WatchGuard anticipa brechas autónomas, caída del VPN y una nueva era de defensas basadas en inteligencia artificial. El panorama digital entra a 2026 con un nivel de complejidad sin precedentes, marcado por el avance acelerado de técnicas ofensivas impulsadas por inteligencia artificial. Según WatchGuard, las tendencias identificadas por su Threat Lab adelantan un año en el que los sistemas autónomos, la presión regulatoria y la obsolescencia de tecnologías heredadas redefinirán la forma en que las organizaciones se protegen. Una de las señales más contundentes es la posibilidad de que la primera brecha totalmente ejecutada por herramientas de IA agénticas ocurra en 2026. De acuerdo con Marc Laliberte, director de operaciones de seguridad, este tipo de sistemas ya son capaces de operar toda la cadena de ataque a velocidad de máquina, desde el reconocimiento inicial hasta la exfiltración de datos. El especialista advierte que la evolución de estas plataformas transformará la IA de una simple herramienta de apoyo a un operador autónomo capaz de orquestar ataques completos, poniendo en evidencia que solo defensas automatizadas y basadas en IA podrán responder al mismo ritmo. Otro cambio significativo es la extinción efectiva del crypto-ransomware. Con mejores prácticas de respaldo y recuperación, el modelo de cifrado deja de ser rentable para los atacantes, que ahora se concentrarán en el robo de datos y la extorsión. “El cifrado ya no es rentable; la verdadera palanca de presión será ahora la exposición de la información”, señala Laliberte, anticipando un aumento de tácticas que incluyen amenazas de filtración e incluso reportes forzados a reguladores. La cadena de suministro de software sigue en riesgo, especialmente en los repositorios de paquetes de código abierto como NPM y PyPI. Corey Nachreiner, CISO de WatchGuard, anticipa que en 2026 estos índices adoptarán defensas automatizadas basadas en IA que funcionarán como mini-SOC capaces de detectar y responder en tiempo real. Para la comunidad de código abierto, este cambio marcará un punto de inflexión: el uso de sistemas que actúan de forma continua, adaptativa y sin intervención humana directa. El componente regulatorio también elevará la exigencia global. La entrada en vigor de la Ley de Resiliencia Cibernética (CRA) de la Unión Europea obligará a los fabricantes de software a reportar vulnerabilidades explotadas e incidentes graves en 24 horas, estableciendo un ritmo de transparencia sin precedentes. Laliberte y Nachreiner coinciden en que, aunque la implementación será caótica y expondrá debilidades, creará un incentivo real para integrar seguridad desde la concepción del producto. Este enfoque, impulsado desde Europa, tendrá impactos prolongados en mercados como América Latina. Mientras tanto, el declive del VPN tradicional avanza. WatchGuard prevé que al menos un tercio de las brechas de 2026 estarán relacionadas con accesos remotos heredados y configuraciones débiles. Con ataques centrados en el robo de credenciales y en vulnerabilidades de productos VPN, las pymes se moverán hacia arquitecturas Zero Trust Network Access, que aíslan el acceso por usuario y eliminan la necesidad de exponer un puerto VPN a internet. Finalmente, la demanda de talento cambiará de forma radical. El dominio de IA dejará de ser un diferenciador para convertirse en un requisito técnico indispensable. Los atacantes ya experimentan con herramientas automáticas y autoaprendizaje, y quienes no puedan igualar ese ritmo serán superados sin advertencias tempranas. Las entrevistas en ciberseguridad se orientarán hacia el uso práctico de IA para detección, respuesta y anticipación de vulnerabilidades creadas por la misma tecnología. Le puede interesar: Rediseñando los empleos en ciberseguridad en la era de la IA: un llamado a CTOs y CISOs

Un estudio muestra cómo la IA generativa está transformando la gestión tecnológica en procesos autónomos y predictivos, con crecimientos de hasta 80% en plataformas clave. La automatización está dejando de ser una herramienta auxiliar para convertirse en el eje estructural de la gestión tecnológica moderna. Según el estudio AI Global: Global Sector Trends on Generative AI de Similarweb, las plataformas de Automation basadas en inteligencia artificial están redefiniendo cómo las organizaciones conectan sistemas, ejecutan procesos y escalan operaciones sin necesidad de código. El informe muestra que la categoría de automatización registró un crecimiento acumulado de hasta 18% en el último trimestre, impulsado principalmente por la expansión de plataformas como n8n, Make, Zapier y Gumloop. De todas ellas, n8n destaca con un incremento sostenido superior al 80% en su punto más alto, mientras que Make alcanzó un aumento de 9% en su mejor periodo antes de estabilizarse. Por contraste, Zapier mantiene una base sólida, aunque su tráfico descendió un -13%, reflejando la madurez de una herramienta ya ampliamente adoptada. Gumloop, en tanto, mostró una caída parcial de -21%, pero con señales de recuperación gracias a sus integraciones de IA para automatización de datos. Lejos de mostrar una caída, los números reflejan un ecosistema que se está consolidando en torno a la automatización generativa, donde los algoritmos ya no solo ejecutan flujos, sino que aprenden de los patrones de uso y toman decisiones operativas. En los entornos corporativos, esto se traduce en mayor eficiencia, menor intervención humana y una optimización continua de los procesos internos. Desde el punto de vista tecnológico, estas herramientas funcionan como un sistema nervioso digital que conecta aplicaciones y servicios dispersos. Su arquitectura se apoya en modelos de IA que observan, predicen y recomiendan mejoras automáticas dentro de los flujos de trabajo. De esta manera, un proceso que antes dependía de scripts o programación manual ahora puede construirse visualmente y adaptarse dinámicamente según el comportamiento de los datos o los usuarios. El impacto operativo es profundo. Equipos de atención al cliente, marketing, finanzas o análisis de datos ya utilizan automatización impulsada por IA para coordinar tareas entre múltiples plataformas. Por ejemplo, un flujo puede detectar una solicitud, generar una respuesta automática, actualizar bases de datos y notificar a los responsables, todo sin intervención humana. Esta capacidad de orquestar información entre sistemas reduce costos y aumenta la velocidad de respuesta empresarial. El estudio también identifica que los sectores más propensos a la disrupción son los servicios de IT, la gestión de procesos y las plataformas SaaS, donde la automatización inteligente se está convirtiendo en un estándar competitivo. La tendencia apunta hacia un entorno donde los sistemas no solo ejecutan, sino que aprenden y se adaptan, anticipando necesidades y corrigiendo errores antes de que ocurran. La automatización ya no se trata de reemplazar tareas, sino de transformar la forma en que las organizaciones operan. En esta nueva etapa, los algoritmos no esperan órdenes: las generan. La inteligencia artificial se consolida así como el nuevo lenguaje operativo que conecta cada capa de la economía digital. Le puede interesar: Slack convierte su clásico bot en un asistente de IA con cerebro propio

