El enfoque introduce un módulo de recordatorios persistentes capaz de mejorar contexto, seguimiento de proyectos y soporte automatizado para flujos de trabajo prolongados. La discusión sobre si la inteligencia artificial realmente ahorra tiempo en el trabajo ha ganado fuerza en los últimos meses, pero una nueva evaluación técnica aporta datos mucho más precisos. Según Anthropic, un análisis de cien mil conversaciones reales con Claude permite aproximar cuánto tiempo tarda una persona en completar tareas profesionales con y sin ayuda de IA, y qué implicaciones tendría esto para la productividad en Estados Unidos. El estudio usa un método de análisis que evita exponer datos personales y se basa en que el propio modelo estime la duración de cada tarea. De acuerdo con Claude, los usuarios suelen pedir apoyo en actividades complejas que, sin IA, tomarían alrededor de 90 minutos. Con asistencia, ese tiempo se reduce en un 80%. Ese recorte proviene de la velocidad del modelo para leer, resumir información, escribir documentos, depurar código o interpretar datos, tareas donde la automatización acelera pasos que antes tomaban horas. Anthropic cruzó esas estimaciones con la clasificación laboral de O*NET y datos salariales del Buró de Estadísticas Laborales. Con eso calculó el “costo equivalente” de cada tarea si hubiera sido realizada por un profesional. El resultado muestra una brecha amplia, en actividades de gestión y legales, Claude estima que requieren cerca de dos horas sin IA, siendo las más costosas, mientras que tareas ligadas a alimentación, mantenimiento o transporte representan trabajos más acotados, de 30 a 50 minutos. Como explica Anthropic en su informe, este enfoque no mide la calidad final del trabajo ni el tiempo adicional que las personas destinan fuera del chat para revisar, corregir o complementar los resultados. Pero sí permite ver tendencias, en ocupaciones como soporte en salud, la IA reduce el tiempo hasta en un 90%, mientras que en otras, como revisión de imágenes diagnósticas, el margen se estrecha porque ya son procesos rápidos para especialistas humanos. El patrón dominante es la desigualdad en los beneficios. La mayoría de tareas analizadas registra un ahorro entre 50% y 95%, pero con variaciones profundas según el tipo de trabajo. Eso abre un escenario donde algunas actividades se aceleran significativamente y otras se convierten en cuellos de botella, un punto que Anthropic considera crucial para entender cómo evolucionará el impacto económico de la IA. Para calcular ese impacto, la empresa aplicó un método estándar de productividad, Hulten, que permite extrapolar mejoras a nivel macroeconómico. Si la adopción de IA actual se extendiera de forma uniforme durante los próximos diez años, las estimaciones apuntan a un incremento anual del 1,8% en la productividad laboral de Estados Unidos. Sería casi el doble de lo observado desde 2019. Anthropic subraya que esto no es una predicción, sino un ejercicio basado en los niveles de capacidad actuales, que no considera la rapidez real de adopción ni avances futuros de los modelos. La investigación concluye que las conversaciones reales entre usuarios y la IA ofrecen una ventana más precisa sobre qué tipo de trabajo ya está delegándose y cuánto tiempo se está recuperando. Esto forma parte del “Economic Index” de la compañía, con el que planean monitorear de manera continua la evolución del impacto productivo de la IA a medida que la tecnología se vuelve más capaz. Le puede interesar: ¿Los modelos de IA tienen sesgos políticos?

