Sin embargo, no nos corresponde enlistarlos, pronunciarnos de forma entusiasta sobre ellos ni encasillarlos como un retroceso para la humanidad. Lo cierto es que, en los últimos meses, los modelos de inteligencia artificial generativa han logrado avances significativos en su desarrollo, optimización y capacidad de respuesta en distintos contextos profesionales, impactando directamente la IA en el derecho.

Microsoft creó su propia herramienta, Copilot, con una visión más organizativa e integrada en entornos laborales. También se evidencia la evolución en Google con Google IA Studio, que incorpora criterios más transparentes para el usuario, permitiendo abordar temas como código de programación, prompt, API, temperature —para mitigar alucinaciones— y tokens, entre otros conceptos técnicos.

Surge entonces, a lo largo de esta narrativa tecnológica, un interrogante fundamental que articula el ejercicio del derecho procesal con los procesos de enseñanza-aprendizaje: ¿los abogados y futuros juristas están realmente preparados para un uso adecuado de los modelos de inteligencia artificial generativa en sus diferentes plataformas y aplicaciones prácticas?

Un fallo que prende las alarmas en el uso de IA en el derecho

Para responder a esta pregunta, resulta pertinente analizar los hechos relacionados con el auto AC739-2026 de la Sala de Casación Civil, Agraria y Rural de la Corte Suprema de Justicia. Esta decisión resolvía un recurso de revisión contra un fallo emitido por el Tribunal Superior de Villavicencio, generando importantes reflexiones jurídicas.

En este caso, el apoderado presentó la demanda del recurso extraordinario de revisión citando un artículo incorrecto del Código General del Proceso (CGP) e invocando causales inexistentes. Posteriormente, en la subsanación, corrigió el artículo aplicable (Ley 1564 de 2012, art. 355), pero modificó el sentido taxativo de las causales invocadas, generando inconsistencias sustanciales.

Además, sustentó su argumentación con diez referencias jurisprudenciales apócrifas entre la demanda inicial y su corrección. Esta situación evidencia un uso inadecuado de herramientas tecnológicas, posiblemente derivado de una confianza excesiva en modelos de inteligencia artificial generativa sin la debida verificación jurídica.

La Corte concluyó que el apoderado incurrió en temeridad procesal (Ley 1564 de 2012, art. 79), considerando la conducta desplegada. A pesar de advertirse inconsistencias normativas y de que el mismo apoderado aceptó el uso de modelos de IA generativa, persistió en su postura sin realizar un control riguroso de la información presentada.

Como consecuencia, se le impuso una sanción consistente en una multa de 15 salarios mínimos legales mensuales vigentes (SMLMV) y la compulsa de copias a la Comisión Seccional de Disciplina Judicial de Bogotá. Este caso plantea una pregunta crucial: ¿estamos realmente preparados para integrar la inteligencia artificial en el ejercicio jurídico?

Los modelos de IA generativa y las herramientas digitales requieren una comprensión multidisciplinaria que permita su uso adecuado, ético y seguro, especialmente frente a las partes representadas y al sistema judicial. No se trata solo de eficiencia, sino de responsabilidad profesional y rigor técnico en cada actuación procesal.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

La enciclopedia más grande de Internet le ha dado un portazo en la cara a la IA. Wikipedia informó que, en adelante, ha prohibido el uso de IA generativa al momento de escribir o editar los artículos en su sitio web.

En la publicación aseguran que el motivo principal es que el uso de estas herramientas viola muchas de las políticas actuales de Wikipedia.

Wikipedia en español vs. Wikipedia en inglés: el uso de la IA

Algo que muchas personas pueden no saber es que la plataforma no funciona como un monopolio de información en el que todas las versiones operan de la misma forma. En vez de eso, cada sitio de Wikipedia se gestiona con sus propias reglas e independencia.

La prohibición de artículos creados con IA, por ejemplo, fue anunciada para la versión en inglés del sitio. Sin embargo, la versión en español de Wikipedia (que con seguridad es la que muchos utilizarán) permite de manera abierta el uso de modelos de lenguaje grande (o LLM por sus siglas en inglés) dentro del portal.

Una justificación sencilla para entender estas filosofías diferentes está en la manera en la que se usa la tecnología en cada una de estas versiones. La edición en español está, en su mayoría, construida a través de la traducción de entradas en otros idiomas. De hecho, la mayor diferencia reside en el contenido enfocado en figuras o temas de interés para comunidades hispanohablantes.

Es por esta razón que un LLM es mucho más práctico para este tipo de entradas que requieren traducir o adaptar contenido existente.

La lucha de Wikipedia contra la enshittification por la IA

El término enshittification, acuñado por el escritor Cory Doctorow, describe el ciclo de vida de las plataformas digitales donde primero son buenas para los usuarios, luego abusan de ellos para beneficiar a los socios comerciales y, finalmente, abusan de estos últimos para maximizar sus propios beneficios antes de morir. En el contexto actual, se refiere a cómo la integración forzada de IA generativa está degradando la calidad de las búsquedas y servicios web solo para inflar valoraciones bursátiles.

Frente a la inundación de contenido sintético que prioriza la cantidad sobre la calidad, han surgido movimientos como Human-Only y diversas iniciativas de certificación de contenido. Estas comunidades promueven el uso de sellos o metadatos que garantizan que un artículo, ilustración o código ha sido creado íntegramente por personas.

El objetivo es crear un ecosistema digital paralelo donde el valor resida en la intención y la experiencia humana, permitiendo a los usuarios filtrar el ruido generado por bots que actualmente satura los motores de búsqueda y las redes sociales.

Finalmente, el activismo legal y el desarrollo de herramientas de autodefensa digital han tomado protagonismo. Proyectos como Nightshade o Glaze permiten a los artistas envenenar sus obras digitalmente para que, si una IA intenta procesarlas sin permiso, el modelo de aprendizaje se confunda o se rompa. Estos esfuerzos, sumados a las presiones por legislaciones de transparencia algorítmica, forman un frente de resistencia que busca obligar a las Big Tech a reconsiderar su estrategia de implementar IA a toda costa, priorizando de nuevo la utilidad real para el ser humano.

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Colombia ha demostrado una notable capacidad para adaptarse y evolucionar frente a los cambios tecnológicos. Este avance se refleja en el fortalecimiento de su ecosistema digital, en el crecimiento de su economía emprendedora y en el talento que impulsa la innovación en distintos sectores productivos. En este contexto, la inteligencia artificial en Colombia comienza a consolidarse como un motor clave de desarrollo y transformación.

Hoy, una vez más, Colombia confirma su dinamismo en la transformación tecnológica. De acuerdo con el más reciente informe del Microsoft AI Economy Institute, el país se posiciona como uno de los líderes en adopción de inteligencia artificial en Sudamérica. En el segundo semestre de 2025, el uso de herramientas de IA generativa alcanzó el 22 % entre la población en edad laboral. Esta cifra representa un crecimiento de 1,6 puntos porcentuales frente al semestre anterior y ubica al país como el segundo de la región, solo por detrás de Uruguay.

