Cuando la carrera por la inteligencia artificial deja de ser un juego de prototipos y se convierte en una máquina de quemar dinero, el relato cambia. La ambición de Musk con su startup xAI no es simplemente construir modelos de lenguaje o competir con ChatGPT o Gemini: quiere que sus sistemas impulsen robots humanoides como Optimus, una visión que ya tiene un precio muy visible en los balances financieros. Según documentos internos revisados por Bloomberg , xAI registró una pérdida neta de 1.460 millones de dólares en el tercer trimestre de 2025 , una cifra que supera con creces los 1.000 millones del trimestre anterior y refleja lo costoso que es intentar jugar con los titanes de la inteligencia artificial. Lo que destaca de este informe no es solo el número en sí, sino la velocidad con la que esa cifra creció. Durante los primeros nueve meses del año, xAI quemó cerca de 7.800 millones de dólares en efectivo , una quema de capital que plantea preguntas sobre si la startup puede sostener su ritmo sin sacrificar foco, eficiencia o claridad de producto. La narrativa oficial dentro de xAI es que no se trata de una pérdida cualquiera, sino de una inversión estratégica. El dinero se ha esfumado en infraestructura de cómputo masiva , centros de datos propios, contratación de talento de élite y el desarrollo de software que, según Musk y su equipo, será fundamental para habilitar una era de IA autónoma y agentes inteligentes . En ese plan también se incluye la posibilidad de que estos sistemas sirvan como la base de Optimus , el robot humanoide que Tesla ha prometido desde hace años. Este tipo de gasto no es inusual en empresas tecnológicas que compiten por liderar una nueva generación de herramientas: la historia reciente de la industria muestra ejemplos de gigantes que sobrevivieron a largos periodos de pérdidas antes de dominar mercados. Sin embargo, el tamaño de la quema de efectivo en xAI —casi 8.000 millones de dólares en solo nueve meses — subraya hasta qué punto Musk está dispuesto a apostar por una visión que muchos consideran futurista y difícil de monetizar a corto plazo. Pese a los números rojos, los inversores no han huido. De hecho, la compañía cerró recientemente una ronda de financiación Serie E de 20.000 millones de dólares , superando su objetivo inicial de 15.000 millones. La participación de gigantes como Nvidia, Cisco, Fidelity y Qatar Investment Authority no solo inyecta liquidez, sino que también fortalece la narrativa de que xAI está construyendo algo con músculo tecnológico real por detrás. Este capital no solo financia infraestructura: simboliza una apuesta de mercado por la idea de que la IA será el eje de la próxima revolución tecnológica global, desde chatbots  hasta robots físicos. Aun así, la pregunta que recorre los pasillos de Silicon Valley y Wall Street es la misma: ¿puede una empresa —aunque esté respaldada por el músculo financiero de Musk— sostener este ritmo sin un camino claro hacia la rentabilidad? Los documentos internos hablan de alcanzar una especie de “ escape velocity ”, una velocidad de desarrollo que permita a xAI no solo crecer, sino hacerlo de manera autosuficiente, evolucionando hacia una empresa de software puro en la que los productos alimenten la siguiente generación de hardware y servicios. Es una visión ambiciosa, casi cósmica, y es exactamente así como Musk ha orientado la estrategia desde sus inicios. Lo que todavía falta por ver es si el mercado y los usuarios están dispuestos a pagar por esa visión antes de que el reloj financiero marque otro número rojo. La historia de la tecnología está llena de compañías que apostaron fuerte y ganaron, pero también de aquellas que no encontraron el puente entre la innovación y el valor sostenible. En ese cruce de caminos se encuentra xAI: con pérdidas que crecen, capital que fluye en cantidades extraordinarias y una ambición que desafía tanto a la física como a los balances trimestrales, la startup de Musk representa, hoy más que nunca, el lado más audaz —y peligroso— de la carrera por la inteligencia artificial. Le puede interesar: La paradoja de Tailwind: cuando la IA impulsa el uso pero destruye el negocio

Mientras YouTube sigue siendo el gigante del video, Spotify está haciendo algo que pocos esperaban: abonar más. En silencio, la plataforma sueca se convirtió en uno de los lugares más rentables para creadores de podcasts y video, reordenando el tablero de la economía creativa. Durante años, la economía de creadores tuvo una verdad casi inamovible: si querías volumen, visibilidad y dinero, YouTube era el destino inevitable. Pero en 2026 esa ecuación empieza a mostrar fisuras. Cada vez más creadores aseguran que Spotify les paga hasta el doble —y en algunos casos más— por el mismo contenido, especialmente en formatos híbridos de podcast con video. No se trata de un gesto altruista ni de una campaña de marketing ruidosa. Es una estrategia quirúrgica. Spotify entendió antes que otros que el crecimiento del audio puro tiene un techo y que el verdadero valor está en capturar tiempo de atención extendido, el recurso más escaso del ecosistema digital. El video, incluso cuando no es el protagonista visual, mantiene al usuario más tiempo dentro de la plataforma. Y eso se traduce en mejores métricas publicitarias. A diferencia de YouTube, cuyo modelo está profundamente atado a un sistema algorítmico opaco y a ingresos publicitarios variables, Spotify está apostando por pagos más previsibles, acuerdos directos y un entorno menos saturado. Para muchos creadores medianos —no estrellas virales, pero sí con audiencias fieles— la diferencia es tangible: menos vistas, pero más ingresos reales. También hay un cambio cultural. Spotify no le exige al creador que optimice su contenido para un algoritmo caprichoso, sino que premia la retención, la profundidad y la recurrencia. Es un enfoque más cercano al de un medio que al de una red social, y eso atrae especialmente a perfiles que producen contenido de análisis, entrevistas o formatos largos. El movimiento no es menor. Si Spotify logra consolidar este esquema, YouTube se verá obligado a responder, no con más funciones, sino con algo mucho más sensible: mejores pagos. La guerra por los creadores ya no se libra solo en vistas y suscriptores, sino en una pregunta mucho más simple y brutal: ¿dónde rinde más el tiempo invertido? Le puede interesar: Cara a cara: cómo Google ha desafiado el dominio de OpenAI