Cómo plataformas como Runway y Heygen están redefiniendo la producción audiovisual con modelos que interpretan texto, voz e imagen. La producción audiovisual está siendo reescrita por algoritmos capaces de crear, editar y narrar historias. Según el estudio AI Global: Global Sector Trends on Generative AI de Similarweb, las herramientas de Video Generation & Editing están redefiniendo los procesos de creación en industrias creativas, redes sociales y plataformas de entretenimiento, donde la automatización y la personalización comienzan a converger. Aunque la categoría cerró con una variación global de -11% en el último trimestre, el análisis no refleja una caída en interés, sino un proceso de consolidación y especialización tecnológica. Plataformas como Heygen, RunwayML, Typecast y Descript están liderando una nueva etapa de madurez, donde la inteligencia artificial no solo facilita la edición de video, sino que se convierte en coproductora del contenido. Heygen, por ejemplo, experimentó un crecimiento sostenido durante el periodo analizado, alcanzando picos de +58% gracias a su capacidad para generar videos realistas con avatares digitales y sincronización automática de voz. RunwayML, que combina modelos de texto e imagen para producir secuencias cinematográficas, reportó incrementos de hasta +17%, consolidándose como una de las plataformas más dinámicas del sector. Por su parte, Typecast alcanzó variaciones de +50% en su mejor momento, evidenciando el creciente interés por los sistemas que integran narración, voz e imagen en un solo flujo. En contraste, el estudio muestra que otros actores del mercado, como KlingAI y Synthesia, registraron caídas de entre -16% y -32%, lo que sugiere una competencia intensa y una transición hacia herramientas más multimodales y adaptativas. Aun así, el segmento de video generativo sigue siendo uno de los más prometedores dentro del ecosistema creativo impulsado por IA. El salto tecnológico radica en la capacidad de estos modelos para comprender el contexto del usuario. Las plataformas más avanzadas ya pueden adaptar el tono, la duración o el estilo visual de un clip en función del propósito comunicativo. Esto no solo reduce los tiempos de producción, sino que abre la puerta a la personalización masiva de contenidos, desde anuncios interactivos hasta videos educativos o demostraciones de producto completamente generadas por IA. El impacto en la industria es estructural. Los creadores independientes ahora tienen acceso a herramientas que antes estaban reservadas a estudios con presupuestos altos. El proceso de postproducción, antes medido en horas o días, se reduce a minutos. En paralelo, la IA aprende de la retroalimentación del usuario, ajustando transiciones, iluminación o sincronización sin intervención manual. La convergencia entre texto, imagen y sonido marca el inicio de un nuevo lenguaje audiovisual. En esta nueva fase, los algoritmos no solo editan escenas, sino que entienden historias, interpretan emociones y construyen narrativas coherentes. La dirección del video ya no pertenece únicamente a los humanos, sino también a la inteligencia que aprende a contar. Le puede interesar: Más control y contenido fresco: la nueva apuesta de Facebook

Modelos entrenados con datos locales, supercomputadores propios y centros de cómputo acelerado impulsan una carrera tecnológica que ya moviliza a Europa, Asia y América, de acuerdo con Nvidia. La discusión sobre la inteligencia artificial ha evolucionado hacia un concepto que hoy marca la agenda tecnológica global , la IA soberana, una estrategia que redefine cómo los países construyen, operan y controlan sus propios sistemas de inteligencia. Según información de Nvidia, este enfoque coloca a las naciones frente al desafío de desarrollar capacidades locales para producir IA con su propia infraestructura, datos y talento, en lugar de depender exclusivamente de proveedores externos. La lógica detrás de este movimiento es clara, la IA se ha convertido en la tecnología dominante de esta década, impulsando transformaciones económicas, científicas y operativas a escala mundial. La irrupción de los modelos generativos aceleró esa carrera, ya que estas herramientas están modificando mercados completos, introduciendo nuevas dinámicas laborales y presionando a los gobiernos a modernizar sus marcos tecnológicos y regulatorios. En este contexto, la IA soberana busca garantizar que cada país pueda entrenar, adaptar y operar modelos avanzados según sus propias culturas, lenguajes y necesidades críticas. El corazón tecnológico de esta visión está en la combinación de dos pilares, infraestructura física y modelos entrenados localmente. La infraestructura incluye centros de datos avanzados y plataformas de cómputo acelerado capaces de ejecutar cargas intensivas. Mientras que en el plano de los datos surgen modelos de base