La compañía lanzó simultáneamente una versión radicalmente mejorada de su agente de programación y una plataforma para crear, desplegar y gestionar agentes de IA empresariales. Las novedades apuntan a acelerar la automatización de tareas complejas en entornos productivos y corporativos, marcando una nueva fase en la integración de herramientas de IA en el trabajo real. La coincidencia en tiempo entre los anuncios de GPT-5.3-Codex  y Frontier  no es casual: reflejan una estrategia más amplia de OpenAI para consolidar su posición tanto en desarrolladores como en clientes empresariales. GPT-5.3-Codex ofrece un salto en la automatización de trabajo técnico y profesional, mientras Frontier busca estructurar la adopción de agentes de IA en contextos corporativos complejos. GPT-5.3-Codex representa, según OpenAI, el agente de codificación más capaz hasta la fecha: combina las habilidades de escritura y depuración de código de GPT-5.2-Codex con las capacidades de razonamiento y conocimiento de GPT-5.2, y además es 25 % más rápido  que su predecesor. Esta nueva versión puede realizar tareas que van desde escribir aplicaciones completas hasta ejecutar flujos de trabajo prolongados que incluyan investigación, uso de herramientas y acciones autónomas en un entorno de ordenador, sin perder contexto. ʻGPT-5.3-Codex’ incluso fue usado internamente para acelerar su propio desarrollo al depurar y optimizar entrenamientos con sus primeras versiones. En el núcleo de lo que promete GPT-5.3-Codex hay un cambio de paradigma: un modelo que no solo genera código, sino que colabora interactivamente  con humanos en tiempo real, proporcionando actualizaciones de progreso y respondiendo a retroalimentación durante la ejecución de tareas. Esto lo acerca más a un “compañero digital” que a una API de generación pasiva. Pero el movimiento estratégico de OpenAI no termina ahí. Frontier  emerge como un puente entre la explosión de agentes de IA y la realidad fragmentada de las empresas, donde los equipos carecen de herramientas maduras para gobernar, orquestar y hacer que estos agentes trabajen con datos y herramientas existentes. Frontier no es solo un producto técnico: es una plataforma integral  para construir, desplegar y monitorear agentes de IA —incluso de terceros— dentro de los sistemas internos de una empresa, con permisos, seguridad y memoria compartida entre agentes y empleados humanos. OpenAI ilustra los beneficios empresariales con ejemplos tangibles: reducción de procesos de producción de seis semanas a un día , liberación de más del 90 % del tiempo de fuerza de ventas  y aumentos de producción del 5 % , equivalentes a miles de millones de dólares  adicionales. Frontier también ofrece controles empresariales de identidad, permisos y auditoría para cumplir con exigencias regulatorias y de seguridad. Le puede interesar: GitHub abre su plataforma a agentes de IA: Claude y Codex llegan para competir con Copilot

La nueva herramienta llamada Model Council ejecuta la consulta simultáneamente en Claude Opus 4.5, GPT-5.2 y Gemini 3 Pro. Posteriormente, utiliza un modelo de sintetizador para revisar los tres resultados, resolver conflictos y ofrecer una respuesta completa. Esta función ayuda a los usuarios a confirmar y comparar la validez de las respuestas generadas entre los modelos fronterizos. En un ecosistema donde la proliferación de modelos de IA ha generado respuestas divergentes según la arquitectura y el entrenamiento, Perplexity apuesta por una solución distinta: el consenso deliberativo entre múltiples modelos . Model Council  permite enviar una consulta a tres modelos líderes (como Claude Opus 4.6, GPT-5.2 y Gemini 3 Pro) y, mediante un modelo sintetizador, fusionar las salidas en una sola respuesta que muestra tanto convergencias como discrepancias. La lógica detrás de esta arquitectura es clara: ningún modelo individual es infalible. Todos tienen puntos ciegos —ya sea en su entrenamiento, sesgos inherentes o interpretaciones contextuales— y para temas críticos como decisiones financieras, análisis estratégico o investigación científica profunda , depender de una sola fuente puede ser arriesgado. Model Council  intenta suplir esa limitación al ofrecer un “panel” de perspectivas que, en conjunto, generan respuestas más robustas. Disponible exclusivamente para suscriptores de Perplexity Max  en la web, el servicio permite elegir qué modelos participan y activar un modo de razonamiento profundo para cada uno, ampliando la flexibilidad en la comparación y síntesis de salidas. Este enfoque de múltiples cabezas apunta también a un problema emergente en IA generativa: cómo verificar y validar resultados  cuando los modelos a menudo generan contenido plausible pero no necesariamente correcto. Al mostrar dónde coinciden y dónde divergen los modelos, Model Council  ofrece señales de confianza y discrepancia que van más allá de una simple predicción singular. En un contexto en el que herramientas de IA se integran cada vez más en procesos de investigación académica, periodística y estratégica, este tipo de funciones puede marcar la diferencia entre información sesgada y conclusiones sólidas. Model Council  no solo agrega un paso técnico, sino que propone un nuevo estándar metodológico para el uso crítico de inteligencia artificial en tareas complejas. Le puede interesar: Claude Opus 4.6: Anthropic sube la apuesta con más tokens y colaboración de agentes