La Selección Nacional de Ciberseguridad de Costa Rica proyecta participar en el Latin American and Caribbean Cybersec Challenge (LAC) y en el European Cyber Security Challenge (ECSC) en 2026. Miembros del equipo de ciberseguridad del Centro de Servicios Globales (GBS) de Equifax en Costa Rica fueron galardonados como los Campeones del Cybersec Challenge Pro 2025 , la competencia nacional más importante para profesionales de ciberseguridad mayores de 25 años. La ceremonia de premiación se realizó en noviembre de 2025 y fue oficiada por el Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones (MICITT). La competencia —en modalidad "Capture the Flag", llamada así porque los equipos deben resolver desafíos para encontrar una “bandera oculta”— pone a prueba habilidades avanzadas en criptografía, análisis forense, explotación de vulnerabilidades y técnicas de ingeniería inversa. Este triunfo se suma a la victoria de los miembros del equipo en agosto de 2025, cuando obtuvieron el primer lugar en el Cybersec Challenge 2025, en el que se requiere que los participantes tengan entre 18 y 24 años. El concurso es la ruta oficial para definir el equipo que conformará la Delegación Nacional de Ciberseguridad, encargada de mostrar el talento costarricense en los torneos internacionales del año siguiente y, en este caso, el 2026. Como resultado de sus victorias, los miembros del equipo de ciberseguridad de Equifax ahora serán parte destacada de la Selección Nacional de Ciberseguridad de Costa Rica en 2026. El seleccionado patrio tiene proyectado participar en dos eventos globales importantes este año: El   Latin American and Caribbean Cybersec Challenge (LAC) El   European Cyber Security Challenge (ECSC) , organizado por la Agencia de Ciberseguridad de la Unión Europea (ENISA) El Cybersec Challenge y su versión Pro son organizados por el Cybersec Cluster de Costa Rica , del cual Equifax es miembro fundador y participante activo desde 2020. La iniciativa se ha convertido en una plataforma clave para promover el desarrollo del talento nacional, fortalecer las capacidades técnicas y posicionar al país como referente regional en ciberseguridad. La edición de este año contó con el apoyo de CompTIA, Akamai, HackRocks, Texas Tech University y Moody's. Los miembros del equipo de Equifax han representado a Costa Rica en el Latin American Cybersecurity Challenge 2025 y en los European Cybersecurity Challenges de 2023, 2024 y 2025.”  Jeremy Koppen, director de Seguridad de la Información en Equifax, destacó la importancia del logro para la organización y el país: “En Equifax, una de nuestras prioridades estratégicas para 2027 es continuar nuestro liderazgo en ciberseguridad en los 24 países donde operamos, incluida Costa Rica”. Jairo Quirós, vicepresidente sénior del Centro Global de Servicios, agregó: “El desempeño sobresaliente de los miembros de nuestro equipo de ciberseguridad de GBS refleja el alto nivel de talento nacional que tenemos, así como nuestro compromiso de continuar desarrollando capacidades de ciberseguridad de clase mundial. Estamos orgullosos de que estos profesionales puedan representar a Equifax y al país en el escenario internacional este 2026”. Le puede interesar: Gadget-up!: nueva sección de hardware con inteligencia (y carácter propio)

La empresa detrás del popular framework de diseño anunció el despido del 75 % de su equipo de ingeniería tras una caída de ingresos de cerca del 80 %, a pesar de que su tecnología alcanza niveles récord de uso. La causa: herramientas de inteligencia artificial que generan automáticamente código y evitan que los desarrolladores visiten la documentación —el canal clave para convertir usuarios en clientes—, poniendo en jaque el modelo de negocio tradicional del software de código abierto en la era de los modelos de lenguaje. Tailwind Labs tomó una decisión drástica y dolorosa: despedir a tres de cada cuatro ingenieros de su equipo. El fundador y CEO, Adam Wathan, explicó en una discusión pública que la compañía enfrenta una caída de ingresos de aproximadamente 80 % porque el auge de herramientas de IA que generan código automáticamente ha eliminado el flujo de tráfico hacia la documentación oficial, la principal vía por la cual la empresa convertía usuarios gratuitos en compradores de sus productos comerciales. Tailwind CSS —un marco de trabajo de estilos utilitarios para diseño web ampliamente adoptado por desarrolladores y empresas— sigue siendo extremadamente popular, con alrededor de 75 millones de descargas al mes. Sin embargo, esa popularidad no se traduce en ingresos para la empresa: muchos desarrolladores ya no visitan el sitio web ni la documentación de Tailwind porque asistentes de IA como ChatGPT, Claude o herramientas especializadas como Cursor o v0 generan automáticamente código estilizado con Tailwind, prescindiendo de la necesidad de consultar manuales o tutoriales. "La realidad es que el 75% de nuestro equipo de ingeniería perdió su trabajo ayer debido al impacto brutal de la IA en nuestro negocio. Y cada segundo que dedico a hacer cosas divertidas y gratuitas para la comunidad como esta es un segundo que no dedico a intentar impulsar el negocio y asegurarme de que quienes siguen aquí reciban sus salarios cada mes. [...] El tráfico a nuestra documentación ha disminuido aproximadamente un 40% desde principios de 2023, a pesar de que Tailwind es más popular que nunca. La documentación es la única forma en que la gente conoce nuestros productos comerciales, y sin clientes no podemos permitirnos mantener el framework", dijo Wathan. Este cambio de comportamiento rompe un principio básico del modelo de negocio de Tailwind Labs: las visitas a la documentación solían ser el punto de entrada para que los usuarios descubrieran Tailwind UI, una oferta comercial de componentes de interfaz y plantillas que generaba ingresos. Con la menor cantidad de visitas, la empresa ha perdido su principal fuente de clientes. Una crisis que va más allá de Tailwind Lo que ocurre con Tailwind no es solo una mala racha financiera: es una señal del impacto profundo que la IA está teniendo en los modelos de software de código abierto que dependen de visitas web y conversión orgánica para monetizarse. En discusiones en GitHub y foros públicos, desarrolladores y expertos han señalado que este fenómeno podría afectar