Los agentes de código están acelerando procesos que antes ocupaban semanas en pocas horas. El efecto no es sólo técnico: redesigna la economía del desarrollo, aumenta la demanda por productos digitales y obliga a los ingenieros a subirse rápido al nuevo paradigma si no quieren quedar relegados. ¿Qué hay de real y qué de hiperbole en la promesa de “software mucho más barato”? El salto que se siente en los equipos hoy no es tanto una mejora incremental de autocompletado como una reconfiguración del flujo de trabajo. Herramientas como Claude Code han mostrado que un conjunto de agentes coordinados puede tomar especificaciones de negocio, generar APIs, crear suites de pruebas y desplegar funcionalidades con mínima intervención humana, tareas que históricamente absorbían la mayor parte del tiempo y del presupuesto de un proyecto. Esa compresión del tiempo de implementación —de semanas a días, según usuarios y pruebas públicas— es la raíz de estimaciones agresivas sobre ahorros de costo (que en algunos casos los proponentes sitúan en el orden del 80–90%). Sin embargo, la afirmación “90% menos coste” necesita matices: la economía del software tiene al menos tres variables que no desaparecen con una mejor IA. Primero, la pensación  estratégica —diseñar la solución correcta, entender restricciones legales, integraciones y riesgos— sigue siendo trabajo humano intenso. Segundo, la verificación y la seguridad : las nuevas cadenas donde los agentes operan han mostrado vectores de riesgo inéditos; investigaciones recientes documentan vulnerabilidades en IDEs y flujos de trabajo asistidos por IA que pueden exponer datos sensibles o permitir ejecución remota si no se reescriben controles de seguridad. Dicho de otro modo: la factura puede bajar, pero el coste de fallar (o de remediar agujeros) puede subir si no se robustecen procesos. Tercero, la calidad a largo plazo . Los agentes son excelentes generadores de primera versión y de pruebas masivas; también tienden a reproducir patrones y a introducir deuda técnica cuando se usan sin criterio. Las encuestas recientes muestran que, pese a las ganancias de productividad declaradas, la confianza de los desarrolladores y la opinión sobre la calidad sigue siendo cautelosa: muchos equipos reportan ahorros de tiempo del 30–60% en tareas concretas, pero menos consenso sobre mejoras estructurales inmediatas. Es decir: el tiempo de hacer  se comprime, pero el tiempo de pensar bien  y de gobernar  la plataforma —arquitectura, seguridad, compliance— mantiene su precio. El fenómeno económico que mejor explica lo que puede venir es clásico: la paradoja de Jevons . Cuando algo se abarata, su uso no disminuye, sino que se expande —y muchas veces de manera exponencial— hasta crear nuevas demandas. Si desarrollar una app interna pasa de costar US$50.000 a US$5.000, desaparecen las barreras para transformar cientos de hojas de cálculo, procesos manuales y servicios aislados en productos digitales. Eso genera más trabajo para crear software (y más valor capturable), pero también redistribuye dónde y cómo se gasta el capital humano: menos codificación repetitiva, más diseño de producto, automatización de procesos y mantenimiento evolutivo. ¿Entonces qué valoran las empresas y qué deben hacer los equipos técnicos? La respuesta práctica que emergió en entrevistas y pruebas de campo es que la ventaja competitiva pasa de “saber programar” a “saber cómo aplicar y supervisar agentes” . El verdadero moat hoy es el conocimiento del dominio (finanzas, salud, logística) y la capacidad de traducir ese conocimiento en especificaciones robustas, así como la habilidad para auditar y gobernar el software generado. Un desarrollador que domina herramientas agentic y entiende el negocio puede multiplicar su impacto: no desaparece la necesidad de ingenieros, cambia el perfil y sube el valor de quienes combinan técnica y dominio. También hay riesgos que no conviene subestimar: dependencia de proveedores de modelos, costes operativos de inferencia a gran escala, vulnerabilidades en pipelines autónomos y la necesidad de nuevas prácticas de QA y seguridad “pensadas para agentes”. Empresas que piensen en ahorrar simplemente sustituyendo equipos enteros por agentes sin invertir en gobernanza, pruebas continuas y protección de datos corren alto riesgo de sufrir fallos costosos. Al mismo tiempo, quienes adopten una estrategia prudente —equipos pequeños, humanos en lazo (human-in-the-loop), métricas de calidad y mapas de riesgo— pueden convertir la reducción de coste por unidad en una ventaja estratégica real. En resumen, no es una "Segunda Venida" instantánea que borre puestos ni que haga innecesaria la ingeniería; es, más probablemente, la mayor reorganización del flujo de trabajo de software  desde la era del Open Source y la nube. Habrá proyectos que efectivamente cuesten una fracción de lo que costaban, nuevos mercados y mayor accesibilidad para equipos pequeños —pero también habrá fricciones técnicas, legales y de seguridad que demandarán nuevas habilidades. Para las empresas y los profesionales de TI la pregunta ya no es si la IA codificadora afectará al sector, sino cómo  se preparan para gobernar, auditar y sacar provecho ético y sostenible de ella. El 2026 será el año en que muchos comprobarán si se subieron al tren a tiempo. 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La convergencia tecnológica y el auge de los sistemas autónomos redefinen la resiliencia global. La transformación digital dejó de ser incremental. En 2026 veremos un punto de quiebre: la inteligencia artificial autónoma, la infraestructura inmersiva y el avance cuántico  redefinirán la seguridad y el modo en que operan las organizaciones. Las tecnologías que antes se analizaban por separado —IA, nube, redes, dispositivos físicos— ya funcionan como un único sistema . Y ahí aparece el desafío: ¿cómo gobernar procesos que empiezan a decidir por sí mismos? Este informe destaca las fuerzas clave identificadas por los investigadores, estrategas y líderes regionales de Check Point para el próximo año. Cada predicción examina la evolución del riesgo y cómo las arquitecturas de seguridad basadas en IA, priorizando la prevención, pueden ayudar a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia. 1: De asistentes a sistemas autónomos Por David Haber, Vicepresidente de Seguridad de Agentes de IA, Check Point El 2026 marca la normalización de la IA autónoma, sistemas capaces de razonar, planificar y actuar con mínima intervención humana. Estamos pasando de asistentes que redactan contenido a agentes que ejecutan estrategias. Estos sistemas van a asignar presupuestos, monitorear líneas de producción o redirigir logística en tiempo real. Las fábricas podrán autodiagnosticarse fallas y pedir repuestos automáticamente a través de redes verificadas con blockchain. Áreas como marketing, finanzas y seguridad dependerán de agentes que aprenden de manera continua del contexto y actúan a velocidad de máquina. La autonomía sin responsabilidad es un riesgo. A medida que los agentes ganan autoridad operativa, aparecen nuevos vacíos de gobernanza: ¿quién valida sus acciones, audita su lógica o interviene cuando el resultado no coincide con la intención? Las organizaciones deberán contar con consejos de gobernanza de IA, políticas sólidas y registros inmutables que documenten cada decisión autónoma. 2: Fundamentos de la Web 4.0: Inmersiva, Integrada e Inteligente Por Nataly Kremer, Directora de Producto y Tecnología, Check Point Si bien la Web 4.0 plenamente desarrollada aún está en desarrollo, 2026 sentará sus bases. Esta web de nueva generación combina computación espacial, gemelos digitales e IA a nivel de sistema operativo. Ciudades enteras, plantas industriales y campus corporativos funcionarán mediante modelos virtuales en tiempo real, lo que permitirá a los ingenieros simular tareas de mantenimiento, probar parches de seguridad o visualizar escenarios de riesgo antes de tocar el entorno físico. Las interfaces de realidad extendida (RA), aumentada y virtual, reemplazarán los paneles de control, permitiendo al personal explorar los datos en lugar de leerlos. Esta convergencia promete grandes mejoras en eficiencia y seguridad, pero presenta complejos desafíos de interoperabilidad. Los sistemas y estándares dispares deben comunicarse fluidamente; de ​​lo contrario, la visibilidad se fragmenta y se vuelve vulnerable a la explotación. Implicación empresarial: La Web 4.0 exige modelos de seguridad unificados que protejan tanto los datos como las interfaces inmersivas de las que dependen los empleados. 3: La IA se convierte en un motor de decisiones estratégicas Por Roi Karo, Director de Estrategia, Check Point La IA está transformando constantemente los fundamentos de la ciberseguridad. Lo que antes servía principalmente como herramienta para la eficiencia operativa, ahora influye en cómo tanto atacantes como defensores planifican, se adaptan y ejecutan. El sector está entrando en una fase en la que la IA ya no es una capacidad de apoyo, sino un elemento integrado en los flujos de trabajo de detección, análisis y toma de decisiones. En 2026, se prevé que esta evolución se profundice. Los atacantes ya utilizan la IA para generar campañas más rápidas, más amplias y más personalizadas, lo que impulsará cada vez más a las organizaciones a desarrollar capacidades defensivas que puedan seguir ese ritmo, con aprendizaje continuo, contexto en tiempo real y un soporte operativo más autónomo. Esto refleja un cambio en la forma en que los equipos de seguridad priorizan las acciones, comprenden el riesgo y coordinan la respuesta. Las mismas capacidades que empoderan a los atacantes también fortalecen a los equipos de defensa. La IA se está convirtiendo en una capa operativa dentro de las operaciones de seguridad, mejorando la experiencia humana, simplificando los flujos de trabajo manuales y reduciendo el tiempo medio de reparación (MTTR). Ayuda a superar la falta de habilidades y permite la prevención y detección a la par con el ritmo de las amenazas modernas. 