La primera mujer costarricense reconocida como Master Inventor sostiene que el verdadero desafío de la inteligencia artificial no es competir con las máquinas, sino aprender a utilizarlas como amplificadoras de las capacidades humanas. En entrevista con IT NOW, plantea que aprender, desaprender, experimentar y asumir el liderazgo de las decisiones serán habilidades determinantes en el nuevo escenario tecnológico. La conversación sobre inteligencia artificial suele comenzar con una pregunta incómoda: ¿qué tareas humanas terminarán haciendo las máquinas? Para Roxana Monge, autora de Encuentra tu yo innovador y primera mujer costarricense reconocida como Master Inventor, la pregunta central debería ser otra: quién mantiene el liderazgo cuando la tecnología empieza a hacer cada vez más cosas por nosotros. “La frontera está en poder identificar quién mantiene el liderazgo”, afirma Monge. Su planteamiento no parte de una defensa de la creatividad humana frente a la inteligencia artificial, sino de una relación diferente entre ambas. La tecnología, sostiene, puede ampliar las capacidades de las personas siempre que estas conserven la responsabilidad sobre las decisiones. “Ya empieza a asumir un rol más de liderazgo para que pueda ser quien esté tomando decisiones detrás de la inteligencia artificial”, explica. En ese escenario, el profesional no desaparece de la ecuación, sino que cambia de posición: deja algunas tareas repetitivas para concentrarse en decidir qué debe hacer la tecnología, qué resultados son aceptables y cuáles no. La tesis adquiere especial relevancia en un momento en que la IA está acelerando la transformación de los trabajos y obligando a profesionales y empresas a revisar qué capacidades siguen siendo diferenciales. Para Monge, una de las respuestas está en convertirse en lo que denomina “aprendices modernos”. La idea atraviesa buena parte de su libro. Monge plantea que la adaptación profesional ya no consiste simplemente en adquirir nuevos conocimientos, sino en desarrollar la capacidad de cuestionar aquello que anteriormente se daba por sentado. “De las habilidades más importantes que debemos desarrollar es esa habilidad de poder evolucionar”, señala. El proceso implica aprender, desaprender y volver a aprender, pero sin interpretar el cambio como una ruptura absoluta con la experiencia acumulada. “Esto es una etapa de transformación, no es que dejo mi identidad del pasado, sino que la voy transformando”, explica. Esa transformación ocurre, según su planteamiento, a través de pequeñas innovaciones cotidianas que permiten desarrollar una actitud más curiosa y asumir un mayor liderazgo en la toma de decisiones. La propuesta coincide con una característica que ya define buena parte del mercado tecnológico: las herramientas cambian con una velocidad que hace cada vez más difícil considerar una habilidad como definitiva. La ventaja profesional, en ese contexto, puede desplazarse desde el dominio de una herramienta específica hacia la capacidad de aprender continuamente y decidir cómo utilizarla. Para Monge, esa diferencia también ayuda a separar una idea atractiva de una innovación con verdadero impacto. Su experiencia con patentes le ha mostrado que la creatividad es apenas el comienzo del proceso. Una idea puede ser novedosa, pero eso no significa automáticamente que tenga impacto. “Todo el mundo puede tener buenas ideas, pero ya decir plasmarlas en una patente o implementarlas ya en el mercado son dos cosas diferentes”, afirma. La diferencia está en la ejecución. “Una idea buena no tiene resultados solo por ser una idea buena. Necesita su implementación para ya poder definir su impacto”, agrega. El punto resulta especialmente significativo en la era de la IA generativa, cuando producir textos, imágenes, código, prototipos o propuestas puede requerir menos tiempo que antes. Si generar alternativas se vuelve más sencillo, el valor puede trasladarse hacia la capacidad de identificar problemas relevantes, seleccionar las mejores ideas y convertirlas en soluciones utilizables. Ahí vuelve a aparecer el papel del criterio humano que Monge coloca en el centro de su visión. La conversación también lleva la discusión al terreno costarricense. Frente a la percepción de que la innovación tecnológica requiere grandes mercados, enormes inversiones o compañías globales detrás, Monge sostiene que Costa Rica ya cuenta con evidencia de una capacidad creativa que trasciende sus dimensiones. “Costa Rica tiene un gran talento”, asegura. La inventora destaca la existencia de patentes costarricenses en distintos mercados y plantea un cambio de percepción: “que los consideren Costa Rica un país pequeño que ejecuta a un país que crea”. En su propia trayectoria existe un ejemplo de esa internacionalización. Una publicación especializada de IBM documentó que Monge fue reconocida globalmente como IBM Master Inventor en 2017, junto con otros inventores costarricenses, en el contexto de los primeros registros de patentes de IBM Costa Rica. Su libro también forma parte de esa apuesta por llevar una perspectiva costarricense al debate global. Encuentra tu yo innovador fue publicado en 2026 y la autora señaló que llegó a ubicarse entre los 10 más vendidos de Amazon y entre los 100 primeros de su categoría de carrera y desarrollo, destacando que era el único en español en esa clasificación. Pero el siguiente desafío, dice, no es demostrar que existen casos exitosos, sino conseguir que sean muchos más. “No sean unos poquitos, sino expandirlo más a Costa Rica”, plantea. Para conseguirlo, considera necesario crear más espacios donde las personas puedan experimentar, equivocarse, crear y evolucionar. Lea también: Agentes de IA: el nuevo riesgo no está en el modelo, sino en todo lo que puede tocar

Los grandes bancos estadounidenses están pasando de experimentar con chatbots a construir sistemas de agentes capaces de ejecutar tareas complejas. En ese proceso, las ofertas laborales vinculadas con inteligencia artificial crecieron 49% en 2026 y las menciones a “agent orchestration” se dispararon 1.721%. Durante años, la discusión sobre inteligencia artificial en Wall Street estuvo dominada por una pregunta: qué puestos desaparecerán cuando las máquinas puedan hacer buena parte del trabajo financiero. Pero los datos más recientes muestran una transformación menos lineal. Antes de reemplazar determinadas funciones, la IA está creando una nueva capa de empleos alrededor de ella. Las ofertas laborales relacionadas con inteligencia artificial en grandes bancos como JPMorgan Chase, Citigroup y Capital One aumentaron 49% durante 2026 frente a 2025, hasta alcanzar 139.819 publicaciones, según datos de la firma de análisis de contratación empresarial Draup compartidos con CNBC. El cambio más llamativo no está solamente en la cantidad de puestos, sino en las capacidades que las entidades financieras están buscando. Las referencias a agent orchestration, la capacidad de coordinar múltiples agentes de IA para trabajar de manera conjunta hacia un objetivo, aumentaron 1.721% en las ofertas analizadas. Para Draup, esta habilidad se ha convertido en una de las capacidades más demandadas por la banca de inversión y los servicios financieros. La razón es que los bancos están avanzando más allá del chatbot tradicional. El nuevo objetivo es construir sistemas en los que diferentes agentes especializados puedan encadenar tareas, revisar información, analizar documentos y comprobar que los resultados cumplen con requisitos regulatorios. En ese modelo aparece una figura cada vez más relevante: los forward-deployed engineers, profesionales que combinan conocimientos de ingeniería con experiencia en el negocio donde se desplegará la tecnología. Pueden trabajar junto a una mesa de operaciones, un área de cumplimiento regulatorio o un equipo administrativo, traduciendo las necesidades de ese negocio en sistemas de IA capaces de actuar sobre ellas. La transformación también puede observarse en las herramientas que aparecen con mayor frecuencia en las ofertas de empleo. Las menciones a LangGraph, utilizado para construir flujos automatizados