a otros proyectos similares que hasta ahora habían logrado equilibrar la popularidad del uso libre con ingresos derivados de servicios premium. La situación también ha desatado un debate más amplio en la comunidad tecnológica sobre la sostenibilidad del software de código abierto cuando grandes modelos de lenguaje —entrenados, en muchos casos, con documentación pública— se convierten en intermediarios que responden consultas sin derivar tráfico a los creadores originales. Los despidos afectan directamente a la mayoría de los ingenieros que desarrollaban y mantenían el proyecto, reduciendo el equipo prácticamente a sus fundadores y un pequeño núcleo técnico. La medida, aunque “necesaria” según Wathan, evidencia los límites de un modelo de negocio de código abierto que no ha logrado adaptarse con rapidez suficiente a la nueva realidad dominada por la IA generativa. Wathan se mostró consciente de la ironía: una herramienta cuyo uso ha crecido exponencialmente debido a la IA ahora enfrenta la pérdida de su viabilidad como empresa por el mismo fenómeno. También rechazó propuestas para optimizar la documentación para modelos de lenguaje, argumentando que hacerlo podría empeorar aún más la situación si se acelera la desvinculación del tráfico humano. ¿Qué lecciones deja este caso? La experiencia de Tailwind pone en evidencia varias tendencias clave en la intersección entre inteligencia artificial y modelos de negocio tecnológicos: El éxito de uso no garantiza ingresos: un proyecto puede ser omnipresente y ampliamente implementado, y aun así no generar las ganancias necesarias si el flujo de descubrimiento cambia. La IA redefine las rutas de monetización: las empresas tecnológicas deben replantear cómo capturan valor en un ecosistema donde los modelos de lenguaje responden directamente a las necesidades de los usuarios sin pasar por canales tradicionales de conversión. Sostenibilidad en código abierto: se abre una conversación urgente sobre si los grandes desarrolladores de IA deberían contribuir económicamente a los proyectos de código abierto cuya documentación y código alimentan sus capacidades. El caso de Tailwind podría no ser un hecho aislado, sino un punto de inflexión para desarrolladores y empresas que construyen productos alrededor de comunidades abiertas y tráfico orgánico. En un mundo en el que la inteligencia artificial reconfigura la forma en que construimos y accedemos al software, la innovación tecnológica debe ir de la mano de nuevos modelos de negocio sostenibles. Le puede interesar: Cara a cara: cómo Google ha desafiado el dominio de OpenAI

Gadget-up! es un nuevo espacio semanal de IT NOW para los fanáticos de la neuva generación de gadgets y dispositivos con IA. Aquí no se trata solo de chips, sensores o potencia bruta, sino de cómo el nuevo hard, cada vez más atravesado por la IA, redefine la forma en que registramos la realidad, habitamos nuestros espacios y nos vinculamos emocionalmente con las máquinas. En esta edición inaugural, cuatro dispositivos muy distintos entre sí anticipan un cambio común: la tecnología empieza a volverse menos visible, más contextual y, en algunos casos, inquietantemente humana. Looki L1: una memoria externa que observa por nosotros El Looki L1  es un wearable discreto que se engancha a la ropa y graba video y audio bajo demanda. No pretende competir con una cámara de acción ni reemplazar al smartphone: su ambición es otra. Se presenta como una “capa de memoria personal”, capaz de registrar fragmentos del día y luego organizarlos en momentos buscables a través de una aplicación complementaria. La apuesta es delicada. Looki no promete horas de grabación cruda, sino contexto: captar lo suficiente para ser útil sin transformarse en un dispositivo invasivo. El valor no está en el archivo audiovisual en sí, sino en la capacidad de la IA para convertir escenas cotidianas en recuerdos estructurados: una conversación clave, una indicación importante, un instante que de otro modo se perdería. Si funciona como promete, Looki L1 se mueve en un terreno nuevo y sensible: el de la tecnología que no solo registra, sino que interpreta la vida diaria. Su éxito dependerá de lograr un equilibrio complejo entre utilidad, privacidad y confianza. Mui Board: el hogar inteligente que no parece inteligente El Mui Board  es, literalmente, una tabla de madera montada en la pared. A simple vista no parece un dispositivo tecnológico, y ese es precisamente su argumento central. Detrás de su estética minimalista se esconde un controlador de hogar inteligente que permite manejar luces, música, temporizadores y datos básicos del hogar mediante toques capacitivos y una sutil matriz de LEDs. Mui no busca ser el centro de automatización total, ni competir con tablets o asistentes de voz omnipresentes. Su filosofía es la de la calm technology: desaparecer cuando no se la necesita y hacerse visible solo al contacto. No interrumpe, no escucha permanentemente, no exige atención. En un contexto de pantallas omnipresentes, el Mui Board propone una relación más serena con la tecnología doméstica. Es una declaración de diseño y de intención: menos notificaciones, menos estímulos, más control consciente. Un objeto que recuerda que la inteligencia del hogar no siempre tiene que gritar que está ahí. Mirumi: empatía mecánica en la palma de la mano Desde Japón llega Mirumi , un pequeño “charm” robótico para colgar de una cartera o mochila, creado por Yukai Engineering, el estudio detrás de los llamados robots de estilo de vida como Qoobo. Mirumi es peludo, reacciona al sonido y al tacto, y mueve la cabeza como si estuviera vivo. No tiene pantalla, no se conecta a la nube y no pretende ser un gadget coleccionable más: se vende como un compañero emocional sin pantallas. Bajo su apariencia adorable hay un sistema mecatrónico sorprendentemente sofisticado: sensores de sonido duales, un sensor táctil y un algoritmo de comportamiento propio que genera movimientos no repetitivos. El resultado es clave: Mirumi no se siente programado, sino espontáneo. Su “personalidad” emerge del movimiento, no de gráficos ni de animaciones digitales. Mirumi difumina la frontera entre juguete y robot social. Demuestra que el diseño afectivo no necesita datos, displays ni conectividad permanente. Es un experimento de empatía mecánica que vuelve obsoleto al viejo Tamagotchi de pantalla plana. La gran incógnita