La empresa anunció que comenzará a probar anuncios en el chatbot en Estados Unidos, integrándolos en los planes Free y Go como parte de un cambio estratégico hacia diversificar fuentes de ingresos. La medida marca un punto de inflexión en la monetización de la IA conversacional y abre un debate sobre la experiencia de usuario, la confianza y el equilibrio entre crecimiento y rentabilidad. OpenAI, en búsqueda de modelos de ingresos más sostenibles frente al crecimiento exponencial de costos por infraestructura de IA, comenzará a experimentar con anuncios dentro de ChatGPT para usuarios en Estados Unidos que utilizan los planes gratuito y Go  (el último con un costo mensual de alrededor de USD 8). La compañía aseguró que los anuncios estarán claramente etiquetados y no alterarán las respuestas que el modelo genera ni se basarán en compartir datos personales con anunciantes. Este movimiento representa una ruptura con la estrategia previa de OpenAI, centrada casi exclusivamente en suscripciones y ventas de API. Con un ecosistema que supera los 800 millones de usuarios activos semanales , la publicidad representa una oportunidad significativa para capitalizar la enorme base de usuarios no pagados y así compensar parte de las inversiones en infraestructura que, según analistas, podrían superar el billón de dólares para 2030 . Para líderes de tecnología y negocios, este cambio plantea varias reflexiones estratégicas y de producto. El primer desafío es mantener la confianza del usuario en un servicio que históricamente ha promovido respuestas imparciales y centradas en utilidad. A diferencia de modelos tradicionales de publicidad digital, OpenAI promete que los anuncios no influirán en las respuestas ni se asociarán con datos sensibles o menores de edad. Sin embargo, la introducción de publicidad exige robustecer mecanismos de transparencia, controles de calidad y segmentación ética, aspectos críticos en ambientes regulados como salud, finanzas o servicios gubernamentales. Para CIOs y CSOs, la integración de anuncios en plataformas de IA conversacional exige revisar políticas de privacidad, gestión de datos y cumplimiento de estándares globales de protección de usuario. En paralelo, competidores como Google han señalado que no planean adoptar un enfoque publicitario similar para su propio asistente de IA, Gemini, destacando una divergencia estratégica clara en cómo plataformas de IA visualizan la monetización —un punto de análisis clave para responsables de estrategia digital y alianzas comerciales. La prueba de anuncios de OpenAI podría detonar nuevas formas de colaboración entre marcas, plataformas y herramientas conversacionales, impulsando formatos publicitarios más contextuales y relevantes. Para los líderes de tecnología, este es un momento para replantear la forma en que los servicios de IA se integran en las experiencias de cliente, equilibrando crecimiento, confianza y valor sostenido. Le puede interesar: 2026: ¿el año de las mega-IPO?

Londoño sucede a Ineke Geesink, quien durante más de siete años lideró la operación de Microsoft en el país. Se suma a su función actual de Director de Ventas de Soluciones de Productividad e Inteligencia Artificial para Centroamérica, Caribe y México. Microsoft anunció el nombramiento de Jairo Londoño como nuevo Gerente de País para Costa Rica, como agregado a su función actual de Director de Ventas de Soluciones de Productividad e Inteligencia Artificial para Centroamérica, Caribe y México, donde impulsa la adopción de soluciones de inteligencia artificial en organizaciones de toda la región.  Desde julio de 2022, ocupó el cargo de Director de Ventas para Cuentas Corporativas en Centroamérica y el Caribe, liderando estrategias para maximizar renovaciones, acelerar la modernización digital y ampliar la presencia de Microsoft en múltiples mercados. Con más de seis años en la compañía, su experiencia en liderazgo de equipos multiculturales, gestión de clientes corporativos y desarrollo de estrategias de crecimiento lo posicionan como un referente clave para la evolución de Microsoft en Costa Rica. “Es un honor asumir la responsabilidad de liderar Microsoft Costa Rica. El país es un referente regional en transformación digital y talento especializado, y estoy comprometido en continuar fortaleciendo nuestro impacto a través de innovación responsable, inteligencia artificial y soluciones que impulsen el crecimiento de las organizaciones costarricenses y regionales”, comentó Jairo Londoño.  Londoño sucede a Ineke Geesink, quien durante más de siete años lideró la operación de Microsoft en Costa Rica con un impacto sin precedentes en el país, tanto en el sector empresarial como el público. Durante su periodo, la compañía experimentó un crecimiento significativo, alcanzando cerca de 1.800 colaboradores y consolidándose hoy como la sede más grande de la región Latinoamericana. Asimismo, incorporó nuevas unidades de negocio, diversificando su portafolio de puestos de trabajo y fortaleciendo su alcance operativo. Ahora, Ineke asumirá un rol estratégico a nivel continental como Directora de Soluciones de Inteligencia Artificial para Latinoamérica y el Caribe, desde donde continuará impulsando la transformación digital y la adopción de IA en toda la región, manteniendo su base en Costa Rica. Este nuevo cargo la posiciona en la vanguardia de la innovación, liderando la estrategia de Microsoft en uno de los ámbitos más relevantes para el crecimiento futuro de la compañía. Le puede interesar: 2026: ¿el año de las mega-IPO?