desarrollados por equipos nacionales y alimentados con conjuntos representativos del contexto local, lo que permite preservar dialectos, mejorar la inclusión lingüística e incluso revitalizar lenguas indígenas mediante sistemas de voz y modelos especializados. A esto se suma una tendencia clave, la construcción de “fábricas de IA”, instalaciones diseñadas para convertir grandes volúmenes de datos en modelos y aplicaciones inteligentes. Nvidia describe estos entornos como los nuevos cimientos de las economías modernas, ya que concentran la infraestructura de mayor capacidad computacional para investigación, desarrollo y despliegue. Los países están adoptando distintos esquemas para construirlas, desde nubes soberanas operadas por telecomunicaciones estatales hasta plataformas compartidas para uso público y privado. Como señaló Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, “la fábrica de IA se convertirá en la base de las economías modernas”. Los proyectos ya están en marcha en todas las regiones. En Europa, Scaleway construye un supercomputador nativo en la nube basado en sistemas NVIDIA DGX H100, mientras que Swisscom y su filial Fastweb desarrollan la primera plataforma que permitirá entrenar un gran modelo lingüístico totalmente italiano. En India, iniciativas públicas y privadas están expandiendo la capacidad de cómputo con tecnologías como el superchip NVIDIA GH200, además del desarrollo de modelos fundacionales entrenados en los múltiples idiomas del país. Japón avanza en alianzas para fortalecer la creación de modelos propios y mejorar la resiliencia climática mediante IA distribuida, y Singapur moderniza su centro nacional de supercómputo con GPUs NVIDIA H100 mientras impulsa fábricas de IA energéticamente eficientes en el Sudeste Asiático. La IA soberana no es solo una infraestructura, sino una estrategia tecnológica que redefine la autonomía digital. En un mundo donde la IA impacta desde la ciberseguridad hasta la energía y la gestión de riesgos climáticos, cada país está diseñando sus propios cimientos para crear inteligencia dentro de sus fronteras y proyectar su capacidad tecnológica a largo plazo. Le puede interesar: Amazon prepara megaexpansión tecnológica para impulsar la IA del sector público

La automatización ya no es una moda, sino un eje estratégico de competitividad. Con IA generativa, RPA y plataformas low-code, las organizaciones buscan eficiencia y foco en tareas de mayor valor. El reto actual es consolidar el cambio con datos confiables, métricas claras y capacidades humanas adecuadas. En 2025, la conversación sobre productividad ya no gira sólo en torno a “qué herramienta probar”, sino a cómo diseñar una operación automatizada de punta a punta, conectada con objetivos de negocio, métricas y cultura. McKinsey estimó que la ola de automatización (incluida la inteligencia artificial (IA) generativa) podría sumar entre 0,2 y 3,3 puntos porcentuales al crecimiento anual de la productividad si las transiciones laborales se gestionan bien. A la vez, el World Economic Forum proyecta que el 25% de los empleos actuales será impactado en los próximos cinco años y que 44% de las competencias núcleo de los trabajadores se verá alterado hacia 2027, reforzando la urgencia de programas de reskilling  y upskilling . En ese marco, muchas empresas coinciden en que la IA ya opera como “socio” del trabajo humano. Lo sintetiza Natalia Scaliter, gerente general de Google Cloud Argentina: “Estamos en un punto de inflexión donde la IA se transforma de una herramienta a un socio colaborativo. Sumando IA, las empresas pueden personalizar y escalar estos modelos y con Gemini integrado en Workspace, llevamos el poder de la IA directamente a donde los equipos trabajan, liberando a las personas para que se centren en tareas de mayor valor”. El pasaje de “pruebas aisladas” a programas empresariales de automatización exige método. Marco Barquero Marín, consultor de Software Regional de Hiperautomatización en GBM, pone el foco en el “cómo”.  “Más allá de herramientas puntuales, lo más importante hoy es contar con un marco de trabajo ágil, claro y con propósito, que defina no solo qué automatizar, sino por qué y para qué. Este marco debe enfocarse en resultados medibles, priorizar iniciativas de alto impacto y asegurar que la automatización esté alineada con los objetivos del negocio —explica—. En ese sentido, se vuelve imprescindible contar con una capa de orquestación, como lo plantea el modelo BOAT, que integra automatización, gobierno, tecnologías emergentes e impacto tangible tanto en el negocio como en TI. A partir de esa base estratégica, se incorporan tecnologías específicas como la automatización robótica de procesos (RPA) para tareas repetitivas, plataformas low-code/no-code que permiten a usuarios de negocio crear soluciones sin depender de TI, y sistemas de gestión de procesos (BPM) que permiten modelar y optimizar flujos complejos. Finalmente, en entornos técnicos, herramientas de infraestructura como código y de automatización de configuración son fundamentales para administrar la infraestructura de manera eficiente, segura y escalable”. La noción de ecosistema también aflora desde el ángulo de la integración y la calidad de datos. “Para maximizar la productividad, las empresas deben... Lea la nota completa en la edición 167 de IT NOW

