Llegó la última edición de este 2025 del magazine de IT NOW con las noticias tecnológicas más importantes de los últimos siete días, para mantenerte informado con buena onda. ¡Nos reencontramos en 2026! ¡Muchas felicidades! Maximiliano Poter y Malka Mekler hacen 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 divertido que ha sucedido en el ámbito de la tecnología y los negocios para que cierres tu semana bien informado, siempre con buena onda. En esta entrega : Otro apagón global: Cloudflare colapsa y su escudo de seguridad también La era post-Cook se acerca y Apple reorganiza sus áreas clave Jeff Bezos crea una nueva startup de IA y se pone al frente Meta redefine el desempeño: la IA será el nuevo estándar Por la IA, dos tercios de las empresas globales esperan disminuir la contratación de personal "entry-level" Nano Banana Pro llega para renovar la generación visual en las apps de Google El Marketing Tech Summit aterriza en El Salvador  Y mucho más Le puede interesar: Week Report #78: escucha las noticias tech de esta semana

ChatGPT lidera la adopción con 59% de uso entre adolescentes, mientras plataformas como TikTok e Instagram mantienen niveles diarios de uso superiores al 50%. La vida digital de los adolescentes en 2025 se encuentra en un punto donde las plataformas sociales y los asistentes basados en inteligencia artificial convergen en una misma rutina de uso casi permanente. Según datos del Pew Research Center, esta generación combina hábitos consolidados, como la preferencia por YouTube, TikTok e Instagram, con una rápida adopción de chatbots que empiezan a competir en atención con las redes tradicionales. El ecosistema sigue dominado por YouTube, que mantiene un alcance prácticamente universal entre los jóvenes. Su presencia diaria es tan amplia que tres cuartas partes de los adolescentes la visitan todos los días y uno de cada cinco afirma usarla “casi constantemente”. TikTok e Instagram también sostienen altos niveles de uso, con más de la mitad de los adolescentes que acceden de forma diaria y cerca de un quinto que los mantiene abiertos durante gran parte del día. La estabilidad de estas plataformas contrasta con la caída persistente de Facebook y X, cuya relevancia entre los jóvenes continúa en descenso respecto a los niveles de la década pasada. Sin embargo, lo verdaderamente disruptivo en 2025 es el rol de los chatbots de IA. Herramientas como ChatGPT, que es usada por el 59% de los adolescentes consultados, se han convertido en un complemento tecnológico clave en la vida diaria, desplazando a otras soluciones y posicionándose por encima de alternativas como Gemini o Meta AI. Según Pew, dos tercios de los jóvenes ya interactúan con asistentes conversacionales y alrededor de tres de cada diez lo hacen todos los días, incluyendo un 16% que los utiliza varias veces al día o de forma casi constante. La adopción crece especialmente entre los adolescentes mayores, quienes integran estos sistemas para resolver tareas, explorar contenidos y automatizar búsquedas que antes dependían exclusivamente de redes sociales. Las diferencias demográficas también moldean este nuevo escenario. Pew indica que los adolescentes negros e hispanos presentan los mayores niveles de uso intensivo de plataformas y chatbots, con tasas más altas de conexión casi permanente y mayor preferencia por herramientas como Gemini y Meta AI. En contraste, los jóvenes blancos muestran un uso más moderado y dependen más de plataformas tradicionales. La brecha por edad también es marcada, los usuarios de 15 a 17 años superan ampliamente a los de 13 y 14 años en la utilización de casi todas las plataformas y servicios de IA, con excepción de YouTube, que mantiene un uso uniforme independientemente de la edad. El acceso constante a internet amplifica estas dinámicas. Prácticamente todos los adolescentes se conectan cada día y cuatro de cada diez aseguran estar online casi todo el tiempo. El dato revela que el contexto digital ya no se limita a momentos de consumo, sino que forma parte de un flujo continuo donde redes sociales y chatbots funcionan como puertas de entrada a la información, la comunicación y el entretenimiento. En este entorno, los chatbots emergen como una nueva capa tecnológica que redefine la interacción digital juvenil, no sustituyen a las redes sociales, pero empiezan a competir por los mismos espacios de atención, ofreciendo respuestas más rápidas, contenido personalizado y una sensación de acompañamiento constante que hasta hace poco solo existía en aplicaciones sociales. Según Pew Research Center, este cambio no es marginal; es un síntoma de cómo la inteligencia artificial está remodelando la manera en que los adolescentes navegan, consumen información y definen su vínculo con la tecnología. Le puede interesar: El ecosistema de redes sociales estadounidense en 2025: plataformas consolidadas y nuevas oportunidades