Un informe inédito de Profound analizó 680 millones de citas de IA entre agosto de 2024 y junio de 2025 y dibuja un mapa estratégico de las fuentes que dominan las respuestas generadas por las grandes IA, con implicaciones profundas para CIOs, líderes de innovación y estrategas de contenido. En un ecosistema donde las respuestas de inteligencia artificial ya compiten por atención con los motores de búsqueda tradicionales, entender quién alimenta a quién  se ha vuelto crítico para las organizaciones que buscan visibilidad y reputación en un mundo impulsado por IA. El informe AI Platform Citation Patterns  de Profound, basado en 680 millones de citas extraídas de ChatGPT, Google AI Overviews y Perplexity, revela que estas plataformas no solo leen el mismo internet de forma diferente, sino que construyen realidades informativas distintas . El ADN de las respuestas: qué citan las IA El análisis distingue dos perspectivas complementarias: el volumen absoluto de citas  (qué porción del total ocupa cada fuente) y la participación dentro del top 10 de fuentes más citadas  en cada plataforma. Esto permite ver no solo qué dominios son visibles, sino qué tan dominantes son dentro de cada IA. ChatGPT  privilegia fuentes de autoridad enciclopédica. Wikipedia lidera su volumen de citaciones con casi el 8% del total, seguida por dominios tradicionales de noticias y análisis. Dentro de sus top 10, Wikipedia concentra casi la mitad de todas las citas  de ese segmento, mostrando una marcada preferencia por contenidos amplios y verificados. Google AI Overviews , por el contrario, refleja un panorama más equilibrado y diverso : las citas se reparten entre comunidades en línea como Reddit, contenidos audiovisuales en YouTube, plataformas profesionales como LinkedIn y portales de preguntas y respuestas como Quora. Ninguna fuente domina de forma aplastante, lo que traduce una mezcla híbrida entre discusión social y análisis profesional. Perplexity  tiende a inclinarse hacia fuentes comunitarias y sociales , con Reddit como su principal fuente por amplio margen. Su top 10 de citaciones también recoge plataformas menos tradicionales como Yelp o TripAdvisor, revelando una orientación hacia contenidos generados por usuarios y experiencias colectivas. Este patrón no es casualidad: más que replicar rankings tradicionales de SEO, los modelos de IA parecen estar construyendo sus propios índices de confianza y relevancia  con base en tipos de fuentes muy distintos según la plataforma. Más allá de los nombres: qué estrategia de contenido emerge Para los responsables de tecnología y negocios, estas diferencias no son meramente académicas: determinan quién aparece y quién no en respuestas AI que millones de usuarios consultan con creciente frecuencia . Estrategia por plataforma:  un enfoque de “talla única” ya no funciona. La visibilidad en ChatGPT exige fortaleza en fuentes enciclopédicas y de autoridad. Por el contrario, ganar visibilidad en Perplexity o AI Overviews requiere presencia activa en comunidades y formatos más variados (incluyendo video y redes profesionales). Diversificación de presencia:  no basta con posicionar contenido en un único dominio o formato. El informe muestra que los modelos priorizan tipos de fuentes distintos : desde enciclopedias hasta comunidades sociales o experiencias de usuarios. Compromiso comunitario:  plataformas como Reddit emergen como nodos críticos de información, lo que obliga a las organizaciones a replantear cómo participan en foros y comunidades que alimentan las respuestas de IA. Otro hallazgo revelador del estudio es el predominio aplastante de los dominios “.com” en las citaciones —más del 80 % en el caso de ChatGPT— con “.org” y algunos dominios regionales sumando una porción menor, pero significativa. Esto subraya el valor continuo de la autoridad de dominio tradicional , aunque también abre ventanas para TLDs emergentes como .ai que ya muestran tracción. Lo que emerge con claridad del análisis es que no existe una única “verdad” en la era de las respuestas generativas . Cada plataforma ofrece una narrativa moldeada por sus patrones de citación: desde la erudición enciclopédica hasta el pulso de las comunidades y redes profesionales. Para quienes lideran estrategia digital o tecnológica, el reto es comprender esta fragmentación y tejer estrategias de visibilidad y contenido que no dependan de un solo algoritmo , sino que anticipen cómo cada IA construye su versión de la realidad en tiempo real. Este estudio, además de cuantificar diferencias, redefine cómo pensamos la presencia institucional en un entorno dominado por IA conversacional y de respuesta , colocando en el centro la necesidad de una estrategia multicanal, adaptable y consciente de las dinámicas algorítmicas que ya forman parte de la experiencia informativa de millones de usuarios y decisores en todo el mundo . Le puede interesar: El índice económico de Anthropic: cómo se usa realmente Claude