Nuevas plataformas integran modelos generativos que aprenden del estilo de cada desarrollador, acelerando las fases de prueba y entrega de software. La programación está entrando en una etapa donde los algoritmos ya no solo ejecutan instrucciones, sino que anticipan la siguiente línea de código. Según el estudio AI Global: Global Sector Trends on Generative AI de Similarweb, las herramientas de Code Completion y DevOps se convierten en una de las aplicaciones más avanzadas de la inteligencia artificial generativa, impulsando un cambio profundo en la forma en que se desarrolla y mantiene el software. Estos sistemas analizan el contexto del código existente, reconocen patrones de estilo y predicen las instrucciones más probables, reduciendo los errores y acelerando los ciclos de entrega. Lo que antes requería largas sesiones de prueba y depuración, hoy se resuelve con la asistencia de modelos generativos que funcionan dentro de los entornos de desarrollo. Plataformas como Replit, Cursor, Tabnine o Base44 representan esta tendencia, con ecosistemas donde la IA colabora con los ingenieros para optimizar la escritura, revisión y despliegue de aplicaciones. El informe revela que, aunque la categoría tuvo una leve desaceleración general en el último trimestre (-15% en visitas totales), los picos de crecimiento de herramientas como Base44, que superó el 900% en tráfico durante el año, y Windsurf, con más del 100% en su mejor periodo, muestran que la adopción tecnológica sigue en expansión. Este crecimiento no depende solo del interés del usuario final, sino de su integración directa en entornos profesionales de desarrollo y plataformas de colaboración SaaS. Desde una perspectiva tecnológica, los sistemas de Code Completion están evolucionando hacia modelos contextuales de mayor escala. Ya no se limitan a sugerir fragmentos de código, sino que analizan la intención del desarrollador, comprenden dependencias y proponen soluciones basadas en la estructura general del proyecto. En paralelo, los entornos de DevOps están incorporando automatización predictiva, donde la IA identifica vulnerabilidades, optimiza pipelines y gestiona la integración continua sin intervención manual. El impacto más significativo ocurre en la productividad y la calidad del software. La IA está reduciendo la brecha entre desarrollo y operaciones, permitiendo equipos más ágiles y confiables. Para los líderes tecnológicos, esto representa una oportunidad de replantear la gestión del ciclo de vida del software: pasar de una ejecución secuencial a una colaboración humano-algoritmo donde el sistema aprende y mejora con cada línea escrita. En este nuevo entorno, la inteligencia artificial no reemplaza al programador; lo complementa. El desafío está en aprovechar su capacidad predictiva sin perder el control sobre la lógica y la seguridad del código. La automatización inteligente ya no es una promesa futura, sino una práctica cotidiana que redefine la manera en que se construye la infraestructura digital del mundo. Le puede interesar: Claude Sonnet 4.5 trabaja 30 horas seguidas y eleva el estándar de la IA autónoma

La integración de IA generativa está redefiniendo tareas, creando funciones y elevando el listón de las competencias, con la capacitación como eje para no dejar talento atrás. La inteligencia artificial (IA) dejó de ser un piloto aislado y se instaló en el flujo diario. Reordena tareas, estandariza procesos y amplía lo que cada equipo puede lograr en menos tiempo. No se trata de reemplazarlo todo, sino de mover la frontera entre lo que puede automatizarse y lo que exige criterio humano, de modo que las personas pasen de ejecutar a diseñar, validar y coordinar soluciones. En esa reconfiguración, cambian tanto las habilidades como los roles. Ganan peso la alfabetización digital, la capacidad de dialogar con modelos y la evaluación crítica de sus salidas; al mismo tiempo emergen funciones ligadas a datos, experiencia de usuario y gobierno de IA. La adopción más efectiva ocurre cuando la formación es continua y la cultura habilita experimentar sin miedo al error. Competencias que ganan valor El primer movimiento aparece en las competencias transversales que habilitan un trabajo aumentado. Christian Villegas Bermúdez, docente y coordinador de técnicos de Ingeniería Informática en la Universidad Castro Carazo, destaca tres puntos clave, la ingeniería de