Se trata de un equipo versátil que, con su desempeño, se adapta a escenarios de trabajo multitareas y es ideal para ejecutar procesos avanzados de inteligencia artificial.  El nuevo equipo portátil de HP está enfocado en atender las necesidades de los profesionales de hoy en día, con funciones avanzadas de IA y una versatilidad que se adapta a cualquier necesidad.  Es una laptop que se convierte en tablet en cualquier momento y con su lápiz se convierte en un dispositivo para hacer anotaciones, dibujar y otras tareas.  Su alto rendimiento la hacen adecuada para trabajo multitarea y es bastante compacta para llevarla a cualquier lugar.  A continuación el review completo:  Le puede interesar: IT NOW Review: Conozca la nueva HP ProBook

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

La IA deja de ser promesa y se convierte en la nueva infraestructura crítica para las empresas. Seguridad autónoma, agentes inteligentes y eficiencia energética: las fuerzas que redefinirán la operación empresarial. GBM y sus socios estratégicos presentan las grandes fuerzas tecnológicas que marcarán la productividad, la seguridad y la innovación empresarial en 2026, con un énfasis claro: la inteligencia artificial deja de ser experimental y se convierte en esencial. Durante la serie “Tech Trends 2026”, expertos de IBM, Red Hat, Microsoft, SAP, Lenovo y Cisco analizaron las transformaciones que ya están experimentando las empresas en América Latina y cómo prepararse para un año de aceleración sin precedentes. IBM: 2026 será el año de la orquestación de agentes IBM proyecta cinco grandes tendencias para 2026, lideradas por la orquestación de agentes de inteligencia artificial. Ya existen más de 150 agentes preconfigurados y herramientas low-code para desarrollarlos en minutos, pero la próxima frontera es coordinarlos entre sí, gobernar su comportamiento y combinarlos con procesos humanos. IBM destaca que los managers deberán liderar equipos mixtos: personas + agentes. Red Hat: Automatización total y arquitecturas “AI-driven” Red Hat anticipa que las empresas deben prepararse para arquitecturas operadas por IA. La base será automatizar todo lo rutinario, liberar tiempo para innovación y acelerar la adopción de entornos cloud-native, seguridad postcuántica y modelos generativos. La compañía también impulsa una visión híbrida abierta donde Linux empresarial, Ansible, OpenShift y OpenShift AI permitan ejecutar modelos generativos en cualquier entorno. Microsoft: La IA como la herramienta difundida más rápido en la historia Microsoft subrayó que la inteligencia artificial generativa es la invención de más rápida difusión jamás vista, con más de 1.2 billones de usuarios activos en tres años. La adopción se acelera en países con alfabetización digital previa, lo que marca brechas regionales. Para 2026, la compañía ve un salto en IA democratizada en todas las funciones, copilotos especializados para tareas empresariales, mayor productividad basada en automatización profunda, y seguridad impulsada por IA para detener amenazas cada vez más sofisticadas. SAP: IA embebida y Business Suite como plataforma unificada SAP destacó que las empresas ya no pueden competir con datos del pasado. Su propuesta para 2026 se basa en: IA embebida en todas las aplicaciones, datos armonizados y trazables en tiempo real, y la aceleración de los viajes hacia el cloud ERP (nube pública y privada). SAP busca que los usuarios accedan a la información crítica mediante copilotos como Joule, sin exponer datos sensibles en modelos externos. Además, resaltó que la Business Technology Platform será el núcleo para integrar SAP y no SAP, extender funcionalidades y desarrollar casos de uso de IA propios de cada empresa. Lenovo: IA en todas partes y urgencia por eficiencia energética Lenovo enfatizó que la adopción de inteligencia artificial en dispositivos, centros de datos y entornos industriales crecerá exponencialmente, pero junto con ello viene un gran reto: la crisis energética. Los centros de datos ya consumen el 4% de la energía mundial y podrían llegar al 8% en 2030, lo que obliga a desarrollar hardware más eficiente, con diseños optimizados y computación cuántica emergente. Cisco: Seguridad autónoma y gemelos digitales para anticipar ataques Cisco señaló que la seguridad entra en una cuarta etapa, impulsada por la inteligencia artificial generativa aplicada tanto por defensores como por atacantes. Esto obliga a construir capacidades de respuesta autónoma, detección avanzada y simulación proactiva mediante gemelos digitales (Cisco AI Defense), que permiten probar ataques en un entorno seguro antes de aplicarlos en producción. La serie Tech Trends 2026 de GBM confirma que las empresas están entrando en una etapa donde la inteligencia artificial se convierte en el eje de toda la operación: automatiza procesos, anticipa incidentes de seguridad, reduce el consumo energético, habilita decisiones en tiempo real y coordina agentes digitales que trabajan de forma autónoma. Todo esto ocurre dentro de arquitecturas que, para sostener este nuevo nivel de exigencia, deben ser cada vez más seguras, abiertas y eficientes.  “En GBM, nuestro compromiso es acompañar a las organizaciones de la región con soluciones que les permitan crecer, innovar y operar con resiliencia superando todos los retos que conlleva esta nueva era de automatización inteligente, así como permitiéndoles ser cada vez más eficientes y generar una mejor experiencia para sus clientes”, afirmó Gabriela Hidalgo, Gerente de Mercadeo de GBM. Le puede interesar: Vibe Coding: la nueva forma de programar que transformará la creación de software en 2026

El análisis del software apunta a mejoras en Siri, Wallet, Photos y Health+, así como nuevas herramientas de accesibilidad y colaboración en apps. Una filtración reciente de un prototipo de iPhone con una versión temprana de iOS 26 revela docenas de funciones futuras de Apple, según informa MacRumors. El análisis del software permite anticipar novedades en dispositivos y aplicaciones de la compañía, ofreciendo un vistazo a los planes tecnológicos que Apple podría implementar en los próximos años. Entre los dispositivos, se identifican referencias a un accesorio doméstico aún desconocido bajo la arquitectura J229, que podría ser desde una nueva cámara hasta un hub independiente para el hogar. También aparecen indicios del AirTag 2, con mejoras en Bluetooth, seguimiento por ubicación colaborativa y gestión de batería, originalmente previstas para 2025. En cuanto a los AirPods, el código señala funciones como recordatorios contextuales, localización precisa en exteriores, controles de conectividad en habitaciones y mezcla de audio con el dispositivo activo, con fechas tentativas entre finales de 2025 y primavera de 2026. El Vision Pro podría recibir un “Enhanced Room Spatializer” en primavera de 2026, mejorando la espacialización del sonido. En el ámbito del software, se anticipan novedades como Health+, un servicio de salud basado en inteligencia artificial, y funciones adicionales de monitoreo del sueño con etiquetas para 2027. Live Captions se expandirá a más idiomas y AutoFillUI permitirá a aplicaciones de terceros acceder a información de tarjetas de crédito en otoño de 2026. Siri apunta a mejoras de inteligencia con herramientas de búsqueda y respuestas personalizadas, mientras que Freeform, Journal, Wallet y Photos incorporarán nuevas funciones de organización, seguimiento y colaboración. La filtración también muestra avances en accesibilidad, incluyendo mejoras en Live Captions, sonidos de fondo, soporte de teclado completo con VoiceOver en macOS, ampliación de rangos de fuentes, funciones de lupa para escaleras y objetos, y control de micrófono en Live Listen. Otros elementos destacados incluyen opciones de Push-to-Talk en CallKit, experimentos en ConversationKit, resúmenes de gastos en FinHealth, nuevas funciones en Mail y Podcasts, y herramientas de creación de stickers en visionOS para Vision Pro. Aunque estos hallazgos ofrecen una visión amplia de la dirección tecnológica de Apple, la compañía podría modificar o descartar estas funciones antes de su lanzamiento. Las fechas indicadas reflejan los planes de desarrollo alrededor de junio de 2025 y pueden no coincidir con los lanzamientos finales. Le puede interesar: Apple recupera el trono: tecnología y upgrade masivo impulsan su regreso al Nº1

Un nuevo estudio de Microsoft revela que las amenazas digitales ya son un riesgo operativo concreto para las empresas de la isla. Aunque la mayoría integra la seguridad en su planificación, persisten brechas de preparación, liderazgo y gobernanza en un contexto donde la inteligencia artificial redefine tanto los ataques como las defensas. La ciberseguridad dejó de ser un tema técnico para convertirse en una prioridad estratégica en Puerto Rico. Así lo confirma el informe “Cybersecurity 2025: Challenges and Strategies in the AI Era for Businesses in Puerto Rico” , elaborado por Microsoft a partir de una encuesta a 100 profesionales de TI y seguridad. El diagnóstico es claro: los riesgos crecen más rápido que la capacidad de respuesta, y la inteligencia artificial emerge como un factor decisivo para equilibrar esa ecuación. Más de la mitad de los