La IA está resolviendo esta pregunta y la zona Home Companion de Samsung en el CES mostró cómo los equipos que la usan están transformando el rol de los electrodomésticos.  La inteligencia artificial está permitiendo a las compañías ver hacia un futuro con productos que realmente ven, escuchan y sugieren. Samsung ya lo está demostrando y presentó sus innovaciones más importantes en el CES 2026 en Las Vegas, Estados Unidos.  Dentro de los dispositivos más innovadores presentados por Samsung destacan el Bespoke AI Refrigerator Family Hub que muestra en su pantalla un resumen personalizado del día, mientras que su AI Vision reconoce los ingredientes almacenados, sugiere recetas y ayuda a planificar compras. Incorpora control por voz manos libres para abrir y cerrar las puertas.  Por otro lado destaca su ecosistema de cocina con IA integrada que incluye los Bespoke Double Wall Oven, Bespoke AI 3-Door AutoView French Door Refrigerador y el Bespoke AI Wine Cellar, capaz de reconocer etiquetes de botellas y gestionar la colección de vinos desde SmartThings.  El Bespoke AI Laundry Combo es un equipo de lavado y secado con AI Wash+ que detecta peso, tipo de tejido y nivel de suciedad para ajustar automáticamente cada ciclo.  El Bespoke AI AirDresser complementa el cuidado de la ropa eliminando arrugas y refrescando prendas con aire y vapor, sincronizándose automáticamente con los ciclos de lavado.  El Bespoke AI Jet Bot Steam Ultra es un robot aspirador con cámaras e IA que reconoce objetos, cables y líquidos, incluso transportes, para decidir cómo limpiar cada superficie.  Y por último, presentaron aspiradoras inalámbricas de última generación: Bespoke AI Jet Ultra y Jeg Fit.  Le puede interesar: IT NOW Review: conozca todo el potencial de la nueva Honor Pad 10

El nuevo reporte de la empresa, basado en un análisis masivo de interacciones con Claude, ofrece cifras claras sobre el uso real de la IA en el trabajo, el estudio y la vida cotidiana. Para CIOs, CSOs y líderes de tecnología, estos datos no solo cuantifican tendencias sino que también revelan cómo la IA está reconfigurando la economía global. A diferencia de muchos debates teóricos sobre el impacto de la inteligencia artificial, el Anthropic Economic Index  (AEI) ofrece una mirada cuantitativa y detallada a la manera en que se usa Claude en múltiples contextos y qué implicancias económicas reales tiene ese uso. El informe, que examina datos de noviembre de 2025 justo antes del lanzamiento de Opus 4.5, introduce lo que Anthropic denomina primitivos económicos : indicadores que permiten medir no solo cuánta IA se usa, sino cómo  se usa, con qué éxito y en qué tareas específicas. Una IA que “acelera” tareas pero aún es selectiva Entre las cifras más relevantes, el reporte muestra que las diez tareas más comunes representan 24 % del uso total en Claude.ai , una concentración que ha aumentado con respecto a reportes anteriores. Para clientes empresariales que usan Claude vía API, esta concentración alcanza 32 % del tráfico , lo que indica que ciertas aplicaciones de alto valor  —como desarrollo de software o automatización de flujo de trabajo— dominan la adopción empresarial. El uso colaborativo de la IA, donde el humano interactúa con Claude para iterar y aprender (lo que el informe llama augmented use ), representa el 52 % de las conversaciones en Claude.ai , mientras que la automatización directa (tareas completadas con mínima interacción humana) cae a 45 %  en noviembre de 2025. Este movimiento sugiere que, aunque los modelos son cada vez más potentes, los humanos siguen involucrados activamente en muchos flujos de trabajo. Productividad real medible El análisis también traduce el uso de IA en métricas económicas tangibles. Anthropic estima que Claude puede aumentar la productividad laboral anual  en alrededor de 1,8 puntos porcentuales durante la próxima década  en EE. UU., una aceleración significativa respecto a los patrones históricos de crecimiento productivo. Para muchas tareas complejas —como programación o análisis técnico— el tiempo requerido con IA se reduce drásticamente en comparación con hacerlo sin asistencia. Aunque estos números dependen de supuestos y metodologías específicas, apuntan a un impacto económico profundo si la adopción continúa expandiéndose. Uso por contexto: trabajo, educación y personal El informe desglosa el uso de Claude según el propósito: 46 % de uso orientado al trabajo profesional , 19 % relacionado con estudios y cursos , 35 % con fines personales o cotidianos . Este reparto no solo revela la diversidad de aplicaciones de la IA, sino también cómo el propósito de uso cambia según el contexto económico y educativo . La geografía del uso: riqueza, educación y acceso Una de las conclusiones más llamativas del AEI es la fuerte correlación entre el uso intensivo de Claude y el ingreso per cápita. Países como Estados Unidos, India, Japón, Reino Unido y Corea del Sur lideran la adopción per cápita , mientras que naciones con menores ingresos tienden a