4: La confianza es el nuevo perímetro: Deepfakes y fraude conversacional Pete Nicoletti, CISO de campo y evangelista de Check Point La IA generativa ha difuminado la línea entre lo genuino y lo inventado. Una voz clonada puede autorizar una transferencia; un video sintético en tiempo real creado por IA puede solicitar acceso privilegiado; y una interacción de chat persuasiva con conocimiento de los procesos corporativos puede eludir por completo la autenticación multifactor. La autenticidad técnica ya no garantiza la autenticidad humana. Toda interfaz hombre-máquina se convierte en un punto de vulnerabilidad potencial. La vulnerabilidad del correo electrónico empresarial evolucionará hacia un fraude basado en la confianza, realizado con deepfakes, lenguaje adaptativo y desencadenantes emocionales. Implicación empresarial: la seguridad de la identidad debe pasar de la verificación de credenciales a la validación del comportamiento, la consistencia del dispositivo, la geolocalización y los patrones de interacción. 5: Amenazas nativas de LLM: Inyección rápida y envenenamiento de datos Jonathan Zanger, Director de Tecnología, Check Point A medida que las empresas integran la IA generativa en todo, desde la atención al cliente hasta la búsqueda de amenazas, los propios modelos se han convertido en superficies de ataque. En 2026, los adversarios explotarán la inyección rápida, insertando instrucciones ocultas en texto, código o documentos que manipulan los resultados de un sistema de IA, y el envenenamiento de datos, donde los datos corruptos se utilizan para sesgar o comprometer los conjuntos de entrenamiento. Estos ataques difuminan la frontera entre la vulnerabilidad y la desinformación, permitiendo a los actores de amenazas subvertir la lógica de una organización sin afectar su infraestructura. Dado que muchos LLM operan a través de API de terceros, un solo conjunto de datos envenenado puede propagarse a miles de aplicaciones. La aplicación de parches tradicionales no ofrece defensa; la integridad del modelo debe mantenerse continuamente. Implicación empresarial: Los CISO deben tratar los modelos de IA como activos críticos. Esto significa asegurar todo el ciclo de vida, desde la procedencia de los datos y la gobernanza del entrenamiento hasta la validación en tiempo de ejecución y el filtrado de resultados. La continua formación de equipos rojos de modelos, los flujos de datos de confianza cero y una clara rendición de cuentas por el comportamiento de la IA se convertirán en prácticas habituales. 6: La Realidad de la IA Mateo Rojas-Carulla, Jefe de Investigación, Seguridad de Agentes de IA, Check Point Tras dos años de una adopción casi frenética de la IA, 2026 marcará la primera recalibración importante. Muchas organizaciones que se apresuraron a integrar herramientas de IA generativa descubrirán sistemas sin gobernar, API expuestas y puntos ciegos en materia de cumplimiento normativo. La IA en la sombra, herramientas iniciadas por los empleados que utilizan datos corporativos, proliferará, creando fugas de datos invisibles y estándares de seguridad inconsistentes. Esta fase de desilusión es necesaria: impulsará la transición de la experimentación a la rendición de cuentas. Los ejecutivos comenzarán a exigir un valor de la IA medido en resultados, no en publicidad exagerada. Surgirán marcos de garantía de la IA en todos los sectores, que requerirán auditorías formales de imparcialidad, solidez y seguridad. Los Marcos de Garantía de la IA, estándares auditables de transparencia, imparcialidad y seguridad, surgirán en todos los sectores y se convertirán en parte del gobierno corporativo general. 7: Regulación y Rendición de Cuentas en Expansión Por Peter Sandkuijl, Vicepresidente de Ingeniería para Europa Occidental, Check Point Evangelist Los reguladores de todo el mundo están acortando la distancia entre la innovación y la rendición de cuentas. En 2026, la regulación dejará de ser reactiva. Marcos como la Directiva NIS2 de la UE, la Ley de IA y las normas de divulgación de incidentes de la SEC de EE. UU. convergerán en un único principio: la ciberseguridad debe ser medible y demostrable en tiempo real. Los gobiernos ahora esperarán pruebas continuas de resiliencia. Se espera que las organizaciones demuestren que los controles preventivos, los planes de respuesta a incidentes y las medidas de protección de datos se aplican continuamente. Hay una razón detrás de esta aceleración regulatoria: la creciente dependencia de la sociedad de los servicios digitales para mantener la vida cotidiana y la economía funcionando sin grandes interrupciones. La resiliencia empresarial se ha convertido en el verdadero motor del aumento de los requisitos de cumplimiento. Este cambio también se ve sometido a una presión inmediata por parte de EE. UU., que argumenta que ciertos marcos regulatorios pueden limitar el crecimiento económico y la innovación. Este cambio pondrá fin a la era del "cumplimiento anual". Las empresas dependerán de la monitorización automatizada del cumplimiento, políticas legibles por máquina, certificaciones en tiempo real y análisis de riesgos basado en IA. Las juntas directivas y los directores ejecutivos asumirán la responsabilidad personal de la supervisión. 8: El Sprint Cuántico Por Ian Porteous, Director Regional de Ingeniería de Ventas para Reino Unido e Irlanda de Check Point La computación cuántica puede tardar años en descifrar el cifrado actual, pero la amenaza ya ha cambiado el comportamiento empresarial. Gobiernos, proveedores de nube y grandes empresas se apresuran a asegurar la agilidad criptográfica, migrando de los vulnerables algoritmos Rivest-Shamir-Adleman (RSA) y Criptografía de Curva Elíptica (ECC) a estándares de criptografía poscuántica (PQC) antes de que los adversarios puedan utilizarlos como arma. El peligro reside en la estrategia de "recoger ahora, descifrar después" (HNDL). Los atacantes ya están robando datos cifrados hoy, confiados en que el descifrado cuántico los expondrá mañana. La propiedad intelectual, los secretos de estado y los historiales médicos podrían verse comprometidos retrospectivamente una vez que los sistemas cuánticos alcancen la madurez. En 2026, la preparación pasa de la teoría a la ejecución. Las juntas directivas financiarán listas de materiales criptográficos (CBOM) para catalogar cada algoritmo, certificado y clave en sus entornos. Las organizaciones pondrán a prueba algoritmos poscuánticos aprobados por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) y presionarán a los proveedores para que muestren plazos de migración claros. 9: El ransomware evoluciona hacia operaciones de presión de datos Por Paal Aaserudseter, Ingeniero de Ventas de Check Point El ransomware ha evolucionado del cifrado a la coerción psicológica. Los atacantes ahora extraen datos confidenciales, presionan a las víctimas a través de reguladores, clientes o la prensa y programan estratégicamente las filtraciones para maximizar el impacto. Estas operaciones de presión de datos se basan en el miedo, no en la interrupción. La responsabilidad legal, el daño a la reputación y el escrutinio regulatorio a menudo superan el costo del pago de rescates. 10: Explosión del riesgo en la cadena de suministro y SaaS Por Jayant Dave, CISO de campo, APAC, Evangelista de Check Point 2026 confirmará que ninguna empresa opera sola. Cada proveedor, API e integración añade un nuevo riesgo. Los adversarios explotan estas dependencias para comprometer a miles de organizaciones simultáneamente, convirtiendo al proveedor más débil en una puerta de entrada para la explotación masiva. Al mismo tiempo, las cadenas de suministro globales se están transformando bajo la presión de la automatización. La IA agente permitirá la gestión autónoma de riesgos: sistemas de autoaprendizaje que mapean dependencias, supervisan el cumplimiento de terceros y predicen interrupciones. Sin embargo, la hiperconectividad también magnifica la exposición: las bibliotecas de código comprometidas, los tokens de API y las credenciales en la nube pueden propagarse por los ecosistemas más rápido de lo que se pueden rastrear los incidentes. 