De una cámara diminuta que cabe en un llavero a una caja de arena inteligente que reconoce a múltiples gatos, pasando por un calcetín neuroprotésico y un anillo que reemplaza al mouse: el nuevo radar de hardware combina guiños retro con sensores avanzados y promesas de automatización total. Estos son los gadgets que están dando que hablar. Prolo Ring: el mouse se vuelve anillo En el terreno de las interfaces, el Prolo Ring  propone una alternativa radical al mouse tradicional. Integrado en un anillo de aluminio anodizado, combina un trackpad capacitivo , sensores de movimiento y una franja modificadora clickeable. Conectado por Bluetooth, permite realizar toques, deslizamientos y gestos en el aire  para controlar dispositivos. Su propuesta no es reemplazar por completo al mouse en todos los escenarios, sino ofrecer una interfaz portátil y discreta, ideal para presentaciones, trabajo móvil o entornos donde no hay superficie disponible. El concepto se alinea con la tendencia hacia interfaces más naturales y contextuales, donde el cuerpo mismo se convierte en dispositivo de entrada. Haru Mini Retro Camera: nostalgia en formato llavero La Haru Mini Retro Camera  parece salida de un escaparate de los años 80, pero en miniatura extrema. Con diseño de réflex clásica reducida al tamaño de un llavero, promete capturas de 20 megapíxeles  y grabación de video en 2K , además de funcionar como webcam . Sobre el papel, las especificaciones suenan ambiciosas. En la práctica, el tamaño ultracompacto juega en contra: el sensor diminuto y la óptica limitada condicionan la calidad real de imagen, especialmente en situaciones de baja luz o alto contraste. Más que una cámara “seria”, este dispositivo opera en la frontera entre lo funcional y lo nostálgico. Es un objeto de conversación, un accesorio con estética vintage que, además, puede disparar fotos y video aceptables para redes sociales o uso casual. Su mayor fortaleza no es la nitidez, sino el factor encanto. Litter-Robot 5 Pro: la caja de arena que piensa por ti La automatización del hogar también alcanza al mundo de las mascotas. El Litter-Robot 5 Pro  es una caja de arena autolimpiante construida en torno a un globo rotatorio que separa automáticamente los desechos y los deposita en un compartimento sellado. Esta nueva versión incorpora motores más silenciosos , sensores mejorados y una cámara integrada , además de un sistema de reconocimiento para múltiples gatos . La lógica es clara: no solo limpiar, sino monitorear y registrar datos de uso  para detectar patrones, cambios de comportamiento o posibles alertas de salud. El dispositivo reduce la intervención diaria a casi cero y convierte una tarea rutinaria en un proceso automatizado y basado en datos. En un mercado donde el “smart home” ya no es novedad, el valor diferencial está en la integración entre hardware, sensores y analítica. Leia Smart Sock: un calcetín que devuelve la sensación La innovación más disruptiva del lote no apunta al entretenimiento ni al confort doméstico, sino a la salud. El smart sock de Leia  integra sensores de presión, procesadores y sistemas de estimulación nerviosa con un objetivo ambicioso: restaurar la sensación en el pie de pacientes con neuropatía diabética . El funcionamiento se basa en un sistema de sustitución sensorial en bucle cerrado . El calcetín captura datos de la pisada y los convierte en señales eléctricas dirigidas a nervios específicos, generando una percepción artificial que ayuda al usuario a recuperar referencias táctiles perdidas. Si demuestra durabilidad y validación clínica robusta, podría reducir significativamente el riesgo de caídas y úlceras , dos complicaciones frecuentes en pacientes con neuropatía. Aquí el wearable deja de ser accesorio y se convierte en neuroprótesis portátil, una categoría que fusiona electrónica, medicina y ciencia de datos. Estos cuatro lanzamientos comparten algo más que novedad: representan distintas capas de la evolución del hardware. Desde el objeto nostálgico reimaginado hasta la automatización doméstica basada en datos, pasando por la neurotecnología aplicada y las interfaces vestibles, el mensaje es claro: el gadget ya no es solo un accesorio, sino una extensión de nuestra experiencia física, digital y, en algunos casos, biológica. Le puede interesar: Gadget-up!: raros, provocadores pero sorprendentemente funcionales