no es tecnológica, sino cultural: ¿estamos listos para que incluso un accesorio cotidiano nos devuelva una sensación de vida? Foto: Chance Townsend / Mashable AI Barmen: cuando la IA aprende a juzgar y cuidar Presentado en CES 2026, AI Barmen  lleva la inteligencia artificial a un terreno inesperado: la hospitalidad. Este bartender automatizado no actúa como una máquina expendedora, sino como un camarero “real”. Escanea el rostro del cliente para estimar la edad, conversa, recuerda preferencias, crea cócteles personalizados e incluso hace comentarios que pueden resultar inquietantemente personales. Aquí la IA deja de limitarse a ejecutar tareas y pasa a simular un rol social. Un bar no es solo un punto de venta: es un espacio basado en confianza, memoria y criterio. AI Barmen intenta cubrir esos tres aspectos. La visión artificial reemplaza al documento de identidad, la conversación sustituye al menú y un sistema de evaluación de sobriedad puede ralentizar o detener el servicio. El verdadero experimento no está en mezclar tragos, sino en automatizar el juicio. Si una máquina puede asumir roles que requieren discreción, memoria contextual y toma de decisiones en entornos regulados, la hospitalidad podría convertirse en uno de los primeros sectores donde la “IA con presencia” reemplace por defecto la interacción humana. Le puede interesar: Atlas: el robot humanoide ya está listo para la producción en masa y reconfigurar el futuro del trabajo

La empresa una nueva funcionalidad que permite a los usuarios integrar sus historiales médicos electrónicos y datos de aplicaciones de bienestar para obtener respuestas más contextualizadas sobre su salud. La iniciativa busca transformar la forma en que las personas acceden y entienden su información médica, pero también reabre el debate sobre privacidad, regulación y los límites del uso de inteligencia artificial en un sector altamente sensible. La inteligencia artificial está ampliando sus fronteras hacia uno de los terrenos más sensibles y complejos para cualquier tecnología: la salud personal . OpenAI lanzó ChatGPT Health , una nueva pestaña dentro de su popular chatbot diseñada para integrar y contextualizar datos médicos del usuario, desde historiales clínicos electrónicos hasta información de apps de bienestar. ChatGPT Health no es solo un nuevo “módulo de preguntas médicas”. Es una experiencia separada y específica  que permite a las personas conectar sus registros médicos electrónicos , así como aplicaciones de bienestar como Apple Health, MyFitnessPal, Peloton o Weight Watchers , con la inteligencia del modelo. El objetivo declarado por OpenAI es ofrecer respuestas más relevantes y personalizadas , por ejemplo, explicando resultados de análisis, ayudando a prepararse para consultas médicas, orientando sobre rutinas de ejercicio o incluso clarificando opciones de seguros de salud basadas en hábitos individuales. Este lanzamiento responde al hecho de que centenares de millones de personas preguntan sobre salud cada semana a ChatGPT  y ya utilizan la IA para navegar temas médicos, muchas veces fuera del horario de atención de profesionales sanitarios. OpenAI ha rodeado ChatGPT Health con un discurso centrado en privacidad y control del usuario . La información de salud se guarda en un espacio aislado , separado del resto de chats, con protecciones adicionales y sin utilizarse para entrenar los modelos de base. El usuario puede revisar, eliminar o desconectar  sus datos en cualquier momento. Sin embargo, estas protecciones no equivalen a las garantías legales que aplican en un entorno clínico tradicional. Por ejemplo, en Estados Unidos la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA)  no cubre este tipo de producto de consumo, lo que deja un vacío regulatorio significativo sobre cómo se puede usar, compartir o incluso exigir acceso a esa información en contextos judiciales. Además, no hay cifrado de extremo a extremo , y los datos pueden estar sujetos a solicitudes legales válidas. Aunque OpenAI enfatiza que no está diseñado para diagnosticar ni tratar enfermedades, la línea entre apoyo informativo e interpretación clínica es difusa, especialmente cuando se trata de decisiones personales de salud. Una de las principales motivaciones de OpenAI es aliviar la fragmentación de la información de salud: historiales dispersos en portales, resultados de laboratorios en PDFs o datos de distintas apps que rara vez se conectan entre sí. ChatGPT Health promete reunirlos de forma comprensible y contextualizada para el usuario. Pero la comunidad médica y tecnóloga ha señalado riesgos reales . Estudios académicos recientes han mostrado que los modelos de lenguaje pueden producir respuestas inseguras o imprecisas ante consultas médicas complejas, con tasas no despreciables de recomendaciones potencialmente dañinas cuando operan sin supervisión profesional. Este contexto es importante: muchos usuarios ya utilizan IA para explorar síntomas, comprender tratamientos o navegar sistemas de salud complejos, y la tentación de confiar en una herramienta con acceso a tu historia clínica es fuerte. Pero la falta de regulación, los límites de la tecnología y el potencial de generar información errónea o malinterpretada  siguen siendo preocupaciones significativas. ChatGPT Health representa un claro esfuerzo de OpenAI por convertirse en una interfaz central para la gestión de información personal , desde salud hasta finanzas o educación. El impulso es comprensible: millones de personas ya recurren a estas herramientas para resolver dudas que los sistemas tradicionales no siempre atienden de forma oportuna. No obstante, abrir la puerta a que una empresa tecnológica acceda voluntariamente a datos tan sensibles exige marcos regulatorios sólidos, transparencia y educación al usuario . La promesa de empoderar al individuo con su información médica choca de frente con preguntas sobre privacidad, responsabilidad, seguridad y la inevitable tensión entre conveniencia y riesgo. Le puede interesar: Cara a cara: cómo Google ha desafiado el dominio de OpenAI