prompts, el pensamiento crítico y las habilidades de gestión para integrar IA en procesos. En su experiencia, “quien domina el arte de diseñar prompts obtiene respuestas más precisas y útiles”, una ventaja directa para equipos que redactan, investigan o prototipan. Estas destrezas conviven con habilidades tradicionales, pero les añaden velocidad, control y trazabilidad. A la par, sube el listón de la alfabetización de datos. Comprender fuentes, sesgos y límites de los modelos se vuelve requisito para cualquier rol que consuma o supervise salidas generadas. La adaptabilidad con aprendizaje continuo deja de ser un atributo deseable y pasa a ser condición de desempeño, porque la cadencia de cambios tecnológicos exige incorporar herramientas, metodologías y criterios de evaluación en ciclos cortos. La evolución no se limita a competencias individuales, también reconfigura estructuras. Expertos de EY, observan una demanda sostenida en... Lea la nota completa en la edición 167 de IT NOW

Adobe proyecta que el tráfico desde fuentes de IA crecerá más de 500% y que la mayoría de estas referencias provendrá de computadoras, con un 74.4% de participación. El invierno ya está aquí y con él llega una temporada navideña marcada por un cambio profundo en la forma en que los consumidores descubren productos en línea. Según Adobe, el tráfico hacia sitios minoristas impulsado por herramientas de inteligencia artificial se convertirá en uno de los motores más acelerados del comercio electrónico durante esta temporada de compras. Los datos de Adobe muestran que las visitas provenientes de fuentes basadas en IA, como modelos de lenguaje que recomiendan productos o generan listas personalizadas, crecerán entre 515 y 520 por ciento frente a la temporada 2024. El impacto ya es visible en el inicio del período de compras. Solo en noviembre, el tráfico generado por IA aumentó 770% interanual, una señal de que los consumidores recurren cada vez más a asistentes inteligentes para buscar ideas, comparar opciones y resolver dudas antes de ingresar a un sitio de compras. La dinámica también revela cómo se distribuye este nuevo tráfico. El 74.4% de las referencias desde IA llega desde computadoras de escritorio y el 25.6% desde dispositivos móviles, lo que sugiere que los usuarios prefieren consultar recomendaciones desde pantallas donde pueden revisar más información y tomar decisiones con mayor comodidad. Este crecimiento redefine el punto de partida del recorrido digital. En lugar de comenzar en un buscador tradicional o en una red social, cada vez más compradores formulan consultas a modelos de lenguaje que analizan tendencias, afinan preferencias y devuelven opciones ajustadas al perfil del usuario. La navegación ya no inicia con un término genérico, sino con una conversación que guía la intención de compra. Para los minoristas, la consecuencia tecnológica es directa. El catálogo, las descripciones, el formato de los datos y la estructura de los productos deben estar preparados para ser interpretados por sistemas de IA que priorizan claridad, consistencia y contexto. Quienes adapten sus activos digitales a este nuevo tipo de tráfico tendrán ventaja en la visibilidad algorítmica que marcará la temporada navideña. La tendencia es clara. La inteligencia artificial no solo acompaña el proceso de compra, sino que lo inicia. En la temporada de invierno de 2025, la IA se convierte en la puerta de entrada hacia el comercio electrónico y en el canal que más crecerá en la búsqueda de regalos, ofertas y recomendaciones personalizadas. Le puede interesar: La nueva IA que “compra” por ti: ChatGPT analiza, compara y decide

Portales unificados, firma digital y talento público empujan el cambio; la interoperabilidad y la cultura institucional siguen como prueba decisiva. La transformación digital del sector público dejó de ser una promesa y se volvió un estándar de gestión que la ciudadanía ya exige. En América Latina, los portales de servicios, la identidad y la firma electrónica, además de la gestión documental, convergen hacia un objetivo común: reducir fricciones, transparentar procesos y acortar tiempos. El enfoque de gobierno digital por diseño, la interoperabilidad entre sistemas y el uso de datos como activo estratégico orientan políticas y decisiones que, cada vez más, deben estar centradas en el usuario final. ¿Por qué ahora? Porque maduraron al mismo tiempo la demanda ciudadana, las capacidades tecnológicas y los marcos de gobernanza. Tras la aceleración del uso de plataformas durante la pandemia, los Estados extendieron ventanillas únicas, modernizaron compras públicas y ampliaron la autenticación segura para trámites remotos. En paralelo, los países de la región miran experiencias cercanas, Uruguay, Chile, Colombia, y referentes internacionales, como Estonia, para ordenar prioridades como más servicios en línea