En un escalamiento del conflicto entre Hollywood y la tecnología, el gigante del streaming envió una carta de cese y desistimiento a la firma china calificando su IA de video como un “motor de piratería de alta velocidad” por reproducir sin permiso contenido derivado de sus principales series, amenazando con litigio inmediato si no se toman medidas. La pelea entre Brad Pitt y Tom Cruise creada con Seedance que se hizo viral y levantó pánico en Hollywood. Netflix ha elevado la batalla sobre la generación de contenido audiovisual por inteligencia artificial al emitir una carta formal de cese y desistimiento a ByteDance, dueña de TikTok , con advertencias de “litigio inmediato” si no se detienen supuestas infracciones de derechos de autor perpetradas por su herramienta Seedance 2.0 . La firma estadounidense describe el sistema como un “motor de piratería de alta velocidad”  por permitir la creación masiva de obras derivadas basadas en sus principales franquicias sin autorización. El conflicto se desató tras la difusión viral de clips generados con Seedance 2.0 que reproducen escenas, personajes y estilos visuales asociados a títulos de Netflix como Stranger Things , Squid Game , Bridgerton  y KPop Demon Hunters , según la correspondencia legal. La carta exige que ByteDance elimine todo contenido infractor, retire la propiedad intelectual de sus bases de entrenamiento y fortalezca las salvaguardas para impedir nuevos usos no autorizados, con un plazo corto para responder o enfrentar acciones legales formales. La misiva de Netflix se produce en medio de un coro de advertencias legales similares de otros grandes estudios cinematográficos, incluyendo Disney  y Paramount Skydance , que han denunciado el uso no autorizado de sus personajes y narrativas por Seedance. Aunque ByteDance ha respondido asegurando que respeta los derechos de propiedad intelectual y que está reforzando las medidas de protección, la firmeza de Netflix sugiere que la industria del entretenimiento está lista para llevar estas disputas al ámbito judicial si no se establecen límites claros en el uso de IA para generar contenidos basados en obras protegidas. Le puede interesar: Google Lyria 3 transforma la app Gemini en una herramienta para música personalizada

El próximo 12 de marzo, Santo Domingo se convertirá en el epicentro de la banca moderna regional. Geizel Torres, de Connecta B2B, y el keynote speaker Francisco Gómez, adelantan las claves de este encuentro que busca traducir la visión estratégica en ejecución real frente a los desafíos del Open Finance. La industria financiera de América Latina se encuentra en un punto de inflexión, y República Dominicana ha sido el escenario elegido para dar el "banderazo de salida" a la gira 2026 del Banking Tech Summit. Este evento, que se realizará el próximo 12 de marzo en el Hotel Marriott de Santo Domingo, marca la primera de seis escalas regionales que incluirán también a Centroamérica. Organizado por Connecta B2B, el encuentro se perfila como una plataforma de referencia para abordar los grandes retos del sector: rentabilidad, eficiencia, regulaciones y la experiencia del cliente. Para profundizar en el alcance de esta cumbre, conversamos con dos de sus protagonistas: Heizel Torres, country manager de República Dominicana y Puerto Rico de Connecta B2B, y Francisco Gómez, experto mundial en Open Finance y Neobanking, quien impartirá en el evento una masterclass sobre la transición hacia modelos financieros abiertos. El Banking Tech Summit inicia su recorrido en Santo Domingo. ¿Cómo defines el propósito de este evento y qué lo diferencia de otros en el sector? Torres: Para nosotros es muy especial porque el concepto del Banking Tech Summit nació aquí en República Dominicana. Este evento es, sin ninguna duda, el banderazo de salida a la transformación financiera de la región. Lo que más nos distingue es que reunimos a las principales empresas locales y regionales con las últimas tendencias tecnológicas y speakers de muy alto nivel, como Francisco. Además, ofrecemos un espacio donde los asistentes no solo aprenden, sino que tienen la oportunidad real de hacer networking con sus pares, algo que no siempre propician otros escenarios,. ¿A qué perfil profesional y tipo de empresas está dirigido este encuentro? Torres: El sector financiero dominicano es muy diverso. Tenemos bancos comerciales robustos, pero también asociaciones de ahorros y préstamos y cooperativas que han crecido mucho, además de financieras reguladas. La audiencia es amplia porque la transformación digital ya no se limita al área de TI o ciberseguridad; ahora abarca áreas como Customer Experience (CX), cumplimiento e innovación. Estamos viendo cómo la inteligencia artificial está automatizando la atención al usuario en tiempo real, lo cual es maravilloso. Francisco, su participación se centra en modelos de Open Finance y Neobanking. A menudo estos términos se confunden. ¿Podrías explicarnos la diferencia? Gómez: Son estadios de evolución. La banca tradicional esperaba que los clientes vinieran a ella; eso ya murió. Ahora las entidades deben ir donde están los clientes, que muchas veces son usuarios de terceros