encuestados (52%) considera que las amenazas cibernéticas son un desafío “tangible y presente”, una percepción alimentada por la aceleración de la digitalización y la sofisticación de los ataques. El fenómeno no es coyuntural: el 74% afirma que las amenazas aumentaron en los últimos dos o tres años, y el 77% anticipa que la ciberseguridad seguirá ocupando un lugar central en las prioridades organizacionales en el corto y mediano plazo. En términos de planificación, el avance es significativo, aunque no homogéneo. El 62% de las compañías cuenta con una estrategia formal de ciberseguridad y el 90% asegura que la seguridad está integrada —en mayor o menor medida— en la planificación del negocio. Sin embargo, esa intención estratégica no siempre se traduce en respaldo al más alto nivel: solo el 54% de las organizaciones reporta una participación activa de sus juntas directivas en temas de ciberseguridad, y el nivel de inversión se mantiene en rangos “moderados”, según el estudio. La brecha entre ambición y preparación es uno de los puntos críticos del informe. Apenas el 28% de las organizaciones se considera “altamente preparada” para el entorno actual de amenazas, mientras que el 45% se ubica en un nivel intermedio. Las prioridades defensivas siguen concentrándose en áreas tradicionales, como privacidad y protección de datos (68%) y respuesta a incidentes (64%), al tiempo que emergen nuevos frentes de riesgo asociados a la transformación digital. El malware y el phishing continúan liderando el ranking de amenazas, pero el estudio advierte un crecimiento de preocupaciones vinculadas a vulnerabilidades en la nube (25%), el uso no autorizado de herramientas de inteligencia artificial (23%) y los deepfakes (14%). La combinación de infraestructuras cloud cada vez más extensas y el acceso generalizado a soluciones de IA está redefiniendo las superficies de ataque y obligando a replantear los modelos de defensa. En este escenario, la inteligencia artificial deja de ser solo un riesgo potencial para convertirse en un habilitador clave de la seguridad. Seis de cada diez organizaciones ya cuentan con políticas formales de seguridad para el uso de IA, y el 56% de los profesionales espera que esta tecnología transforme de manera significativa las prácticas de ciberseguridad en los próximos años. El informe destaca el uso de agentes de IA para automatizar investigaciones, coordinar respuestas y aplicar políticas de identidad y protección de datos, especialmente cuando se combinan con marcos de Zero Trust y análisis de grandes volúmenes de telemetría. “La IA no solo incrementa la velocidad y el alcance de las defensas mediante agentes especializados, también ayuda a cerrar brechas de talento, estandarizar procesos y fortalecer la resiliencia del negocio”, señala Marcelo Felman, director de ciberseguridad de Microsoft para América Latina. Desde su perspectiva, el debate ya no pasa por decidir si invertir o no en seguridad, sino por cómo escalarla con inteligencia artificial y una gobernanza responsable en todos los niveles de la organización. El estudio también expone una adopción desigual de la IA entre las distintas áreas del negocio. Finanzas lidera el proceso, con un 44% en etapas intermedias de adopción, mientras que recursos humanos queda rezagado con un 35%, reflejando diferencias de madurez y preparación interna. Microsoft subraya que los beneficios de la IA como habilitador de la seguridad se multiplican cuando su implementación es transversal y no se limita a silos funcionales. Como hoja de ruta, el informe recomienda elevar la ciberseguridad al nivel de prioridad gerencial, reforzar la higiene digital mediante protección de identidades y monitoreo continuo, e invertir tanto en capacitación del talento como en nuevas herramientas. También insta a prepararse para amenazas emergentes, mejorar el intercambio de información y diseñar sistemas que promuevan un uso seguro de la tecnología, en lugar de depender exclusivamente de controles restrictivos. Para las empresas de Puerto Rico, el mensaje es inequívoco: en la era de la inteligencia artificial, la ciberseguridad ya no es solo una línea de defensa, sino un pilar de competitividad, confianza y continuidad del negocio. Le puede interesar: Encuesta de Visa revela que la IA y la seguridad están transformando el gasto durante las fiestas en América Latina