Un avance alineado con la tendencia global

A nivel global, la adopción de tecnologías digitales avanzó 1,2 puntos porcentuales, lo que refleja una tendencia sostenida de transformación. En este contexto, Colombia avanza a un ritmo alineado con el panorama mundial. Mientras las economías con mayor madurez digital registran niveles cercanos al 24,7 %, otras regiones alcanzan el 14,1 %, lo que evidencia distintas velocidades de avance.

El posicionamiento de Colombia dentro de este escenario no es casualidad. Es el resultado de años de crecimiento en conectividad, fortalecimiento del talento digital, expansión del ecosistema emprendedor y una mayor disposición de las organizaciones para incorporar tecnología en sus procesos productivos.

En un país diverso y con una economía en constante evolución, este ritmo de adopción representa una oportunidad estratégica para impulsar el desarrollo, aumentar la competitividad y abrir nuevas oportunidades para millones de personas.

Más allá de las cifras, la inteligencia artificial en Colombia ya tiene un impacto tangible en la vida cotidiana. No llega para reemplazar a las personas, sino para potenciar sus capacidades, optimizar procesos y ampliar el alcance del talento. En sectores como los servicios, la industria creativa, el comercio, la educación y la tecnología, la IA está transformando la forma en que trabajamos, aprendemos y resolvemos problemas.

Una oportunidad transformadora para las pymes

Hoy, gracias a soluciones de inteligencia artificial cada vez más accesibles e integradas en el trabajo cotidiano, las pymes pueden elevar su productividad. También pueden tomar decisiones más informadas, generar mejores experiencias para sus clientes y acceder a mercados que antes parecían fuera de su alcance. La tecnología se consolida así como un habilitador real de crecimiento, competitividad e innovación.

El avance de Colombia en la adopción de inteligencia artificial en América Latina no es solo un logro tecnológico. Es una oportunidad histórica para poner la innovación al servicio del desarrollo humano y económico. A medida que más personas incorporan herramientas de IA en el trabajo, la educación y su vida diaria, el país avanza hacia una sociedad más preparada, más productiva y mejor posicionada para participar en la economía global del conocimiento.

Sin embargo, este progreso también implica una responsabilidad compartida. Para aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial, será fundamental seguir fortaleciendo la formación en habilidades digitales, ampliar el acceso a la tecnología y promover un uso responsable y ético de estas herramientas.

La inteligencia artificial tiene el potencial de convertirse en una de las fuerzas más transformadoras de nuestro tiempo. Colombia tiene hoy la oportunidad de consolidar este impulso, promoviendo una innovación centrada en las personas y asegurando que los beneficios de esta tecnología lleguen a todos los sectores de la sociedad.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

¿Por qué Val Kilmer regresará como una recreación con Inteligencia Artificial?

La frase que da título a esta noticia, “No podemos volver a rodar, no tenemos el presupuesto“, resume perfectamente la realidad de la situación. A diferencia de los grandes estudios de Hollywood, que pueden permitirse costosos reshoots o reconstrucciones digitales millonarias, las producciones pequeñas operan con márgenes de error mínimos. Coerte Voorhees, director de la película, explicó que Kilmer ya había sido contratado años antes de morir para interpretar al Padre Fintan, un sacerdote católico y espiritualista nativo americano.

Debido a la agresiva batalla de Kilmer contra el cáncer de garganta, que le costó su voz natural tras dos traqueotomías en 2014, el actor nunca pudo completar sus escenas antes de que su salud empeorara drásticamente. Inicialmente, los cineastas intentaron eliminar al personaje de la trama para salvar la película, pero pronto comprendieron que la historia no tenía sentido sin él. Fue entonces cuando la tecnología se presentó no solo como una opción estética, sino como una necesidad financiera y narrativa para evitar que el proyecto colapsara.

¿Está bien usar la IA para reemplazar actores cuando su familia lo autoriza?

Uno de los puntos más importantes en esta historia es que el uso de la imagen y voz de Kilmer cuenta con la bendición de su familia, especialmente de su hija, Mercedes Kilmer. Para ellos, esto no es una explotación de su imagen, sino una continuación del espíritu innovador del actor. Mercedes ha mencionado que su padre siempre vio las tecnologías emergentes con optimismo, considerándolas herramientas para expandir las posibilidades de contar historias.

De hecho, Van Kilmer fue un pionero en el campo de recreaciones con inteligencia artificial. En 2021, trabajó con la empresa de voz sintética Sonantic para crear un modelo de voz sintética basado en horas de grabaciones de archivo. Este esfuerzo fue lo que permitió su aparición como Iceman en Top Gun: Maverick (2022), donde la tecnología ayudó a recrear sus diálogos, permitiéndole despedirse de uno de sus personajes más icónicos de una manera que su condición física real no le permitía.

El debate ético en la era de la IA

A pesar de la transparencia y el apoyo familiar, la noticia ha reabierto las grietas en el debate sobre la IA en el cine. Muchos críticos y aficionados se preguntan dónde termina la autoría y dónde empieza la simulación. En redes sociales y foros especializados la discusión es intensa: ¿Es justo para otros actores que se use una máscara digital en lugar de contratar a un actor vivo? ¿Podía Kilmer prever realmente el alcance de lo que firmó hace años?

El uso de réplicas digitales ya no es una anomalía. Hemos visto versiones jóvenes de Luke Skywalker o la resurrección de actores fallecidos en sagas como Star Wars. Sin embargo, el caso de Val Kilmer es distinto porque se trata de una película independiente que utiliza la tecnología para terminar un trabajo que el actor deseaba hacer, pero no pudo completar.

Imágenes: Archivo ENTER.CO

La industria aseguradora atraviesa uno de los momentos de transformación más relevantes de su historia. La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo no solo la eficiencia operativa, sino también la forma en que las aseguradoras se relacionan con sus clientes, evalúan riesgos y gestionan siniestros.

Durante décadas, el sector había avanzado de manera gradual en procesos de digitalización. Sin embargo, con la llegada de la IA generativa (GenAI) y, más recientemente, de la IA agéntica, la velocidad del cambio se ha multiplicado. En América Latina, esta tendencia no es ajena: cada vez más aseguradoras se suman a la ola tecnológica para mantener su competitividad.

En un mercado donde los clientes demandan inmediatez, transparencia y experiencias personalizadas, adaptarse a esta transformación ya no es opcional. Las compañías que no incorporen estas capacidades en su operación corren el riesgo de quedar rezagadas frente a competidores que sí lo hacen.

El estado actual y futuro de la IA en el sector asegurador

Los números confirman que la IA ya dejó de ser un experimento aislado. Según datos de Celent, el 43% de las aseguradoras latinoamericanas ya tiene proyectos de Inteligencia Artificial Generativa en producción, mientras que un 47% adicional planea implementarlos en los próximos 12 meses.