como Amazon o Google. El Open Banking es el peldaño básico: hacer visibles tus productos fuera de tus canales. El Open Finance es cuando esos productos se ofrecen como marca blanca o embebidos en journeys de terceros. Finalmente, la Neobanca es la capacidad de componer productos junto con otros actores, sean fintechs, retailers o agregadores. No son conceptos futuristas; ya estamos montando estos modelos en Latinoamérica con marcas globales. Desde tu experiencia internacional, ¿qué regiones están avanzando más rápido en esta transformación y qué aprendizajes y oportunidades puede tomar República Dominicana? Gómez: Países como Inglaterra o Japón se "pegaron el golpe" al principio por no entenderlo bien, pero rectificaron. Latinoamérica está cayendo en algunos de esos mismos errores, pero tiene una ventaja enorme: un sector no bancarizado muy grande, que es un diamante en bruto para el Open Finance. Vemos jugadores como Revolut entrando fuerte en la región —Argentina, Colombia, México y haciendo acuerdos en Centroamérica y el Caribe—. Los bancos locales deben acelerar porque el cambio es inevitable; si no lo hacen ellos, los neobancos globales aprovecharán esa falta de dinamismo. ¿Cuáles son los errores más comunes que cometen los bancos cuando intentan transformarse hacia OpenFinance? Gómez: El error más común es pensar que la transformación es solo "apificación". Muchos están creando un "legado con APIs" en lugar de un banco componible (composable bank). No se trata solo de interconectar, sino de intercambiar dominios. Si trabajas con Amazon, ellos querrán manejar la relación con el cliente o el pago. La banca tradicional a veces no entiende eso, pero el futuro es... Escuche la entrevista completa La cita para profundizar en estas estrategias es el próximo 12 de marzo de 2026 en el Hotel Marriott de Santo Domingo. Más información y agenda en bankingtechsummit.net. Le puede interesar: IA en Latinoamérica: 2026 será el año del retorno de la inversión en las empresas

Sobre el escenario del India AI Impact Summit 2026, Sam Altman y Dario Amodei evitaron tomarse de la mano en gesto simbólico de unidad. El detalle se vio como un síntoma de las rivalidades comerciales y filosóficas que marcan el presente de la inteligencia artificial global. El gesto fue simple pero cargado de significado: mientras 13 líderes tecnológicos se tomaban de las manos en respuesta a la invitación del primer ministro indio, Narendra Modi, para mostrar solidaridad frente a los desafíos de la IA, Altman y Amodei permanecieron uno junto al otro con los puños levantados y separados, en un momento que se viralizó en redes sociales y medios como imagen de lo que algunos han denominado una “guerra fría” entre sus respectivas empresas. La escena, capturada en la Cumbre de Impacto de la IA en Nueva Delhi, no fue casual. OpenAI y Anthropic han ido escalando un conflicto que comenzó con una escisión en 2021, cuando Amodei y otros investigadores dejaron OpenAI por desacuerdos sobre seguridad, comercialización y el estilo de liderazgo de Altman, para fundar Anthropic. Desde entonces, la rivalidad se ha traducido tanto en competiciones de producto como en intercambios públicos de críticas. Un ejemplo reciente fue la campaña publicitaria de Anthropic durante el Super Bowl 2026, en la que satirizaba los planes de OpenAI de introducir publicidad en ChatGPT. Altman, sorprendido por la incómoda situación, dijo más tarde que no estaba seguro de qué se esperaba de él en ese gesto y que se sintió confundido sobre cómo debía actuar en el escenario. Ni OpenAI ni Anthropic quisieron comentar oficialmente sobre el incidente ante los pedidos de medios. Los observadores interpretan el momento como un reflejo de la compleja coexistencia entre la colaboración retórica en torno a los principios de desarrollo responsable de la IA y la fuerte competencia comercial que impulsa a estas empresas a posicionarse de manera divergente. El evento en Nueva Delhi buscaba catalizar compromisos globales en torno a una IA “inclusiva y multilingüe” y reunió compromisos de inversiones que superan 200 mil millones de dólares, según los organizadores, pero también quedó marcado por problemas logísticos y la cancelación de la participación de figuras como Bill Gates, alimentando un debate sobre el futuro, el control y la gobernanza de tecnologías que prometen transformar industrias y sociedades enteras. Le puede interesar: Anthropic lanzó Claude Sonnet 4.6