Hay muchas personas que están a favor, otras en contra y algunas que aún permanecen ajenas. Sin embargo, hay algo seguro: nadie puede cambiar el hecho de que la inteligencia artificial (IA) llegó para quedarse. A pesar de todos los beneficios y comodidades que esta innovación trae a nuestras vidas, hay un gran desafío que la IA pone sobre la mesa: ¿Cómo distinguimos a los seres humanos de los bots o deepfakes en el ámbito digital? Por Martín Mazza, Gerente Regional de Tools for Humanity (TFH) Hasta ahora, la mayoría de los avances y tecnologías que la humanidad ha logrado son tangibles y visibles. Cuando se inventó internet, pocos imaginaron que abriría la puerta a una realidad paralela, un nuevo sentido de comunidad e interacciones y una interconexión entre personas de diferentes orígenes, geografías e ideologías. Aunque el progreso tecnológico es necesario y una herramienta muy poderosa para la humanidad, debemos considerar que, en el caso de las tecnologías emergentes, siempre existe una cara de la moneda de la que debemos ser cautelosos. En el caso de la IA, son los bots. Pero antes de comenzar a pensar en los retos que pueden causar en la vida cotidiana e incluso en la esfera política, no debemos olvidar que no son reales y presentan nuevos retos como pensar en si debemos o no atribuirles personalidad, características morales o considerarlos "buenos" o "malos". Contrario a lo que las películas de Hollywood nos hacen creer, históricamente las innovaciones tecnológicas nos han empoderado y entregado herramientas que han contribuido a nuestro bienestar. En 1950, la teoría de Turing decía que si una persona hablaba con una máquina durante cinco minutos sin darse cuenta de que no era humana, la máquina pasaba la prueba de hacerse pasar por una persona real. Hoy estamos en 2025 y es cada vez más difícil saber si lo que estamos leyendo fue escrito por una mano humana o un robot, ya que el contenido generado por inteligencia artificial ya supera al creado por humanos en áreas específicas. El dominio que la IA ha adquirido sobre el lenguaje significa que simples mensajes de texto ya no son suficientes para probar la humanidad. Ahora contamos con modelos y algoritmos que programan a la IA para imitar perfectamente el comportamiento humano y las interacciones sociales. En términos prácticos, ¿por qué esto se convierte en un reto? De hecho, los bots se han utilizado en redes sociales desde hace tiempo, en campañas para manipular contenido y difundir noticias falsas, promoviendo historias o información de manera estructurada para impulsar un punto de vista o agenda. Actualmente, los bots que no pasan la prueba de Turing están muy cerca de hacerlo. Por otro lado, la propagación de los deepfakes (imágenes falsas creadas con IA) que ha plagado la web es la confirmación de que ni siquiera una foto o video de lo que parece ser una persona real, que estamos viendo con nuestros propios ojos, puede ser confiable. Este cambio de paradigma significa que las personas tienen que justificar algo que nunca antes habían tenido que justificar: su humanidad. Demostrar nuestra humanidad puede parecer algo secundario al principio, por lo que es importante recordar que ahora existimos en dos realidades: la física y la digital, que probablemente se entrelazarán cada vez más. En este sentido, las herramientas que prueben la humanidad en el mundo digital son esenciales e incluso inevitables para proteger a las personas en este nuevo capítulo de la historia de la tecnología. Las Tecnologías de Mejora de la Privacidad (PET, por sus siglas en inglés), herramientas diseñadas para proteger y mejorar la privacidad de una persona, se han convertido en una necesidad urgente. Soluciones como la prueba de humanidad (PoH, por sus siglas en inglés) de World ID se han implementado con este propósito para promover la privacidad, la inclusión y la descentralización, a la vez que beneficie y empodere a los humanos. La era de la inteligencia artificial ya comenzó y no hay vuelta atrás: solo necesitamos estar preparados para esta nueva fase. Marcar la casilla que dice "No soy un robot", descifrar letras o identificar cuál imagen es una bicicleta son ahora meras formalidades. Hoy, la humanidad debe mantenerse al día con el progreso para distinguirse de las IAs. La pregunta que debemos hacernos es: “¿Eres humano?”. Le puede interesar: Del buscador al juego: la IA redistribuye la atención digital