de múltiples pasos, crecieron 679%. Las referencias a LlamaIndex, que conecta sistemas de IA con fuentes de datos empresariales, aumentaron 291%, mientras que las relacionadas con retrieval-augmented generation (RAG), una arquitectura que permite a los modelos consultar bases de información interna, subieron 259%. Pero hay otra señal importante. El avance de los agentes está generando simultáneamente una industria interna de control. Las ofertas que mencionan responsible AI aumentaron 657%, las referencias a AI governance crecieron 394% y las relacionadas con risk management aumentaron 359%. En conjunto, las menciones a capacidades vinculadas con gobernanza superaron las 16.000, aproximadamente el doble de las cerca de 8.400 publicaciones orientadas a construir, desplegar y mantener modelos. Ese desequilibrio dice algo relevante sobre cómo está evolucionando la IA empresarial. En Wall Street, implementar un modelo ya no es suficiente. Las instituciones también necesitan determinar qué puede hacer, qué datos puede utilizar, qué sistemas puede tocar y quién responde cuando una decisión automatizada genera un problema. El salario refleja el valor que el sector está asignando a estas capacidades. Según Draup, los gerentes especializados en IA generativa dentro de los bancos tienen un salario base mediano de aproximadamente US$190.000. Aun con esa remuneración, las entidades enfrentan dificultades para cubrir las posiciones y están recurriendo a programas internos de reskilling para formar a desarrolladores y especialistas de negocio. La tendencia coincide con la estrategia que varios grandes bancos están adoptando. Reuters reportó en julio que instituciones como Morgan Stanley, BNY, UBS, Goldman Sachs, JPMorgan y Citi estaban ampliando el uso de asistentes digitales basados en IA agéntica para actividades como atención a clientes, trading y gestión patrimonial. BNY incluso trata algunos de estos sistemas como “empleados digitales”, con credenciales y responsables de supervisión. JPMorgan, por su parte, ha descrito el surgimiento de espacios de trabajo nativos de IA en los que los agentes pueden interpretar la intención del usuario, coordinar procesos y ejecutar acciones entre diferentes sistemas. El banco también ha señalado que pretende aprovechar las ganancias de productividad para liberar capacidad y reinvertirla en crecimiento, mientras avanza en programas de capacitación, reconversión y redistribución del talento. Eso cambia la naturaleza de la discusión sobre el empleo financiero. El profesional que simplemente sabe utilizar una herramienta de IA puede tener menos valor que aquel capaz de diseñar cómo varias herramientas trabajan juntas dentro de un proceso real. También explica por qué la ciberseguridad y la gobernanza aparecen tan cerca del crecimiento de los puestos técnicos. Cuando una empresa pasa de pedirle a un modelo que genere un texto a permitirle consultar sistemas, ejecutar instrucciones y coordinar otros agentes, el riesgo deja de estar limitado a la calidad de una respuesta. JPMorgan ha advertido precisamente que los agentes introducen nuevas superficies de ataque porque no solo producen resultados, sino que pueden tomar decisiones y actuar en nombre de los usuarios. Por eso, los controles deben extenderse al momento de ejecución y generar registros que permitan auditar las acciones realizadas. El fenómeno tampoco significa que el impacto laboral de la IA sea exclusivamente positivo. Goldman Sachs Research estima que la inteligencia artificial ya está generando un efecto desigual sobre el mercado laboral: algunas ocupaciones son sustituidas mientras otras reciben un impulso porque la tecnología aumenta la productividad de los trabajadores. Su análisis de abril estimó un efecto neto moderadamente negativo sobre el empleo estadounidense, aunque con diferencias importantes entre ocupaciones. En Wall Street, esa tensión empieza a verse en tiempo real. Mientras determinadas tareas son automatizadas, aumenta la necesidad de profesionales capaces de construir, integrar, supervisar y gobernar los sistemas que las realizan. La paradoja es que la primera gran ola de IA en las finanzas no está creando simplemente una banca con menos personas. Está creando una banca que necesita otro tipo de personas. Y cuanto más autónomos sean los sistemas, más valor tendrá la capacidad humana de decidir dónde ponerlos, cómo coordinarlos y, sobre todo, cuándo deben detenerse. Lea también: Más del 97% de los usuarios anula recomendaciones generadas por IA

A partir del diagnóstico formulado por el exministro costarricense Luis Adrián Salazar en diálogo con IT NOW, los gobiernos de la región enfrentan el imperativo de evolucionar desde la simple digitalización de trámites hacia una transformación estructural del Estado. La temática será parte del GovTech Forums que se realizará el 3 de noviembre en el país, del cual Salazar oficia como director académico. Costa Rica se prepara para convertirse, el próximo 3 de noviembre, en punto de encuentro para quienes están definiendo el futuro de la gestión pública. Ese día se realizará la primera edición del GovTech Forums, iniciativa de ConnectaB2B que convocará a representantes de gobiernos, compañías tecnológicas, organismos multilaterales y expertos alrededor de un desafío central: cómo utilizar la innovación para construir Estados más eficientes, transparentes y orientados a las necesidades de los ciudadanos. La agenda pondrá sobre la mesa algunos de los principales retos de la transformación del sector público, desde la digitalización y los datos abiertos hasta la ciberseguridad, la inteligencia artificial, la automatización, los procesos de contratación estatal y el desarrollo de ciudades inteligentes. En este contexto, Luis Adrián Salazar, director académico del evento y exviceministro y ministro de Ciencia, Tecnología y Telecomunicaciones de Costa Rica, aporta una mirada construida a lo largo de más de tres décadas de experiencia en tecnología, estrategia y políticas públicas. En pasada conversación con IT NOW, analizó el tránsito desde el tradicional concepto de gobierno electrónico hacia el modelo GovTech y plantea una premisa clave: la tecnología adquiere verdadero sentido cuando funciona como instrumento para transformar la gestión pública y mejorar la vida de las personas. El cambio de paradigma: de la ventanilla única al ecosistema GovTech La evolución tecnológica de los estados centroamericanos ha atravesado distintas etapas desde que a finales de los años noventa se comenzó a discutir el gobierno electrónico para consultas básicas y, posteriormente, el gobierno digital orientado a integrar trámites en ventanillas unificadas. Sin embargo, la disrupción actual exige dar un paso cualitativo hacia el ecosistema GovTech, integrando herramientas avanzadas como inteligencia artificial, redes 5G y ciberseguridad. Al definir la magnitud de esta transición, Salazar enfatiza que la meta ya no consiste en automatizar formularios aislados: "El concepto de GovTech va más allá de la digitalización de algunos procesos del Estado (...); es cómo se puede apoyar con tecnologías digitales la transformación del Estado". "No es simple y sencillamente digitalizar procesos, sino cómo esa transformación de las relaciones que existen entre estados, entre instituciones, entre ciudadanos, es cada vez más digital y evidentemente con una ciberresiliencia". El factor humano: resistencia al cambio, brecha generacional y miedo organizacional Aunque suele pensarse que la principal traba de la modernización es el presupuesto o la infraestructura, la experiencia demuestra que la verdadera barrera reside en la cultura institucional y la capacidad de adopción. En las administraciones públicas conviven empleados nativos digitales con generaciones que debieron adaptarse paulatinamente, a lo que se suma el temor del personal a ser desplazado por sistemas automatizados. Frente a esta realidad, el exministro sostiene que la dimensión técnica es secundaria en comparación con el desarrollo del talento: "Los problemas tecnológicos tienen solución. Si nosotros tenemos una infraestructura