La predicción surge en un momento de alta volatilidad en las acciones de software tradicionales y plantea interrogantes profundos sobre el futuro del modelo SaaS. Durante el India AI Impact Summit, el CEO de Mistral AI , Arthur Mensch, lanzó una proyección contundente: más del 50% del software empresarial tradicional podría ser reemplazado por soluciones basadas en Inteligencia Artificial . La declaración, recogida por CNBC  y amplificada por múltiples medios, señala un posible punto de inflexión en el modelo de negocio dominante del software como servicio (SaaS). Mensch, cuya compañía se ha consolidado como una de las startups europeas más relevantes en IA con un enfoque empresarial, argumentó que los modelos de IA son capaces de cumplir muchas de las funciones que hoy requieren aplicaciones SaaS convencionales. Esta capacidad va desde la automatización de procesos hasta la gestión de flujos de trabajo complejos, circunstancia que —en su visión— podría hacer obsoletas grandes porciones del software corporativo tal como se conoce. El CEO afirmó que la combinación de IA con infraestructura adecuada permitiría generar aplicaciones específicas en cuestión de días , algo que anteriormente hubiera requerido desplegar o personalizar soluciones SaaS verticales en un lapso mucho mayor. “La IA nos permite desarrollar software a la velocidad de la luz”, señaló Mensch, citando ejemplos de creación de flujos de trabajo de aprovisionamiento o de cadena de suministro en tiempos reducidos. Esa predicción no surge en el vacío. El mercado de software empresarial, evaluado en cerca de 800 mil millones de dólares , ha venido enfrentando volatilidad en sus cotizaciones bursátiles a medida que los inversionistas ponderan la disrupción potencial de agentes y modelos de IA que reducen costos al reemplazar licencias tradicionales por capacidades más flexibles y adaptativas. El impacto que podría tener una transición de este calibre no solo tocaría a los gigantes del SaaS, sino también a todo un ecosistema de integradores, consultoras y proveedores de soluciones especializadas. La pregunta no es únicamente qué tanto software será reemplazado, sino cuánto tiempo tomará esa transición y quiénes sobrevivirán a ella  en un entorno donde la IA redefine modelos de negocio y expectativas de eficiencia. Le puede interesar: IA en Latinoamérica: 2026 será el año del retorno de la inversión en las empresas

La compañía presentó una actualización clave de su modelo de IA que potencia la comprensión de documentos voluminosos y aplicaciones complejas, al tiempo que mantiene tarifas competitivas. Anthropic presentó oficialmente Claude Sonnet 4.6 , una actualización significativa de su familia de modelos de Inteligencia Artificial que eleva su capacidad de manejo de contexto a hasta 1 millón de tokens en versión beta . Esta característica permite procesar y retener información de textos extremadamente largos, como documentos extensos, bases de código completas o proyectos de investigación complejos, en una sola sesión. La ampliación de la ventana de contexto representa una mejora sustancial frente a versiones anteriores, potenciando áreas como la programación asistida, la comprensión de instrucciones complejas y la generación de análisis más coherentes a gran escala. Anthropic posiciona a Sonnet 4.6 como un contendiente de alto desempeño frente a modelos de gama superior en el mercado. En diversos benchmarks internos, Sonnet 4.6 ha mostrado avances cuantitativos en métricas de razonamiento y codificación, acercándose a las capacidades de modelos competitivos de última generación. Además, en entornos de prueba algunos desarrolladores han preferido Sonnet 4.6 en cerca de 70% de las tareas frente a versiones anteriores  y en aproximadamente 59% de los casos frente a otros modelos líderes, como Opus 4.5 , lo que sugiere una aceptación temprana destacada. En cuanto a precios, Anthropic mantuvo las tarifas existentes : 3 dólares por millón de tokens de entrada  y 15 dólares por millón de tokens de salida , lo que posiciona a Sonnet 4.6 como una opción de rendimiento elevado con un coste accesible para desarrolladores individuales y equipos empresariales. El lanzamiento subraya una tendencia creciente de democratización de capacidades avanzadas de IA, llevando funcionalidades que anteriormente solo eran accesibles en los modelos más costosos hacia un espectro más amplio de uso. Con esto, Anthropic busca consolidar su posición en el competitivo campo de los asistentes de IA, especialmente en tareas que requieren comprensión profunda y manejo de contextos extensos. Le puede interesar: Microsoft prueba agentes de investigación y análisis en Copilot para llevar IA al trabajo cotidiano