Esto significa que, en el corto plazo, la gran mayoría de las compañías de la región contará con capacidades de GenAI operativas. Más recientemente, comienza a ganar terreno la llamada IA agéntica: modelos capaces de razonar, tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas en entornos complejos.

En este campo, un 19% de las aseguradoras latinoamericanas ya tiene iniciativas en producción y otro 19% espera sumarse en el próximo año. Este dato marca el inicio de una nueva etapa de madurez tecnológica, en la que la IA dejará de ser únicamente un soporte para tareas repetitivas.

Estas cifras reflejan un cambio de paradigma: la IA ya no se limita a pruebas piloto o proyectos exploratorios. Hoy forma parte del core operativo y estratégico de la industria, y pasará a convertirse en un motor activo de negocio.

Cómo implementar soluciones de IA de manera escalable y práctica

La adopción de IA en seguros no es un desafío tecnológico únicamente: también es un reto organizacional, cultural y regulatorio. Implementar estas soluciones de manera práctica y escalable implica repensar procesos de negocio de principio a fin.

Las experiencias más exitosas en la región muestran que las aseguradoras deben comenzar por tres pasos esenciales:

• identificar áreas de alto impacto y bajo riesgo, definir una estrategia de datos robusta y, finalmente, integrar la IA con los sistemas core de la organización.
• Identificar áreas de alto impacto y bajo riesgo. Generalmente, la atención al cliente y el procesamiento de siniestros son las puertas de entrada.
• Definir una estrategia de datos robusta. Sin información de calidad, la IA no genera valor real.
  Integrar la IA con los sistemas core. El impacto ocurre cuando la tecnología no opera de manera aislada, sino como parte del ecosistema completo de la aseguradora.

Los datos de Celent son claros: la región está transitando rápidamente de pruebas limitadas a implementaciones productivas de gran escala. Esto obliga a las compañías a trabajar en una hoja de ruta clara que combine innovación con sostenibilidad y cumplimiento normativo.

Regulación y ética: un equilibrio necesario

La innovación no puede ir desligada de la regulación. Los supervisores de seguros en América Latina ya están observando con atención cómo se utilizan los modelos de IA para la tarificación, la gestión de siniestros y la atención a clientes. El desafío es encontrar un balance entre innovación y protección del consumidor.

La transparencia en el uso de algoritmos, la gestión de sesgos y la explicación de decisiones automatizadas son hoy factores centrales para construir confianza. Aquellas aseguradoras que logren un uso responsable de la IA no solo cumplirán con la normativa, sino que también generarán un diferencial competitivo en términos de reputación y fidelización.

El verdadero impacto de la IA en la experiencia del cliente

Uno de los aspectos más transformadores de la IA en seguros es su capacidad para mejorar radicalmente la experiencia del cliente. Los chatbots de nueva generación, capaces de mantener conversaciones naturales y resolver dudas complejas, han cambiado la forma en que los clientes interactúan con su aseguradora.

Pero más allá de la atención al cliente, la IA permite personalizar ofertas, anticipar necesidades y generar procesos mucho más ágiles en momentos críticos como la denuncia de un siniestro. De acuerdo con Celent, las áreas donde se espera mayor impacto en los próximos 12 meses son servicio al cliente y tecnología (TI).

No obstante, también han ganado terreno en prioridad y expectativas las funciones de gestión de siniestros y procesos de suscripción, lo que sugiere un cambio estructural en la cadena de valor aseguradora. En la práctica, esto significa que la IA pasará de ser una herramienta de front-office para convertirse en un recurso estratégico que transforma procesos de negocio fundamentales.

Casos de uso concretos de la IA en seguros

El potencial de la IA se traduce en aplicaciones reales que ya están generando valor:

• Gestión de siniestros: automatización de la recepción, clasificación y resolución de reclamos, reduciendo tiempos de días a minutos.
• Prevención de fraude: detección temprana de patrones sospechosos a partir de grandes volúmenes de datos.
• Atención al cliente 24/7: asistentes virtuales multicanal capaces de resolver solicitudes sin intervención humana.
• Suscripción inteligente: análisis predictivo para evaluar riesgos de manera más precisa y con menos burocracia.
• Diseño de productos personalizados: uso de GenAI para crear coberturas ajustadas a las necesidades individuales de cada cliente.

Estos casos no solo generan eficiencias internas, sino que también elevan el estándar del servicio que los clientes esperan recibir.

Una oportunidad histórica para el sector asegurador

La Inteligencia Artificial está dejando de ser una promesa para convertirse en una realidad tangible en la industria aseguradora latinoamericana. Con casi la mitad de las compañías ya utilizando GenAI en producción y otra mitad a punto de sumarse, el escenario de los próximos años apunta a una transformación profunda.

La clave estará en implementar la IA de manera escalable, responsable y centrada en el cliente. Las aseguradoras que logren integrar la innovación tecnológica con un uso ético y regulado tendrán la capacidad de diferenciarse en un mercado cada vez más competitivo.

El futuro ya no se mide en décadas, sino en meses. La IA —y en particular la IA agéntica— marcará la diferencia entre quienes se limiten a seguir las tendencias y quienes tomen un rol protagónico en redefinir la industria aseguradora en América Latina.

La Cuarta Dimensión de los Seguros: IA con Alma

Para quienes desean profundizar en el impacto presente y futuro de la Inteligencia Artificial y otras tecnologías emergentes en el sector asegurador, Insure Americas se presenta como un evento imprescindible.

Del 24 al 26 de Marzo en el Hotel Fontainebleau Miami Beach, en el marco de la Conferencia Fintech Americas Miami 2026 – La Cuarta Dimensión: IA con Alma, este encuentro reunirá a aseguradoras, insurtechs y expertos del sector para analizar aplicaciones concretas de GenAI, IA agéntica y otras innovaciones que ya están transformando procesos clave, desde la atención al cliente hasta la gestión de riesgos.

Más allá de la teoría, Insure Americas es un espacio de conocimiento y conexiones que le permitirá a los participantes aprender de experiencias reales, anticipar tendencias y conectar con los líderes que están impulsando la transformación del sector.

Asistir a este evento es una oportunidad única para comprender de primera mano cómo la IA y las tecnologías emergentes se traducen en resultados tangibles y para involucrarse directamente en el futuro de los seguros en la región.

Más información en: www.fintechamericas.co/insure-americas

Imagen: Generada con IA / Gemini

El caso surgió durante la sustentación de un recurso extraordinario de revisión. En su demanda inicial, el abogado transcribió normas con contenidos que no correspondían a su texto real y citó sentencias que nunca fueron proferidas. Las referencias tenían numeración precisa y redacción convincente, pero carecían de sustento en los repositorios oficiales.