usar la IA principalmente para tareas educativas o aplicaciones técnicas muy especializadas. Esto refuerza hallazgos recientes que señalan que los países más ricos están, de hecho, adoptando IA mucho más rápido que sus pares más pobres. Dentro de Estados Unidos, el informe señala que los cinco estados con mayor uso concentran cerca del 50 % de todo el tráfico de Claude , aun cuando representan solo el 38 % de la población en edad de trabajar . Sin embargo, también hay señales de convergencia regional: los estados con menor adopción están creciendo más rápido en uso, lo que podría equilibrar la distribución en 2–5 años  si esas tendencias se mantienen. Tareas, habilidades y éxito El reporte introduce también métricas que estiman el tiempo que tomaría completar tareas con y sin IA , así como el nivel educativo asociado a cada tipo de tarea. Por ejemplo, solicitudes relacionadas con desarrollo de software tienen un valor de complejidad y exigencia educativa mucho más alto que tareas de gestión de vida personal. En términos de resultados, Claude tiene un 78 % de éxito en tareas personales , pero ese porcentaje baja al 61 % en tareas de software complejas , indicando que —aunque la IA puede acelerar trabajos sofisticados— los retos de precisión y calidad aún persisten en ámbitos avanzados. ¿Qué significan estos números para los líderes de TI? Más allá del valor académico del índice, los datos ofrecen lecciones prácticas para CIOs y gerentes de tecnología: La IA multiplica la productividad , pero lo hace de forma heterogénea: los mayores beneficios emergen en tareas de alta educación y complejidad. La adopción global es desigual  y está fuertemente vinculada a estructuras económicas preexistentes, lo que puede agravar brechas entre países y dentro de las economías desarrolladas. La coexistencia humano–IA sigue siendo la norma , con un predominio de flujos colaborativos sobre la automatización total en muchas aplicaciones laborales. Estos resultados sugieren que, para capturar plenamente las ventajas de la IA, las organizaciones deben invertir no solo en tecnología, sino en capacitación, procesos y estrategias que promuevan un uso sofisticado y contextualizado  de herramientas como Claude. En un escenario donde la IA se vuelve ubicua, los datos del Anthropic Economic Index  no solo cuantifican tendencias —también iluminan las decisiones estratégicas que definirán quiénes capturan los beneficios de la próxima ola de transformación digital y quiénes quedan rezagados. Le puede interesar: 2026: ¿el año de las mega-IPO?

La nueva tablet Honor Pad 10 viene con teclado inalámbrico y funda, versátil para cualquier necesidad o actividad. Su rendimiento está impulsado con funciones de Inteligencia Artificial. Se trata de un equipo que se adapta a cualquier necesidad y su rendimiento permite que sea utilizada para ofimática, gaming, diseño y cualquier otra tarea. Este equipo ya incorpora funciones de Inteligencia Artificial para ser más eficiente en las nuevas necesidades de los profesionales de ahora. Acá puede ver todas las características de la Honor Pad 10: Le puede interesar: IT NOW Review: el poder las Kingston Canvas Go! Plus

La evolución de la inteligencia artificial está dando paso a sistemas capaces de ejecutar procesos completos de manera autónoma. Conocida como IA agéntica, esta nueva etapa no sólo transforma la productividad y la operación digital, sino que abre un frente relevante para la seguridad informática, donde la prevención y el control se vuelven centrales. Por Aneyka Esilka Hurtado Mena, Profesora de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación de la Universidad de Panamá. Durante años, la IA se integró como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Su función principal fue analizar información, generar recomendaciones y automatizar tareas puntuales, mientras que la ejecución seguía dependiendo de las personas. Este modelo mantenía un equilibrio claro entre automatización y control humano. La IA agéntica modifica este equilibrio. A diferencia de los enfoques anteriores, un agente no se limita a sugerir acciones, sino que puede planificar, decidir y ejecutar tareas completas dentro de objetivos definidos. Para ello, interactúa con múltiples sistemas, datos y servicios, lo que le otorga un nivel de autonomía sin precedentes en entornos digitales. En contextos empresariales, esta capacidad se traduce en agentes que diseñan campañas, asignan presupuestos, gestionan procesos administrativos o responden consultas de manera continua. El trabajo deja de fragmentarse en aplicaciones aisladas y se organiza como flujos integrados, donde el agente ejecuta y ajusta acciones en función de resultados. Sin embargo, esta autonomía también introduce riesgos operativos. Cuando un sistema tiene capacidad de actuar por sí mismo, el impacto de un error ya no se limita a una respuesta incorrecta, sino que puede afectar procesos, datos o servicios. Desde la seguridad informática, esto convierte a