El Vibe Coding está cambiando la forma en que las personas crean software, incluso sin saber programar. Usando lenguaje natural, cualquier puede indicarle a una inteligencia artificial lo que quiere construir, y la IA se encarga de escribir el código. El secreto está en saber usar la IA y en tener el equipo de cómputo adecuado.   Esta forma de trabajo se ha popularizado en 2025 gracias a herramientas como Cursor AI y Claude. El Vibe Coding es una nueva forma de desarrollar software conversando con una IA en lugar de escribir código manualmente. El usuario describe lo que quiere que el programa haga y la IA genera el código. Esto permite que personas con poca o ninguna experiencia en programación puedan crear sitios web, aplicaciones, videojuegos y más.  La idea fue popularizada por Andrej Karpathy, reconocido experto en inteligencia artificial y cofundador de OpenAI, quien observó que los desarrolladores pasaban menos tiempo escribiendo código y más tiempo interactuando con herramientas de IA. En vez de teclear largas líneas de programación, podían dar instrucciones como “haz el texto más grande” o “agrega un botón en la esquina superior derecha” y la IA se encargaba del resto. El Vibe Coding se expande rápidamente porque simplifica el desarrollo de software y lo hace más accesible. Antes era indispensable conocer programación para crear un sitio web o una aplicación; hoy basta con describir en lenguaje sencillo lo que se busca y la IA escribe el código. Esto ahorra tiempo y reduce la complejidad. Aunque suene sencillo, dominar el Vibe Coding requiere práctica. No es necesario ser un programador profesional para empezar, pero conocer las bases de la programación es útil para guiar mejor a la IA y validar su trabajo. Conceptos básicos como HTML, CSS, JavaScript o Python permiten dar instrucciones más claras, detectar errores y optimizar resultados. Muchos usuarios aprenden iniciando proyectos pequeños y pidiendo a la IA que explique cada paso del código. Se pueden utilizar las principales herramientas de Vibe Coding:  Cursor : Editor de código con IA integrado, compatible con modelos como Claude, GPT- 4 y DeepSeek. Claude 4 : Modelo de lenguaje avanzado para proyectos complejos o tareas rápidas, según su versión. v0 (Vercel) : Asistente de IA para crear sitios y aplicaciones completas a partir de texto o diseños en Figma. Lovable:  Herramienta en navegador que construye aplicaciones full-stack sin instalación previa. El equipo ideal para sumarse al Vibe Coding no se mide solo por potencia bruta, sino por cómo integra inteligencia artificial de forma fluida en la experiencia de desarrollo. Para trabajar con asistentes de IA que generan código en tiempo real, se requieren procesadores optimizados para cargas de aprendizaje automático, memoria suficiente para manejar múltiples instrucciones al instante y pantallas que permitan visualizar con claridad tanto el código como las interfaces que se construyen. “Cuando hablamos de Vibe Coding, hablamos de una interacción constante entre usuario e inteligencia artificial. Eso exige dispositivos preparados para responder con rapidez, adaptarse a distintos escenarios y facilitar la creatividad en lugar de limitarla”, comentó Caroline Raimundo Directora para Acer Latam. “El equipo ideal debe ofrecer un balance: potencia para ejecutar modelos de IA, eficiencia para trabajar desde cualquier lugar y la flexibilidad necesaria para que más personas puedan convertir sus ideas en software sin barreras técnicas”, concluyó. Le puede interesar: Google implementa la traducción en tiempo real para cualquier auricular

La iniciativa busca hacer más eficiente su negocio de préstamos a pequeñas empresas y ampliar servicios financieros desde su propia infraestructura. La frontera entre pagos digitales y banca tradicional sigue difuminándose a medida que las plataformas tecnológicas buscan mayor control sobre su infraestructura financiera. Según The Wall Street Journal, PayPal dio un paso clave en esa dirección al solicitar autorización para establecer su propio banco en Estados Unidos, una decisión que apunta a reconfigurar la forma en que la compañía gestiona crédito, depósitos y procesamiento de transacciones desde una base tecnológica propia. La empresa presentó solicitudes ante el Departamento de Instituciones Financieras de Utah y la Corporación Federal de Seguro de Depósitos (FDIC) para crear PayPal Bank como una industrial loan company (ILC). Este tipo de entidad permite a compañías no financieras operar con depósitos asegurados, otorgar préstamos y mantener una licencia bancaria estatal, sin convertirse en un holding bancario tradicional. Desde una perspectiva tecnológica, el modelo permitiría a PayPal integrar de forma más directa sus sistemas de pagos, análisis de riesgo y originación de crédito, reduciendo la dependencia de bancos intermediarios para su negocio de préstamos a pequeñas empresas. PayPal sostiene que esta estructura haría más eficiente su plataforma de financiamiento, que desde 2013 ha canalizado más de US$30.000 millones en préstamos y capital de trabajo a más de 420.000 cuentas comerciales a nivel global. La creación del banco también habilitaría la oferta de cuentas de ahorro con intereses, así como la membresía directa en redes de tarjetas en Estados Unidos, lo que reforzaría sus capacidades de procesamiento y