punta a punta, reglas comunes y continuidad institucional que no dependa de ciclos políticos. Portales de servicios: de la ventanilla presencial a la experiencia digital De entrada, los portales públicos reconfiguran la relación Estado–ciudadanía al funcionar como “puerta única” para trámites, consultas y pagos. La disponibilidad 24/7, los tableros de seguimiento y las notificaciones oportunas reducen visitas presenciales y llamadas, mientras que la autenticación robusta y las mejoras de accesibilidad (alto contraste, lectores de pantalla, aumento de fuente) amplían el alcance del servicio. Cuando estos elementos se combinan con formularios simples y lenguaje claro, la experiencia de usuario se vuelve más predecible y la tasa de abandono disminuye. En ese marco regional, Elizabeth Arroyave, vicepresidenta de la Cámara de Tecnologías de Información y Comunicación (Camtic) y coordinadora del Capítulo IoT/5G, observa que la migración desde iniciativas aisladas hacia arquitecturas más integradas permitió... Lea la nota completa en la edición 167 de IT NOW

Estafas, sitios web falsos y phishing impulsado por inteligencia artificial marcan la temporada de fin de año, según advierte Soluciones Seguras. Mientras millones de personas se preparan para las celebraciones de fin de año y aprovechan las ofertas en línea, los ciberdelincuentes intensifican sus ataques para explotar el alto volumen de compras digitales. En este contexto, la empresa Soluciones Seguras alertó sobre un incremento significativo de fraudes digitales dirigidos tanto a consumidores como a empresas durante la temporada navideña. De acuerdo con datos de Check Point, socio estratégico de Soluciones Seguras, en las semanas previas al Black Friday se registró un aumento del 89 % en la creación de sitios web maliciosos  relacionados con esta fecha, en comparación con el mismo período de 2024. Este crecimiento refleja cómo los criminales digitales aprovechan eventos comerciales masivos para engañar a los usuarios. Una de las tácticas más recurrentes sigue siendo la suplantación de marcas reconocidas. El informe revela que 1 de cada 11 nuevos dominios  registrados con temática de Black Friday fue clasificado como malicioso. Además, 1 de cada 25 dominios  asociados a plataformas de comercio electrónico de alto perfil como Amazon, AliExpress y Alibaba presenta comportamientos fraudulentos. Estos sitios suelen replicar logotipos, nombres y diseños oficiales para aparentar legitimidad y engañar a los compradores. El phishing también ha evolucionado en complejidad. Con el uso de inteligencia artificial generativa, los atacantes crean correos electrónicos cada vez más creíbles que prometen descuentos exclusivos o acceso anticipado a productos. A esto se suma una modalidad emergente: el phishing mediante códigos QR , enviados por mensajes o correos electrónicos, diseñados para evadir los filtros de seguridad tradicionales y redirigir a páginas fraudulentas. “Un solo clic descuidado puede ser suficiente. Una vez que los ciberdelincuentes obtienen los datos del usuario, pueden utilizarlos para ataques mucho más peligrosos, como el ransomware”, advirtió Eli Faskha, CEO de Soluciones Seguras. Ante este panorama, la compañía compartió una serie de recomendaciones para reducir los riesgos durante las compras navideñas, entre ellas verificar siempre la URL de los sitios web, evitar enlaces sospechosos, utilizar métodos de pago seguros, mantener los dispositivos actualizados, activar la autenticación multifactor y desconfiar de ofertas excesivamente atractivas. Los expertos coinciden en que la prevención y la educación digital son claves en una temporada marcada por el alto tráfico en línea. “Nuestro compromiso es mantener a los usuarios informados y protegidos, incluso en medio del entusiasmo de las compras navideñas”, concluyó Faskha, subrayando que adoptar hábitos seguros puede marcar la diferencia entre una compra exitosa y un fraude. Le puede interesar: "AIG impulsa el uso de datos abiertos y tecnología para fortalecer la transparencia en Panamá"

Una técnica innovadora aplicada en Israel logra una eficacia del 92,7% en una de las complicaciones más letales tras la ruptura de un aneurisma. Un avance clínico de alto impacto en la neurología vascular intervencionista está siendo liderado por el médico panameño José Domingo De Obaldía, desde el Hospital Rabin Medical Center - Beilinson, en Israel. Junto a un equipo internacional, el especialista ha redefinido el uso del dispositivo Comaneci, logrando revertir con una eficacia del 92.7% el vasoespasmo cerebral distal, una complicación potencialmente mortal que aparece tras la ruptura de un aneurisma. El aporte del especialista chiricano tiene un impacto clínico inmediato: salvar la vida de pacientes que sufren Hemorragia Subaracnoidea (HSA), una condición en la que, tras el sangrado, las arterias