la IA agéntica en un nuevo tipo de actor digital que requiere controles específicos. En este punto, el concepto de  guardrails  se vuelve fundamental. En el mundo de los agentes de IA, funcionan literalmente como barreras de contención que marcan la cancha: definen qué acciones están permitidas, cuáles son los límites y bajo qué circunstancias se puede actuar. La idea es garantizar que la automatización siga el camino correcto y no choque con las políticas internas. Esto implica gestionar con mucho cuidado las identidades y los roles. La clave está en no ser generosos con los permisos, sino todo lo contrario: aplicar el principio de mínimo privilegio. Si limitamos el acceso solo a los recursos imprescindibles, cerramos la puerta a posibles ataques y nos aseguramos de que el agente no haga nada fuera de lugar. Otro componente fundamental es la trazabilidad. Cada acción ejecutada por un agente debe quedar registrada, permitiendo su revisión, auditoría y análisis posterior. La ausencia de registros adecuados puede generar opacidad operativa, dificultando la detección de incidentes y la asignación de responsabilidades en entornos críticos. Entre 2025 y 2026, la adopción de la IA agéntica se mantiene mayormente en fases de prueba controlada, con supervisión humana cercana. A medida que la tecnología madure, se espera que su uso se amplíe hacia procesos administrativos y de servicio entre 2027 y 2028, donde la automatización puede aportar eficiencia sin perder control si se implementa correctamente. Hacia 2030, distintos análisis proyectan que los agentes de IA formarán parte de la infraestructura digital habitual. En este contexto, las organizaciones deberán fortalecer sus marcos de gobernanza, incorporando controles preventivos desde el diseño y no como respuesta posterior a incidentes. El impacto en el empleo administrativo ya forma parte del debate. Mientras algunas tareas de nivel inicial podrían automatizarse, surgen nuevas funciones relacionadas con la supervisión de agentes, la auditoría de decisiones y el diseño de controles de seguridad. La seguridad informática, lejos de ser un área de soporte, se posiciona como un componente estratégico en la adopción responsable de la IA agéntica. En definitiva, la IA agéntica no representa sólo un avance tecnológico, sino un cambio en la forma de delegar acciones digitales. En este nuevo escenario, los guardrails  se convierten en el punto de equilibrio entre autonomía y control, permitiendo que la innovación avance sin comprometer la integridad, la trazabilidad y la confianza en los sistemas. Le puede interesar: El cibercrimen en cifras: detectan medio millón de archivos maliciosos al día en 2025

La marca amplió su portafolio de conectividad con un nuevo Predator 5G CPE, routars mesh WiFi 7 y un hotspot móvil.  Estas nuevas soluciones presentadas en el CES 2026 en Las Vegas, Estados Unidos, ofrecen conectividad ultrarrápida y segura para gaming, trabajo, uso en movimiento y el hogar.  El Predator Connect X7S 5G CPE combina conectividad 5G y rendimiento WiFi 7 de triple banda, junto con funciones orientadas al gaming y priorización de tráfico, para una experiencia de juego en línea y streaming más ágil y responsiva.  Por otro lado, los router mesh WiFi 7 Acer Connect Ovia T360 y T520 ofrecen opciones flexibles de doble banda y triple banda, diseñadas para reducir zonas sin cobertur y brindar una conectividad fluida y confiable en hogares y pequeñas oficinas.   Y por último, pero no menos importante, el Acer Connect M4D 5G Mobile WiFi proporciona conectividad 5G portátil con compartición para múltiples dispositivos, larga duración de batería y opciones SIM flexibles, pensadas para viajeros frecuentes y trabajadores híbridos.  La seguridad continúa siendo una prioridad para Acer y los tre productos se administran desde la app Acer Connecte, que permite configurar el sistema, ajustar o añadir nodos mesh, revisar dispositivos conectados y gestionar accesos para invitados desde el smartphone.  Además, ofrecen un conjunto de funciones de seguridad, que incluyen cifrado WPA3, soporte VPN, controles parentales y opciones de firewall, ayudando a proteger las redes domésticas y los dispositivos conectados frente a las amenazas en línea.  Le puede interesar: Gadget-up!: cuando el hardware deja de ser pasivo y empieza a decidir