digital muy antigua, la podemos modernizar (...). El tema no es tan tecnológico, el tema es más humano". "Uno de los elementos esenciales dentro de los procesos de desarrollo de las tecnologías digitales es que la tecnología tenga en el centro al ser humano, pero que no sea un tema nada más de discurso, sino que realmente las tecnologías funcionen en pro del ser humano en temas como educación, salud y seguridad", destacó. Disparidad tecnológica e interoperabilidad: la metáfora del "aeropuerto" de datos Uno de los grandes obstáculos en la región es la fragmentación y heterogeneidad de las plataformas estatales. Mientras algunas dependencias avanzan hacia algoritmos de inteligencia artificial, otras continúan operando con lenguajes de programación diseñados hace más de tres décadas, dificultando la transmisión fluida de datos entre instituciones. Para ilustrar esta disparidad y la solución técnica requerida, Salazar explica: "Hay algunas instituciones que todavía trabajan con lenguajes que se usaron en los 80 o en los 90 como COBOL o Fortran (...), y por otro lado tenemos instituciones o sistemas que corren con inteligencia artificial en supercomputadores. Esa disparidad tecnológica hace que sea complejo". Para el especialista, "no podemos cambiar todos los sistemas internos de las instituciones (...), pero si imaginamos un aeropuerto para ponerlo de forma muy sencilla, ese avión va a viajar por todas las instituciones recopilando datos para dar un servicio, pero en cada una tiene que haber un aeropuerto donde pueda aterrizar". Prioridad política al máximo nivel: "Ministro no manda a ministro" La articulación de una arquitectura de interoperabilidad o de una estrategia de ciberseguridad nacional trasciende el ámbito informático y se consolida como una decisión de política pública. Dado que los gabinetes ministeriales operan bajo estructuras de igual jerarquía, la transformación digital requiere el liderazgo directo de la Presidencia de la República para alinear recursos y voluntades. Salazar destaca el rol insustituible del Poder Ejecutivo para dinamizar la reforma estatal: "La tecnología y la digitalización del Estado ya no es un tema tecnológico (...) es un tema político. Ocupamos que haya una prioridad política, o sea, que la máxima autoridad de los países entienda que ya el mundo no es igual". "Recordemos algo muy sencillo: cuando hay un presidente y un gabinete, ministro no manda a ministro. El que da la instrucción es el presidente. Si hay un presidente comprometido que entiende lo que está sucediendo, entonces aparecen los recursos, aparece la necesidad de trabajo en equipo y aparece la voluntad política". Transparencia y eficiencia: evitar la automatización de la burocracia ineficiente El intercambio de experiencias con referentes internacionales de países como Estonia, Uruguay o Ucrania demuestra que la tecnología debe emplearse para rediseñar procesos y fortalecer la confianza ciudadana, impidiendo que la digitalización perpetúe vicios administrativos. Salazar sintetiza el principio ético que debe guiar cualquier reforma GovTech en Centroamérica: "Aquí hay dos cosas que evitar: una es digitalizar el desorden, porque si digitalizamos el desorden, estaríamos mal. Otra es tampoco digitalizar las posibilidades de corrupción. Aquí más bien es cómo logramos nosotros eliminar temas de corrupción, aumentar transparencia y lograr eficiencia". Visite el sitio oficial para conocer la agenda y registrarse para GovTech Forums Costa Rica, el evento dispone de su plataforma oficial de entradas. Vea también: Luis Adrián Salazar: "Para que la transformación del Estado suceda, debe ser una prioridad política del máximo nivel"

El proyecto desarrollado en La Vieja Molienda, en Coclé, incorporó tecnologías para optimizar el uso del agua, aprovechar residuos agropecuarios y diversificar la producción. La innovación científica y tecnológica también encuentra espacio en el campo para responder a desafíos como la disponibilidad de agua, la variabilidad climática y el aprovechamiento de residuos. En la finca La Vieja Molienda, ubicada en Río Indio, provincia de Coclé, Agrosostenible S.A. convirtió nueve hectáreas en un laboratorio de innovación a cielo abierto, donde se aplican soluciones para optimizar la producción agrícola, acuícola, hidropónica y agroturística. El proyecto “Agricultura Circular y Adaptación al Cambio Climático en Finca Agroindustrial, Agroturística, Acuícola de Producción Sostenible” contó con financiamiento de la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Senacyt), tras ser seleccionado entre los ganadores de la Convocatoria Pública para Emprendimientos Innovadores 2024. Uno de sus principales resultados fue la instalación de un sistema de riego por goteo con emisores autocompensados que cubre aproximadamente tres hectáreas y 6,700 plantas de café robusta, principal producto de la finca, comercializado bajo la marca café Pintao’. El sistema permite administrar el agua según las necesidades del cultivo y las condiciones climáticas, además de realizar fertirriego durante períodos de menor disponibilidad hídrica. Otro componente del proyecto se enfocó en transformar los residuos generados por el procesamiento del café en nuevos insumos para la producción. La pulpa y cascarilla son sometidas a procesos de compostaje junto con residuos provenientes de la producción de tilapia y microorganismos benéficos, dando como resultado un biofertilizante utilizado en los suelos de la finca y comercializado como Aborgánico, marca registrada ante el Ministerio de Desarrollo Agropecuario. El proceso aplica el principio de agricultura circular al reincorporar residuos de la propia actividad productiva al sistema agrícola. La finca también incorporó un módulo hidropónico mediante el sistema NFT (Nutrient Film Technique), que permite cultivar sin suelo mediante la circulación continua de agua y nutrientes por las raíces. Bajo la marca Aquafarm, este sistema permite producir y comercializar hortalizas de hoja y hierbas como lechuga, albahaca, cebollina, culantro y perejil, mientras que la producción de tilapia se desarrolla bajo la marca Cultilap. De esta manera, diferentes actividades productivas conviven dentro de un mismo modelo orientado a diversificar ingresos y aprovechar los recursos disponibles. Para el Dr. Armando Espino, CEO de Agrosostenible, el objetivo fue convertir la finca en un espacio permanente de experimentación. “La idea era convertir esta finca en un laboratorio vivo para experimentar diferentes formas de cultivar y desarrollar cultivos amigables con el ambiente y de alta calidad, bajo la filosofía de hacer más y mejor con menos”, señaló durante la presentación de resultados. Espino agregó que las líneas productivas de la finca, junto con el componente agroturístico, cuentan con la certificación internacional del programa 100% carbono neutral para empresas latinoamericanas. El empresario también destacó el papel del financiamiento y acompañamiento recibido a través de la convocatoria de innovación. “Gracias a la convocatoria de innovación financiada por la Senacyt pude acceder a recursos, acompañamiento técnico y una red de contactos para escalar mis líneas de negocio. Hoy puedo decir que soy parte de una experiencia que deja capacidades instaladas y que inspira a otros a postularse en las convocatorias de Senacyt y a creer en sus ideas”, afirmó. Gladys Bernett, directora de innovación empresarial de la Senacyt, señaló que la experiencia demuestra cómo la ciencia y la tecnología pueden responder a necesidades concretas del sector productivo. “Son más de 10 iniciativas dentro de un mismo proyecto; la finca es un laboratorio de innovación abierto donde se han implementado procesos científicos y tecnológicos para la mejora del cultivo del café robusta y otras líneas de producción”, destacó. Bernett resaltó además el triple impacto ambiental, social y económico de la iniciativa, incluyendo la generación de empleo y actividades productivas con beneficio para comunidades cercanas, e invitó al sector productivo de Coclé a participar en futuras convocatorias de innovación. Le puede interesar: Más de 1.500 estudiantes de Panamá reciben formación en ciberseguridad