11: Riesgo en la cadena de suministro: Hacia redes autónomas y responsables Por Raymond Schippers, Tecnólogo principal, Evangelista de Check Point Cada API, servicio en la nube y proveedor amplía la superficie de ataque empresarial. En 2026, las cadenas de suministro hiperconectadas generarán tanto eficiencia como riesgo sistémico. La IA agente impulsará la gestión autónoma de riesgos, analizando continuamente a los socios globales en busca de indicadores de cumplimiento, disrupción y solvencia. Pero la hiperautomatización también multiplica la exposición: una biblioteca de software comprometida o un token robado puede propagarse a miles de clientes en cuestión de horas. 12: Evolución de los Vectores de Acceso Inicial Por Sergey Shykevich, Gerente de Grupo, Inteligencia de Amenazas Los adversarios sofisticados patrocinados por estados seguirán priorizando la explotación de dispositivos periféricos, como routers, cámaras, sistemas de IoT y firewalls, utilizando estas plataformas silenciosas para penetrar en entornos de alto valor sin activar los controles de detección tradicionales. Mientras tanto, la mayoría de los actores, y especialmente los grupos cibercriminales, se centrarán en la ingeniería social multicanal basada en IA, utilizando modelos generativos para crear una comunicación persuasiva, patrones de interacción adaptativos y perfiles digitales convincentes en los canales de correo electrónico, mensajería, voz y soporte. El cambio más disruptivo provendrá de los ataques de identidad impulsados ​​por IA, que imitan el comportamiento humano a gran escala, incluyendo la voz, el estilo de escritura, el historial de interacción, las señales contextuales y los patrones de movimiento digitales.  Estas capacidades erosionarán los sistemas actuales de identidad, verificación y KYC, que dependen de señales estáticas y verificaciones puntuales. Cuando un sistema de IA puede generar una identidad coherente, persistente y reactiva, la verificación tradicional se vuelve ineficaz. 13: La inyección inmediata se convierte en el principal vector de ataque Por Lotem Finkelstein, Director de Inteligencia e Investigación de Amenazas, Check Point Para 2026, la inyección de prompts —tanto directa como indirecta— se convertirá en el principal vector de ataque contra los sistemas de IA, impulsada por el crecimiento de los navegadores con IA y la adopción acelerada de servicios de IA con agentes autónomos. Los atacantes están insertando instrucciones maliciosas dentro de contenido aparentemente legítimo: documentos, archivos, reportes de proveedores, sitios web, avisos publicitarios o flujos de datos externos, utilizando herramientas de IA poderosas como recursos involuntarios para actividades delictivas. A medida que los servicios de IA autónoma consumen cada vez más información externa para tomar decisiones sin intervención humana, los atacantes pueden ocultar comandos en contenido común para influir en esas decisiones. Esto habilita el secuestro de procesos, el desvío de acciones o la coerción de agentes de IA para realizar tareas para las que nunca fueron diseñados ni autorizados. El crecimiento de las campañas de inyección indirecta de prompts demuestra lo rápido que esta técnica pasó de ser una teoría a una forma concreta de explotación. Los servicios autónomos desarrollados internamente amplifican aún más esta exposición. Estos sistemas leen, interpretan y actúan de manera constante sobre información externa; cuando esa información es manipulada, la lógica del agente puede verse comprometida, llevando a acciones no autorizadas, filtración de datos sensibles o la interrupción de procesos críticos del negocio. Los ataques recientes contra plataformas de analítica impulsadas por IA muestran lo fácil que es engañar y convertir a estos agentes en herramientas ofensivas. La Gran Convergencia: Resiliencia y Riesgo en una Era Hiperconectada La realidad que define el 2026 es la convergencia. Los agentes de IA automatizan las decisiones. La Web 4.0 conecta entornos físicos y virtuales. La computación cuántica amenaza la base criptográfica de la confianza. Estas tecnologías están colisionando, creando un entorno donde la innovación y la inestabilidad crecen juntas. Resiliencia de infraestructuras críticas: las redes de energía, telecomunicaciones y transporte dependen cada vez más de gemelos digitales e IA predictiva. Los gobiernos implementarán estándares de seguridad unificados e invertirán en plataformas compartidas de simulación de crisis. Cadenas de suministro autónomas: la supervisión de IA en tiempo real permitirá una logística autorreparadora, pero también creará ecosistemas de riesgo compartido que exigen modelos de seguridad federados. Resiliencia sistémica: la continuidad debe integrarse en cada capa de las operaciones. La resiliencia se convierte en un proceso dinámico impulsado por la inteligencia adaptativa. Redefiniendo la prevención, la gobernanza y la resiliencia La convergencia de la IA, las tecnologías cuánticas e inmersivas requiere una nueva filosofía de ciberseguridad. Los cuatro principios de Check Point sientan las bases: Prevención prioritaria: anticipar y bloquear los ataques antes de que ocurran. Seguridad prioritaria con IA: aprovechar la inteligencia de forma responsable para anticiparse a las amenazas autónomas. Asegurar la estructura de conectividad: proteger cada dispositivo, flujo de datos y servicio en la nube como un único ecosistema. Plataforma abierta: unificar la visibilidad, el análisis y el control en toda la empresa. Las organizaciones que adopten estos principios pasarán de reaccionar ante las amenazas a gestionarlas. Este es el equilibrio entre autonomía y responsabilidad que definirá la resiliencia digital en 2026 y en adelante. Le puede interesar: 13 tendencias y proyecciones sobre IA que predominarán en el 2026

La nube híbrida dejó de ser tendencia para convertirse en estándar. Permite escalar bajo demanda, reforzar la resiliencia y habilitar colaboración global, pero plantea desafíos culturales y técnicos que exigen visión estratégica. Banca, salud y sector público lideran la adopción en América Latina. Un recorrido por testimonios, cifras y casos que muestran hacia dónde evoluciona este modelo. Hasta hace pocos años, la discusión en torno a la nube giraba en torno a un dilema binario: elegir entre la agilidad de la nube pública o el control de la infraestructura local. Hoy, ese debate quedó atrás. El modelo híbrido —que combina la flexibilidad de la nube pública con la seguridad de entornos privados— se ha consolidado como la opción preferida para organizaciones que no pueden permitirse sacrificar ni velocidad ni soberanía de datos. Según Gartner, para 2027 más del 90% de las empresas a nivel global operará con esquemas híbridos o multicloud. La razón es clara: resiliencia, eficiencia y cumplimiento normativo se han convertido en pilares innegociables de la competitividad. “La nube híbrida ofrece lo mejor de dos mundos: la escalabilidad y flexibilidad de la nube pública, junto con el control y la seguridad del entorno local. En contextos donde la continuidad operativa es crítica, como servicios financieros, salud o gobierno, esta arquitectura permite mantener datos sensibles en un entorno seguro y certificado, mientras se aprovechan capacidades avanzadas de nube pública para innovación y colaboración”, sintetiza en términos prácticos Ricardo Hernández, gerente comercial de Altius Tech Park / DataTrust. Ese equilibrio entre “velocidad” y “seguridad” define la esencia del modelo. La pandemia aceleró la digitalización, pero también dejó al descubierto la fragilidad de muchas infraestructuras. En América Latina, un informe de IDC reveló que el 67% de los CIOs prioriza la escalabilidad controlada y la resiliencia operativa como razones clave para invertir en nube híbrida. Roberto Marroquín, vicepresidente de Huawei Cloud para Centroamérica y el Caribe, lo explica desde la perspectiva de integración. “Una nube híbrida combina las ventajas de servicios de IT on-prem con servicios avanzados de nube pública logrando ser la mejor opción en industrias reguladas que requieren que los datos se mantengan en el país o en ambientes que no cuentan con conexión permanente a internet. La nube híbrida ofrece la ventaja de administrar los recursos on-prem y nube pública exactamente de la misma forma, como si fueran uno solo”, afirmó. Por su parte, Nelson Vásquez, territory manager de Intcomex, añade otra dimensión clave: “La nube híbrida ofrece escalabilidad controlada al permitir ampliar recursos en la nube bajo demanda sin sobredimensionar la infraestructura local, optimizando costos y facilitando migraciones graduales. Además, fortalece la continuidad del negocio mediante la replicación de datos y cargas críticas en múltiples ubicaciones, con recuperación ante desastres más rápida y fiable. Y mejora la colaboración al integrar identidades, habilitar accesos remotos seguros y conectar sistemas legacy con herramientas SaaS modernas”. Los datos acompañan estas experiencias: un estudio de Accenture confirma que las empresas con... Leer la nota completa en la edición 167 de IT NOW