Nuevas soluciones digitales reducen mantenimiento, mejoran la precisión y fortalecen la operación en entornos críticos. En un contexto donde la eficiencia operativa y la sostenibilidad se vuelven decisivas para la industria, la calidad del agua adquiere un rol estratégico en sectores como energía, manufactura avanzada y alimentos. La digitalización y la medición precisa se posicionan como herramientas clave para proteger activos, optimizar procesos y reducir costos. En esa línea, ABB  anunció el lanzamiento de dos innovaciones para el análisis continuo del agua: la familia de sensores de oxígeno disuelto AeroStar ULTRA y ULTRA TRACE , junto con el transmisor multientrada AWT424 . De forma integrada, estas soluciones establecen un nuevo estándar en precisión, fiabilidad, eficiencia operativa y conectividad digital  para la monitorización del agua en aplicaciones industriales exigentes. Los nuevos sensores AeroStar  ofrecen una medición ultraprecisa y estable del oxígeno disuelto, incluso en concentraciones traza donde niveles mínimos pueden comprometer el rendimiento o provocar corrosión. El modelo ULTRA  mide hasta 4 partes por billón (ppb) , mientras que el ULTRA TRACE  alcanza mediciones por debajo de 1 ppb , superando las limitaciones de los sensores electroquímicos tradicionales. Gracias a su diseño óptico de extinción de luminiscencia , los sensores presentan un tiempo de respuesta rápido y una vida útil de la tapa de hasta dos años , lo que permite reducir los costos de mantenimiento hasta en un 70%  y minimizar paradas imprevistas. Están diseñados para entornos como sistemas de vapor, semiconductores, agua ultrapura y la industria de alimentos y bebidas, donde la precisión es crítica. “Los nuevos sensores AeroStar ofrecen una medición de oxígeno disuelto en concentraciones ultrabajas con una precisión y fiabilidad inigualables, permitiendo a los usuarios confiar en el proceso mientras reducen significativamente los requerimientos de mantenimiento”, señaló Jorge Vázquez , líder de Instrumentación, sistema de control y sistemas de excitación de ABB en Panamá. Estas capacidades se complementan con el transmisor AWT424 , considerado la columna vertebral de la plataforma de análisis continuo del agua de ABB. El dispositivo permite monitorizar simultáneamente hasta cuatro sensores , ofreciendo una visión integral de parámetros como pH/ORP, conductividad, turbidez, cloro y oxígeno disuelto, todo desde un único equipo. El AWT424 incorpora un diseño modular , pantalla TFT a color, conectividad Bluetooth  y compatibilidad con MODBUS TCP , facilitando su integración con sistemas de control industrial. A través de la plataforma digital EZLink  y la aplicación EZLink Connect , los operadores pueden acceder a datos en tiempo real, alertas de mantenimiento predictivo y asistencia remota. Con esta solución integral, ABB refuerza su propuesta de valor en automatización, digitalización y sostenibilidad , ofreciendo a las industrias una herramienta avanzada para mejorar el control de procesos, proteger infraestructuras críticas y avanzar hacia operaciones más eficientes y responsables en el uso de los recursos. Le puede interesar: "Panamá se consolida como hub regional de datos satelitales con el Centro Copernicus-LAC"

En la segunda entrega de nuestra nueva sección de hardware inteligente mostramos desde collares “traductores” para perros hasta teclados que reemplazan a toda una PC. Estos productos son una señal de cómo el hard se convierte en interfaz narrativa, plataforma de monetización o mecanismo de control y todos dicen algo relevante sobre hacia dónde va el consumo tecnológico. Estos cuatro productos no tienen mucho en común en apariencia, pero sí en filosofía. Todos trasladan decisiones —interpretar, recomendar, guiar, ejecutar— del usuario al sistema. El hardware ya no solo mide: declara, condiciona y estructura comportamientos . En algunos casos eso genera eficiencia. En otros, dependencia. Y en todos, redefine la relación entre personas, objetos y software. En la era del Gadget-up!, la pregunta ya no es qué puede hacer el dispositivo, sino qué margen de decisión nos deja cuando empieza a hacerlo “mejor” que nosotros . Mibuddy: el collar que no traduce perros, traduce ansiedad humana Mibuddy se presenta como un collar inteligente capaz de “traducir” los ladridos de un perro en intenciones comprensibles: hambre, estrés, ansiedad, necesidad de atención. Técnicamente, el proceso combina captura de audio, transcripción con OpenAI Whisper  y un modelo de lenguaje entrenado con más de 10.000 sonidos caninos , que luego entrega etiquetas claras y tranquilizadoras. A eso se suman GPS y métricas de salud para reforzar la sensación de un producto clínico y confiable. Pero el verdadero diferencial de Mibuddy no está en la lingüística, sino en la autoridad algorítmica . El dispositivo afirma alcanzar un 85 % de precisión, una cifra imposible de auditar en un contexto donde el “idioma” original no puede ser validado. El perro no puede corregir la transcripción. El modelo habla y su interpretación se convierte en verdad operativa. En la práctica, Mibuddy no cambia cómo entienden los perros, cambia cómo los humanos delegan decisiones . Una vez que existen alertas, gráficos y notificaciones, el cuidado deja de ser observacional y se vuelve reactivo a dashboards. El sistema no entrena tanto al modelo como al dueño, que aprende a obedecer señales digitales antes que comportamientos reales. No es traducción animal. Es generación de narrativa con hardware incorporado . Y en un terreno donde no existe verificación posible, la confianza suele imponerse a la