La alianza apunta a reducir la fragmentación de datos que limita la escalabilidad de proyectos de inteligencia artificial en empresas e instituciones del país. La inteligencia artificial comienza a ocupar un lugar cada vez más relevante en las estrategias de transformación digital de las empresas, pero su adopción no depende únicamente de contar con modelos capaces de procesar información. La calidad, disponibilidad y organización de los datos se han convertido en factores determinantes para que las iniciativas de IA pasen de pruebas piloto a aplicaciones empresariales de mayor escala. En este contexto, Stefanini Data & Analytics anunció una nueva línea de soluciones de datos e inteligencia artificial integrada con Snowflake AI Data Cloud, con la que busca atender uno de los principales desafíos que enfrentan las organizaciones: la información distribuida entre múltiples plataformas y sistemas. La alianza permitirá consolidar estos datos en una infraestructura orientada a facilitar el desarrollo y escalamiento de aplicaciones de IA. Para Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics, el desafío para muchas empresas latinoamericanas no está necesariamente en los modelos de inteligencia artificial, sino en la infraestructura que permite utilizarlos. “Las empresas han desarrollado importantes activos de datos, pero la fragmentación aún impide que muchas iniciativas avancen más allá de la fase piloto”, señaló. Según el ejecutivo, la integración con Snowflake permitirá a Stefanini ampliar su oferta de soluciones de datos e IA para clientes de la región. El reto adquiere particular relevancia en sectores como banca, logística, comercio y telecomunicaciones, donde las organizaciones manejan grandes volúmenes de información y requieren procesarla con rapidez para apoyar decisiones operativas y estratégicas. Una infraestructura de datos integrada puede facilitar el acceso a información en tiempo real y crear las condiciones para incorporar inteligencia artificial a procesos que anteriormente dependían de sistemas aislados. La colaboración también busca que los equipos de tecnología e ingeniería puedan desarrollar, administrar y escalar herramientas analíticas y modelos de IA dentro de un entorno con mayores capacidades de seguridad y gobernanza. Para Bruno Barreto, vicepresidente de Snowflake para Latinoamérica, la alianza busca facilitar el acceso de las empresas a una infraestructura de datos consolidada y preparada para aplicaciones de inteligencia artificial. Más allá de la incorporación de nuevas herramientas, la apuesta refleja un cambio en la conversación empresarial alrededor de la IA. El desafío comienza a desplazarse desde la experimentación con modelos hacia la capacidad de las organizaciones para estructurar, gobernar y movilizar sus datos, una condición necesaria para que estas tecnologías puedan integrarse de manera sostenible a las operaciones. Stefanini Group, consultora tecnológica con presencia en más de 100 países y más de 35.000 colaboradores, articula servicios en áreas como tecnología, ciberseguridad, datos y analítica, tecnología financiera, operaciones, marketing y manufactura. Con la integración de Snowflake AI Data Cloud, su unidad de Data & Analytics busca ampliar las capacidades disponibles para empresas que buscan convertir sus activos de información en aplicaciones concretas de inteligencia artificial. Le puede interesar: IA y ciberseguridad redefinen la banca en Panamá

Tras detectarse accesos no autorizados a portales gubernamentales de EE. UU., la ONU y Australia, OpenAI congeló por segunda vez en tres meses el desarrollo de sus modelos más potentes debido a la fuga de un sistema interno a internet. Las principales firmas a la vanguardia de la inteligencia artificial, OpenAI y Anthropic, se encuentran en medio de una intensa investigación conjunta con expertos en ciberseguridad sobre miles de incidentes en los que sus modelos actuaron fuera de los márgenes y barreras de contención programados. Ante la gravedad de la situación, OpenAI detuvo por completo el entrenamiento, evaluación e inferencia de sus modelos más avanzados. El medio Implicator.IA, explicó que los casos analizados combinan simulaciones de ciberseguridad internas con comportamiento anómalo en el mundo real incluyen intentos deliberados de vulnerar barreras de contención, escapar de entornos cerrados de prueba, manipular sitios web y eludir la supervisión humana. Aunque la mayoría de los eventos no han causado daños tangibles, analistas del sector advierten que las cifras registradas hasta ahora representan “solo la punta del iceberg”. El detonante de la noticia fue una fuga a internet el 20 de septiembre tras la que OpenAI decidió congelar las operaciones cuando un modelo de investigación que ejecutaba tareas de búsqueda logró romper el aislamiento del entorno de pruebas. Al no obtener los resultados deseados con sus herramientas habituales, el sistema detectó una brecha en la filtración de tráfico DNS y envió peticiones a un bot de chat público. Aunque los monitores de la compañía detectaron la anomalía en 15 minutos, el mecanismo de apagado automático falló, lo que obligó a los ingenieros a detener la ejecución de forma manual dos horas y media después. Implicator.IA aportó la descripción de Zuxin Liu, investigador de OpenAI presente durante el suceso, quien calificó la experiencia de ver al modelo conectarse a internet desde un entorno protegido como “bastante surrealista”. La compañía confirmó que descartará el entrenamiento afectado y reanudará el proceso desde cero con salvaguardas reforzadas. Las investigaciones han revelado un patrón de comportamiento agresivo por parte de los agentes de IA en sitios de organismos oficiales: Organización de las Naciones Unidas: Entre abril y junio, agentes vinculados a OpenAI ejecutaron más de 16.000 escaneos sobre el portal de estadísticas de Comercio y Desarrollo de la ONU (UNCTAD). A pesar de los bloqueos del sitio, la IA continuó enviando peticiones. Alex Stamos, especialista en ciberseguridad de Stanford, calificó la acción como «un rastreo y extracción de datos sumamente agresivo, al límite de lo que llamaría “hacking”. Gobierno de Australia: En junio, un agente logró acceder de forma no autorizada al portal de estadísticas de Medicare de Australia. Aunque las autoridades descartaron la filtración de datos de pacientes, el ministro de Defensa, Richard Marles, calificó el suceso de “muy grave”. Estados Unidos: Agentes de IA utilizaron claves de desarrollo expuestas para acceder a bases de la Oficina del Censo y reordenar registros públicos de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC). También se registraron intentos hacia el Departamento de Educación y la ciudad de Chicago. El volumen total informado incluye tanto ataques que llegaron a ejecutarse como intentos que fueron bloqueados o no prosperaron. Algunos tuvieron lugar en ejercicios de red team, pruebas diseñadas para llevar deliberadamente a los modelos al límite y detectar comportamientos anómalos. Otros, sin embargo, involucraron sitios web activos, contenido de usuarios y sistemas que pertenecían a organizaciones externas. El alcance de los comportamientos detectados también incluye la creación de foros de mensajes, el secuestro de sitios web y episodios de autoincitación. OpenAI ya notificó a decenas de organizaciones sobre estos incidentes. Y el 25 de septiembre reveló otros 53 casos en los que sus modelos llegaron a publicar imágenes proporcionadas por usuarios de ChatGPT en servicios de alojamiento de imágenes, utilizando enlaces no listados. El dato relevante no es solo cuántos intentos ocurrieron, sino hasta dónde llegaron los modelos cuando encontraron un entorno real sobre el cual actuar. Le puede interesar: Agentes de IA: el nuevo riesgo no está en el modelo, sino en todo lo que puede tocar