El evento reúne a socios estratégicos, clientes, integradores y proveedores de la marca en Latinoamérica para conocer en tres días de capacitación las innovaciones más importantes que la compañía trae para este año.  Con la participación de más de 700 asistentes de 18 países, el GSIC 2026 de Panduit comenzó con una jornada de análisis sobre el presente y futuro de la conectividad, los centros de datos y la infraestructura crítica que habilita la tecnología en Latinoamérica.  El encuentro organizado por Panduit se consolida como un espacio clave para el análisis estratégico de las tendencias que están redefiniendo la conectividad, los principales desafíos y oportunidades que enfrenta la región ante el crecimiento acelerado del tráfico de datos, la adopción de inteligencia artificial, la evolución de los centros de datos, la automatización industrial y la necesidad de infraestructura más resilientes, eficientes y preparadas para el futuro.  “La infraestructura física se ha convertido en un habilitador crítico para iniciativas como la inteligencia artificial, la automatización y el edge computing. En GSIC buscamos ir más allá de hablar solo de tecnología y abrir conversaciones prácticas sobre cómo diseñar y operar infraestructuras con una visión de largo plazo. Decisiones bien tomadas en esta capa impactan directamente en la continuidad operativa, la eficiencia y la capacidad de crecimiento de las empresas”, resaltó Carlos Arochi, director business LATAM para Panduit.  Durante el evento se mostrará casos de éxito en diferentes industrias en donde por medio de soluciones Panduit se han logrado mayores eficiencias, reducción de costos y transformaciones digitales profundas.  La edición 2026 de GSIC refuerza su papel como un foro estratégico para América Latina, al reunir a los principales actores del ecosistema tecnológico en un momento clave para la evolución digital de la región. En un contexto marcado por el crecimiento acelerado del tráfico de datos, la adopción de inteligencia artificial y la expansión de servicios digitales, la infraestructura física se consolida como un habilitador fundamental para impulsar la competitividad, la resiliencia operativa y el desarrollo sostenible de los países latinoamericanos.  El GSIC es aprovechado por Panduit para mostrar las innovaciones más recientes que traen al mercado latinoamericano en un Innovation Showcase diseñado especialmente para mostrar las capacidades de sus soluciones y productos. Los planes de inversión de la compañía incluyen Costa Rica y México como focos principales en la región. Le puede interesar: Puerto Rico se erige como referente 5G en América Latina en medio de un despliegue regional desigual

Esta semana, en nuestra sección dedicada a la nueva generación de dispositivos inteligentes, tres gadgets que representan una corriente clara en el hard contemporáneo: equipos hiperfocalizados, diseñados para eliminar fricciones muy concretas en contextos particulares. La innovación en hardware ya no siempre pasa por más potencia, más sensores o más inteligencia artificial. En muchos casos, avanza en silencio, achicando el alcance y afinando el propósito. Estos tres gadgets comparten una misma lógica: no intentan ser universales ni reemplazar categorías enteras, sino resolver necesidades concretas en contextos donde las soluciones tradicionales resultan excesivas, inviables o directamente prohibidas. Son dispositivos de precisión, pensados para hábitos puntuales y usuarios con expectativas claras. No prometen experiencias transformadoras ni narrativas épicas; ofrecen soluciones prácticas, acotadas y funcionales. Su valor no está en lo que hacen por todos, sino en lo bien que encajan con unos pocos. Vacy: el robot aspirador que se queda en el escritorio Vacy es un robot aspirador de escritorio, del tamaño de la palma de la mano, diseñado para desplazarse sobre superficies de trabajo y absorber migas, polvo, cabellos y pequeños residuos de oficina. Toma prestados muchos de los conceptos clásicos de los robots aspiradores de piso —carga automática, detección de bordes, compartimento de residuos extraíble— y los condensa en un formato pensado exclusivamente para escritorios y mesas. Las limitaciones son intencionales. La potencia de succión es baja, los sensores existen principalmente para evitar caídas y la limpieza es superficial y en seco. No elimina manchas, líquidos ni residuos adheridos. Su verdadera fortaleza no está en la limpieza profunda, sino en reducir la fricción de ignorar el desorden hasta que desaparece solo. Vacy funciona más como un gadget lúdico que como una herramienta de limpieza en sentido estricto. Su público es reducido y está definido más por la curiosidad y la tolerancia a la novedad que por una necesidad concreta. Con un precio aún no revelado, su éxito dependerá de si logra posicionarse como compra impulsiva; de lo contrario, quedará como un objeto simpático