del cerebro tienden a cerrarse de forma progresiva. Este fenómeno, conocido como vasoespasmo, suele provocar infartos cerebrales masivos o la muerte si no se revierte a tiempo. Hasta ahora, el tratamiento estándar —la angioplastia con balón— implicaba riesgos elevados, especialmente en los segmentos más distales y frágiles del cerebro, donde la posibilidad de ruptura arterial es considerable. Esta limitación dejaba a muchos pacientes sin una opción terapéutica segura cuando el tratamiento médico no era suficiente. El dispositivo Comaneci fue diseñado originalmente para asistir en el tratamiento de aneurismas de cuello ancho. Sin embargo, la visión clínica del equipo intervencionista permitió identificar su potencial para tratar el vasoespasmo cerebral tardío, una complicación que afecta hasta al 70% de los pacientes con HSA aneurismática. Según explicó De Obaldía, la clave estuvo en aprovechar la estructura expandible y controlable del dispositivo, que permite dilatar los vasos sin bloquear completamente el flujo sanguíneo. A diferencia del balón tradicional, el Comaneci se expande de forma progresiva mientras se administran medicamentos vasodilatadores directamente en la zona afectada. El estudio retrospectivo se realizó en 94 vasos sanguíneos de 14 pacientes críticos, todos con vasoespasmo sintomático refractario al tratamiento médico óptimo. Los resultados demostraron que la técnica es factible, segura y altamente efectiva, sin registrar perforaciones ni complicaciones permanentes. A pesar del pronóstico adverso asociado a estos casos, más de la mitad de los pacientes (51.5%) alcanzó un resultado funcional favorable a los seis meses de seguimiento. Este dato refuerza el valor clínico de la técnica no solo en términos de supervivencia, sino también de calidad de vida posterior. El especialista subrayó la importancia de los protocolos de seguridad, incluyendo una anticoagulación estricta y monitoreo constante durante el procedimiento. Para De Obaldía, el dispositivo no reemplaza completamente la angioplastia con balón, sino que la complementa, especialmente en territorios vasculares distales. El estudio concluye que esta tecnología tiene un alto potencial de adopción y podría implementarse en Panamá, fortaleciendo la capacidad del sistema de salud para manejar emergencias neurológicas complejas. El avance demuestra que desde el talento panameño se pueden generar soluciones médicas con impacto global. Le puede interesar: Panamá aceptará el uso de criptomonedas para pagos municipales

El encuentro permitió actualizar capacidades, buenas prácticas y mecanismos de colaboración para mejorar la prevención y respuesta ante incidentes cibernéticos en Panamá. La cooperación internacional en materia de ciberseguridad vuelve a tomar protagonismo en Panamá, en un contexto marcado por el aumento de las amenazas digitales y la necesidad de respuestas coordinadas entre los países de la región. En este escenario, el fortalecimiento de capacidades técnicas y el intercambio de información se consolidan como ejes clave para la protección de los sistemas del Estado. La Autoridad Nacional para la Innovación Gubernamental recibió a representantes de la Organización de los Estados Americanos en una reunión de seguimiento y actualización sobre los servicios y herramientas que ofrece la Red CSIRT Américas, con el objetivo de fortalecer la cooperación regional en prevención y respuesta ante incidentes cibernéticos. Durante el encuentro participaron Jaime López González y Alejandro Sabolansky, representantes de la OEA, quienes compartieron información sobre las capacidades técnicas, buenas prácticas y mecanismos de colaboración que impulsa esta red regional para enfrentar amenazas digitales de manera más eficiente y articulada. La jornada contó además con la participación del equipo de CSIRT Panamá, encabezado por el Ing. Adolfo Pons, director nacional de Ciberseguridad, y la Ing. Silvia Batista, jefa de CSIRT Panamá. Ambos resaltaron la importancia de estos espacios de intercambio para robustecer las capacidades nacionales y promover una respuesta coordinada frente a un entorno de riesgos cada vez más complejo. Según destacaron los participantes, la Red CSIRT Américas se ha convertido en una plataforma estratégica para compartir alertas tempranas, experiencias y metodologías que permiten mejorar la resiliencia digital de los Estados miembros, especialmente ante ataques que trascienden fronteras. Este acercamiento reafirma el compromiso de la AIG de fortalecer la ciberseguridad del Estado panameño mediante alianzas estratégicas, cooperación internacional y la adopción de estándares reconocidos a nivel global, con el fin de consolidar un entorno digital más seguro, confiable y preparado para los desafíos actuales. Le puede interesar: La irrupción china que presiona a Silicon Valley: DeepSeek libera modelos que igualan a GPT-5