exactitud. Buddyo: cuando los coleccionables se convierten en suscripciones emocionales Buddyo parece, a primera vista, un accesorio simpático: una base inteligente que transforma figuras coleccionables en objetos conversacionales. El “cerebro” no está en la figura, sino en un pod con micrófonos, altavoz, identidad NFC y una app que vincula cada muñeco con un modelo de personaje alojado en la nube . Para figuras que no tienen NFC, Buddyo vende bases compatibles. El resultado: cualquier ícono de plástico puede hablar. La jugada es mucho más profunda de lo que parece. El hardware es solo el ancla . Una vez instalada la base, cada nueva figura —o cada licencia— se convierte en demanda incremental de software. El modelo transforma el coleccionismo de compra única en catálogos expandibles , donde el gasto no termina con la figura, sino que empieza ahí. Para fabricantes y licenciatarios, la lógica es irresistible: lanzamientos más frecuentes, ciclos más cortos y monetización continua basada en apego emocional. Para los usuarios, el riesgo es claro. Buddyo monetiza el vínculo dos veces: primero con el dispositivo físico y luego con personajes, actualizaciones y experiencias. Si el producto despega, el impacto no será técnico sino económico. La novedad puede desgastarse lentamente, pero el cobro llega rápido . GLYDE: el corte de pelo como proceso industrial guiado por IA GLYDE entra en un territorio históricamente dominado por habilidad manual: el grooming. Su promesa es directa y ambiciosa: permitir que cualquier persona logre fades limpios y simétricos sin experiencia profesional. Para eso combina una app móvil, sensores, cámara y un sistema de cuchillas motorizadas que ajustan la longitud en tiempo real , mapean la forma de la cabeza y guían cada pasada. La innovación real no está en las recomendaciones de estilo, sino en la restricción mecánica . Las cuchillas se retraen si el ángulo o la velocidad son incorrectos. El accesorio externo “Fade Band” introduce una referencia física para resolver un problema que los tutoriales nunca pudieron: la simetría. El resultado es un sistema que desplaza el corte de pelo desde la destreza hacia la obediencia. GLYDE funciona como un jig industrial aplicado al cuerpo humano . Reduce errores no porque el usuario aprenda, sino porque la máquina no le permite equivocarse. Sus puntos débiles son evidentes —dependencia del software, calibración y sensores—, pero la idea central es sólida y pone presión sobre toda la industria de herramientas que todavía confía en peines plásticos. Si el sistema falla de manera segura cuando la IA no responde, GLYDE no será magia. Será algo más efectivo: un estándar mecánico que elimina la improvisación . HP EliteBoard G1a: la PC se muda al teclado El HP EliteBoard G1a propone algo radicalmente simple: el teclado es la computadora . No hay torre, ni laptop, ni pantalla integrada. Conectado a un monitor o emparejado con smart glasses, el EliteBoard se convierte en una estación completa con Windows, almacenamiento interno y una NPU para aceleración de IA en el dispositivo . El movimiento no busca miniaturizar por deporte, sino alinearse con el trabajo híbrido real . El teclado es el objeto más estable del escritorio, el que siempre se transporta, se conecta y se desconecta. HP coloca ahí todo el cómputo, permitiendo que cualquier sala, escritorio temporal o setup improvisado se transforme en un entorno de trabajo completo en segundos. Para CIOs y equipos de IT, la propuesta es estratégica: menos dispositivos, menos fricción, menos cambios de contexto. La compatibilidad con pantallas tradicionales y dispositivos de realidad aumentada anticipa escenarios donde la movilidad no implica sacrificar potencia ni seguridad local. El EliteBoard G1a no redefine el hardware por tamaño, sino por ubicación lógica . En un mundo de oficinas móviles, mover la PC al teclado es una decisión sorprendentemente racional. Le puede interesar: Gadget-up!: nueva sección de hardware con inteligencia (y carácter propio)

La implementación de una ley pionera, calificada como un experimento global sobre seguridad digital, desata debates sobre eficacia, implementación tecnológica y futuros modelos regulatorios. Australia ha activado uno de los experimentos regulatorios más ambiciosos y polémicos en materia de seguridad digital: una prohibición legal para que menores de 16 años posean cuentas en redes sociales como Instagram, TikTok, Snapchat, Facebook, X (antes Twitter) y YouTube, entre otras. Al cumplirse un mes desde la entrada en vigor de la norma el pasado 10 de diciembre de 2025, más de 4,7 millones de cuentas vinculadas a usuarios menores de edad han sido desactivadas por las plataformas para cumplir con la ley . La cifra, proporcionada por el comisionado de eSafety del gobierno australiano, supera con creces las estimaciones previas y equivale, según datos poblacionales, a más de dos cuentas por cada individuo entre 10 y 16 años  en el país.  