De acuerdo con especialistas de SAS, la expansión de agentes autónomos, el auge de arquitecturas soberanas, el uso estratégico de datos sintéticos y la aceleración cuántica marcarán la dinámica de innovación en 2026. A la par, emergen nuevos roles laborales, redefiniciones en TI y un escenario donde la responsabilidad y la confiabilidad serán condiciones para competir.   De cara al 2026, la industria global de inteligencia artificial (IA) enfrentará un punto de inflexión marcado por la exigencia de retorno de inversión, nuevos desafíos energéticos y la consolidación de tecnologías como la IA agéntica y la computación cuántica.   Así lo proyectan especialistas de SAS, líder global en analítica avanzada, quienes también anticipan un 2026 de ajustes estructurales donde solo los proyectos con valor comprobable y gobernanza sólida lograrán avanzar. “Aunque existen preocupaciones válidas, el futuro dista mucho de ser sombrío y el camino a seguir está bien definido: proveedores y usuarios empresariales de IA deben asumir su papel con responsabilidad. Solo integrando sólidos principios de gestión de datos y una IA confiable, esta tecnología podrá evolucionar y alcanzar todo su potencial, trayendo beneficios para las personas, fortaleciendo a las organizaciones y fomentando la innovación”, asegura Héctor Cobo, VP Regional para SAS México, Caribe y Centroamérica.   Pero ¿cuáles serán las principales tendencias y proyecciones sobre la IA en el 2026? Precisamente, y en este contexto los expertos de SAS han desarrollado un compendio de 13 proyecciones de IA para 2026: 1. El ocaso de los centros de datos: Las grandes inversiones en la construcción de centros de datos se volverán inviables conforme los costos se acumulen. Las expectativas eran altas, pero los ingresos no alcanzaron para cubrir los gastos. Las empresas tecnológicas buscarán alternativas. Los economistas dirán: “se los dijimos”. Jared Peterson, Senior Vice President, Platform Engineering.   2. La carrera cuántica se intensifica: El 2026 será un año de cambios y movimientos significativos en el ámbito cuántico. Se esperan grandes avances en hardware, especialmente en el conteo de cúbits, la conectividad y la corrección de errores; y, en el lado de los negocios, una consolidación de proveedores cuánticos a medida que aumenten las fusiones y adquisiciones. Tanto los gobiernos como las empresas privadas incrementarán su inversión en tecnología y recursos cuánticos, buscando ventajas cuánticas a corto plazo (por ejemplo, resultados tangibles). ¿La ventaja a largo plazo? Ser dueños de la propiedad intelectual para “construir ahora, utilizar después”. Héctor Cobo, VP Regional para SAS México, Caribe y Centroamérica. 3. Se avecina un reacomodo en el gasto de IA: Tras miles de millones desperdiciadosen soluciones superficiales de ChatGPT y proyectos sin futuro, los directores financieros exigirán un retorno real de inversión, y la mayoría de los proyectos de IA generativa no podrán ofrecerlo. La fase inicial donde la “innovación en IA” justificaba cualquier presupuesto ha terminado; ahora llegan preguntas duras sobre el costo por consulta, las tasas de precisión y los resultados de negocio medibles. Las empresas que no logren mostrar ahorros concretos, crecimiento de ingresos o mejoras de productividad en un plazo de seis a doce meses verán sus iniciativas de IA suspendidas o reemplazarán a sus proveedores. Manisha Khanna, Senior Product Manager, AI & Generative AI. 4. CIO: ahora significa director de integración: En 2026, los CIO asumirán el reto de orquestar el futuro de la IA “agéntica”. A medida que los agentes de IA se multipliquen, el rol del CIO pasará de habilitador tecnológico a integrador de ecosistemas. La gobernanza, la integración y el liderazgo transversal de la IA marcarán el día a día de cada CIO al definir la arquitectura de TI en un mundo dirigido por agentes inteligentes. Jay Upchurch, Chief Information Officer.   5. Conoce a tus nuevos compañeros: la IA agéntica: Al celebrar medio siglo de innovación, resiliencia y crecimiento, 2026 dará paso a una nueva era donde las empresas evolucionan hacia ecosistemas híbridos humano-IA. Los agentes ya no serán simples herramientas, sino compañeros de trabajo que ejecutan tareas, comparten contexto y aprenden continuamente junto a las personas.   Udo Sglavo, Vice President, Applied AI and Modeling Research & Development.   6. La IA agéntica rendirá cuentas por las ganancias... y las pérdidas: Para finales de 2026, las empresas Fortune 500 reportarán que los sistemas agénticos resolverán de forma autónoma más de una cuarta parte de las interacciones complejas con clientes. Estos agentes no solo aconsejarán, sino que ejecutarán con impacto medible en los ingresos. También surgirán nuevos roles como Ingeniero de Confiabilidad de Agentes (Agent SRE) o incluso el de director de agentes (Chief Agent Officer). La otra cara de la moneda es que la primera gran interrupción del servicio de agentes acaparará los titulares, cuando las organizaciones descubran que, si bien los sistemas autónomos generan ingresos, el tiempo de inactividad tiene un coste. Iain Brown, Head of AI & Data Science, Northern Europe.   7. La IA para empoderar, no para reemplazar: ¿Quieres jugar para ganar o solo para no perder? En 2026, los líderes se enfrentarán a dos caminos: usar la IA para eliminar empleos o para empoderar a las personas y crear ventajas competitivas. Cada vez es más claro que la IA debe potenciar y empoderar a las personas, no sustituirlas, y las empresas necesitarán líderes audaces e inspiradores que inviertan en su talento durante el cambio. Bryan Harris, Chief Technology Officer.   8. La confianza y la innovación se convierten en pareja: En 2026, el debate ya no será “innovación vs. confianza”. Mientras la regulación gubernamental sigue siendo inconsistente, las empresas asumirán su propia autorregulación, implementando los controles necesarios para usar la IA de manera responsable. Las organizaciones que prosperen no serán las que adopten IA primero, sino las que comprendan que la gobernanza no limita la innovación: la acompaña Reggie Townsend, Vice President, Data Ethics Practice.   9. Auge de las arquitecturas híbridas y soberanas de IA: Las empresas globales exigirán control total sobre sus datos, modelos e infraestructura. Los enfoques de “trae tu propio modelo” y la IA soberana –donde las compañías ejecutan modelos fundacionales bajo sus propios marcos de gobernanza y cumplimiento– se convertirán en el estándar para industrias reguladas. En otras palabras: la nube se mantiene, pero el control cambia de manos. Marinela Profi, Global Agentic AI Strategy Lead.   10. La energía será la nueva moneda de colaboración en IA: Los centros de datos en EE. UU. necesitarán 29 gigavatios adicionales de energía para 2027. Operando al 90% de su capacidad, un centro de cinco gigavatios consumirá la energía equivalente a 3.65 millones de hogares por año. Mientras otras potencias invierten gigavatios diarios en energía solar, si EE. UU. no amplía rápidamente su capacidad energética, perderá su liderazgo en colaboración e innovación en IA a nivel global en 2026.   Franklin Manchester, Global Insurance Advisor.   11. Los datos sintéticos: nuevo campo de batalla por la supremacía de la IA: Los datos sintéticos no son una solución temporal, sino un arma estratégica contra la escasez de datos, las limitaciones de privacidad y los obstáculos al cumplimiento normativo. En 2026, se prevé una carrera armamentística de datos, donde las empresas competirán no solo por datos multimodales del mundo real, sino también por la verosimilitud con la que los crean. ¿Quiénes ganarán? Aquellos que dominen el realismo sintético y logren una transición a gran escala de capacidades experimentales a esenciales que impulsen la ventaja competitiva.   