y decorativo. Loch Capsule: lavavajillas portátil con foco en sanitización Loch Capsule es un lavavajillas compacto de sobremesa que combina lavado y sanitización mediante ciclos de alta temperatura. Está orientado a espacios donde la plomería, el tamaño y la flexibilidad son factores críticos: microviviendas, alquileres temporales, casas rodantes o configuraciones móviles. Además de platos y vasos, el dispositivo promete sanitizar pequeños objetos no electrónicos gracias a ciclos sellados de calor y agua. Su principal ventaja es el control. El volumen reducido de la cámara permite ciclos rápidos, temperaturas predecibles y un uso eficiente del agua. Esto lo vuelve especialmente adecuado para utensilios de bebé, cargas diarias pequeñas y accesorios resistentes al calor. No está diseñado para escalar ni para reemplazar un lavavajillas convencional, pero sí para ofrecer consistencia y confiabilidad. En entornos donde la capacidad es secundaria frente a la simplicidad y la previsibilidad, Loch Capsule justifica su presencia como una herramienta de sanitización eficiente y bien delimitada. SwitchBot Smart Candle Warmer: aroma sin fuego ni ritual SwitchBot Smart Candle Warmer es una lámpara térmica de sobremesa diseñada para liberar fragancia de velas tradicionales sin encender la mecha. En lugar de combustión, utiliza una bombilla dirigida hacia abajo que calienta la superficie de la cera, derritiéndola de forma controlada. A esto suma temporizadores, control desde app y programación automática. La propuesta es deliberadamente sobria: ofrecer aroma en espacios donde las llamas están prohibidas, desaconsejadas o simplemente no son bienvenidas, sin intentar redefinir la experiencia como ritual, ambientación emocional o espectáculo sensorial. Su fortaleza es una aplicación simple y eficaz de la termodinámica. El calor focalizado derrite la cera de manera eficiente, libera fragancia y mantiene las superficies circundantes relativamente frías. Esto habilita un uso desatendido y automatizado, algo imposible con una vela encendida. Quedan interrogantes sobre la vida útil de la bombilla y la distribución pareja del aroma a lo largo del tiempo, pero el mecanismo central es predecible y funcional. No hay romanticismo ni simbolismo: es una herramienta pura. Para quienes buscan aroma sin fuego, sin ceremonia y sin riesgos, cumple su función. Quien espere llama, parpadeo o atmósfera emocional deberá mirar en otra dirección. Le puede interesar: Gadget-up!: hardware que provoca, mide, proyecta y silencia distracciones

El presidente español insistió en que el Gobierno no se dejará influenciar por los capos de Silicon Valley tras proponer prohibir el acceso de menores de 16 años a redes sociales y endurecer la responsabilidad legal de las plataformas por discursos de odio y desinformación digital. El presidente del Gobierno español, Pedro Sánchez , ha convertido la regulación de las plataformas digitales en un emblema de su agenda tecnológica y social. Desde el World Governments Summit en Dubái , Sánchez anunció un paquete legislativo que, entre otras medidas, propone prohibir el acceso a redes sociales para todos los menores de 16 años , una decisión considerada audaz y sin precedentes en el contexto europeo. El anuncio provocó una reacción inmediata de figuras clave del sector tecnológico. El fundador de Telegram, Pável Dúrov , y el multimillonario Elon Musk , propietario de X, calificaron la iniciativa de autoritaria, con Musk calificando al presidente español como “tirano y traidor al pueblo” en su perfil en X. Sánchez respondió con énfasis: “La democracia no será doblegada por los tecnoligarcas del algoritmo”. El Gobierno sostiene que las grandes plataformas (Instagram, TikTok, X, Facebook y Snapchat entre ellas) han fallado en proteger a menores de contenido dañino como pornografía, discursos de odio e información engañosa. Para Sánchez, se trata de restituir el control del espacio público digital a las instituciones democráticas elegidas por los ciudadanos. La propuesta incluye no solo el veto de acceso, sino la obligación de implementar sistemas efectivos de verificación de edad  que vayan más allá de simples casillas de confirmación, así como cambios legales que permitan perseguir penalmente a ejecutivos por no retirar contenido ilegal o de odio. También se contempla que se tipifique como delito la manipulación algorítmica  para amplificar contenidos nocivos. El plan llega en un contexto donde la legislación europea ya exige mecanismos de verificación de edad bajo normas como el RGPD y la Ley General de Comunicación Audiovisual , pero expertos advierten que aún no existe tecnología plenamente segura para verificar identidades por internet. Mientras Australia implementa desde diciembre una prohibición similar y otros países europeos —como Reino Unido y Francia— reflexionan sobre regulaciones más estrictas, España busca posicionarse en la vanguardia de la regulación digital, desafiando el poder de las plataformas globales y reclamando más control estatal sobre el ecosistema de redes sociales. Le puede interesar: Australia prohibió las redes sociales a los menores de 16: ¿cómo le está yendo?