Tras detectar las inconsistencias, la Sala inadmitió el escrito y advirtió posibles consecuencias disciplinarias. Lejos de corregir de manera rigurosa, el apoderado presentó una subsanación que repitió el patrón: nuevas citas apócrifas y tergiversaciones normativas. La Relatoría de la Corporación confirmó que las providencias mencionadas no existían.

El propio jurista reconoció que utilizó una herramienta de inteligencia artificial para agilizar la elaboración del documento. El tribunal no cuestionó el uso de tecnología como tal. Lo que reprochó fue la omisión del deber de verificación. Para los magistrados, citar una norma o una sentencia implica garantizar su autenticidad.

La decisión se sustentó en la figura de la temeridad procesal, que sanciona a quien litiga sin la diligencia mínima exigible. Puede configurarse por dolo o por culpa grave. En este caso, la Sala consideró que hubo negligencia inexcusable, agravada por la reiteración de errores después de una advertencia formal.

Inteligencia artificial y responsabilidad profesional

La multa de quince salarios mínimos y el envío de copias a la autoridad disciplinaria no solo tienen efectos individuales. El fallo envía un mensaje a la comunidad jurídica: la automatización no sustituye la responsabilidad del abogado.

Los sistemas de IA generativa pueden producir textos coherentes, estructurados y con apariencia técnica sólida. Sin embargo, también pueden “alucinar”, es decir, crear datos inexistentes con absoluta naturalidad lingüística. En el ámbito judicial, donde cada referencia puede incidir en la decisión final, esa falla adquiere otra dimensión.

El caso evidencia que el riesgo no está en la herramienta, sino en el uso acrítico de sus resultados. Delegar la fundamentación jurídica sin contrastar fuentes oficiales expone al litigante a sanciones y compromete la credibilidad del proceso.

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El precedente obliga a repensar la incorporación de inteligencia artificial en despachos y firmas. La eficiencia que promete debe ir acompañada de protocolos estrictos de revisión. Consultar bases de datos oficiales, verificar numerales y leer las sentencias completas siguen siendo tareas indelegables.

La decisión no cierra la puerta a la innovación tecnológica en la jurisprudencia colombiana. Más bien fija un límite: la IA puede asistir, pero no reemplazar el juicio profesional. El abogado continúa siendo el responsable directo de lo que firma y presenta ante el tribunal.

A futuro, el debate no girará en torno a si se debe usar inteligencia artificial, sino a cómo integrarla sin afectar la calidad del debate jurídico. Este caso deja una advertencia concreta: la confianza en la justicia depende, también, del rigor con el que se utilicen las nuevas herramientas digitales.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Basado en Gemini 3, el modelo de IA más avanzado de Google hasta ahora, Chrome incorpora un panel lateral que funciona como asistente permanente. Desde allí, el usuario puede interactuar con el contenido que está viendo, pedir resúmenes, comparar información entre sitios o recibir ayuda contextual sin cambiar de pestaña. El foco está en reducir fricciones y optimizar el tiempo frente a la pantalla.

Gemini en Chrome: así funciona el asistente inteligente dentro del navegador

El funcionamiento de Gemini en Chrome es sencillo desde la perspectiva del usuario. El asistente se abre en un panel lateral que permanece activo mientras se navega, lo que permite realizar múltiples tareas de forma paralela. Por ejemplo, es posible leer un artículo y, al mismo tiempo, pedirle a Gemini que explique un concepto, sintetice puntos clave o cruce datos con otras fuentes abiertas.

Esta lógica de acompañamiento continuo también se extiende al contenido visual. Con herramientas como Nano Banana, los usuarios pueden transformar imágenes directamente en la página web que están visitando, sin descargar archivos ni usar aplicaciones externas. La IA permite modificar imágenes, generar nuevas versiones o convertir información visual en gráficos útiles para presentaciones o investigaciones.

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El impacto más inmediato es una navegación más fluida, especialmente para estudiantes, profesionales y creadores de contenido, que suelen trabajar con muchas fuentes al mismo tiempo.

¿Qué impacto tiene Gemini en Chrome para los usuarios y su productividad?

Uno de los cambios más relevantes está en la integración con otras aplicaciones de Google. Gemini puede interactuar con servicios como Gmail, Calendario, Maps, YouTube o Google Flights, permitiendo encadenar acciones. Esto significa que tareas como planear un viaje, organizar eventos o redactar correos informativos pueden resolverse desde un mismo flujo, con menos pasos manuales.

En los próximos meses, Chrome sumará la función de Inteligencia Personal, que permite a Gemini recordar el contexto de conversaciones previas y adaptarse a las preferencias del usuario. Esta personalización es opcional y configurable, lo que refuerza el control sobre los datos y el nivel de asistencia deseado.

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La evolución más avanzada llega con la navegación automática, una capacidad que permite a Gemini ejecutar tareas de varios pasos, como investigar precios, completar formularios o gestionar trámites digitales. Antes de realizar acciones sensibles, el sistema se detiene y solicita confirmación explícita, integrando la seguridad como parte central del diseño.

Con estas funciones, Chrome deja de ser solo una puerta de acceso a la web y se convierte en una herramienta activa que entiende el contexto, anticipa necesidades y ayuda a hacer más en menos tiempo. La navegación asistida por IA comienza así a consolidarse como una nueva norma en la experiencia digital.

Esta herramienta ya permitía animar fotos de forma automática, pero ahora incorpora prompts de texto personalizados que amplían las posibilidades creativas. En lugar de depender solo de animaciones predeterminadas, el usuario puede indicar cómo quiere que una imagen cobre vida y obtener resultados más cercanos a su intención original, sin complicar el proceso.

Ahora es posible especificar el tipo de movimiento, estilo o efecto deseado. Desde cambios sutiles en escenas tranquilas hasta gestos más notorios en el sujeto principal, basta con describirlo en texto. Para quienes no saben por dónde empezar, la aplicación incluye sugerencias de prompts que sirven como punto de partida.

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Escribe lo que imaginas y la IA lo hace realidad

Desde la pestaña Crear en Google Fotos, al seleccionar Foto a video, aparecen tres opciones: Movimientos sutiles, Me siento con suerte e indicaciones de texto. El proceso es simple; se escribe la idea, se espera unos minutos mientras la IA procesa la solicitud y el resultado es un video corto listo para guardarse o compartirse.

Si el primer intento no convence, los prompts se pueden ajustar y generar nuevamente el video. Además, los clips incluyen audio de forma predeterminada, lo que los hace más atractivos y mejor adaptados al contenido que hoy circula en plataformas sociales.

Lo que necesitas para empezar

Las indicaciones de texto personalizadas están disponibles únicamente para usuarios mayores de 18 años. Para usar la función Foto a video, se requiere tener al menos 13 años, contar con una cuenta personal de Google, tener activada la copia de seguridad de las fotos que se quieran editar y disponer de conexión a internet.

Existe un límite diario en la cantidad de fotos o videos que se pueden generar. Quienes necesiten crear más contenido pueden acceder a los planes Google AI, que amplían esta cuota. La disponibilidad de la función es progresiva y varía según la región, por lo que puede tardar en activarse en algunos países.