Alyssa Farrell, Senior Director, Platform and Horizontal Solutions.   12. Recursos Humanos: una nueva fuerza laboral híbrida: Para 2026, los líderes de RR. HH. gestionarán no solo personas, sino agentes de IA. A medida que la IA agéntica se integre en los flujos de trabajo, RR. HH. deberá definir nuevas políticas de incorporación, desempeño y colaboración entre humanos y colegas digitales. El futuro de la gestión laboral será híbrido: humano y máquina   Jenn Mann, Chief Human Resources Officer.   13. El ajuste de cuentas del mercado de la IA: la innovación sin control se topa con la responsabilidad: 2026 marcará el inicio del ajuste de cuentas del mercado de la IA, cuando la exageración mediática se enfrente a la gobernanza y solo la innovación responsable sobreviva. La exigencia de un ROI consistente y una supervisión transparente cerrará proyectos vanidosos y recompensará la disciplina, redirigiendo la inversión hacia los fundamentos: orquestación de datos, modelos sólidos y gobernanza explicable. Las tecnologías sobrevaloradas se desvanecerán, reemplazadas por una IA responsable, construida para generar impacto medible y con rigor operativo. A medida que la euforia por la IA dé paso a la rendición de cuentas, solo quedarán dos preguntas: ¿Hasta qué punto llegará el ajuste, y cuándo comenzará el renacimiento?   Stu Bradley, Senior Vice President, Fraud & Security Intelligence.   Le puede interesar: La IA ya puede asumir casi el 12% de las tareas laborales en Estados Unidos

Chatbots con disponibilidad continua, copilotos para documentos y simulación de riesgo crediticio, el mapa del impacto actual y las condiciones para escalar sin perder control. La IA generativa dejó de ser piloto para integrarse al día a día. Hoy redacta y sintetiza mejor, acelera el prototipado y sostiene canales de atención permanentes, lo que acorta tiempos de ciclo y vuelve más consistentes las entregas. El foco ya no es el asombro tecnológico, sino la productividad, estandarizar flujos, reducir errores y liberar horas para tareas de mayor valor. Con esa premisa, distintos sectores empiezan a converger en patrones comunes. Procesos en los que ya impacta la IA generativa  La adopción suele iniciar en tareas repetitivas y de bajo riesgo, por ejemplo reportes, documentación y respuestas a consultas internas o de clientes. A partir de esos primeros logros, avanza hacia procesos con mayor exigencia, entre ellos el diseño y la validación de productos, el control de calidad, el marketing basado en datos y el servicio multicanal. En ese marco, en EY, observan impacto directo en marketing, diseño de producto, atención al cliente y automatización de procesos. “La IA generativa ya está en operación, aporta velocidad y precisión donde antes había cuellos de botella”, indican. Desde la academia aplicada a la gestión institucional, Ing. Marta Marina González, directora de Tecnología Educativa en la Universidad Evangélica de El Salvador, destaca mejoras en operaciones internas y en la experiencia del usuario, con segmentación más precisa y campañas más ágiles, además de un impulso a la iteración en innovación. “El impacto más relevante no es solo tecnológico, es estratégico”, subraya González. Con una mirada de gestión tecnológica, Juan Pablo Blanco G., IT and telecom manager en Texas Tech University Costa Rica, describe un uso transversal como herramienta de consulta que ayuda a redactar, sintetizar y presentar mejor, con efectos notorios en innovación, control de calidad y servicio. “Hoy funciona, sobre todo, como un copiloto para el trabajo diario”, resume Blanco. Para completar el panorama, Christian Villegas Bermúdez, docente y coordinador de técnicos de Ingeniería Informática en la Universidad Castro Carazo, enumera frentes ya activos, chatbots de atención permanente, contenidos multiformato, analítica para decisiones informadas, asistentes de codificación y apoyo a recursos humanos. Implementaciones que ya muestran resultados  Cuando se combinan el alto volumen documental, el contacto intensivo con usuarios y decisiones sensibles, los beneficios se vuelven medibles. En EY detallan el caso de una institución financiera que incorporó modelos generativos y de aprendizaje automático para simular escenarios macroeconómicos y refinar el análisis de riesgo crediticio, con detección de... Lea la nota completa en la edición 167 de IT NOW

La generación de imágenes con IA redefine los procesos visuales en marketing, diseño web y contenidos digitales. El uso de plataformas como Midjourney, Leonardo AI y Stable Diffusion Web evidencia que el mercado se encuentra en una etapa de madurez más que de declive. El diseño digital está viviendo una revolución silenciosa impulsada por la inteligencia artificial. Según el estudio AI Global: Global Sector Trends on Generative AI de Similarweb, las herramientas de generación de imágenes y diseño asistido por IA están transformando los flujos creativos de agencias, desarrolladores y creadores independientes, que ahora pueden producir contenido visual con precisión algorítmica en cuestión de segundos. La categoría de Design & Image Generation muestra una estabilización tras un crecimiento explosivo en 2024. Aunque el informe registra una ligera caída de -9% en el tráfico promedio trimestral, el uso de plataformas como Midjourney, Leonardo AI y Stable Diffusion Web evidencia que el mercado se encuentra en una etapa de madurez más que de declive. Estas soluciones permiten generar imágenes realistas, ilustraciones, logotipos o escenas completas a partir de descripciones de texto, modificando variables como iluminación, estilo o perspectiva con resultados cada vez más naturales. El avance tecnológico en este campo se centra en la personalización. Los modelos de generación visual aprenden del usuario y adaptan sus respuestas a preferencias estéticas específicas, creando un flujo continuo de experimentación y aprendizaje. Esto no solo agiliza el trabajo de los diseñadores profesionales, sino que también amplía el acceso creativo a perfiles sin formación técnica, impulsando la democratización del diseño digital. El estudio subraya que los sectores más impactados son las agencias de marketing, los desarrolladores web y las plataformas freelance, que ahora integran estos motores en sus procesos productivos. Además, los algoritmos generativos se están incorporando a los entornos de diseño tradicionales como Figma, Canva o Adobe Express, creando un ecosistema híbrido donde el diseñador y la IA trabajan en conjunto. Desde una perspectiva tecnológica, el mayor desafío es lograr coherencia visual y ética de uso. La calidad de las imágenes generadas superan ya los límites de lo identificable por humanos, lo que plantea debates sobre originalidad y propiedad digital. Aun así, el impacto técnico es innegable: el diseño se está automatizando sin perder su componente artístico. La creatividad generativa está dejando de ser una curiosidad tecnológica para convertirse en infraestructura de producción. Las imágenes creadas por IA no reemplazan al diseñador: amplían su capacidad expresiva y reducen el tiempo entre la idea y el resultado final. En el nuevo panorama creativo, los algoritmos ya no solo dibujan, también interpretan la intención humana detrás de cada trazo. Le puede interesar: MAI-Image-1: el nuevo motor visual de Microsoft AI