Inteligencia artificial agéntica, automatización avanzada, nube híbrida, edge computing y ciberseguridad inteligente ya no son promesas a futuro, sino los cimientos del próximo ciclo corporativo. Proveedores, consultoras y líderes empresariales analizan cómo estas tecnologías redefinirán los modelos de negocio y qué están haciendo hoy para anticiparse a un escenario donde la innovación será una capacidad permanente. El mundo corporativo está entrando en una etapa en la que la tecnología deja de ser un área de soporte para convertirse en un motor estructural del negocio. Gartner estima que hacia 2028 más del 60% de las organizaciones globales operarán con modelos basados en inteligencia artificial integrada en procesos críticos, mientras que McKinsey proyecta que la automatización avanzada y la IA generativa podrían aportar hasta US$ 4,4 billones anuales en valor económico. Sin embargo, el verdadero cambio no está solo en la adopción de nuevas herramientas, sino en cómo las empresas integran estas tecnologías a su cultura, sus procesos y su toma de decisiones. En ese cruce entre innovación, gobernanza y ejecución se juega la competitividad de los próximos cinco años. Las tecnologías que marcarán el nuevo ciclo corporativo Existe un consenso amplio entre los expertos: la inteligencia artificial será la tecnología dominante del próximo lustro, pero su impacto será mucho más profundo que el que se observa hoy. Desde Deloitte, Miguel Caldentey, socio de Asesoría para Centroamérica, Panamá y República Dominicana, explica que “la inteligencia artificial generativa y los modelos agénticos marcarán el mayor punto de inflexión, no solo como herramientas de eficiencia, sino como plataformas capaces de ejecutar procesos complejos de manera autónoma y contextual”. Esta evolución, sostiene, permitirá convertir datos y automatización en resultados de negocio tangibles. Elías Manopla, fundador y gerente general de Simplify, advierte que “no quedan dudas en que la inteligencia artificial está revolucionando el mundo digital e incluso el físico, no solo a nivel de negocios, sino también a nivel de usuarios en sus tareas cotidianas y formas de interacción”, y agrega que “ya el usuario utiliza herramientas de IA en su día a día y nuestros negocios deben estar preparados para ello”. En ese contexto, prácticas consolidadas como el SEO, el customer service o la hiperpersonalización deberán ser completamente repensadas.  Islam Cordero, de Corpsol Desde Corpsol Costa Rica, Islam Cordero Cedeño, socio director, anticipa que “ya no hablaremos solo de chatbots o automatización, sino de agentes capaces de tomar decisiones, ejecutar procesos y aprender de forma continua”, con impacto directo en áreas como atención al cliente, finanzas, compras o ciberseguridad. Para las organizaciones, esto implica delegar parte de la operación cotidiana a sistemas inteligentes con trazabilidad y control. El avance de la IA va acompañado por una transformación profunda de la infraestructura. Héctor Alan, director de IT de Liberty, señala que tecnologías como “5G Standalone y redes privadas”, junto con “edge computing” y “cloud híbrida/multicloud”, habilitarán casos de uso industriales, IoT masivo y analítica en tiempo real, redefiniendo los modelos de operación empresarial . IDC respalda esta visión al proyectar que para 2027 más del 50% de los nuevos despliegues de TI empresarial estarán diseñados bajo esquemas híbridos y distribuidos. Rosa Chinchilla de Vega, de Xera Sistemas Desde Xera Sistemas, su CEO Rosa Delmi Chinchilla de Vega describe este escenario como el más acelerado de la historia reciente y enumera cinco palancas clave que ya están transformando el panorama corporativo, entre ellas “IA generativa y agentes autónomos integrados al trabajo diario”, “automatización inteligente / AIOps”, “data fabric y gobernanza activa” y “ciberseguridad asistida por IA” . La clave, subraya, no será tener más tecnología, sino la adecuada, integrada al negocio desde el primer día. La ciberseguridad emerge, además, como un habilitador estratégico. Gerson Castro Valverde, director en Evoke Security Networks, afirma que “en los próximos cinco años veremos cómo la ciberseguridad se convierte no solo en una prioridad, sino en un habilitador clave del crecimiento empresarial”, impulsada por IA aplicada, XDR inteligente, Zero Trust y DRaaS como pilar de resiliencia. Desde el mundo fintech, Gloriana Carballo, gerente comercial y de mercadeo de Tilopay, aporta una mirada sectorial que anticipa cambios profundos en los flujos financieros. Para ella, “en los próximos cinco años, la inteligencia artificial se convertirá en la capa central que orquestará seguridad, todos los pagos y toma de decisiones empresariales”. En particular, destaca que “la convergencia entre IA, infraestructura financiera interoperable y datos en tiempo real redefinirá cómo las empresas gestionan sus flujos y con una experiencia de usuario bastante más dinámica” . Santiago Merlo, de Babel La infraestructura también se transforma. Santiago Merlo Vega, director de Digital Centers de Babel, explica que el impacto más relevante vendrá de tecnologías que habiliten resiliencia y automatización a escala. En su visión, “las tecnologías que más impactarán al mercado corporativo en los próximos cinco años serán las que habiliten automatización inteligente, decisiones basadas en datos y mayor resiliencia operativa”, y aclara que la IA generativa “evolucionará desde el acompañamiento puntual hacia la ejecución de workflows completos, interactuando con datos, aplicaciones y usuarios para cerrar tareas con trazabilidad y control humano cuando corresponda” . Los desafíos: cuando el límite no es la tecnología A pesar del avance acelerado, los principales obstáculos no son técnicos. De hecho, el mayor desafío es organizacional. Caldentey advierte que “el mayor desafío será la capacidad de transformación organizacional más allá de la tecnología”, lo que obliga a fortalecer gobernanza de datos, redefinir procesos y desarrollar una cultura orientada a la experimentación y el aprendizaje continuo. Desde el sector financiero, María Inés Solís Quirós, directora corporativa de Relaciones Públicas de BAC Latam, coincide en que el reto es estratégico: “se necesita una visión integral de los sistemas y datos subyacentes”, así como decisiones cuidadosas de build vs buy, ya que elegir mal puede significar tiempo e inversión desperdiciados . Para BAC, la ejecución —más que la tecnología— es el verdadero diferenciador. Desde Tilopay, Carballo introduce un desafío adicional, especialmente relevante en América Latina: “el reto más grande no será tecnológico: será regulatorio”. En su análisis, la velocidad