En el marco del GSIC 2026, la compañía reafirma su compromiso con la región mediante la expansión de plantas de producción y el fortalecimiento de su red logística para atender la creciente demanda de transformación digital. La industria de la infraestructura tecnológica en América Latina atraviesa un periodo de dinamismo sin precedentes. En este contexto, Panduit ha aprovechado el escenario del GSIC 2026 en México para presentar los resultados de un robusto plan de inversión que ha transformado su capacidad operativa en la región durante los últimos tres años. Este crecimiento no solo responde a una necesidad de mercado, sino a una visión estratégica de largo plazo enfocada en la eficiencia y la cercanía con el cliente. Expansión de la capacidad productiva Uno de los pilares de esta estrategia ha sido el fortalecimiento de sus centros de manufactura. Durante el último año, la compañía ejecutó una expansión crítica en su planta de Costa Rica, la cual se posicionó en su momento como la más grande del mundo para la organización. Este movimiento permitió incrementar su producción en más del 50%, un reto operativo significativo al tratarse de una instalación en pleno funcionamiento. Vea la entrevista completa: En México, la evolución ha sido igualmente ambiciosa. Tras contar con dos plantas de producción, la firma consolidó una tercera unidad, convirtiendo al complejo mexicano en el mayor centro productivo a nivel global para la marca. Esta integración ha permitido duplicar la producción en un 100%, abarcando actualmente la fabricación de cables de cobre y proyectando inversiones inminentes en fibra óptica para finales de este año. Logística y presencia regional Para garantizar que esta capacidad de fabricación se traduzca en valor para el usuario final, la compañía implementará un nuevo centro de distribución en Panamá durante la segunda mitad de 2026. Este proyecto funcionará como un hub  geográfico estratégico para agilizar la entrega de soluciones en todo el territorio latinoamericano. Al respecto, Carlos Arochi, Director de Negocios para Latinoamérica en Panduit, destacó la relevancia de este crecimiento: "La realidad es que hemos hecho una inversión planeada de más de tres años que estamos consolidando desde el año pasado y este año, y seguiremos de hecho invirtiendo" . Asimismo, Arochi enfatizó que el capital humano es el activo más valioso de la organización, habiendo incrementado su plantilla en la región en más de un 50% recientemente. Tendencias: IA, electrificación y sostenibilidad La estrategia de la empresa se alinea con cuatro macrotendencias globales que impactan directamente en el ecosistema regional: Electrificación:  Más allá de la movilidad eléctrica, se enfoca en la alta demanda de energía requerida para que el área de tecnología funcione eficientemente. Nearshoring y Reshoring:  Derivado de los conflictos económicos globales, las empresas buscan relocalizar sus operaciones en la región. Sostenibilidad:  Un compromiso consciente para que la provisión de soluciones tecnológicas no impacte negativamente al medio ambiente. Inteligencia Artificial y Digitalización:  El crecimiento exponencial de los datos impulsa la necesidad de infraestructuras más robustas. "Estamos convencidos de que el crecimiento y proveer soluciones de tecnología no tiene que impactar el medio ambiente" , puntualizó Arochi. Con una estructura de empresa privada y una visión de negocio sólida, la firma se prepara para seguir capturando la demanda de una región que ha reportado un crecimiento de doble dígito durante cinco años consecutivos. Le puede interesar: GSIC 2026 Latam: un espacio de análisis de nuevas tendencias, retos y el futuro de la infraestructura de red en la región

La compañía está desarrollando lentes inteligentes, un “colgante” con IA y AirPods con cámara, todos diseñados para que el asistente Siri comprenda el entorno visual del usuario. Apple está intensificando su apuesta por dispositivos de hardware impulsados por Inteligencia Artificial, un movimiento estratégico que va más allá del iPhone y posiciona al asistente Siri como centro de experiencias interactivas en el mundo físico. Según un reporte de Bloomberg , la empresa está acelerando el desarrollo de tres wearables  que integran cámaras y sensores para dotar de “contexto visual” a la IA: gafas inteligentes, un dispositivo tipo colgante y nuevos AirPods con cámara . El producto más ambicioso es el de las gafas inteligentes , concebidas para competir con las Ray-Ban de Meta. Apple ha proporcionado prototipos a su equipo de ingeniería y apunta a iniciar la producción en diciembre de 2026 , con una posible disponibilidad comercial en 2027 . Estas gafas integrarán un sistema de cámaras avanzadas que no solo podrán captar fotos y videos , sino que permitirán medir distancias y comprender el entorno para ofrecer acciones contextuales mediante Siri, como traducciones en tiempo real o reconocimiento de objetos. No incluirán un display integrado, y la interacción se realizará principalmente por voz. En paralelo, la empresa trabaja en un pendant con IA , un dispositivo de tamaño similar al AirTag que