Frente a la decisión de competidores como OpenAI y Meta de incorporar anuncios en sus interfaces de IA, la empresa comunicó que su asistente Claude permanecerá libre de publicidad, enfocando su modelo de negocio en contratos empresariales, suscripciones y acceso educativo. La carrera por monetizar asistentes de inteligencia artificial está entrando en una fase crítica en 2026, y Anthropic ha trazado una estrategia clara: su asistente Claude no incluirá publicidad . En un contexto en que otros actores del sector, como OpenAI, planean introducir anuncios en sus productos gratuitos, la empresa ha optado por una aproximación que prioriza la privacidad y la experiencia de usuario. Según un comunicado publicado por la compañía, Anthropic considera que las interacciones con asistentes de IA son “significativamente diferentes”  a las búsquedas tradicionales o redes sociales, abarcando desde conversaciones sensibles hasta tareas complejas como programación o decisiones personales. Insertar publicidad en ese flujo, argumenta, complicaría el impacto de la tecnología y podría degradar la experiencia. Para respaldar la decisión, la compañía lanzó una serie de videos satíricos de cuatro partes (incluyendo un anuncio para el Super Bowl) que muestra a asistentes de IA pasando torpemente de consejos útiles a presentaciones de productos, todo al ritmo de "¿Cuál es la diferencia?" de Dr. Dre. Esta acción llega semanas después de que OpenAI anunciara pruebas de anuncios en EE. UU.  para planes gratuitos y de suscripción básicos de ChatGPT, con la intención de ampliar el acceso a sus herramientas con límites de uso menores.  Además, Meta ha señalado su intención de aprovechar conversaciones con IA para generar contenido publicitario personalizado. Anthropic sostiene que su enfoque de ingresos se basa en contratos empresariales , suscripciones, tarifas académicas especiales y precios diferenciados por región. La empresa también ofrece acceso con descuentos a organizaciones sin fines de lucro y programas educativos en más de 60 países . Al enfatizar la ausencia de publicidad como un valor diferencial, Anthropic busca atraer a usuarios preocupados por la privacidad y la neutralidad del asistente, en un momento en que el mercado de IA conversa sobre la tensión entre sostenibilidad económica y experiencia centrada en el usuario. Le puede interesar: GitHub abre su plataforma a agentes de IA: Claude y Codex llegan para competir con Copilot

Aunque la región avanza de manera irregular en adopción de redes 5G, la isla destaca como uno de los mercados más maduros gracias a una amplia disponibilidad de señal y despliegue de 5G Standalone, consolidando su posición en conectividad avanzada. En un panorama latinoamericano donde la implementación de redes 5G muestra un progreso dispar, Puerto Rico emerge como uno de los mercados más avanzados , tanto por la amplitud de cobertura como por la adopción de tecnologías 5G de última generación. Un análisis de Ookla Speedtest Intelligence  resalta que la isla, a pesar de no liderar en velocidades máximas de descarga , se distingue por su alto nivel de disponibilidad de red y uso de 5G Standalone (SA) , una arquitectura que ofrece capacidades mejoradas de latencia y eficiencia comparadas con las implementaciones basadas únicamente en 5G Non-Standalone. Además de este reconocimiento técnico, informes previos muestran que durante la primera mitad de 2025 el 73,8% del tiempo de conexión de dispositivos móviles en Puerto Rico fue en 5G , superando incluso al 63,7% registrado en el continente estadounidense . Esta característica se cimenta en una estrategia de despliegue que priorizó la infraestructura territorial completa en lugar de focos turísticos, permitiendo que el 87,4% de las conexiones 5G se realicen en redes stand-alone. Operadoras como T-Mobile, Claro y Liberty  han dominado el mercado local, con métricas de experiencia de usuario y velocidad que ubicaron a T-Mobile como el proveedor con mejor red móvil general en la primera mitad de 2025, ofreciendo una velocidad de descarga mediana de 179.03 Mbps  y 206.35 Mbps en 5G . El papel de Puerto Rico como referente 5G en América Latina es también una señal empresarial: a pesar de los retos económicos en la región, el esfuerzo por digitalizar la infraestructura de telecomunicaciones ha consolidado un ecosistema competitivo que combina penetración tecnológica con experiencias de red de alta calidad, posicionando a la isla como caso de estudio para despliegues avanzados en zonas geográficamente complejas. Le puede interesar: Skytec y FirstNet fortalecen la red de seguridad en Puerto Rico con comunicaciones críticas de última generación