Los videos se guardan con la fecha de creación y no con la fecha original de la foto, un detalle importante para quienes organizan su biblioteca de forma cronológica. Los usuarios también pueden enviar comentarios sobre los resultados para ayudar a mejorar la herramienta.

De tu galería directo a tus redes sociales

La función Foto a video está disponible tanto en Android como en iOS y ofrece las mismas capacidades en ambos sistemas, aunque la interfaz puede variar ligeramente según el dispositivo. Los videos se generan en formato vertical, ideal para plataformas como Instagram, TikTok o YouTube Shorts.

En el caso de imágenes horizontales, la aplicación realiza un recorte automático para adaptarlas al formato. Como ocurre con cualquier herramienta de inteligencia artificial generativa, los resultados pueden variar. Para obtener mejores videos, se recomienda usar fotos bien iluminadas, enfocadas y con sujetos claramente visibles.

El uso de estas funciones está sujeto a las Condiciones del Servicio de Google y a su Política de Uso Prohibido de IA Generativa, especialmente si se planea utilizar el contenido con fines comerciales.

Para probar la función, basta con abrir Google Fotos en un dispositivo Android o iOS y dirigirse a la pestaña Crear. Si la opción aún no aparece, es porque Google está habilitando estas funciones de manera gradual en distintos mercados.

Tus fotos guardan historias. Ahora también pueden contarlas con movimiento, sonido y creatividad impulsada por inteligencia artificial.

Imagen: Generada con IA / Gemini

A medida que las organizaciones amplían la automatización, la personalización y la toma de decisiones en tiempo real, enfrentan un desafío fundamental relacionado con la gravedad de los datos en la inteligencia artificial, un factor crítico que impacta directamente en el rendimiento y la escalabilidad de las iniciativas de IA.

¿Pero qué significa este concepto? “Data gravity” en el mundo tecnológico hace referencia a cómo los grandes conjuntos de datos atraen aplicaciones, servicios y otros datos hacia sí mismos, similar a la atracción gravitacional entre planetas: cuanto más grande y valioso es el “cuerpo” de datos, mayor es su “fuerza de atracción”.

Esto crea desafíos como la latencia (tiempo de respuesta entre una acción iniciada por un usuario y la respuesta del sistema), ya que las aplicaciones deben estar cerca para ser rápidas, y la no portabilidad debido a que es difícil mover grandes volúmenes de datos.

Entonces, para satisfacer las demandas de razonamiento de IA, esta gravedad está atrayendo a las cargas de trabajo de datos hacia las infraestructuras de almacenamiento.

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Aprovechar todo el potencial de la IA implica mover y procesar los datos de forma eficiente. La adopción acelerada de la IA, con especial énfasis en la IA Agéntica y Generativa, están redefiniendo los límites de las arquitecturas de gestión de los datos.

Tradicionalmente, algunas organizaciones han confiado en arquitecturas de almacenamiento desagregadas para sus cargas de trabajo de IA, donde los datos se distribuyen en múltiples sistemas, lo que genera velocidades de recuperación lentas y una utilización deficiente del cómputo.

Si bien los avances en soluciones de almacenamiento de alta velocidad han mejorado los tiempos de acceso, la proximidad de los datos al cómputo de IA sigue siendo el desafío central. Optimizar esta relación es fundamental para lograr avances decisivos en el rendimiento de la IA.

Resulta clave garantizar la accesibilidad de la información en tiempo real para alimentar a las aplicaciones, con capacidades de recuperación y aceleración del cómputo eficiente para grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

El futuro de las empresas impulsadas por IA

El panorama de la IA empresarial evoluciona rápidamente, y las organizaciones necesitan una infraestructura que no solo “acompañe” el ritmo, sino que acelere la innovación.

Es fundamental desbloquear nuevas posibilidades en automatización, toma de decisiones e inteligencia de negocios, para competir en la era de la IA.

A medida que se acelera la adopción de la IA, las organizaciones requieren infraestructura que transforme los datos en un catalizador de la innovación, liberando todo el potencial de la IA Agéntica y Generativa, uniendo datos y cómputo para una inteligencia fluida y en tiempo real.

Al optimizar la localidad de los datos, las plataformas deben garantizar que los agentes de IA operen con máxima eficiencia, permitiendo “insights” más rápidos y una toma de decisiones más inteligente.

En definitiva, lo que no se ve pero resulta ser el motor que posibilita que todo suceda, es una infraestructura tecnológica moderna y a la altura de los desafíos que plantea la “gravedad” de los datos, con las capacidades necesarias para impulsar la próxima ola de transformación empresarial basada en IA.

Imágene: Pixabay

La iniciativa hace parte de la estrategia de formación de la compañía en la región. Desde 2020, Microsoft ha capacitado a más de 480.000 personas en Colombia mediante alianzas con entidades gubernamentales, fundaciones y organizaciones sociales. A nivel global, la empresa impulsa el programa Microsoft Elevate, con el que espera formar a 20 millones de personas en habilidades relacionadas con inteligencia artificial durante los próximos dos años.

Los cursos están disponibles sin costo y no requieren experiencia previa. El objetivo es facilitar el acceso a competencias digitales que hoy son demandadas en el mercado laboral, en un contexto en el que, según datos del Foro Económico Mundial, más de la mitad de la fuerza laboral mundial necesitará adquirir nuevas habilidades antes de 2030.

Entre las capacitaciones recomendadas se encuentra Fundamentos profesionales de asistencia administrativa, un curso introductorio enfocado en tareas de organización, comunicación y apoyo operativo, dirigido principalmente a jóvenes que buscan su primer empleo o a personas que desean fortalecer habilidades administrativas.

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Otra opción es Fundamentos profesionales de gestión de proyectos, que cubre los conceptos básicos para planificar y ejecutar proyectos, incluyendo trabajo en equipo, definición de objetivos y seguimiento de resultados. Está pensado para quienes inician su trayectoria profesional o participan por primera vez en proyectos estructurados.

Para quienes desean acercarse al área tecnológica, Fundamentos profesionales del desarrollo de software ofrece una introducción a la programación y al pensamiento lógico detrás del desarrollo de aplicaciones, sin exigir conocimientos técnicos previos.

En el campo de la inteligencia artificial, Microsoft ofrece Fundamentos profesionales de IA generativa, un curso en línea con certificación de LinkedIn que explica los principios básicos de esta tecnología y su uso en entornos laborales.

La lista se completa con IA para Directores de Pequeñas y Medianas Empresas, una capacitación diseñada para directivos y emprendedores que buscan aplicar la inteligencia artificial en la optimización de procesos, el análisis de datos y la toma de decisiones estratégicas en pymes.

Las capacitaciones están disponibles en línea y hacen parte del esfuerzo de Microsoft por ampliar el acceso a formación digital en la región.