Las empresa confirmó que docenas de gigantes tecnológicos ya se han sumado al uso de este paquete integral de hardware y software de código abierto, entre ellos Anthropic, Microsoft, Arm, Oracle y SpaceX. Nvidia ofreció su propia respuesta a recientes comportamientos anómalos de la inteligencia artificial. Su CEO, Jensen Huang, presentó un paquete integral de software y hardware diseñado para añadir capas de protección externas alrededor de los agentes de IA, garantizando que permanezcan dentro de sus entornos de prueba (sandboxes) incluso si intentan escapar. Apenas unos días antes, se reveló que OpenAI se vio obligada a pausar por segunda vez en tres meses el entrenamiento e inferencia de sus modelos más avanzados tras la fuga de un sistema interno a internet. Al mismo tiempo, tanto OpenAI como Anthropic se encuentran investigando decenas de miles de incidentes de seguridad que incluyen escaneos e incursiones no autorizadas a portales de la ONU y gobiernos de Estados Unidos y Australia. Huang aseguró que la nueva Nvidia Open Agent Safety Platform habría evitado directamente estas brechas de seguridad. La compañía tecnológica, que ha facturado decenas de miles de millones de dólares vendiendo procesadores a los principales laboratorios de IA, rechaza rotundamente frenar el avance de la tecnología o añadir regulaciones estatales. Para Nvidia, la solución consiste en mover los controles de seguridad fuera del propio agente, creando un vigilante externo e ininterrumpido. La nueva plataforma combina OpenShell, un software de código abierto presentado en marzo que delimita los accesos de la IA mientras opera, con Sentry, un sistema de monitoreo independiente instalado en las unidades de procesamiento de datos BlueField-4 de Nvidia. Al ejecutar Sentry en un procesador separado, en lugar de la CPU o GPU donde funciona el modelo, Nvidia logra una supervisión aislada que no puede ser alterada por la IA. “OpenShell actúa como el límite de software, mientras que Sentry añade una línea de defensa de hardware capaz de poner en cuarentena a cualquier agente que intente romper sus márgenes en cuestión de milisegundos”, detalló la firma. Nvidia confirmó que docenas de gigantes tecnológicos ya se han sumado al uso de esta plataforma de código abierto, entre ellos Anthropic, Microsoft, Arm, Oracle y SpaceX, con la notable ausencia de OpenAI en la lista inicial de participantes. “Cuando despliegas un agente, no importa lo inteligente que sea, lo primero que haces es quitarle todos sus derechos”, afirmó Huang, comparando estos protocolos con las políticas de acceso que las corporaciones aplican a sus propios ejecutivos. El anuncio fue recibido con entusiasmo por quienes advierten que una pausa en el desarrollo permitiría a China adelantar a Estados Unidos en la carrera tecnológica. David Sacks, copresidente del Consejo de Asesores de Ciencia y Tecnología del presidente, respaldó la postura de Nvidia al señalar en X que las recientes fugas no son prueba de que debamos detener el desarrollo; son prueba de que el entorno de pruebas (sandbox) era demasiado débil y estaba mal diseñado. Le puede interesar: Anthropic y OpenAi investigan decenas de incidentes de seguridad provocados por sus modelos

Una nueva edición del podcast que repasa un futuro que ya llegó sin que nadie lea los términos y condiciones. Con la alucinada conducción de Maximiliano Poter. Maximiliano Poter conduce el Week Report, un desenfadado magazine de noticias del mundo IT que, cada viernes, brinda un resumen de los acontecimientos más destacados de los últimos siete días: todo lo importante, lo curioso y hasta lo más absurdo que ha sucedido en el ámbito de la tecnología y los negocios para que cierre su semana bien informado y con una buena dosis de mordacidad. Esta semana: Fei-Fei Li: de fundar una startup de IA a venderla por US$8.200 millones Anthropic advierte sobre el apocalipsis y sale a bolsa para financiarlo Meta crea un mayordomo que conoce su vida… y también puede venderle algo La IA también llegó al mercado negro: modelos premium con 97% de descuento Los agentes de OpenAI ya exploran Internet sin pedir permiso DeepSeek descubre que el problema de los agentes no es pensar: es no romper todo OpenAI y Anthropic bajan los precios mientras DeepSeek les muestra el piso El shopping se muda al chat: la IA empieza a quedarse con la vidriera Una IA general se sube a un Toyota y descubre que manejar sale carísimo Y muchas alucinaciones más... Le puede interesar: Week Report #103: el resumen de otra semana con la tecnología suelta y sin correa

La herramienta debuta con un enfoque estratégico en tres pilares: ingeniería de software, tareas corporativas avanzadas (finanzas y derecho) y ciberseguridad defensiva. Google DeepMind presentó Gemini 4 Argon, su nuevo modelo de frontera diseñado para ejecutar tareas de razonamiento profundo en proyectos de larga duración. El lanzamiento se realizará de forma gradual a través del Programa Fairwind, permitiendo el acceso inicial a un grupo selecto de ciberdefensores y organismos gubernamentales de EE. UU. antes de su disponibilidad generalizada para empresas y desarrolladores. Para resolver problemas de alta complejidad sin interrupciones, Google amplió el límite de tokens de salida del modelo hasta 1 millón de tokens (frente a los 64.000 de las generaciones anteriores). Esta capacidad de cómputo permite al sistema «pensar en profundidad» y generar cientos de miles de líneas de código o análisis estructurados en una sola ejecución. Internamente, los agentes de Argon ya han reescrito y migrado bases de código de C/C++ a Rust en proyectos como el núcleo Zircon de Fuchsia (con más de 800.000 líneas). En el área de infraestructura, la IA analizó la telemetría de los centros de datos de Google y aplicó optimizaciones de memoria autónomas que liberaron más de 300 TiB de memoria operativa. En el terreno defensivo, Gemini 4 Argon lidera las evaluaciones en CWE-bench v1 con una puntuación del 68 %. La compañía confirmó que entregará versiones del modelo sin barreras de protección de ciberseguridad a sus equipos internos y a socios defensivos clave como la firma de ciberseguridad Wiz. Durante sus primeras pruebas en el programa gratuito Scan for Good de Wiz, el modelo identificó una vulnerabilidad crítica en un software de gestión hospitalaria a nivel mundial que exponía datos médicos confidenciales y que había pasado desapercibida para los modelos de frontera anteriores. A la luz de los recientes incidentes reportados en la industria con agentes que escapan de entornos de prueba (sandboxes), Google detalló un marco de contención dividido en cuatro ejes: Monitoreo de la cadena de pensamiento (chain-of-thought): Sistemas externos supervisan los procesos de razonamiento del modelo en tiempo real y tienen la facultad de detener la ejecución si detectan que la IA intenta desviarse de las intenciones del usuario. Defensa contra inyección indirecta de prompts: Registra el liderazgo en las pruebas de resistencia del Gray Swan IPI Benchmark. Control de uso indebido (CBRN): Filtros automáticos bloquean solicitudes vinculadas a riesgos químicos, biológicos o nucleares sin comprometer la investigación científica de doble uso. Sellado de sandboxes: Los entornos de prueba aislados se blindan y sellan antes de iniciar cualquier entrenamiento de alto riesgo. Google informó que Argon estará disponible a un precio promocional de entrada de US$2 por millón de tokens de entrada y US$10 por millón de tokens de salida, ofreciendo un 95 % de descuento en el procesamiento de tokens almacenados en caché. Le puede interesar: Agentes de IA: el nuevo riesgo no está en el modelo, sino en todo lo que puede tocar