Plataformas como Meta informaron haber apagado cerca de 550 mil cuentas  solo en sus servicios Instagram, Facebook y Threads como parte de este esfuerzo de cumplimiento. La ley, pionera a nivel mundial, obliga a las empresas tecnológicas a demostrar que han tomado “medidas razonables” para impedir que menores se registren o mantengan perfiles; de lo contrario, enfrentan multas de hasta A$49,5 millones (unos US$33 millones)  por incumplimiento.  Sin embargo, no responsabiliza legalmente a los padres o a los propios menores por la violación de esta restricción. Aunque los datos iniciales muestran cumplimiento, el resultado real suscitó reacciones encontradas entre líderes tecnológicos y expertos en seguridad digital. Por un lado, la desactivación masiva de cuentas representa una respuesta fulminante de la industria ante una regulación estricta. Por otro, las herramientas de verificación de edad —desde comprobaciones de identidad hasta inferencias automáticas basadas en comportamiento— están lejos de ser infalibles, y críticos advierten sobre falsas desactivaciones y brechas continuas que permiten eludir el sistema. A nivel práctico, la medida también ha generado efectos secundarios imprevisibles: algunos adolescentes han migrado temporalmente a plataformas menores o menos reguladas, mientras que sectores fuera de la economía digital —como librerías y juegos físicos— reportaron aumentos de tráfico, sugiriendo un desplazamiento de hábitos de consumo juvenil. Para gestores de riesgos digitales, CIOs y CSOs, este caso funciona como un laboratorio involuntario de políticas públicas aplicadas a internet. Australia ha colocado sobre la mesa preguntas esenciales para la gobernanza tecnológica global: ¿puede la regulación estatal reducir los daños percibidos sin infringir derechos individuales o fragmentar la experiencia digital? ¿Qué medios técnicos y éticos deben emplearse para autenticar identidades sin vulnerar la privacidad? Y, finalmente, ¿qué impactos tendrá esta política en salud mental, educación y desarrollo social de menores? Le puede interesar: El primer hardware que está creando OpenAI podría ser un "AirPods killer"

La red social de Elon Musk bloqueó las funciones de su IA Grok tras una oleada de críticas y acciones regulatorias en múltiples países por la generación de imágenes sexualizadas de personas reales. El episodio evidencia el creciente choque entre innovación de IA y límites legales y éticos internacionales. La inteligencia artificial diseñada para amplificar interacción y creatividad también puede amplificar daños; ese es, en síntesis, el aprendizaje doloroso que vivió la plataforma X esta semana. A raíz de una fuerte crítica global y medidas regulatorias emergentes, el chatbot de IA Grok —desarrollado por xAI e integrado a X— fue restringido para impedir la generación de imágenes sexualizadas de personas reales, incluyendo representaciones con ropa mínima o explícita . La decisión surge en medio de una crisis reputacional de alcance internacional: autoridades de países como Indonesia y Malasia bloquearon temporalmente el acceso a Grok por preocupación ante la proliferación de imágenes manipuladas sin consentimiento y potencialmente ilegales. En el Reino Unido, el regulador Ofcom y funcionarios gubernamentales han puesto bajo investigación las prácticas de la IA en el contexto de las nuevas leyes que penalizan la creación de imágenes no consensuadas, señalando que la respuesta de X ha sido “insuficiente”. Las restricciones implementadas por X incluyen la eliminación de la capacidad de Grok para editar o generar fotografías de personas reales con atuendos reveladores, incluso para usuarios pagados, y la geoclocación de estos bloqueos en territorios donde tales contenidos violan las normas legales locales. Este episodio es más que un ajuste técnico: es un punto de inflexión en la regulación global de IA generativa , marcando una tensión creciente entre innovación veloz y exigencias de protección, privacidad y seguridad digital. La problemática ha atraído la atención de agencias reguladoras en Europa, India, los Estados Unidos y otros mercados, que estudian posibles sanciones o restricciones adicionales. Elon Musk, CEO de xAI, defendió públicamente que Grok “solo responde a solicitudes basadas en prompts de usuarios y que está diseñado para rechazar peticiones ilegales”, aunque múltiples gobiernos aseguraron que las salvaguardas iniciales no estaban funcionando adecuadamente. Para CIOs y líderes de tecnología, este caso subraya un desafío operativo y ético crítico: las capacidades generativas de IA ya no son un simple producto experimental, sino instrumentos bajo escrutinio legal y social internacional . La responsabilidad de quienes diseñan, implementan y adoptan estas herramientas incluye no solo innovación y eficiencia, sino también mecanismos robustos de cumplimiento, mitigación de riesgos de abuso y alineación con marcos legales emergentes. Le puede interesar: Meta, del VR al IA: la transformación silenciosa de Zuckerberg