dispar entre países en temas como identidad digital, tokenización e interoperabilidad obliga a las empresas a “operar bajo múltiples jurisdicciones y garantizar cumplimiento sin frenar la innovación”. El factor humano aparece de forma recurrente. Doménica Bolaños, CEO de PROCOM, sostiene que “el desafío es humano, la resistencia al cambio en la forma de trabajar”, especialmente en organizaciones acostumbradas a operar con silos de información y procesos manuales . A esto se suma la necesidad de compromiso de los equipos directivos para sostener la estandarización y atravesar la fricción que generan los cambios. La gobernanza, la seguridad y la ética de la IA también ocupan un lugar central. Desde Prodeo Innovation, Christian Campos Chinchilla, director comercial regional, explica que las organizaciones deberán equilibrar “innovación con seguridad”, gestionando simultáneamente gobernanza de datos, integración responsable de la IA y cambio cultural, bajo una visión de IA “ética, auditable y privada”. Según Accenture, solo el 27% de las empresas a nivel global se siente preparada para escalar IA de forma responsable, lo que refuerza la idea de que el desafío principal no es adoptar tecnología, sino convertirla en valor sostenible. Cómo se preparan los proveedores para anticipar el futuro Frente a este escenario, los proveedores de TI están reformulando sus estrategias. Ya no se trata de ofrecer soluciones aisladas, sino plataformas integradas, servicios administrados y capacidades de acompañamiento continuo. Desde Deloitte, Caldentey explica que están invirtiendo en “plataformas de Agentic AI para ejecutar procesos end-to-end, frameworks de madurez en transformación digital impulsados por IA y servicios especializados de modernización de infraestructura híbrida”, junto con modelos de seguridad adaptativa y consultoría orientada a resultados de negocio medibles . Héctor Alan, de Liberty En telecomunicaciones, Liberty ha firmado una alianza estratégica con Ericsson que le permite ofrecer “una solución de seguridad nativa y totalmente integrada para redes 5G SA”, complementada con SASE, ZTNA, SD-WAN, DRaaS y plataformas de automatización y AIOps, con foco en resiliencia y agilidad digital . Babel, por su parte, está desarrollando “aceleradores de agentes aplicables a operaciones, atención al cliente, back office y soporte”, combinando RAG, trazabilidad, revisión humana y prácticas de AIOps, además de integrar FinOps y GreenOps desde el diseño . Esta aproximación busca equilibrar innovación, control y sostenibilidad. En el caso de Simplify, el foco está puesto en acompañar estratégicamente a las empresas en ese proceso de selección y adopción tecnológica. Manopla insiste en que, una vez definido el objetivo, “solo necesitarán al partner correcto, que los acompañe en este proceso de transformación enfocado en negocio”. Tilopay, por su parte, avanza en el desarrollo de soluciones que integran pagos, seguridad e inteligencia en tiempo real, anticipando un ecosistema donde la predictibilidad financiera y la experiencia de usuario serán factores críticos de competitividad. Para Carballo, la clave estará en “integrar nuevas capacidades sin interrumpir la operación diaria” y en elegir aliados tecnológicos capaces de navegar la complejidad regulatoria de la región. En el ámbito de la gestión empresarial, Aranda Software apuesta por fortalecer la toma de decisiones basada en datos y la automatización del soporte. Álvaro Cisneros Sánchez, director comercial para Centroamérica y Caribe, explica que el objetivo es “mantener una visión unificada de las operaciones tecnológicas” que habilite innovación y mejore la experiencia de empleados y clientes . Xera Sistemas, en tanto, ha desarrollado un portafolio modular que se adapta a la madurez digital de cada cliente, con soluciones que integran IA, automatización y verificación digital. Su enfoque metodológico —descubrimiento + piloto guiado— permite validar resultados rápidos y escalar con evidencia medible. Los próximos cinco años no estarán definidos por una única tecnología, sino por la capacidad de las organizaciones para integrar inteligencia artificial, automatización, datos y seguridad dentro de una estrategia coherente de negocio. Como coinciden los expertos, la tecnología ya está lista; el verdadero desafío es preparar a las organizaciones para adoptarla con criterio, gobernanza y foco en valor. En ese contexto, los proveedores que hoy invierten en plataformas adaptativas, IA responsable, automatización avanzada y acompañamiento estratégico no solo responderán a las demandas del mercado, sino que ayudarán a construir empresas más resilientes, eficientes y competitivas en un entorno donde el cambio será la única constante. Le puede interesar: Tecnologías emergentes: el nuevo mapa corporativo para los próximos 5 años

La supremacía de ChatGPT ya no es incuestionable. Con el auge de Gemini y la respuesta estratégica de OpenAI, la carrera por dominar la inteligencia artificial generativa entra en una nueva etapa, con implicaciones comerciales, tecnológicas y competitivas para todo el sector. La carrera por la inteligencia artificial que durante años pareció dominar OpenAI, gracias al éxito de ChatGPT, está viviendo un punto de inflexión. Google ha logrado dar un salto competitivo significativo con su plataforma Gemini , reconfigurando el liderazgo en un espacio clave para el futuro de la tecnología y los negocios globales, según Wall Street Journal . Durante 2025, el tren de la IA se aceleró. OpenAI fue pionera en popularizar interfaces conversacionales de IA con ChatGPT, consolidando un enorme ecosistema de usuarios y desarrolladores. Sin embargo, la liberación de Gemini 3 , la última iteración de la apuesta de Google en este terreno, ha sacudido ese equilibrio. Este modelo no solo ha mostrado rendimiento superior en múltiples pruebas de razonamiento y programación, sino que también ha impulsado el crecimiento de su base de usuarios de manera sostenida. El resultado de esta transición es palpable: Google ha visto crecer la base de usuarios de Gemini hasta cientos de millones de personas , integrando la IA directamente en servicios como Search, Maps y otros productos centrales de la compañía. El impacto se traduce también en los mercados financieros, donde la percepción de liderazgo tecnológico está vinculada al valor de las acciones del