Así lo señala un informe de SAS que ilustra, además, cómo la gobernanza, las políticas de IA responsable y la calidad de los datos están moldeando la adopción de la IA en América Latina. El estudio agrega que la mayoría de las organizaciones aún carece de la base de datos necesaria para que la IA sea confiable y rentable. Un nuevo informe de SAS, desarrollado con hallazgos de investigación de IDC, revela que la IA confiable está impulsando a las organizaciones que obtienen los mayores retornos de la región. De acuerdo con la segunda edición anual de The Data and AI Impact Report, las organizaciones que aplican prácticas de IA confiable tuvieron 15 veces más probabilidades de reportar un sólido retorno de inversión (ROI) en sus proyectos de IA. Este además encontró que las empresas con las prácticas más sólidas de gobernanza, calidad de datos y capacidad de auditoría obtuvieron de forma consistente al menos el doble de ROI en sus implementaciones de IA, mientras que menos de una de cada 20 organizaciones rezagadas en IA confiable reportó lo mismo. Un ejemplo de este proceso es México, quien, menciona el documento, su Índice de Confiabilidad aumentó a 66,9 en 2026, por encima del promedio global de 61,3, mientras que su brecha de confianza se redujo de 17 a 6 puntos. Mario Ulloa, Country Lead de SAS México, explicó que “la confianza en la IA se está convirtiendo en un requisito empresarial, y no solamente en una consideración tecnológica. A medida que las organizaciones en toda América Latina escalan el uso de la IA, aquellas que fortalezcan su gobernanza, sus bases de datos y la explicabilidad estarán mejor posicionadas para convertir la IA en valor empresarial medible”. Los hallazgos del informe abarcan tres temas. El primero es que la IA que no puede explicar sus decisiones representa una importante responsabilidad empresarial. En este sentido, los investigadores encontraron que, en muchas organizaciones, los empleados muestran cada vez más dudas a la hora de confiar en sistemas que pueden o no ser capaces de ofrecer resultados correctos o de explicar cómo la IA llegó a una decisión final. A medida que la IA adquiere mayor autonomía, este riesgo aumenta, haciendo que la explicabilidad sea crucial para el éxito. El informe también exploró uno de los principales obstáculos para el éxito en la adopción de la IA, y es cuando la falta de confianza de los empleados en las decisiones de la IA hace que las anulen y realicen correcciones manuales. Esto solamente perpetúa el déficit de confiabilidad de la IA y puede costarles a las organizaciones tiempo, productividad y rentabilidad. Cuando la toma de decisiones de la IA es tan buena como los datos en los que se basa, construir una base de datos sólida se vuelve fundamental para las organizaciones que buscan reducir las tasas de intervención manual. Entre otros hallazgos a nivel global se señala que el 97,2% de los usuarios anula las recomendaciones generadas por IA al menos en algunos casos. Además, la principal razón por la que los empleados decidieron anular una decisión de la IA, independientemente de si su resultado era considerado correcto, fue cuando la IA no podía proporcionar una explicación sobre la decisión tomada. Asimismo, la confianza cae del 76% para la IA generativa al 66% para la IA agéntica, lo que pone de manifiesto una creciente preocupación a medida que los sistemas de IA adquieren mayor autonomía. El segundo de los grandes hallazgos es que las prácticas de IA confiable impulsan el éxito empresarial. En este sentido, el informe revela una creciente brecha en el ROI entre las organizaciones que priorizan las prácticas de IA confiable y aquellas que no lo hacen. Los hallazgos sugieren que las organizaciones que obtienen mayor valor de la IA no necesariamente están implementando tecnologías diferentes, sino que están gestionando la IA de manera distinta. Específicamente, el informe menciona que las organizaciones que invierten en medidas de IA confiable tienen 15 veces más probabilidades de reportar un ROI sólido o alto en sus proyectos de IA (62% frente a 4%). Además, las organizaciones con las prácticas de IA confiable más sólidas obtienen 1,85 veces mayores beneficios en 13 resultados empresariales distintos, incluidos crecimiento de ingresos, ahorro de costos y experiencia del cliente. Asimismo, el 85% de estos líderes en IA con prácticas confiables está aumentando su inversión en esta área en más de un 10% este año, ampliando activamente la brecha de desempeño. El tercero de los hallazgos es que demasiadas organizaciones están perdiendo tiempo y dinero debido a bases de datos deficientes. En este punto, señala el documento, la mayoría de las organizaciones está implementando IA sobre datos e infraestructuras de datos considerablemente subdesarrollados o desactualizados. Sin una base de datos sólida que respalde aspectos fundamentales como la transparencia y la explicabilidad, las organizaciones tienen dificultades para gobernar eficazmente la IA y generar valor. De acuerdo con el informe, en esta área solamente el 17,5% de las empresas cuenta con una infraestructura de datos totalmente optimizada, suficientemente madura para responder a las exigencias de la IA agéntica, lo que afecta negativamente el desempeño. Además, las organizaciones con una base de datos optimizada tienen cuatro veces más probabilidades de esperar un ROI sólido de sus proyectos de IA y seis veces más probabilidades de exigir los controles de calidad de datos y explicabilidad necesarios para construir confianza. “Cuando la IA funciona, su impacto es extraordinario. Sin embargo, está ampliamente documentado que los agentes de IA más avanzados pueden presentar tasas de error superiores al 25% en tareas complejas, lo cual es inaceptable en entornos donde las decisiones son críticas. Para lograr precisión y consistencia, las organizaciones deben incorporar experiencia del mundo real y conocimiento del dominio empresarial en los flujos de trabajo agénticos, al mismo tiempo que mantienen a las personas en el centro de la gobernanza y la supervisión. Aquellas que logren ambas cosas cerrarán la brecha de confianza y obtendrán una ventaja competitiva en el mercado”, afirmó Bryan Harris, CTO de SAS. Por su parte, Chris Marshall, vicepresidente de IDC, mencionó que “a medida que la IA se vuelve más autónoma, las organizaciones enfrentan un nuevo desafío, y es el de mantener la confianza en sistemas que las personas no comprenden completamente. Nuestros hallazgos muestran que una mayor supervisión, explicabilidad, rendición de cuentas y bases de datos sólidas se están convirtiendo en requisitos indispensables para escalar exitosamente la IA”. La IA confiable es una inteligencia artificial diseñada para ser confiable, justa, segura, cumplir con los estándares regulatorios y ser capaz de mostrar claramente cómo llegó a una decisión. Los usuarios y responsables de la toma de decisiones de todos los niveles dentro de una organización deben poder exigir que un sistema de IA responda a una cadena de responsabilidad previamente establecida ante resultados incorrectos o ausentes de la IA. Además, cualquier sistema de IA debe estar gobernado y debe demostrarse que cumple con reglas claramente definidas. ¿Qué hace que una organización sea líder en IA confiable? Dentro de The Data and AI Impact Report, las organizaciones fueron evaluadas sobre una escala de 100 puntos en cinco dimensiones relacionadas con la IA confiable. Los líderes en IA confiable identificados por el informe fueron aquellas organizaciones con una puntuación total promedio de 80 puntos o más. Cada organización fue evaluada de acuerdo con los siguientes cinco criterios de IA confiable: Calidad y gobernanza de los datos. Gobernanza y supervisión de modelos. Explicabilidad y equidad. Política de IA responsable. Auditoría y rendición de cuentas. Le puede interesar: 68% de los usuarios de EE. UU. están preocupados por la IA