Un nuevo estudio de la compañía a nivel mundial muestra que el 88% de las empresas operan actualmente en entornos híbridos o multinube, frente al 82% del año pasado. Entre ellos, 81% confía en dos o más proveedores para la ejecución de cargas de trabajo críticas, y el 29% reporta usar más de tres. Fortinet publicó su Reporte del Estado de Seguridad en la Nube 2026 auspiciado por la marca y producido por Cybersecurity Insiders. Basado en una amplia encuesta a más de 1.163 líderes de ciberseguridad senior y profesionales alrededor del mundo, revela una creciente brecha de complejidad en la nube, derivada del desajuste estructural entre la velocidad de este entorno moderno y la capacidad de los equipos de seguridad para mantener una visibilidad, detección y respuesta consistentes en tiempo real. “A medida que más empresas se catapultan hacia un futuro impulsado por inteligencia artificial (IA), la seguridad en la nube es más crucial que nunca para el éxito de una organización, e incluso para su supervivencia. La velocidad de adopción de IA está cambiando radicalmente la gestión de los entornos en la nube y ampliando la superficie de ataque a una velocidad que supera los modelos de seguridad tradicionales y la capacidad de los equipos para proteger las implementaciones modernas”, afirmó Vincent Hwang, vicepresidente de Seguridad en la Nube de Fortinet. El reporte sobre el Estado de Seguridad en la Nube 2026  reveló que la creciente brecha entre la complejidad y la resiliencia de la nube no se debe a la falta de inversión. Nuestra encuesta a estos expertos indica que si bien el gasto en ciberseguridad está aumentando, la madurez y la eficacia de las ciberdefensas no se adaptan al ritmo de los numerosos nuevos casos de uso que hoy en día suelen incluir un componente de IA. Cuidado con la brecha El análisis de los datos de la encuesta sugiere que tres factores contribuyen a crear la brecha de complejidad. Estos factores son: 1: Defensas fragmentadas Las soluciones de seguridad se expanden a medida que la adopción de la nube crece, pero lo hace a menudo sin coordinación. Esto resulta en herramientas desconectadas, controles inconsistentes y una visibilidad integral limitada. Los equipos de ciberseguridad se ven obligados a correlacionar manualmente las alertas de múltiples sistemas que no fueron diseñados para funcionar juntos. Casi el 70% de las organizaciones afirma que la proliferación de herramientas y las brechas de visibilidad son los principales obstáculos para una solución de seguridad en la nube eficaz. 2: Equipos rebasados en sus capacidades Además de la falta de integración de sistemas, las organizaciones se enfrentan a una brecha de habilidades y a la incapacidad de contratar suficientes profesionales competentes en ciberseguridad. Esta brecha deja a los equipos de ciberseguridad de todo el mundo al límite de sus capacidades, lo que provoca respuestas lentas y la omisión de alertas o señales importantes. El 74% de los encuestados reporta una escasez activa de profesionales calificados en ciberseguridad. 3: Amenazas que operan a máxima velocidad  Los actores de amenazas están empleando automatización e IA para descubrir configuraciones incorrectas, mapear rutas de permisos e identificar datos expuestos con mayor rapidez que la capacidad de respuesta de las defensas humanas. A medida que se acorta el tiempo entre la vulnerabilidad y el ataque, más del 80% de los expertos en ciberseguridad encuestados afirman no tener plena confianza en su capacidad para detectar y responder a las amenazas en la nube en tiempo real, un alarmante aumento de 16 puntos porcentuales en comparación con los resultados de la encuesta del año pasado. El modelo híbrido, multinube Los entornos de nube son inherentemente complejos, incluso cuando se basan en un único proveedor, debido a arquitecturas distribuidas, identidades dinámicas, servicios en rápida expansión y flujos de datos complejos. Para muchas empresas, esta complejidad se ve agravada por implementaciones híbridas que incluyen múltiples nubes públicas, infraestructura local, aplicaciones de software como servicio (SaaS), y usuarios y dispositivos distribuidos. La encuesta de Fortinet muestra que el 88% de las organizaciones opera actualmente en entornos híbridos o multinube, frente al 82% del año pasado. Entre ellas, el 81% depende de dos o más proveedores de nube para ejecutar cargas de trabajo críticas (frente al 78% del año pasado) y el 29% afirma utilizar más de tres. A medida que nuevos proveedores, servicios y usuarios crean nuevas configuraciones, permisos y rutas de datos, una infraestructura en la nube bien diseñada escala automáticamente con estas incorporaciones. Sin embargo, al mismo tiempo, la infraestructura se vuelve cada vez más compleja y difícil de comprender y gestionar. Por lo tanto, el mayor desafío para los equipos de ciberseguridad es asegurar un entorno en constante evolución para garantizar la visibilidad, la resiliencia y la eficiencia operativa. El cambio hacia ecosistemas de seguridad unificados Para abordar los desafíos de seguridad asociados con los entornos dinámicos de nube, las organizaciones