grupo Alphabet. La respuesta en OpenAI ha sido rápida, aunque revela un nivel de presión no visto antes. El CEO Sam Altman declaró internamente un “code red” , la alerta máxima dentro de la empresa, pidiendo a los equipos centrarse exclusivamente en mejorar ChatGPT y sus capacidades fundamentales. Esto implicó posponer iniciativas de crecimiento —como publicidad integrada o nuevos agentes especializados— en favor de perfeccionar la experiencia diaria del chatbot: velocidad, confiabilidad, personalización y amplitud de respuesta. Este movimiento marca un cambio estratégico claro: OpenAI está priorizando consolidar su producto más reconocido ante la presión competitiva, en lugar de dispersarse en múltiples frentes. La urgencia refleja que el liderazgo inicial ya no garantiza ventaja prolongada en un campo donde innovar más rápido que los rivales es indispensable. La competencia entre ChatGPT y Gemini no es sólo por volumen de uso; es una disputa sobre capacidad técnica, ecosistemas y posicionamiento de mercado . Gemini se beneficia de la enorme infraestructura, datos y presencia de Google, lo que facilita su integración en flujos de trabajo cotidianos y lo convierte en una pieza imprescindible para usuarios —y potencialmente empresas— que buscan soluciones robustas de IA. Además, mientras OpenAI lanza versiones mejoradas como GPT-5.2 , diseñadas para superar a Gemini en tareas específicas del mundo laboral y profesional, la percepción de que Google ha recuperado ventaja obliga a replantear el ritmo y la dirección de la innovación. Un nuevo paradigma competitivo La dinámica actual sugiere que la carrera por la IA generativa está entrando en una fase de competencia más madura y estratégica , en la que la supremacía de un actor ya no es inmediata ni garantizada. Empresas como Google, OpenAI y otros actores —como Anthropic— compiten no sólo por funcionalidad, sino por integrarse en los sistemas operativos, flujos de datos y aplicaciones que definan el futuro de los negocios y la tecnología. La rivalidad también tiene implicaciones más amplias: conforma estándares de interoperabilidad, influencia decisiones corporativas de inversión en talento y sistemas, y redefine expectativas sobre qué tan “inteligentes” pueden ser las herramientas que usamos a diario. En este nuevo capítulo, la pregunta no es solo quién tiene el modelo más avanzado en un benchmark, sino quién puede convertir la inteligencia artificial en una plataforma indispensable para empresas y usuarios en todo el mundo . Y en esa carrera, ningún competidor puede permitirse quedarse atrás. Le puede interesar: El “padrino” de la IA dio el portazo en Meta y criticó con dureza la nueva dirección de la empresa

La industria logística entra en una fase decisiva: inteligencia artificial que predice y actúa, visibilidad completa de la cadena y automatización a gran escala. Tres tendencias que no son futuristas, sino urgentes para sobrevivir en un mercado volátil.   IA, del análisis a la acción autónoma Más del 65 % de las empresas logísticas ya utilizan IA, logrando hasta un 30 % de mejora en eficiencia en entregas de última milla. Según Microsoft, la IA puede reducir costos logísticos en 15 %, optimizar inventarios en 35 % y mejorar niveles de servicio en 65 %, estimando un impacto económico global de entre 1.3 y 2 billones de dólares al año. Plataformas con gemelos digitales simulan escenarios y ajustan rutas en tiempo real, mientras agentes autónomos negocian tarifas y redistribuyen inventarios sin intervención humana.   “La IA no solo predice, ahora prescribe y ejecuta. Las cadenas que no adopten esta tecnología quedarán fuera del juego en menos de tres años”, advierte José Ambe, CEO de LDM.   Visibilidad total: la nueva moneda de confianza La trazabilidad será un requisito estratégico. El mercado global de torres de control inteligentes alcanzará USD 8.75 mil millones en 2026, con una CAGR del 15 %. Sensores IoT y blockchain permitirán seguir cada producto desde origen hasta destino, garantizando transparencia y cumplimiento regulatorio. Actualmente, solo el 40 % de las empresas logra análisis predictivo o prescriptivo de su cadena, una brecha crítica. “Este primer estudio nacional de indicadores logísticos pretende marcar un hito en la forma en la que vemos la logística y cómo enfrentar los retos futuros con una correcta toma de decisiones”, afirma Ambe.   Automatización: robots en el corazón del almacén Los centros logísticos evolucionan hacia ecosistemas inteligentes. El mercado global de robótica en almacenes se proyecta en USD 18.7 mil millones para 2033, con una tasa de crecimiento anual del 12.7 %. Otro informe sitúa el valor de la automatización en 115.8 mil millones para 2034. Se anticipa que, en 2026, el 60 % de las nuevas implementaciones incluyan robots móviles autónomos (AMRs). Amazon ya ha invertido más de USD 1,000 millones en soluciones de robótica e IA. “El futuro de la automatización no sustituye al talento humano, lo potencia; la sinergia humana–máquina será clave para un salto cualitativo en productividad”, añade Ambe.   La pregunta para las empresas no es si adoptarán estas tecnologías, sino qué tan rápido lo harán. En un entorno marcado por disrupciones y presión por sostenibilidad, la logística del futuro empieza hoy. Le puede interesar: 2026: el año en que la IA atacará sola

La red de talleres autorizados refleja una etapa de mayor madurez operativa en el soporte técnico del mercado local. Luego de una de las etapas de mayor rotación de dispositivos tecnológicos en el mercado panameño, el enfoque del sector comienza a desplazarse desde la venta hacia la capacidad de acompañar a los usuarios durante el ciclo de vida de los equipos. En ese contexto, HONOR Panamá informó que su red de talleres autorizados se mantiene operativa y preparada para atender la demanda posterior a la temporada alta, como parte de un proceso de consolidación de su ecosistema posventa en el país. La atención técnica se realiza a través de Fast Service Center S.A., con tres centros autorizados ubicados en Ciudad de Panamá, Santiago de Veraguas y David, lo que permite una cobertura territorial que facilita el acceso a servicios de diagnóstico, mantenimiento y reparación en distintas regiones. Esta estructura responde a un escenario en el que el crecimiento sostenido del parque de dispositivos exige capacidades técnicas estables, procesos