías Haidbauer, anticipa que “la IA continuará transformando la forma en que las empresas operan… desde la automatización de procesos hasta la mejora de la experiencia del cliente”. En paralelo, la computación cuántica empieza a instalarse como una tecnología disruptiva con impacto en sectores como finanzas, ciencia y medicina. Pero la inteligencia artificial no será solo generativa: será... Lea la nota completa en la edición 168 de IT NOW Le puede interesar: Tecnologías emergentes: ¿qué esperar en el mundo TI para el próximo lustro?