puede sujetarse a la ropa o llevarse como collar. Tendrá una cámara de baja resolución  para aportar “ojos” al asistente, aunque no está pensado para capturar imágenes nítidas. Su procesamiento recaerá en gran medida en el iPhone al que esté emparejado. Finalmente, Apple desarrolla AirPods con cámaras integradas de baja resolución  orientadas al análisis del entorno para ofrecer funciones contextuales mediante IA, en vez de reemplazar completamente al sensor fotográfico tradicional. Los tres dispositivos están diseñados para conectarse estrechamente con el iPhone  y operarán en torno a una versión de Siri impulsada por modelos de IA que Apple aún está ultimando. Esta iniciativa marca un cambio respecto a la estrategia centrada en pantallas y sugiere un futuro donde el hardware wearable se vuelve un punto de entrada principal para experiencias de IA en la vida diaria. Le puede interesar: Apple intensifica competencia con YouTube y Spotify al integrar video nativo en Podcasts

Según GlobalLogic, la inteligencia artificial empezará generar retornos de inversión concretos en las empresas de la región, principalmente en la optimización de procesos, mientras que en mercados como Colombia la demanda de talento en Big Data e IA seguirá siendo clave para acelerar esta transformación.   Latinoamérica atraviesa una etapa de fuerte impulso en la adopción de inteligencia artificial (IA), con más de la mitad de las empresas de la región investigando o implementando soluciones de IA tradicional y generativa, según informes. Sin embargo, el próximo gran salto lo representan los llamados agentes de inteligencia artificial, sistemas capaces de conectarse a los ecosistemas empresariales, tomar decisiones y automatizar procesos completos.   Así lo afirmó Gabriel Arango, jefe de Tecnología para LatAm de GlobalLogic. “La región siempre ha sido un hub de innovación y hoy vemos un alto interés en seguir adoptando IA y pasar a la fase de integración de los agentes de IA. En este escenario las principales barreras no son exclusivamente tecnológicas, sino estructurales: la falta de gobernanza de datos, la baja calidad de la información histórica, sistemas legados y procesos de negocio poco digitalizados”, destacó.   Casos en la región Para el ejecutivo de GlobalLogic, el avance de la IA en las empresas de la región ya muestra resultados concretos. “Durante 2025 desarrollamos muchos proyectos que hoy están siendo productivos y creo que 2026 será el año en el que empecemos a ver retornos de inversión concretos, sobre todo en lo que es optimización de procesos. Por ejemplo, entre las organizaciones con las que trabajamos, una empresa de telecomunicaciones redujo en un 98% los errores de facturación mensuales, pasando de cerca de 20.000 notas de crédito al mes a solo unos cientos”, señaló.   Asimismo, agregó Arango, “en el sector financiero, un banco en México automatizó el 90% de la aprobación de créditos gracias a sistemas de IA, mientras que una empresa de ciberseguridad logró reducir procesos de auditoría de cuatro días a apenas dos horas mediante análisis documental automatizado”.   Al mismo tiempo que sectores como finanzas, telecomunicaciones, logística y áreas de investigación y desarrollo, lideran la adopción de IA empresarial, otras industrias clave para la región como, agro, energía, manufactura y minería, avanzan primero en procesos de digitalización, destacó.   El talento, un desafío central GlobalLogic también identifica una fuerte escasez de perfiles especializados en el sector TI en Latinoamérica, en particular roles como científicos e ingenieros de datos, ciberseguridad, así como especialistas de negocio capaces de traducir las necesidades de sectores como banca, seguros o retail en soluciones de IA efectivas.   En el área de desarrollo de software, el principal reto no es la falta de profesionales, afirmó Arango, sino su reentrenamiento para trabajar en un ecosistema donde los agentes de IA actúan como colaboradores que automatizan tareas de pruebas, diseño y experiencia de usuario.    “Creo que la IA nos está llevando hacia el aprendizaje continuo y el reentrenamiento, no considero que vaya a eliminar empleos en el largo plazo porque plantea una oportunidad de generar nuevos negocios, nuevas soluciones, de masificación de un montón de productos digitales, entonces a la larga necesitaremos la misma o mayor cantidad profesionales especializados”, enfatizó Arango.   La apuesta por la IA en la región Actualmente, en Latinoamérica, GlobalLogic desarrolla más de 200 proyectos que incorporan IA, tanto en la experiencia final del usuario como en los propios procesos de desarrollo de soluciones empresariales. En el marco de su estrategia, la compañía trabaja con un ecosistema de partners tecnológicos, entre ellos Google Cloud, AWS, Salesforce y Snowflake, y se enfoca en las capas de datos y aplicaciones que permiten llevar la IA al negocio real.   “La clave para adoptar IA no es hacerlo todo de forma aislada, sino orquestar un ecosistema de socios especializados, con objetivos de negocio claros y una sólida gobernanza de datos”, concluyó Arango. Le puede interesar: Por qué IBM triplicará la contratación de puestos junior en plena ola de reemplazos por la IA