estandarizados y disponibilidad de servicios más allá del momento de la compra. Los talleres operan de lunes a viernes, en horario de 8:00 a.m. a 6:00 p.m., y ofrecen servicios orientados tanto al mantenimiento preventivo como correctivo, incluyendo evaluaciones técnicas, limpieza profesional y atención a fallas detectadas durante el uso cotidiano de los equipos. El esquema posventa contempla reparaciones dentro y fuera del período de garantía, así como un servicio de entrega a nivel nacional para equipos cubiertos por garantía, lo que amplía el alcance de la atención técnica más allá de los principales centros urbanos. Como parte de la planificación del servicio, se desarrollan jornadas mensuales denominadas “Service Days”, enfocadas en tareas de diagnóstico, actualizaciones de software y mantenimiento básico, con el objetivo de reducir incidencias y prolongar la vida útil de los dispositivos. Con esta red y planificación operativa, HONOR Panamá se inserta en una etapa de mayor madurez del ecosistema posventa, en la que la capacidad de respuesta técnica, la cobertura y la estandarización de procesos se convierten en componentes clave para la sostenibilidad del mercado tecnológico local. Le puede interesar: "IA generativa impulsa una nueva ola de ciberataques y eleva los riesgos para Panamá en 2026"

La rumorada adquisición de Pinterest por parte de OpenAI podría transformar el comportamiento de búsqueda, recomendación y comercio electrónico en Internet. La combinación de IA conversacional y contenido visual plantea un nuevo paradigma para cómo descubrimos, compramos y exploramos ideas en línea. C irculan reportes de que OpenAI está considerando la compra de Pinterest , la popular plataforma de descubrimiento visual con cientos de millones de usuarios activos. Aunque aún no hay confirmación oficial, las acciones de Pinterest subieron tras el rumor, y el mercado especula sobre las implicaciones de un acuerdo de este tipo. ¿Por qué Pinterest? La plataforma no solo alberga una vasta colección de contenido visual, sino que además actúa como motor de inspiración comercial : los usuarios no solo buscan ideas, sino productos concretos para comprar. Su modelo de descubrimiento visual está fuertemente impulsado por IA y aprendizaje automático, superando incluso a los motores de búsqueda tradicionales en algunos casos de recomendación personalizada. Si OpenAI adquiriera Pinterest, podría integrar sus capacidades de IA conversacional —como la búsqueda y recomendación contextual en ChatGPT— directamente con una plataforma donde los usuarios ya exploran tendencias, estilos de vida, productos y actividades. El resultado sería una experiencia más fluida: desde preguntar qué buscar hasta obtener recomendaciones visuales personalizadas y enlaces directos de compra, todo dentro de un mismo flujo asistido por IA. Eso podría alterar profundamente cómo competimos con gigantes como Google o Meta en términos de búsqueda visual y comercio electrónico. Pinterest se convertiría en una base de datos visual enriquecida con metadatos, comportamientos de usuario y preferencias estéticas propias, algo que OpenAI podría usar para entrenar modelos multimodales aún más potentes. No obstante, también hay riesgos reputacionales y de privacidad: muchos usuarios critican la proliferación de anuncios y contenido generado por IA dentro de Pinterest, y una adquisición por parte de OpenAI podría intensificar esas tensiones si no se gestiona con sensibilidad hacia la comunidad. En un mundo donde la IA no solo responde preguntas, sino que guía decisiones de compras y patrones de consumo, esta hipotética fusión podría acelerar la transición hacia plataformas donde la separación tradicional entre buscar , descubrir  y comprar  desaparece. Si se concretara, no solo sería una jugada audaz desde lo tecnológico, sino una redefinición del comercio digital en la era de la IA. Le puede interesar: Tecnologías emergentes: ¿qué esperar en el mundo TI para el próximo lustro?

Boston Dynamics, con el apoyo de Hyundai y la inteligencia artificial de Google DeepMind, presenta la versión de producción de Atlas, su robot humanoide. La iniciativa marca un hito en la transición de prototipos a robots industriales operativos, anunciando una nueva era de automatización colaborativa. En la edición 2026 del Consumer Electronics Show (CES) en Las Vegas, uno de los anuncios más resonantes fue la presentación de Atlas , el robot humanoide de Boston Dynamics listo para producción. Tras más de una década de desarrollo desde sus inicios como proyecto de DARPA, este robot ha dejado de ser un experimento y se aproximará a funciones reales en ambientes industriales en los próximos años. Atlas incorpora 56 grados de libertad en sus articulaciones, manos con sensores táctiles, capacidad de levantar cargas de hasta 50 kg y autonomía para operar en distintos entornos, incluidas temperaturas extremas. Puede trabajar de forma autónoma, mediante control remoto o con interfaces intuitivas. La estrategia de implementación de Hyundai Motor Group —propietario mayoritario de Boston Dynamics— apunta inicialmente a las fábricas de vehículos eléctricos en Georgia, donde estos robots podrían encargarse de tareas de secuencia de partes y, con el tiempo, de ensamblaje de componentes más complejos para 2028. La empresa proyecta producir hasta 30 000 unidades anuales , generando no solo eficiencia industrial, sino miles de empleos derivados de la operación, mantenimiento y supervisión robótica. Sin embargo, este avance plantea preguntas críticas sobre el impacto en el empleo: aunque los robots alivian tareas repetitivas o físicamente exigentes, también desencadenan debates sobre desplazamiento laboral y necesidad de reentrenamiento masivo para trabajadores humanos. El futuro del trabajo podría demandar habilidades que combinan supervisión técnica, pensamiento crítico y colaboración hombre-máquina. Por otro lado, la integración con IA avanzada —especialmente la colaboración con Google DeepMind— permitirá a Atlas aprender y adaptarse a nuevas tareas con mayor rapidez que generaciones anteriores de robots industriales. Este desarrollo no solo redefine la manufactura, sino la visión de cómo las máquinas pueden complementar las capacidades humanas en entornos de alto valor agregado. Le puede interesar: La inteligencia artificial no rinde aún, pero los CEOs no frenan el gasto