A diferencia de los chatbots tradicionales, Cowork no se limita a responder preguntas o generar texto. Su propuesta es más ambiciosa: actuar como un compañero de trabajo digital, capaz de leer, crear y modificar archivos reales dentro de una carpeta del computador del usuario. Esto incluye desde documentos y hojas de cálculo hasta presentaciones o reportes en proceso.

En la práctica, Cowork funciona como una extensión de la inteligencia que hizo popular a Claude Code, pero sin exigir conocimientos técnicos. El usuario asigna una tarea, por ejemplo, ordenar una carpeta de descargas, convertir fotos de recibos en una tabla de gastos o armar un primer borrador de un informe, y la IA se encarga de planear cómo hacerlo y ejecutarlo paso a paso, informando su progreso.

Esta autonomía marca una diferencia clave frente a una conversación normal con IA. Cowork no espera instrucciones constantes ni depende de preguntas encadenadas. Se comporta más como alguien a quien se le delega un trabajo y lo desarrolla de principio a fin, incluso manejando varias tareas en paralelo.

De la programación al trabajo cotidiano

El verdadero cambio está en el público al que apunta. Mientras Claude Code fue diseñado para desarrolladores, Cowork busca llegar a usuarios comunes: estudiantes, periodistas, creadores de contenido, emprendedores o personas que simplemente quieren ahorrar tiempo en tareas repetitivas. No es necesario explicar el contexto una y otra vez ni adaptar manualmente los resultados; la IA entiende el entorno de archivos y trabaja directamente sobre él.

Además, Cowork puede conectarse con herramientas externas mediante conectores y, si se integra con el navegador, también puede interactuar con páginas web. Esto abre la puerta a flujos de trabajo más complejos, como recopilar información, organizarla y convertirla en documentos listos para usar.

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Sin embargo, esta potencia viene acompañada de responsabilidades. Cowork solo accede a las carpetas que el usuario autoriza, pero puede realizar acciones delicadas, como borrar archivos o sobrescribir información. Anthropic insiste en la importancia de dar instrucciones claras y supervisar los primeros usos, especialmente porque la IA todavía puede malinterpretar órdenes ambiguas.

También existen riesgos relacionados con seguridad y manipulación de instrucciones, un desafío común en los llamados “agentes de IA”. Aunque la compañía afirma haber desarrollado defensas avanzadas, reconoce que este tipo de tecnología aún está en evolución.

Más allá de los riesgos, el impacto potencial es evidente. Cowork plantea un futuro en el que la IA deja de ser solo una herramienta de consulta y se convierte en un actor activo dentro del trabajo diario. Para lectores de ENTER.CO, esto no significa el reemplazo del trabajo humano, sino una redefinición de cómo se organizan, ejecutan y optimizan las tareas digitales.

Por ahora, Cowork está disponible como vista previa para usuarios del plan Claude Max en macOS, pero su lanzamiento anticipa un cambio más profundo: la llegada de asistentes de IA que no solo piensan, sino que también hacen.

En las últimas horas circuló ampliamente una fotografía en la que se veía, supuestamente, a Nicolás Maduro siendo escoltado por uniformados tras descender de un avión. La imagen alimentó versiones sobre una captura inminente del presidente venezolano, luego de anuncios hechos por Donald Trump. Sin embargo, distintos ejercicios de verificación concluyeron que se trataba de un montaje generado con inteligencia artificial.

El análisis técnico apuntó a que la imagen fue creada con modelos de IA de Google. Estas herramientas incorporan una marca digital conocida como SynthID, invisible al ojo humano, pero detectable a nivel de píxeles incluso si el archivo ha sido recortado, comprimido o alterado con filtros. Además de esa huella, los verificadores detectaron rasgos visuales típicos de contenidos sintéticos: piel con textura plástica, inconsistencias en la iluminación y errores en los uniformes de los supuestos agentes que aparecen en la escena.

Otros detalles reforzaron la conclusión de que se trataba de una imagen falsa. Los uniformes no coinciden con los usados por fuerzas militares estadounidenses en operaciones urbanas, carecen de insignias claras de rango o unidad y mezclan parches de agencias que no tienen funciones militares operativas, como la DEA. Este tipo de fallas es común en imágenes generadas por IA que buscan imitar contextos reales de alta tensión política.

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En contraste con ese material apócrifo, el propio Donald Trump difundió una fotografía distinta, cuya autenticidad sí fue confirmada. La imagen —la que acompaña esta nota— muestra a un hombre a bordo de un buque militar estadounidense, identificado por Trump como el USS Iwo Jima. A diferencia del montaje viral, esta fotografía no presenta marcas de generación artificial ni inconsistencias técnicas evidentes, y proviene directamente de una cuenta oficial del expresidente.

La diferencia entre ambos casos ilustra con claridad el desafío actual que enfrenta el ecosistema informativo: en contextos de alta polarización y expectativa política, la inteligencia artificial facilita la creación de imágenes verosímiles que pueden inducir a error en cuestión de minutos. Al mismo tiempo, obliga a medios, periodistas y ciudadanos a extremar los procesos de verificación antes de dar por ciertos contenidos visuales que apelan a la emoción y a la coyuntura.

Especialistas recomiendan desconfiar de imágenes sin fuente clara, revisar si han sido publicadas previamente, utilizar herramientas de verificación disponibles en buscadores y observar con atención detalles como manos, texturas, fondos y símbolos institucionales. En un escenario donde la frontera entre lo real y lo sintético es cada vez más difusa, la confirmación de la autenticidad se convierte en un paso indispensable para no amplificar desinformación.

ChatGPT Go está diseñado para quienes sienten que la versión gratuita ya no les alcanza, pero todavía no necesitan todas las prestaciones de un plan Plus. Funciona como una versión “ligera” de los servicios premium de OpenAI, con más poder de procesamiento, más capacidad de memoria y más herramientas por día. La idea es que cualquier persona pueda trabajar con el modelo más avanzado —GPT-5— sin barreras de entrada tan altas y con un flujo más generoso de interacciones.

¿En qué consiste ChatGPT Go?

Este plan agrega varias mejoras clave frente al uso gratuito de ChatGPT. Por un lado, multiplica por diez el número de mensajes disponibles con GPT-5, lo que permite mantener conversaciones más largas, desarrollar proyectos más complejos o resolver tareas continuas sin quedarse sin cupo. A esto se suma un aumento de diez veces en la generación diaria de imágenes, un punto atractivo para estudiantes, creadores de contenido o profesionales que necesitan prototipos visuales rápidos.

ChatGPT Go también habilita diez veces más cargas de archivos e imágenes, lo que facilita trabajar con documentos, presentaciones, fotografías o bases de datos dentro del propio chat. Y añade un elemento que marca diferencia: el doble de memoria personalizada, una función que ayuda al sistema a recordar preferencias, estilos y patrones del usuario para generar respuestas más coherentes y ajustadas a cada perfil.