La marca anunció una transformación profunda de su plataforma de podcasts al incorporar soporte nativo para video esta primavera, habilitando reproducción fluida entre formatos, descargas offline y nuevas formas de monetización. Apple decidió mover piezas en el tablero de los medios digitales al revelar una actualización sustancial de Apple Podcasts  que habilitará capacidades de video nativo con tecnología HLS (HTTP Live Streaming)  en su ecosistema de aplicaciones. Esta actualización llegará a dispositivos con iOS 26.4, iPadOS 26.4 y visionOS 26.4 en fase beta para desarrolladores, y se espera su despliegue general durante la primavera de 2026. El cambio permitirá a los usuarios alternar sin interrupciones entre escuchar y ver episodios, además de descargar contenido de video para consumo offline, una característica que consolida la convergencia entre audio tradicional y experiencias visuales inmersivas. Este movimiento estratégico busca responder a un patrón de consumo que ya está evolucionando: según Edison Research, alrededor del 37 % de los adultos consumen video podcasts mensualmente, y plataformas como YouTube  ya reportan más de mil millones de espectadores activos mensuales en contenido de podcast. El enfoque no es únicamente técnico sino también económico. Apple ha diseñado funciones que permiten a los creadores mantener el control total sobre la distribución y monetización de sus programas, incluida la inserción de anuncios dinámicos dentro de los videos. La empresa no cobrará por la distribución de podcasts, aunque sí aplicará tarifas basadas en impresiones a las redes de publicidad que participen en el nuevo ecosistema de anuncios en video. Con esta apuesta, Apple busca reposicionarse frente a rivales como Spotify , que ya ha integrado video en su plataforma, y YouTube , cuyo dominio en video de larga duración es innegable. Al ofrecer una solución integrada y de alta calidad técnica, Apple está apostando a retener tanto a creadores veteranos del podcasting como a nuevas audiencias que ahora esperan experiencias audiovisuales completas. Le puede interesar: Microsoft prueba agentes de investigación y análisis en Copilot para llevar IA al trabajo cotidiano

La región experimenta un crecimiento sostenido impulsado por hubs estratégicos en Brasil, México y Chile, y subregiones como América Central con Guatemala en la delantera, obligando a repensar el diseño y la eficiencia energética de las instalaciones. El mercado de centros de datos en América Latina atraviesa un momento de transformación sin precedentes. Lo que inició como una red de cuartos de comunicaciones tradicionales ha evolucionado hacia ecosistemas complejos que deben soportar cargas de trabajo críticas y tecnologías de vanguardia. En el marco del GSIC 2026, Víctor Juárez, BDM de Data Centers para Panduit Latam, analizó las proyecciones y desafíos técnicos que definen el futuro de esta industria en la región. Hubs de inversión y proyecciones de crecimiento La inversión en infraestructura digital no se distribuye de manera uniforme, sino que se concentra en nodos estratégicos que sirven como puertas de enlace para la conectividad regional. Juárez identifica tres hubs principales donde el arribo de capital es masivo: Brasil, México y Chile. Estos mercados lideran la adopción de centros de datos de hiperescala (Hyperscale), fundamentales para soportar servicios en la nube a gran escala. Las proyecciones para estos hubs son optimistas, con una estimación de crecimiento constante: Tasa de crecimiento:  Se espera que el sector mantenga un incremento anual del 10% hasta el año 2030. Emergentes:  Existe un segundo bloque de países con un dinamismo significativo para sus respectivas subregiones, destacando los casos de  Perú, Colombia, Guatemala y Ecuador. El impacto disruptivo de la Inteligencia Artificial Si bien la transformación digital ha sido el motor histórico, la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) ha cambiado las reglas del juego en cuanto a demandas físicas. Juárez advierte que las infraestructuras tradicionales no son suficientes para los requerimientos de la IA, la cual exige una capacidad sustancialmente superior en dos áreas críticas: energía y enfriamiento. "La Inteligencia Artificial, como mínimo, está demandando cuatro veces más energía y cuatro veces más enfriamiento que un centro de datos tradicional", resaltó el entrevistado.  