liquidación, actualmente apoyadas en relaciones bancarias externas. La presidencia de la nueva entidad recaería en Mara McNeill, exdirectora ejecutiva de Toyota Financial Savings Bank, según la información divulgada. El movimiento de PayPal se inscribe en una tendencia más amplia en la industria fintech, donde plataformas de pagos, buy now, pay later y criptomonedas están adoptando arquitecturas cada vez más cercanas a las de los bancos. Casos recientes incluyen a Sezzle, Klarna y Affirm, que han explorado licencias, tarjetas débito y modelos híbridos para optimizar costos operativos y capturar más datos transaccionales. Incluso en el sector cripto, empresas como Ripple y Circle recibieron aprobaciones preliminares para establecer bancos fiduciarios nacionales, aunque con limitaciones operativas. En conjunto, estas iniciativas reflejan cómo la tecnología financiera busca integrar capas regulatorias y bancarias directamente en sus sistemas, redefiniendo el alcance técnico de lo que significa “ser un banco” en la era digital. Le puede interesar: Identidad digital y web3: World lanza una superapp con chat cifrado y billetera cripto

La nueva versión de ChatGPT Images promete generar imágenes hasta cuatro veces más rápido, seguir instrucciones con mayor precisión y ofrecer edición visual avanzada, en un contexto de competencia directa con Gemini y los últimos modelos de Google. OpenAI presentó una nueva evolución de su generador de imágenes integrado en ChatGPT. Se trata de GPT Image 1.5 , un modelo que busca resolver uno de los grandes déficits históricos de la generación visual por IA: la dificultad para iterar y editar sin perder coherencia. Disponible desde esta semana para todos los usuarios de ChatGPT y también a través de la API, la actualización marca un movimiento estratégico en plena escalada competitiva con Google. El anuncio no llega en el vacío. En las últimas semanas, la presión sobre OpenAI se intensificó tras la irrupción de Gemini 3  y Nano Banana Pro , el generador de imágenes de Google que lidera múltiples benchmarks en LMArena. Incluso después del lanzamiento de GPT-5.2 , que OpenAI posicionó como su modelo más avanzado para desarrolladores y uso profesional cotidiano, Google mantiene ventaja en varios indicadores clave. En ese contexto, la llegada anticipada de GPT Image 1.5 —originalmente prevista para comienzos de enero— funciona como una respuesta directa para recuperar terreno en el frente visual. Edición precisa, no reinterpretación total La principal promesa de GPT Image 1.5 es una mejor capacidad de seguir instrucciones específicas . A diferencia de muchos generadores actuales, que tienden a rehacer por completo una imagen ante cualquier cambio solicitado, el nuevo modelo apunta a ediciones quirúrgicas: ajustar una expresión facial, modificar la iluminación o alterar el tono de color sin romper la continuidad visual. Este enfoque es clave para usos profesionales donde la consistencia —rostros, composición, estilo o branding— es un requisito, no un detalle. OpenAI reconoce implícitamente una limitación extendida en el sector: la mayoría de las herramientas de generación de imágenes son buenas creando desde cero, pero pobres en iterar. GPT Image 1.5 intenta cerrar esa brecha con controles de postproducción más granulares, alineándose con una tendencia que ya exploran modelos como Nano Banana Pro, pero con una integración directa en el flujo conversacional de ChatGPT. Más velocidad y un enfoque “production-ready” Otro diferencial técnico es el rendimiento. Según OpenAI, la nueva versión puede generar imágenes hasta cuatro veces más rápido  que su antecesora, GPT Image 1, lanzada en abril. Este salto no solo mejora la experiencia del usuario final, sino que refuerza la idea de que los generadores de imágenes y video están dejando atrás la fase experimental para convertirse en herramientas listas para producción. Para empresas, equipos de marketing, diseño o e-commerce, esta combinación de velocidad, coherencia visual y edición precisa reduce tiempos y costos, y abre la puerta a flujos creativos más ágiles sin depender exclusivamente de software especializado. ChatGPT como estudio creativo El lanzamiento de GPT Image 1.5 viene acompañado de cambios en la experiencia de uso. OpenAI habilitó un acceso dedicado a imágenes en la barra lateral de ChatGPT , concebido como un “estudio creativo” más que como una simple función adicional. Nuevas pantallas de visualización y edición, prompts en tendencia y filtros predefinidos buscan facilitar la inspiración y el control creativo, incluso para usuarios sin formación técnica. Además, la compañía anticipó una mayor integración de elementos visuales en otras áreas de ChatGPT, como las