están reevaluando sus estrategias de seguridad. Los datos de la encuesta indican un claro cambio en el uso de herramientas puntuales para funciones específicas, gestionadas de forma aislada, hacia ecosistemas de seguridad unificados. Si empezaran de cero ahora, el 64% de los encuestados afirmó que diseñaría su estrategia de ciberseguridad con una plataforma de un solo proveedor que unifique la seguridad de la red, la nube y las aplicaciones. ¿Por qué? Los equipos de seguridad están abrumados por la gran integración que requieren las herramientas de diferentes proveedores. Quieren menos plataformas que puedan integrarse con modelos de datos compartidos y una aplicación coordinada. Más que una simple reducción de herramientas, esta consolidación reduce la fricción operativa, a la vez que refuerza la protección al mejorar la visibilidad general, acelerar la detección y la respuesta, y permitir una gestión más proactiva de la exposición a amenazas. Redefiniendo el funcionamiento de la seguridad en la nube Los datos de este informe presentan un panorama claro: para que las organizaciones cuenten con la seguridad en la nube más eficaz, deben centrarse en abordar los principales problemas actuales, como el hipercrecimiento, la fragmentación, la escasez de empleados con experiencia en ciberseguridad y las amenazas impulsadas por IA. Para las organizaciones que implementan estrategias de IA, esto cobra aún más importancia para garantizar una base segura y unas prácticas operativas que construyan su futuro en IA. Le puede interesar: Privacidad de los datos en la era de la IA se convierte en el nuevo reto para la confianza digital

La herramienta amplía su soporte para agentes de inteligencia artificial al integrar directamente en Copilot Pro Plus y Enterprise los agentes Claude de Anthropic y Codex de OpenAI, permitiendo a desarrolladores alternar entre modelos sin perder contexto en sus flujos de trabajo. GitHub, propiedad de Microsoft, está transformando su enfoque hacia el desarrollo asistido por IA con la integración de agentes de codificación de terceros  dentro de su entorno Copilot. Ahora, desarrolladores con suscripciones Copilot Pro Plus o Enterprise  pueden acceder directamente a los agentes Claude de Anthropic  y Codex de OpenAI  desde GitHub, GitHub Mobile y Visual Studio Code, marcando un avance significativo en la convergencia de herramientas de IA para programación. Esta integración forma parte de la visión de Agent HQ  de GitHub, una plataforma centralizada que permite a los equipos alternar entre diferentes agentes para resolver distintas fases de un mismo proyecto sin salir de la interfaz de desarrollo, reduciendo la fricción que tradicionalmente implica cambiar de herramientas o contextos. El movimiento representa un reconocimiento explícito de la commoditización de agentes de IA para programación , donde Claude y Codex compiten como alternativas a Copilot, ofreciendo sugerencias de código, generación de soluciones y asistencia en tareas complejas sin que el desarrollador pierda continuidad en el flujo de trabajo. La estrategia de GitHub de integrar múltiples agentes no solo amplía las opciones para los desarrolladores, sino que también refleja una transición en el mercado de herramientas de IA: de modelos monolíticos hacia ecosistemas interoperables donde los usuarios pueden comparar y seleccionar la agencia de IA que mejor se adapte a sus objetivos en tiempo real. En la práctica, esta apertura debería acelerar la adopción de tecnologías de IA en la programación cotidiana, permitiendo que proyectos de software aprovechen algoritmos avanzados para resolver problemas, optimizar código y generar soluciones colaborativas, abriendo una nueva era de productividad asistida por inteligencia artificial. Le puede interesar: ¿Copilot en apuros? Microsoft tropieza con su producto de IA clave

El socio y director de BCG aseguró que hoy existe “mucha energía, mucha efervescencia en el mercado, en todas las compañías”, impulsada por la necesidad de reinventarse frente a una ola constante de nuevas tendencias, productos y servicios habilitados por la tecnología. Panamá vive un momento clave para consolidar su transición hacia la economía digital, en un entorno donde la tecnología, la inteligencia artificial y la presión competitiva están redefiniendo la forma de hacer negocios. Conversamos con Marcial González, socio y director de Boston Consulting Group (BCG), y aseguró que hoy existe “mucha energía, mucha efervescencia en el mercado, en todas las compañías”, impulsada por la necesidad de reinventarse frente a una ola constante de nuevas tendencias , productos y servicios habilitados por la tecnología. Durante su participación en el Foro Económico Internacional de CAF, González destacó el alto nivel de urgencia que percibe en las organizaciones panameñas. “Hay mucha ansiedad, mucha inquietud, en el buen sentido, de compañías diciendo: ¿cómo me hago cargo de todo lo que está pasando en el mundo?” , afirmó, al referirse a la presión que sienten las empresas por adaptarse a un entorno cada vez más dinámico y digital. Desde su perspectiva, Panamá cuenta con una ventaja relevante frente a otros mercados de la región: su capacidad de anticipación. González explicó que muchas empresas locales ya han implementado soluciones que son referencia en economías más grandes y ahora buscan ir más allá. “Panamá realmente está liderando la frontera de lo que se puede hacer” , sostuvo, al destacar la ambición de las organizaciones por convertirse en referentes regionales en transformación digital. El sector bancario, uno de los pilares de la economía panameña, fue identificado como un ejemplo de adaptación temprana. “La banca en Latinoamérica y Panamá no es una excepción, fue de las primeras en reaccionar”, señaló González, recordando que la presión de las fintech, la digitalización y el cambio en las expectativas de los consumidores obligaron a acelerar los procesos de transformación. No obstante, advirtió que el verdadero desafío no está solo en adoptar tecnología. “Las compañías que realmente persisten en el tiempo con el cambio no son las que solo implementan una plataforma, sino las que desarrollan el músculo interno” , explicó, haciendo referencia a capacidades organizacionales como la flexibilidad, la eliminación de silos, la agilidad en la toma de decisiones y el desarrollo de talento adaptable. En cuanto a la inteligencia artificial, González insistió en la necesidad de una adopción estratégica. “Los que realmente hacen bien inteligencia artificial la aplican de manera muy focalizada; no hacen diez o quince cosas, a lo mejor hacen una o dos, pero muy bien seleccionadas” , afirmó, subrayando que no todos los casos de uso son replicables entre empresas o sectores. Además, enfatizó que el éxito de la inteligencia artificial depende en gran medida de la gestión del cambio. “Ahí está el 70, 80 o 90% de la magia”, aseguró, al explicar que transformar procesos, modelos operativos y comportamientos organizacionales es clave para que la tecnología pase de ser una prueba de laboratorio a generar un impacto real en el negocio. Finalmente, González destacó que el principal activo de Panamá es su talento humano y la visión de sus líderes empresariales. “Panamá tiene un talento excepcional y una ambición muy potente en sus presidentes y gerentes”, concluyó , al señalar que esta combinación posiciona al país en un lugar privilegiado para liderar la transformación digital en la región y proyectarse más allá de sus fronteras. Le puede interesar: "Panamá, pieza estratégica en la evolución digital de Citi en América Latina"

Pese a vender 15 millones de licencias dentro de una base de más de 450 millones de usuarios de Microsoft 365, su uso primario cayó del 18.8 % al 11.5 % entre julio y enero. Interoperabilidad deficiente, límites funcionales y confusión de marca amenazan la apuesta estrella por transformar la compañía en “AI-first”. Microsoft ha colocado a Copilot  en el centro de su estrategia de inteligencia artificial, con la esperanza de que funcione como la alternativa corporativa a ChatGPT y Google Gemini. Sin embargo, datos internos señalan que solo una fracción de los suscriptores lo usa como su herramienta principal , y esa proporción ha caído con el tiempo. La caída de uso principal de 18.8 % a 11.5 % en seis meses indica que, pese a la gran distribución de licencias, Copilot todavía no ha logrado enganchar a su audiencia objetivo  con una propuesta de valor convincente frente a sus competidores. Usuarios y empleados citados por fuentes cercanas al desarrollo mencionan problemas de usabilidad, límites estrictos y una arquitectura de producto que no se integra con fluidez en los flujos de trabajo corporativos, segpun informó The Wall Street Journal . Estas dificultades acentúan la tensión interna en Microsoft: por un lado, Satya Nadella ha reafirmado que Copilot es fundamental para transformar a la empresa en un actor de IA líder; por el otro, los inversionistas han mostrado escepticismo , especialmente ante señales de desaceleración en Azure, el motor más rentable de la compañía, y una dependencia persistente de modelos externos como OpenAI y Anthropic. Para contrarrestar la percepción negativa, Microsoft ha invertido en visibilidad de marca con una campaña publicitaria de 60 millones de dólares  (incluyendo presencia en el Super Bowl), pero aún queda por ver si esto se traduce en adopción real o si simplemente enmascara la falta de un producto consolidado. La tensión tecnológica y de mercado que rodea a Copilot refleja los retos que enfrentan incluso los gigantes: convertir despliegues masivos en uso profundo y sostenido es uno de los problemas más complejos de la IA empresarial en 2026 . Le puede interesar: ¿Pueden las empresas de inteligencia artificial ser rentables?