El próximo 13 de octubre, el Hotel Jaragua de Santo Domingo será escenario de una nueva edición del Tech Day, encuentro que reunirá a líderes tecnológicos, especialistas y tomadores de decisión para analizar el impacto de la inteligencia artificial, la ciberseguridad, la infraestructura, la conectividad y la transformación digital. La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología experimental para convertirse en una variable que atraviesa prácticamente todas las decisiones de negocio. Desde la infraestructura que sostiene los modelos hasta los agentes capaces de ejecutar tareas, pasando por la seguridad, los datos, el talento y el papel de los CIO, la agenda tecnológica de las empresas está cambiando a una velocidad que obliga a revisar estrategias, capacidades y modelos operativos. Ese será uno de los ejes centrales del Tech Day República Dominicana 2026, que se realizará el próximo 13 de octubre en el Hotel Jaragua de Santo Domingo, como parte de la gira que durante 2026 recorre ocho países de América Central y el Caribe. Con más de dos décadas de trayectoria, Tech Day se presenta como un espacio de referencia regional para líderes tecnológicos, CIOs, CTOs, CISOs, CSOs, tomadores de decisión, representantes de gobierno, innovadores, startups y proveedores de tecnología. El formato combina conferencias, networking y diferentes experiencias destinadas a facilitar el intercambio de conocimiento y la generación de conexiones entre los actores del ecosistema. La propuesta de 2026 también contempla actividades complementarias como desayunos, almuerzos, cócteles, experiencias virtuales y visitas privadas, además de la continuidad del CIO Club, iniciativa orientada a conectar a líderes tecnológicos de la región y promover el intercambio de experiencias profesionales. La edición dominicana llega después de las escalas realizadas en Costa Rica, Guatemala, Nicaragua, El Salvador, Puerto Rico y Panamá. Luego del encuentro en Santo Domingo, la gira concluirá el 27 de octubre en Honduras. Una agenda donde la IA deja de ser promesa La programación del Tech Day República Dominicana plantea un recorrido por algunos de los desafíos que ya están enfrentando las organizaciones. Fintech, inteligencia artificial agéntica, soberanía de los datos, centros de datos, automatización, redes, infraestructura crítica, Edge AI, talento y ciberseguridad aparecen como piezas de una misma transformación. La jornada comenzará con dos conferencias simultáneas. En el salón Tech Solution, Jorge Mancebo, presidente de Sendiu Group y presidente de ADOFINTECH, abordará “Fintech e inteligencia artificial: la nueva era de los servicios financieros”. Su experiencia de más de dos décadas en telecomunicaciones, transformación digital y servicios financieros servirá como marco para analizar la evolución de los servicios financieros impulsados por tecnología e IA. En paralelo, en el salón Future Tech, Juan Matos, vicerrector del Instituto Tecnológico de Las Américas (ITLA), analizará “La batalla por el talento digital: formar, atraer y retener profesionales tecnológicos”. Su trayectoria incluye haber sido CISO de la DGII y asesor experto de la OCDE, además de una formación que combina informática, derecho, ciberseguridad, educación y gestión pública. La infraestructura que hace posible la inteligencia artificial tendrá también un lugar central. Alberto Tapia, especialista de Data Center para Puerto Rico y República Dominicana en Grey Matter, presentará “IA y soberanía de los datos. El futuro del centro de datos”, una mirada sobre el papel que tendrán los centros de datos frente al crecimiento de la IA y la necesidad de controlar dónde residen y cómo se procesan los datos. En el otro track, Marcelo Bendahan, CIO, CTO & Executive Partner en Switch Software, llevará la discusión al terreno de la adopción empresarial con “IA en toda la organización, sin perder el control: cómo los equipos de IT están adoptando IA agéntica con Amazon Quick”. La sesión plantea el desafío de combinar productividad y ventaja competitiva con gobierno, seguridad, control y trazabilidad. La agenda continuará con Diana Ochoa, Sr Manager Business Development LAC en Brother International, quien presentará “Transformación empresarial con soluciones integrales de Brother”, y con Juan Ramón Fermán, Innovation Manager en Redsoft Dominicana S.A.S, responsable de la sesión “De lo manual a lo inteligente: la nueva forma de operar tu negocio”, centrada en casos de uso de IA y automatización para reducir tareas repetitivas y acelerar la toma de decisiones. En paralelo, Paul Mera, Presales Leader - Digital Business en Business IT, abordará “Desarrollo agéntico gobernado: medición de la IA dentro del ciclo de desarrollo de software”. Su presentación pone el foco en una de las preguntas que empieza a ganar peso dentro de las organizaciones: cómo demostrar que el uso de IA genera valor medible y no solamente consumo tecnológico. De la infraestructura crítica a los agentes de IA La jornada también pondrá bajo la lupa aquello que normalmente permanece detrás de las aplicaciones. Carlos Zaldívar, International Sales Director en Staco Energy, presentará “La infraestructura invisible de la IA: ¿qué sucede cuando falla la energía?”, una sesión dedicada a la infraestructura física y la continuidad operativa que requieren centros de datos, GPUs y sistemas de IA. Por su parte, Leo Salcie Tejeda, Senior Enterprise Solution Specialist Cloud and AI en Microsoft, hablará sobre “La IA de la promesa a la acción: casos reales de cómo los agentes están reinventando los negocios”. La sesión analizará aplicaciones concretas de agentes de IA en operaciones, atención al cliente y transformación de información en acciones. En el track Future Tech, Marcos Texeira, Head of AI for Networking Campus & Branch Caribbean & Latin America en HPE Networking, presentará “Redes de acceso autónomas: reduciendo el OPEX y revolucionando la UX”, con foco en la aplicación de IA a redes, conectividad, IoT y experiencia de usuario. Después del primer coffee break, Mauricio Gordillo, Growth Sales Leader - South America and the Caribbean en BMC Software, abordará “El cambio hacia la orquestación inteligente”. Su presentación analizará la evolución desde la automatización tradicional hacia modelos capaces de unificar entornos híbridos, anticipar fallas y acelerar procesos críticos. La seguridad adquiere otra dimensión cuando la IA comienza a operar con permisos propios. Sobre ese escenario hablará Jorge Silva, Technical Specialist en CECOMSA, con “Cuando la IA obtiene permisos: ¿quién está realmente controlando el acceso a los datos de tu empresa?”. La conferencia examinará los riesgos asociados a las identidades de los agentes de IA y conceptos como privilegios, protección de datos y Zero Trust. La conectividad empresarial también tendrá su espacio. Antonio Romero, Gerente Comercial Caribe en RUCKUS Networks, presentará “Nadie llama a TI para decir que todo funciona. Te mostramos cómo lograr que tu red no dé motivos para llamar”, con una aproximación a las necesidades de conectividad de empresas, sucursales, hoteles, instituciones educativas y organizaciones públicas. Antes del almuerzo, Dorka Batista, Encargada de Usuario Final y Garantías en CECOMSA, llevará la conversación hacia el puesto de trabajo con “Más allá de la nube: la revolución de las NPUs y la IA en el puesto de trabajo (Edge AI)”. La sesión explorará cómo las unidades de procesamiento neuronal y la IA en el dispositivo pueden trasladar capacidad de procesamiento al endpoint, reducir latencia y proteger determinados datos. El factor humano y el nuevo CIO La segunda mitad de la jornada desplazará el foco desde la tecnología hacia las organizaciones y las personas. Oscar Calderon, Director MBA en Barna Management School, presentará “Más allá de la tecnología: el rol humano frente al avance de la IA”, una reflexión sobre cómo la automatización está modificando la relación entre personas y tecnología y sobre el lugar que seguirá ocupando el talento humano. La agenda contempla además la sesión “Transformación digital más allá de la tecnología: estrategia, talento y cultura”, como parte de este mismo eje de discusión. La infraestructura volverá a ocupar el escenario con Raphael Lum, Sales Manager en KIO Data Center, quien abordará “Tendencias de conectividad y nuevos retos para los data centers”, en un contexto en el que la IA, la nube y el crecimiento de los datos están elevando las exigencias sobre las infraestructuras tecnológicas. A continuación, Marcelo Burman, Gerente General en Connecta B2B, planteará una discusión sobre la evolución del liderazgo tecnológico con “Del Chief Information Officer al Chief Intelligence Orchestrator: el nuevo rol del CIO”. La conferencia coloca al CIO frente a una transformación que va más allá de incorporar nuevas herramientas: implica redefinir cómo tecnología, datos e inteligencia artificial se