Este incremento exponencial ha llevado a la industria a pasar de una fase de "sensibilización" y "diseño conceptual" a una etapa de ejecución real. Actualmente, no solo los grandes operadores de hiperescala están invirtiendo en estas capacidades, sino que la comunidad de integradores de sistemas ya está desarrollando maquetas y centros productivos específicos para IA. Repensar el diseño: Del gabinete tradicional al enfriamiento líquido La densidad de potencia requerida por los nuevos servidores de IA obliga a reestructurar los componentes más fundamentales del centro de datos. El gabinete de 60 centímetros de ancho, aunque sigue siendo útil para comunicaciones, resulta insuficiente para las nuevas necesidades. La tendencia actual se dirige hacia: Dimensiones mayores:  Gabinetes más anchos, profundos y altos con una mayor capacidad de carga física. Enfriamiento avanzado:  Infraestructura preparada para recibir manifolds de distribución de enfriamiento líquido, una técnica necesaria para disipar el calor generado por procesadores de alto rendimiento. Sustentabilidad y repatriación:  Aunque la nube es un fenómeno dominante, factores como la ciberseguridad están obligando a algunas empresas a "repatriar" parte de su infraestructura física para tener un control más directo. El horizonte tecnológico: Computación Cuántica Mirando hacia el futuro, la industria ya empieza a vislumbrar el siguiente gran salto: los centros de datos de computación cuántica. Aunque Juárez aclara que no tendrán un nivel comercial masivo de inmediato como los centros de hiperescala, representarán un segmento especializado con el potencial de transformar la experiencia humana mediante curas para enfermedades, predicciones climáticas precisas y aplicaciones agrícolas avanzadas. Para Panduit, el reto es acompañar esta evolución mediante una escucha activa de la "voz del cliente" y el desarrollo de un portafolio que incluya soluciones de distribución de energía de última generación, como el sistema FMPS (Fault Managed Power System). La infraestructura física, lejos de ser estática, es un organismo vivo que debe adaptarse a la velocidad del software y la inteligencia, garantizando que el motor digital de América Latina cuente con una base sólida, escalable y eficiente. Vea la entrevista completa: Le puede interesar: La IA no reduce la carga laboral: la intensifica

La empresa está experimentando con agentes “Researcher” y “Analyst” dentro de su funcionalidad emergente llamada Tasks en Copilot, con el objetivo de automatizar flujos de trabajo complejos y ofrecer capacidades avanzadas de investigación y análisis dentro del entorno de productividad. Microsoft continúa su evolución de Copilot más allá de un asistente de chat hacia un conjunto de agentes funcionales que ayudan a automatizar tareas complejas en el día a día del trabajo. Informes recientes señalan que la compañía está probando internamente dos agentes, denominados Researcher  y Analyst , como parte de una nueva sección llamada Tasks  que consolidaría diversas capacidades de agente bajo un mismo techo. Estos agentes estaban ya disponibles como funciones individuales dentro de Microsoft 365 Copilot  desde mediados de 2025, orientados a investigaciones profundas y análisis de datos avanzados respectivamente. Researcher aprovecha modelos capaces de ejecutar investigaciones de múltiples pasos combinando fuentes web y datos internos, mientras que Analyst usa modelos de razonamiento para interpretar datos complejos, incluso con ejecución de Python para análisis más sofisticados. La novedad más significativa en la prueba actual es la unificación de estos agentes con un modo adicional llamado “Auto”, diseñado para ejecutar flujos de trabajo completos de forma programada o recurrente. Los usuarios podrían crear tareas que se ejecuten de manera diaria, semanal o mensual, desde crear presentaciones hasta generar resúmenes o realizar análisis detallados de conjuntos de datos. Esta estrategia de Microsoft responde no solo a tendencias tecnológicas —en las que los agentes de IA autónoma se vuelven cada vez más centrales— sino también a la demanda de empresas por soluciones que reduzcan la fricción entre herramientas de productividad tradicionales y capacidades de IA más avanzadas. Si bien aún no hay una fecha oficial de lanzamiento de Tasks , estos experimentos internos muestran que la compañía está apostando a una integración más profunda de IA en el flujo de trabajo diario, desplazando la IA desde un rol reactivo de asistencia hacia uno proactivo de automatización y cotrabajo. Le puede interesar: GPT-5.2 revoluciona la física teórica: un modelo de IA propone y demuestra una fórmula inédita