Expertas de SAS analizan cómo el avance de la inteligencia artificial está redefiniendo los riesgos en el uso de la información y subrayan la necesidad de una gestión más transparente, ética y responsable de los datos para fortalecer la confianza digital. La conversación global sobre la protección de la información adquiere una nueva dimensión en la actualidad. Esto porque el avance acelerado de la inteligencia artificial (IA), especialmente en aplicaciones como chatbots , copilotos empresariales y sistemas avanzados de analítica, está transformando la manera en que las organizaciones recopilan, procesan y utilizan los datos, señalan varias especialistas de SAS , líder en datos, analítica avanzada, e inteligencia artificial. Para SAS, hoy, las preocupaciones ya no se limitan únicamente a evitar filtraciones o ciberataques. Sino que la IA introduce riesgos menos visibles, pero igualmente críticos. Entre ellos, el uso prolongado de datos más allá de su propósito original, la inferencia de información sensible que nunca fue compartida explícitamente y la dificultad de explicar cómo los modelos generan resultados y toman decisiones. En este contexto, la privacidad de los datos se convierte en un pilar fundamental para sostener la confianza digital. La privacidad como base de la confianza en la IA De acuerdo con Marinela Profi, Global AI & Generative AI Market Strategy Lead de SAS, la rápida adopción de soluciones de IA en múltiples industrias está revelando nuevos dilemas que van más allá de los modelos tradicionales de protección de datos. “A medida que sectores como los servicios financieros, el comercio minorista y la banca se apresuran a implementar chatbots  impulsados por IA y copilotos empresariales, los desafíos de privacidad, transparencia y confianza emergen con la misma rapidez. Estos sistemas pueden filtrar inadvertidamente datos sensibles, inferir información que nunca fue compartida explícitamente o difuminar la línea entre el uso aceptable de datos privados y públicos”, explicó Profi. La experta advierte que, aunque las organizaciones han utilizado históricamente herramientas como los datos sintéticos para mitigar riesgos de privacidad, la IA plantea un reto distinto. Este es entender cómo los modelos retienen, infieren y exponen información durante las interacciones diarias, incluso a partir de señales emocionales o contextuales. “En la medida en que la IA impulsa cada vez más la toma de decisiones y la creación de contenidos, los usuarios quieren saber cómo se entrenan los modelos, cómo se generan los resultados y quién es el propietario final de los datos, e incluso de las ‘memorias’ que se crean en el proceso”, agregó Profi. Ante este escenario, SAS impulsa la necesidad de una arquitectura de privacidad moderna y basada en derechos, que incorpore transparencia, gobernanza y supervisión humana en los flujos de trabajo de la IA. Esto con el objetivo de prevenir exposiciones involuntarias de datos, riesgos de inferencia y la erosión de la confianza de los usuarios. El desafío del ciclo de vida de los datos Por su parte, Manisha Khanna, Global Product Marketing Lead for AI & Analytics de SAS, mencionó que la privacidad de los datos ha evolucionado significativamente en los últimos años. Tradicionalmente, el foco estuvo en el acceso. Específicamente, en quién puede recopilar los datos, quién puede utilizarlos y cómo se protegen. Sin embargo, la IA está poniendo en jaque ese enfoque al extender la vida útil de los datos mucho más allá de lo originalmente previsto. “La IA plantea una pregunta que muchas organizaciones aún no han respondido: ¿cuándo caducan los datos? Muchos sistemas de IA siguen tomando decisiones basadas en información que, en la práctica, ya debería haber expirado. Por ejemplo, datos recopilados para un propósito específico, bajo determinados supuestos y consentimientos, que se reutilizan silenciosamente años después para entrenar modelos completamente nuevos”, explicó Khanna. De acuerdo con la vocera, este problema no responde necesariamente a una brecha de seguridad o a un ataque cibernético, sino a un punto ciego de gobernanza. Añadió que la mayoría de los sistemas de IA empresarial fueron diseñados para retener datos, no para reconocer cuándo estos han dejado de ser relevantes, apropiados o legítimos para su uso. “A medida que la IA se integra en decisiones críticas del negocio, las organizaciones deben replantearse la gestión del ciclo de vida de los datos. Una IA responsable no depende solo de proteger la información, sino de comprender cuándo ha perdido su contexto, su legitimidad o su lugar dentro del sistema”, enfatizó Khanna. Le puede interesar: El sector insurtech latinoamericano cerró 2025 con más de 530 empresas y US$200 millones de financiación