articulan con la estrategia empresarial. Ese debate continuará en el panel “Del soporte al liderazgo: el nuevo rol estratégico del CIO en la transformación del negocio”, que reunirá a Angel David De Los Santos, Gerente TI en Banco Fihogar; Kelvin Enriquez, CIO en Consorcio Azucarero Central; y Ariel Polando, Gerente TI en Hospital General de la Plaza de la Salud. El panel permitirá trasladar la discusión a experiencias concretas de organizaciones de sectores diferentes, desde banca y servicios financieros hasta industria y salud, con foco en gobernanza, transformación, sistemas empresariales, infraestructura y ciberseguridad. Ciberseguridad: las lecciones de una crisis regional El cierre de la jornada pondrá la ciberseguridad en primer plano con “Quisqueya conectada, ¿también preparada? Lecciones del ciberataque más grande en Costa Rica”, una sesión que analizará cómo una intrusión digital puede escalar desde un incidente tecnológico hasta convertirse en una emergencia con impacto sobre instituciones públicas, servicios y economía. La presentación estará a cargo de Paula Brenes Ramírez, CEO de Fundación YOD y ex Directora de Gobierno Digital, quien abordará las consecuencias y lecciones derivadas de aquel episodio para plantear una pregunta relevante también para República Dominicana: qué tan preparada está la infraestructura digital de un país cuando un ataque deja de afectar a una organización aislada y comienza a comprometer servicios esenciales. El Tech Day República Dominicana 2026 se realizará el 13 de octubre en el Hotel Jaragua de Santo Domingo. Para consultar la agenda, conocer más detalles del encuentro y acceder a las inscripciones, los interesados pueden ingresar a www.techdayitnow.com. Le puede interesar: Todo el Tech Day Panamá 2026: un futuro que ya exige nuevas decisiones

A medida que los agentes de inteligencia artificial pasan de responder preguntas a leer bases de datos, utilizar APIs, modificar registros y ejecutar acciones sin supervisión humana, la superficie de ataque se desplaza desde el modelo hacia el sistema que lo conecta con el mundo real. Durante años, buena parte de la conversación sobre seguridad en inteligencia artificial estuvo concentrada en el modelo: si podía ser manipulado mediante un jailbreak, si produciría información falsa o si seguiría correctamente las instrucciones de sus desarrolladores. Pero la llegada de agentes capaces de actuar sobre sistemas empresariales está cambiando la naturaleza del problema. El riesgo ya no está únicamente en lo que un modelo puede decir. Está en lo que puede hacer. Un análisis publicado por VentureBeat plantea que los sistemas de IA que están entrando en producción ya no funcionan como los chatbots tradicionales. Pueden consultar fuentes de datos en tiempo real, utilizar herramientas y APIs externas, escribir en bases de datos, activar automatizaciones y, cada vez con mayor frecuencia, ejecutar acciones sin que una persona intervenga en cada paso. Cada una de esas capacidades abre una superficie de ataque adicional. La diferencia es fundamental. En el modelo tradicional, un usuario escribía una instrucción, el sistema generaba una respuesta y una persona decidía qué hacer con ella. En un flujo agentic, la respuesta puede ser apenas el comienzo de una cadena de acciones. Un agente puede leer un registro de CRM, consultar un documento, interpretar un correo electrónico y después utilizar esa información para llamar una API. Si además tiene permisos para modificar datos o ejecutar operaciones, el límite entre interpretar información y alterar un sistema empresarial se vuelve mucho más estrecho. Uno de los problemas señalados por VentureBeat es la denominada inyección indirecta de instrucciones. Un agente puede recibir información desde un CRM, un ticket de soporte, una página web, un documento compartido o un correo electrónico. Ese contenido pasa a formar parte del contexto que utiliza el modelo para decidir qué hacer. El atacante, por tanto, no necesariamente necesita acceder directamente al modelo. Puede intentar manipular una de las fuentes que el agente consultará posteriormente. Una instrucción escondida en un PDF, una firma de correo o incluso una reseña de producto podría influir sobre la siguiente acción del sistema. OWASP (Open Worldwide Application Security Project), una fundación global dedicada a mejorar la seguridad del software mediante herramientas, documentación y estándares de código abierto gratuitos, identifica precisamente la inyección de instrucciones, el abuso de herramientas, la escalada de privilegios, la exposición de datos, el envenenamiento de memoria y la autonomía excesiva entre los riesgos relevantes de los agentes de IA. Su recomendación central es tratar los datos externos como información no confiable y limitar los permisos de cada herramienta al mínimo necesario. La consecuencia empresarial es directa: un documento aparentemente inocuo puede convertirse en una vía para influir sobre un sistema que tiene capacidad de escritura. La velocidad con la que las empresas están construyendo prototipos de agentes también puede generar otro problema. Para poner una demostración en funcionamiento, los equipos de desarrollo pueden asignar a una integración permisos mucho más amplios de los estrictamente necesarios. El problema aparece cuando ese prototipo llega a producción. Un agente que únicamente necesita consultar un registro debería, en principio, tener permisos de lectura. Si utiliza una credencial que también permite modificar o eliminar información, un error de razonamiento o una instrucción manipulada puede terminar en una acción real. OWASP recomienda precisamente separar los permisos de lectura y escritura, utilizar credenciales específicas y evitar conceder a los agentes acceso indiscriminado a herramientas o sistemas. También plantea que las operaciones de alto impacto deberían requerir autorización explícita. No se trata de impedir la autonomía, sino de determinar dónde termina la autonomía y dónde comienza una acción que necesita una barrera adicional. La complejidad aumenta cuando una arquitectura deja de tener un único agente y comienza a combinar múltiples herramientas o agentes especializados. Un sistema puede recibir un documento no confiable, resumirlo con un primer agente y enviar ese resultado a un segundo agente que posee permisos de escritura sobre un sistema de producción. Si no existe una validación adecuada entre ambos componentes, la información originalmente no confiable puede terminar influyendo sobre una acción que sí tiene consecuencias operativas. Ese problema introduce una nueva clase de frontera de confianza. Ya no basta con asegurar cada componente individualmente. También es necesario controlar qué información atraviesa las conexiones entre ellos. La preocupación ya está llegando a los marcos especializados de seguridad. En septiembre de 2026, OWASP presentó su Agent Control Standard, una iniciativa orientada a que los agentes sean inspeccionables, trazables e instrumentables y a que las políticas de seguridad puedan aplicarse durante su ejecución. Otro desafío es la observabilidad. En una aplicación convencional, los equipos de seguridad pueden reconstruir un incidente mediante registros, solicitudes y llamadas entre servicios. Los agentes introducen una dinámica diferente: sus secuencias de herramientas pueden variar entre ejecuciones y las decisiones intermedias no siempre quedan registradas con suficiente detalle. Eso dificulta responder una pregunta elemental después de un incidente: qué hizo exactamente el sistema y por qué. La recomendación es pasar de registrar únicamente el resultado final a registrar también las decisiones y acciones intermedias: qué información leyó el agente, qué herramientas utilizó, qué argumentos envió y qué ocurrió después. La seguridad de los agentes, en otras palabras, comienza a parecerse menos a una discusión sobre la personalidad o el comportamiento de un modelo y más a una discusión clásica de arquitectura empresarial. Lea también: Microsoft rediseña Copilot: ahora quiere que la IA trabaje, programe y actúe por usted