En otras palabras, el plan ofrece una experiencia más fluida para quienes usan la IA de forma frecuente: desde traducciones y tutorías hasta apoyo para escribir textos, hacer tareas, planear actividades o recibir explicaciones paso a paso sobre cualquier proceso.

¿Cómo funciona la alianza con Rappi?

Para impulsar el uso del nuevo plan en Latinoamérica, OpenAI selló un acuerdo con Rappi que convierte la llegada de ChatGPT Go en una oportunidad para los usuarios de la app. Desde el 15 de diciembre, cualquier persona que use Rappi puede suscribirse al plan y recibir un mes completamente gratis. Y quienes tengan la membresía Rappi Pro Black acceden a un beneficio mayor: seis meses sin costo.

La activación se hace directamente desde la aplicación de Rappi y está disponible en nueve países de la región, incluido Colombia. La oferta también cubre a quienes ya tienen una cuenta gratuita en ChatGPT, pues basta con actualizar el plan desde la web o desde la app móvil.

OpenAI asegura que el interés por la inteligencia artificial en Latinoamérica sigue creciendo de forma acelerada y que ChatGPT Go llega para responder a ese impulso. Con más capacidad, más herramientas y un precio más bajo, la nueva suscripción apuesta a que la IA avanzada deje de ser un lujo y se convierta en una herramienta cotidiana para millones de personas.

No se trata de un simple salto técnico, sino de un cambio conceptual: la cabina deja de ser un conjunto de pantallas y sensores y se convierte en un sistema que interpreta, decide y adapta la experiencia del conductor en tiempo real.

La compañía mostrará por primera vez su Plataforma de Cabina con IA, una arquitectura de alto rendimiento construida sobre la tecnología Snapdragon Cockpit Elite de Qualcomm. Aunque las marcas llevan años hablando de “autos inteligentes”, lo que propone LG es una cabina que procesa información de manera autónoma dentro del vehículo, sin depender de servidores remotos.

Esta diferencia, que parece sutil, es clave: reduce la latencia, evita caídas por conexión y fortalece la privacidad de los usuarios, un punto crítico en la era de los datos a bordo.

Una cabina que interpreta el contexto, no solo comandos

Lo más disruptivo de esta propuesta es su enfoque en modelos de inteligencia artificial generativa, como LLM, VLM y sistemas de creación de imágenes. Hasta ahora, los asistentes dentro del auto respondían a órdenes específicas; con esta plataforma, la cabina es capaz de analizar el entorno mediante cámaras internas y externas, evaluar el estado del conductor y anticiparse a situaciones de riesgo.

Si el sistema detecta que un vehículo se acerca para incorporarse y el conductor no lo ha notado, puede emitir una alerta contextualizada y más humana. Lo mismo ocurre con acciones aparentemente simples, como la música: la plataforma puede generar fondos visuales acordes a la hora del día, el clima o el ambiente exterior, y sugerir contenido relevante sin que el conductor lo solicite.

Este nivel de personalización abre una nueva dimensión en el infoentretenimiento a bordo. Ya no es solo una lista de apps o widgets, sino un entorno dinámico que combina seguridad, asistencia predictiva y experiencias emocionales con la ayuda de modelos generativos.

El salto del SDV al AIDV: un nuevo estándar para la industria

LG ya había dado señales de este camino en el CES 2025 cuando, junto con Qualcomm, presentó la solución Cross Domain Controller, capaz de fusionar sistemas ADAS e infoentretenimiento en un único procesador. El anuncio para 2026 es la evolución lógica: una plataforma que amplía esa integración hacia un nivel cognitivo, propio del llamado vehículo definido por IA (AIDV).

Este concepto plantea que el auto no solo ejecuta funciones programadas, sino que aprende del conductor, del entorno y del uso diario. Para LG, ese futuro ya está en marcha, y la plataforma que mostrará en Las Vegas es la evidencia más clara.

Eun Seok-hyun, presidente de LG Vehicle Solutions, lo resume en una frase: la movilidad del mañana no se limitará a responder, sino a comprender. Y esa comprensión será el punto que diferenciará a los fabricantes capaces de integrar IA generativa en sus cabinas de aquellos que sigan dependiendo únicamente del software tradicional.

Con esta apuesta, LG redefine el tablero de juego y deja un mensaje contundente antes de que arranque el CES 2026: la próxima innovación no será la pantalla más grande ni el sensor más preciso, sino la inteligencia que le dará sentido a todo lo que ya existe dentro del vehículo.

La confirmación del proyecto llegó desde China y coincide con un periodo de inversión intensa en IA por parte de la compañía. Directivos como Lu Weibing han señalado que la inteligencia artificial es ahora una prioridad estratégica, con avances en modelos de gran escala que han superado expectativas internas y acelerado su despliegue.

Mi Chat se basa en MiMo-7B-RL, un modelo eficiente que Xiaomi ha desarrollado para equilibrar rendimiento y recursos. Su evolución está respaldada por el equipo MiMo, liderado por Luo Fuli, cuya labor científica ha impulsado colaboraciones con instituciones académicas y una estrategia de desarrollo centrada en modelos de razonamiento avanzados.

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Aunque la compañía no ha detallado todas sus funciones, se anticipan capacidades como respuestas contextuales en tiempo real, integración total con smartphones, IoT y sistemas para vehículos, y control avanzado de dispositivos del hogar. El asistente también incluiría herramientas para productividad diaria y gestión unificada de tareas dentro del ecosistema HyperOS.

La visión de Xiaomi es que Mi Chat opere como interfaz central en todos los escenarios del ecosistema inteligente. Su papel será conectar móviles, productos domésticos y sistemas de movilidad mediante una IA que comprenda el contexto del usuario y ejecute operaciones complejas de forma integrada, diferenciándose de asistentes tradicionales basados solo en voz.

Xiaomi presentará los detalles oficiales el 17 de diciembre en Pekín, durante su conferencia de ecosistema. Allí se espera conocer la hoja de ruta completa, los primeros casos de uso y la estrategia de despliegue internacional. La cita marcará un punto clave para entender cómo evolucionará HyperOS junto con esta nueva capa de inteligencia artificial.

Con Mi Chat, Xiaomi entra en competencia directa con plataformas como ChatGPT y Gemini. Su apuesta combina un modelo propio, integración profunda en dispositivos y una visión de ecosistema unificado. El movimiento busca posicionar a la compañía como protagonista en la carrera global por asistentes avanzados que transformen la interacción cotidiana con la tecnología.

Imagen: Generada con IA / Gemini

Cómo piensan: dos estilos opuestos

ChatGPT siempre ha sido reconocible por su forma de conversar. Tiene facilidad para entender matices, seguir una idea aunque el usuario la explique a medias y reconstruir un contexto largo sin perder el ritmo.

Ejemplo sencillo: si alguien le pide ayuda para redactar una carta delicada —por ejemplo, responder una queja de un cliente— ChatGPT no solo ordena la información, sino que propone tonos, alternativas y argumentos que suenan naturales.