Un estudio de Microsoft revela avances en la preparación digital de las empresas costarricenses, con 40% de las compañías utilizando la IA en un nivel alto o moderado para enfrentar amenazas. Se encuestaron a 100 empresas de más de 100 empleados en el país. Como parte de su compromiso con un futuro digital más seguro, Microsoft presenta los hallazgos de su encuesta sobre ciberseguridad e inteligencia artificial (IA): “Ciberseguridad 2025: Desafíos y estrategias en la era de la IA para empresas en Costa Rica”, comisionada a Edelman. La encuesta, aplicada a 100 profesionales de seguridad y TI en Costa Rica, ofrece una visión actualizada sobre cómo las organizaciones enfrentan los retos de seguridad digital y promueven el uso responsable y beneficioso de la tecnología.  El informe revela que 61% de las organizaciones percibe un nivel alto o muy alto de riesgo, confirmando que la exposición a amenazas digitales se ha convertido en un estado permanente. Además, 71% afirma que las amenazas han aumentado en los últimos tres años, y 78% proyecta que la ciberseguridad será una prioridad mayor en el futuro cercano. De cara a los próximos años, 57% anticipa un alto impacto de la IA en sus prácticas de ciberseguridad, lo que sugiere una transformación acelerada del panorama de riesgo. Los especialistas también destacan un avance progresivo en materia de gobernanza para enfrentar este panorama. El 62% de las empresas cuenta con una estrategia formal de ciberseguridad y, de ellas, el 90% afirma que este plan está integrado a la estrategia general de negocio de la empresa. Sin embargo, solo el 55% del total de las empresas consultadas, reporta una alta participación de la junta directiva en decisiones de ciberseguridad, destacando que en las nativas digitales (se refiere a una empresa que nació en la era digital y que opera principalmente en la nube) es de un 63% en contraste con el 44% de las no nativas.  Mientras tanto, la inversión del presupuesto de TI en esta área sigue siendo ligera o moderada en el 69% de las organizaciones. Esto evidencia la necesidad de un mayor patrocinio y compromiso ejecutivo, dado que el riesgo cibernético impacta directamente en la continuidad y la reputación del negocio. Por el momento, las prioridades de inversión para los próximos años están concentradas en seguridad en la nube (77%), inteligencia y monitoreo de amenazas (62%) y soluciones impulsadas por IA (56%). En contraste, áreas críticas para la resiliencia organizacional, como la capacitación de empleados (30%), la respuesta y recuperación ante incidentes (18%), la arquitectura Zero Trust (14%) y la seguridad de endpoints (13%), reciben menor prioridad, lo que evidencia brechas en la preparación operativa y la capacidad de contención frente a ataques. En cuanto a la capacidad de las empresas para enfrentar ataques, el estudio muestra que 76% de las organizaciones se percibe alta o moderadamente preparada ante las amenazas actuales, con fortalezas en privacidad de datos (61%), cumplimiento regulatorio (50%) y protección de identidad (49%). No obstante, la capacitación y concientización de empleados sigue rezagada (35%). Agentes de IA: un nuevo capítulo en la estrategia de ciberseguridad La evolución tecnológica continúa ampliando las herramientas disponibles para reforzar la seguridad digital y, en este escenario, los agentes de IA han adquirido un papel destacado gracias a su capacidad para optimizar procesos críticos y mejorar la eficiencia operativa en distintos ámbitos. El 44% de las empresas cuentan con políticas formales para el uso de agentes de IA y 8 de cada 10 consideran que estos lineamientos son efectivos. Aunque la percepción de efectividad varía según el tipo de organización, en las empresas nativas digitales el 47% califica estas políticas como altamente efectivas, mientras que en las no nativas digitales este nivel alcanza solo el 21%. En la práctica, el 54% ya utiliza agentes de IA en procesos de ciberseguridad y un 40% está evaluando incorporarlos, lo que evidencia un avance progresivo en su adopción. La adopción es transversal a diversas áreas y su experimentación se está realizando en funciones críticas como servicio al cliente (60%), infraestructura TI (53%), ventas/marketing (50%), finanzas (46%) y recursos humanos (40%). De acuerdo con la encuesta, el aporte de estas soluciones en seguridad se observa en el fortalecimiento de tareas clave. Los agentes, diseñados para automatizar actividades, orquestar flujos y operar bajo salvaguardas, facilitan la reducción de tiempos de investigación, la priorización de alertas, la contención de incidentes y la aplicación consistente de políticas de identidad y datos. La combinación de modelos de IA con telemetría a gran escala y controles basados en Zero Trust contribuye a robustecer la postura de seguridad frente a amenazas cada vez más complejas.  “La IA no solo aumenta la velocidad y el alcance de las defensas: a través de agentes especializados, ayuda a cerrar brechas de talento, estandarizar procesos y elevar la resiliencia del negocio. El desafío ya no es ‘si’ invertir en seguridad, sino cómo escalarla con IA y con gobernanza responsable en cada capa de la organización,” afirmó Marcelo Felman, Director de Ciberseguridad de Microsoft para América Latina.  Le puede interesar: IA generativa impulsa una nueva ola de ciberataques y eleva los riesgos para Panamá en 2026

El uso de modelos avanzados potencia tanto la innovación como el crimen digital, aumentando 24% los ataques semanales en el país y exigiendo estrategias de defensa más robustas. La inteligencia artificial generativa está redefiniendo el futuro digital mundial, impulsando la productividad empresarial, pero también alimentando una evolución acelerada de los ciberataques. En vísperas del 2026, expertos advierten que el país enfrenta un escenario más complejo que nunca, marcado por amenazas altamente automatizadas y ataques cada vez más precisos. El más reciente AI Security Report de Check Point Research, partner de Soluciones Seguras, revela que más del 51% de las empresas ya utiliza herramientas de IA cada mes. Este avance ha ampliado la superficie de exposición digital, mientras que los criminales aprovechan la misma tecnología para automatizar campañas de robo de datos y desarrollar nuevas tácticas ofensivas. Para Panamá, el panorama resulta especialmente desafiante. En los últimos seis meses, una organización local ha recibido en promedio 2,488 ataques por semana , un incremento del 24% frente al año anterior. Además, la vulnerabilidad más frecuente sigue siendo la divulgación de información (Information Disclosure), que afecta al 77% de las organizaciones del país. “Estamos entrando en una etapa donde la IA generativa potencia tanto la innovación como el crimen digital. La rapidez y precisión con la que se pueden crear ataques obliga a las organizaciones a replantear sus estrategias de protección”, advirtió Eli Faskha, CEO de Soluciones Seguras. Entre las principales amenazas para 2026 destacan el ransomware más selectivo y agresivo, la creación de modelos de IA maliciosa, el crecimiento de la extorsión como servicio (EaaS) y el aumento de ataques de ingeniería social impulsados por IA y deepfakes. También se prevé que las infraestructuras críticas —energía, salud, telecomunicaciones y transporte— sean prioridad para los atacantes, lo cual exige inversiones más robustas en seguridad. La adopción masiva de herramientas de IA sin controles (Shadow AI) y el uso inadecuado de aplicaciones generativas se suman a un problema creciente: el riesgo humano. Según los expertos, la formación continua y una cultura preventiva serán clave para reducir vulnerabilidades internas. A medida que el país avanza en su transformación digital, 2026 se perfila como un año decisivo para fortalecer la resiliencia cibernética y adoptar enfoques de seguridad más predictivos, integrales y centrados en las personas. Le puede interesar "Panamá impulsa entrega de medicamentos con drones en zonas remotas"

Expertos de Moov Media Group señalan que las empresas deberán replantear su estrategia digital para sostener su crecimiento en un entorno marcado por la inteligencia artificial (IA), centralización de datos y la necesidad de decisiones más estratégicas. En un escenario donde las audiencias cambian más rápido que la capacidad de las empresas para ajustar sus estrategias, el Marketing Digital entra en una fase decisiva. Debe ser una herramienta para construir crecimiento sostenible apoyado en datos, inteligencia artificial (IA) y decisiones estratégicas mejor informadas.   De acuerdo con especialistas en Marketing Digital, en la actualidad no basta con usar nuevas herramientas, sino que la clave será optimizar lo que ya existe y utilizar la tecnología con intención, precisión y propósito, especialmente en mercados altamente competitivos como Centroamérica.   Esa premisa impulsó un análisis de tendencias de la industria de Marketing Digital desarrollado por Moov Media Group (MMG) de cara al 2026. De acuerdo con la empresa consultora, para el próximo año se plantea la necesidad urgente de que las compañías “reencuadren” su estrategia, comprendan el nuevo ecosistema digital y se preparen para un año donde la IA, los datos y la atención del usuario jugarán un papel determinante.   