El experimento de Stanford evidenció que herramientas como Artemis no solo aceleran la detección de fallas, sino que también pueden superar a casi todos los humanos en pruebas reales. La capacidad de los modelos de inteligencia artificial para ejecutar ataques y detectar vulnerabilidades está avanzando a una velocidad que comienza a superar a los especialistas humanos en pruebas de penetración. Ese es el escenario que reveló un experimento reciente, según informó The Wall Street Journal , en el que un bot de IA no solo logró identificar fallas reales en una red universitaria, sino que además venció a casi todos los profesionales que intentaron hacer lo mismo. El proyecto estuvo liderado por Justin Lin, investigador de ciberseguridad de Stanford, quien puso a prueba a Artemis, un sistema diseñado para escanear redes, detectar fallos y explotarlos de forma autónoma. Inspirado en los métodos usados por grupos chinos que, según reportes previos, habían empleado modelos generativos para penetrar infraestructuras críticas, Artemis fue diseñado para replicar ese tipo de análisis automatizado, pero en un entorno controlado. La sorpresa para el equipo llegó cuando el sistema, que inicialmente esperaban que tuviera un desempeño limitado, comenzó a operar con una precisión comparable a la de un experto experimentado. Al enfrentarlo contra diez profesionales de pruebas de penetración contratados para evaluar la red de la Escuela de Ingeniería de Stanford, Artemis superó a nueve de ellos. En cuestión de minutos identificó fallas, propuso rutas de explotación y generó reportes técnicos capaces de guiar una corrección. Lin reconoció que el equipo asumió que el modelo sería “inferior al promedio”, pero terminó impresionado por su capacidad de análisis y ejecución. Rob Ragan, investigador de Bishop Fox, explicó que esta generación de modelos está alcanzando un nivel que permite automatizar tareas tradicionalmente costosas y lentas. Su equipo ha usado LLMs para construir herramientas que evaluan software a una escala que sería inviable para una firma tradicional de pruebas. Ejecutar Artemis costaba menos de US$60 la hora, un contraste drástico frente a los honorarios diarios de un especialista humano. Aun así, el bot no fue infalible, cerca del 18% de sus hallazgos fueron falsos positivos y, en al menos un caso, ignoró una vulnerabilidad evidente que todos los humanos detectaron. Pero también exhibió capacidades que ningún analista replicó. Al revisar una página obsoleta que los navegadores modernos ya no procesaban, Artemis optó por una herramienta distinta para acceder al contenido y descubrió una falla que había pasado desapercibida incluso para quienes mantienen el software involucrado. Ese programa era Curl, un componente ampliamente usado en redes y servicios digitales. Para Alex Keller, responsable de seguridad de redes en la Escuela de Ingeniería de Stanford, el experimento representó más beneficio que riesgo. La prueba no solo permitió reducir vulnerabilidades históricas de la red, sino que demostró cómo un sistema de IA, con los controles apropiados, incluido un interruptor de apagado total, puede convertirse en una herramienta defensiva de gran valor. Pero el avance también genera alertas. Dan Boneh, profesor de Ciencias de la Computación en Stanford y asesor del proyecto, advirtió que existe una gran cantidad de software en circulación que nunca fue evaluado con modelos de lenguaje capaces de identificar fallas con tanta profundidad. Eso deja abierta la posibilidad de que actores maliciosos utilicen modelos similares para encontrar y explotar vulnerabilidades inéditas. Jacob Klein, jefe de inteligencia de amenazas en Anthropic, coincide en la advertencia, la capacidad de “incrementar la productividad para encontrar fallas a una escala extrema” está ahora al alcance de múltiples actores. La evidencia no solo proviene de ataques. Daniel Stenberg, responsable de Curl, confirmó que mientras el año pasado recibían reportes automáticos plagados de errores, en los últimos meses comenzaron a llegar hallazgos de alta calidad respaldados por herramientas de análisis generativo más precisas. En total ha recibido más de 400 reportes, algunos de ellos detectando fallas que ningún humano había identificado. El experimento de Stanford plantea un cambio de era: los modelos de IA ya no solo participan del proceso de hacking, sino que comienzan a dominarlo. Aunque aún presentan fallas y requieren supervisión, su velocidad, costo reducido y capacidad para analizar código a una escala inédita los posicionan como un nuevo actor en el equilibrio de poder digital. El desafío ahora será reforzar infraestructuras y estándares de seguridad antes de que estas mismas capacidades sean aprovechadas con otros fines. Le puede interesar: El navegador que piensa por por uno… y por los hackers también