búsquedas. La idea es que consultas cotidianas —conversiones de medidas, resultados deportivos, explicaciones rápidas— puedan apoyarse en visuales claros y con fuentes visibles, reforzando la utilidad práctica del asistente. En palabras de Fidji Simo, CEO de aplicaciones de OpenAI, el objetivo es acortar la distancia entre la idea y su materialización: cuando lo visual comunica mejor que el texto, ChatGPT debería mostrarlo; cuando el siguiente paso está en otra herramienta, debería estar al alcance inmediato. Con GPT Image 1.5, OpenAI no solo presenta un nuevo modelo, sino que redefine el rol de ChatGPT como plataforma creativa integral. En una carrera donde Google pisa fuerte, la batalla por liderar la generación visual ya no se libra solo en benchmarks, sino en quién logra convertir la IA en una herramienta verdaderamente usable, consistente y lista para el mundo real. Le puede interesar: Del buscador al juego: la IA redistribuye la atención digital

Desde la diferencia entre modelos públicos y enterprise hasta la gestión de historiales, un ingeniero de Google detalla los riesgos tecnológicos que muchos usuarios ignoran al interactuar con IA. La inteligencia artificial se ha integrado de forma casi invisible en la vida digital, hasta el punto de que millones de personas conversan a diario con chatbots para investigar, programar, resumir información o tomar notas. Sin embargo, detrás de esa aparente naturalidad existen riesgos tecnológicos vinculados al uso de datos, la memoria de los modelos y la posibilidad de filtraciones que incluso los propios especialistas en seguridad de IA evitan pasar por alto. La información que se comparte con estos sistemas puede convertirse en un punto de exposición si no se entiende cómo funcionan y cómo se entrenan. Según Business Insider, estas preocupaciones son compartidas por Harsh Varshney, ingeniero de 31 años que trabaja en Google y que ha desarrollado reglas estrictas para interactuar con chatbots. Desde 2023 ha trabajado en equipos de privacidad y seguridad de inteligencia artificial, primero construyendo infraestructura para proteger datos de usuarios y luego en el equipo de seguridad de IA de Chrome, enfocado en frenar amenazas como ataques de phishing impulsados por agentes automatizados. Su experiencia técnica le ha permitido observar de primera mano cómo el diseño de estos modelos puede amplificar riesgos si se usan sin precaución. Uno de los puntos críticos es la tendencia a tratar a los chatbots como espacios privados. Desde el punto de vista tecnológico, los modelos de lenguaje se alimentan de grandes volúmenes de datos y, en ciertas versiones, las conversaciones pueden utilizarse para entrenamiento futuro. Esto abre la puerta a escenarios como la llamada “filtración de entrenamiento”, en la que un modelo memoriza información sensible y la reproduce más adelante en respuestas a otros usuarios. A esto se suma la amenaza constante de brechas de seguridad que podrían exponer historiales completos de interacción. Varshney también destaca la diferencia técnica entre los chatbots públicos y las soluciones empresariales. Los entornos enterprise suelen estar diseñados para aislar las conversaciones del proceso de entrenamiento, lo que reduce el riesgo de fuga de información interna. Aun así, recuerda que ya se han documentado casos de empleados que filtraron datos confidenciales al utilizar chatbots públicos para tareas laborales, un problema especialmente grave cuando se trata de proyectos no anunciados o desarrollos protegidos por patentes. La gestión de la memoria es otro factor determinante. Muchos sistemas de IA conservan historiales de largo plazo para personalizar respuestas, lo que implica que datos compartidos en interacciones anteriores pueden ser recuperados automáticamente. Incluso en entornos corporativos, esta capacidad puede reconstruir información personal a partir de correos o documentos analizados previamente, por lo que la eliminación periódica del historial y el uso de modos temporales se convierten en prácticas clave desde una perspectiva de seguridad. Para Varshney, la elección de herramientas también es una decisión técnica. Las plataformas más consolidadas suelen contar con marcos de privacidad definidos, opciones para limitar el uso de datos en el entrenamiento y controles adicionales para los usuarios. La inteligencia artificial ofrece capacidades cada vez más avanzadas, pero su uso seguro depende de comprender que cada conversación deja un rastro digital y de asumir que, en tecnología, la comodidad sin control casi siempre tiene un costo. Le puede interesar: Encuesta de Visa revela que la IA y la seguridad están transformando el gasto durante las fiestas en América Latina