Cinco tendencias que marcarán el marketing digital en 2026 Raimundo Mujica, Country Manager para Costa Rica de Moov Media Group, comentó que, las tendencias presentadas no son predicciones, sino que ya están ocurriendo y se volverán críticas en los próximos 12 meses. Las cinco más relevantes para las empresas son:   1. Centralización de datos y nueva infraestructura de información. Es la base de todo. Las marcas deben ordenar su información, consolidar sus fuentes y construir una infraestructura que permita tomar decisiones, ejecutar IA avanzada y optimizar campañas. Sin ese orden, cualquier implementación será limitada. “La casa tiene que estar ordenada”, advirtió Mujica.   2. La IA como orquestador estratégico. Ya no se trata de tener herramientas aisladas. La IA será el eje que coordine reportes automatizados, agentes conversacionales y procesos de atención personalizados, siempre apoyada en una buena infraestructura de datos.   3. Hiperpersonalización basada en data propia (first-party y zero-party). Las marcas deberán utilizar la información que ya poseen para entregar mensajes más oportunos, relevantes y contextuales. La desaparición progresiva de cookies impulsa esta tendencia y obliga a fortalecer estrategias propias de datos.   4. El GEO / Search Everywhere Optimization. El SEO evoluciona. Ya no basta con posicionarse en buscadores tradicionales. Las marcas deberán optimizar contenido para aparecer en plataformas de IA, como ChatGPT, Gemini, Perplexity y otros modelos que funcionan como motores de respuesta.   5. La atención como nueva moneda del marketing. En medio de un exceso de estímulos, captar atención real será más valioso que nunca. Las marcas deberán diseñar contenidos relevantes, memorables y consistentes para destacarse en un océano de información.   Para Macarena Sarmiento, directora regional LATAM de Moov Media Group, comprender estas tendencias dejó de ser opcional. Esto porque la velocidad con la que cambian las herramientas de IA exige volver a la estrategia y al criterio profesional como ejes del crecimiento. “Hoy las marcas no necesitan más herramientas, sino mejores decisiones. Hoy hay que tomar el control estratégico del crecimiento”, dijo.   Además, advirtió que ya muchas compañías “se están subiendo a las tendencias, pero sin una estrategia”, y que el desafío real es usar la IA con un propósito claro, sabiendo “cómo, cuándo y por qué utilizarla. Sin ese criterio ninguna herramienta entregará los resultados que el negocio necesita”, añadió.   Mujica reforzó este llamado al señalar que, más allá de comprender la tecnología, las empresas requieren capacidad operativa para integrarla. “Los líderes de marketing de la región deben llevan estas decisiones a la práctica, con foco, agilidad y una visión conectada en 2026”, resaltó.   En esta línea, el Country Manager agregó que precisamente Moov Media Group vivió esta experiencia a inicio de 2025, cuando realizó un proceso de transformación interna para preparar a sus equipos en el uso responsable, estratégico y eficiente de la IA y nuevas herramientas.   Sarmiento añadió que este proceso se realizó mediante la metodología desarrollada por MMG que contempla los cuatro pilares RE, y que definen la ruta a seguir: Repensar su estrategia. Reconectar con los datos y la IA. Repotenciar equipos mediante orquestación tecnológica. Reactivar resultados con modelos avanzados que combinan IA y criterio humano.   “Este modelo de desarrollamos ayuda a las empresas a identificar qué están haciendo bien, qué procesos deben actualizar y cómo integrar la IA en operaciones reales que generen impacto sostenido. Por ejemplo, parte de nuestra transformación interna, y en la cual utilizamos el enfoque RE, nos permitió crear un área de innovación y estrategia dedicada al estudio, prueba y adopción inteligente de nuevas tecnologías, para incorporar mejores prácticas tanto en la operación como en el trabajo con clientes”, recordó la directora regional LATAM de Moov Media Group.   ¿Cómo pueden las empresas aplicar estas tendencias desde ahora? Tanto Sarmiento como Mujica enfatizaron que la adopción debe ser inmediata, estratégica y progresiva. Para ello, se recomendaron tres pasos:   Diagnosticar los “dolores” actuales. Los gerentes de Marketing están abrumados por la cantidad de herramientas y cambios. Entender qué les duele; por ejemplo, la falta de datos ordenados, ausencia de estrategia, procesos lentos, baja visibilidad, o consumo fragmentado, permite priorizar y aplicar la tecnología adecuada. Prepararse desde hoy para no quedar atrás. Si las compañías no comienzan ahora, en un año “volver a subirse será muy complejo”, porque la ola avanza más rápido que la misma capacidad de adaptación. Tomar decisiones más estratégicas para aprovechar la IA. No todo sirve para todos. Elegir la herramienta correcta, para el objetivo correcto y en el contexto correcto, será fundamental para evitar errores de marca, distorsión de mensajes o automatizaciones que deterioran la experiencia del usuario.   Las cinco tendencias fueron expuestas y discutidas durante el foro “RE_FRAME 2026: una nueva forma de pensar el crecimiento digital en Centroamérica”, evento organizado por Moov Media Group en Costa Rica y El Salvador, con el propósito de ayudar a gerentes y líderes de marketing a navegar un entorno más fragmentado y acelerado que nunca.   El encuentro reunió a empresas y organizaciones de diversas industrias, y se centró en cómo conectar tecnología, creatividad y analítica para obtener resultados tangibles. Le puede interesar: Tres requerimientos clave para adoptar un modelo Open Finance de manera exitosa

El avance del Open Finance redefine la forma en que las instituciones financieras gestionan, comparten e innovan con los datos. Sin embargo, su implementación demanda estrategia, infraestructura y gobernanza.  La digitalización del sector financiero está dando paso a una nueva era impulsada por el modelo de Open Finance, una evolución del Open Banking que promueve la apertura y el intercambio seguro de datos de usuarios entre bancos, fintechs, inversores y demás actores del ecosistema financiero, con su consentimiento. Este modelo, centrado en el cliente, busca ofrecer experiencias financieras más personalizadas, competitivas y eficientes. No obstante, su adopción no está exenta de desafíos.  En un entorno donde la privacidad y la confianza son activos críticos, las instituciones deben garantizar que cada intercambio de información esté sustentado en protocolos robustos de seguridad y trazabilidad. “Los usuarios esperan transparencia total sobre cómo se usan sus datos, mientras los reguladores establecen normativas cada vez más exigentes. En este contexto, el éxito del Open Finance depende tanto de la madurez tecnológica como del compromiso de las empresas por proteger la información sensible de sus clientes y asegurar su consentimiento informado.” explicó Diego del Castillo, Director de banca y servicios financieros. en Snoop Consulting.   Para implementar un modelo de Open Finance de manera exitosa, las empresas financieras deben centrarse en tres aspectos fundamentales: Infraestructura tecnológica segura: contar con autenticación avanzada, encriptación y monitoreo en tiempo real para proteger la información. Gobernanza y gestión de APIs: implementar un marco que permita administrar accesos, monitorear servicios y cumplir con regulaciones internacionales. Estrategia de datos centrada en el usuario: garantizar que el uso de la información genere valor, transparencia y confianza en cada interacción digital. “Desde Snoop Consulting acompañamos este proceso con un enfoque integral que abarca consultoría estratégica en APIs, implementación de plataformas de API Management y optimización de servicios digitales. A través de soluciones basadas en tecnología WSO2, así nos aseguramos de que bancos y fintechs gobiernen su ecosistema de datos, reduzcan riesgos operativos y moneticen sus recursos digitales de forma eficiente y segura.” añadieron desde la empresa especializada en transformación digital.  La apertura de datos financieros, bien implementada, no solo reduce riesgos regulatorios, sino que también habilita a las instituciones a crear nuevos modelos de negocio, desde marketplaces de servicios financieros hasta alianzas estratégicas con fintechs. La clave está en hacerlo con un marco robusto de gobernanza de APIs y seguridad de la información, que permita innovar sin comprometer la confianza del usuario. Solo así, el Open Finance podrá consolidarse como un verdadero motor de crecimiento, transparencia e inclusión financiera en toda la región. Le puede interesar: Memoria para modelos de IA: el experimento de Anthropic que cambia las reglas