Gemini 3, en cambio, tiene un modo más técnico. Procesa instrucciones complejas sin necesidad de mucha explicación y responde con precisión casi quirúrgica.

Ejemplo: si un economista quiere cruzar proyecciones de inflación y tasas de interés de varios países, Gemini arma comparaciones, calcula variaciones y construye escenarios con rapidez.

No razonan igual, y ahí está la clave: uno está más cerca del lenguaje humano; el otro, de la lógica pura.

Creatividad: un terreno donde no todos lucen igual

Cuando la tarea exige imaginación, ChatGPT lleva ventaja. Sus textos fluyen mejor, encuentra giros narrativos y entiende las intenciones detrás del estilo que se busca. Es el modelo que más se acerca a lo que haría un redactor experimentado.

Gemini 3 puede escribir, pero suena más templado. Es confiable para explicar, resumir o clasificar, aunque cuando se le pide crear personajes, diálogos o escenas, sus resultados suelen ser más planos.

Para contenido creativo, ChatGPT sigue siendo la herramienta más flexible.

Información actualizada: aquí Google juega de local

Google integró Gemini 3 en productos que millones de personas usan cada día. Desde el buscador hasta Android, el modelo tiene acceso directo a información reciente y a datos que se actualizan al instante.

Ejemplo: si alguien pregunta por vuelos retrasados, cortes de agua en su zona o cifras de un partido recién terminado, Gemini puede recuperarlo casi de inmediato.

ChatGPT también puede buscar, pero depende más de servicios externos y no tiene un ecosistema tan amplio conectado de manera nativa.

En este punto, Gemini 3 se impone.

Productividad: depende del mundo donde trabajes

Si el usuario vive en Google Workspace, Gemini 3 encaja a la perfección. Entiende documentos, cruza información entre Drive, resume correos de Gmail y ayuda a organizar tareas sin mayor fricción.

ChatGPT, por otro lado, brilla cuando se le pide interpretar archivos largos, depurar código, preparar informes o crear plantillas que se ajusten a un estilo editorial. Su fortaleza no es el ecosistema, sino la forma en que reescribe, depura y estructura ideas.

Ambos ayudan en el trabajo, pero lo hacen con enfoques distintos.

Y en el panorama grande, ¿quién va ganando?

Los analistas coinciden en algo: Google tiene más infraestructura, más usuarios y más rutas para monetizar. OpenAI tiene modelos muy fuertes, pero su negocio depende casi por completo de suscripciones y licencias, lo que la obliga a avanzar más rápido que sus rivales.

Mientras tanto, China entra al juego con modelos potentes y mucho más baratos, una estrategia que ya le funcionó en otros sectores.

El resultado es un mercado dividido entre modelos gigantes —como ChatGPT y Gemini— y modelos livianos, muy especializados y accesibles.

Entonces, ¿cuál es la mejor IA?

Depende del uso, no del titular.

Si necesitas escritura natural, ideas, análisis narrativo, estructura y creatividad, ChatGPT es más completo.

Si buscas información reciente, velocidad, tareas técnicas y trabajo dentro del universo Google, Gemini 3 es más práctico.

No hay un ganador único. Hay dos inteligencias que crecieron en direcciones distintas. Y para el usuario, eso termina siendo una ventaja: siempre habrá una que se ajuste mejor a lo que quiere hacer.

En las redacciones de los medios de comunicación ya no solo suenan teclados y llamadas telefónicas, ahora también escuchamos el murmullo digital de los algoritmos. Tres de cada cuatro periodistas en Iberoamérica ya usamos inteligencia artificial generativa cada semana, y cuatro de cada cinco recurrimos con frecuencia a herramientas como ChatGPT.

Son cifras contundentes, reveladas por el informe “Inteligencia artificial para la generación de contenidos en Iberoamérica” que elaboré en el Politécnico Grancolombiano, con apoyo de DataFactory e Iniciación Científica, en conjunto con el profesor Alexis Apablaza. Y aunque a muchos nos parecen cifras naturales, reflejan un cambio estructural en la forma de producir, editar y distribuir información.

Lo cierto es que la IA ya no es un experimento, es parte del proceso creativo. La usamos para verificar datos, transcribir entrevistas, generar borradores o incluso analizar tendencias en tiempo real. Hemos aprendido a trabajar con ella como si fuera un colega silencioso, que nunca se cansa ni se distrae.

Sin embargo, su presencia plantea una pregunta que no podemos ignorar: ¿qué pasa con el pensamiento crítico cuando una máquina comienza a anticipar nuestras ideas? En el informe encontramos que el 78% de los profesionales utiliza la IA generativa al menos una vez por semana, y un 98,7% reconoce su importancia futura.

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Los periodistas hemos abrazado esta tecnología con entusiasmo, pero también con cierta ingenuidad. La mayoría confía en su potencial para optimizar el trabajo, aunque olvidamos que cada algoritmo refleja los sesgos de los datos que lo entrenan. La objetividad puede ser, en realidad, una ilusión construida sobre miles de fuentes que no siempre representan la diversidad del mundo que intentamos narrar.

Mientras tanto, los lectores no parecen compartir nuestro optimismo. Estudios citados en el informe muestran que buena parte del público percibe la IA como una amenaza, porque temen que se diluya la autenticidad, que los contenidos pierdan profundidad y que la desinformación se multiplique.

Esa desconfianza debería preocuparnos, porque sin credibilidad no hay periodismo. Si las audiencias, nuestros públicos, comienzan a dudar de si un texto fue escrito por una persona o por una máquina, el vínculo que queremos lograr con el lector, que es nuestro verdadero capital, se debilita.

Aun así, no podemos negar los beneficios. La IA nos permite procesar grandes volúmenes de información en segundos, detectar patrones invisibles y automatizar tareas repetitivas. Nos libera tiempo para pensar, contextualizar y analizar, que son precisamente las tareas donde sigue habitando la esencia del periodismo.

Pero para que eso ocurra, necesitamos dominar la tecnología, no depender de ella. La línea entre el apoyo y la sustitución es cada vez más delgada. La investigación que realizamos nos muestra que el verdadero reto está en la regulación, la ética y la formación. Coincidimos plenamente. No se trata solo de usar herramientas como ChatGPT o Copilot, sino de entender sus límites.

Debemos exigir transparencia en los algoritmos, promover políticas públicas que protejan la propiedad intelectual y, sobre todo, repensar la enseñanza del periodismo en clave tecnológica. Quien no entienda cómo funciona la inteligencia artificial difícilmente podrá cuestionarla. Estamos frente a un cambio de paradigma.

La IA no vino a reemplazarnos, sino a desafiarnos. Nos obliga a redefinir qué significa ser periodista en la era digital: más que informar rápido, debemos hacerlo con sentido, con contexto y con ética. En este nuevo ecosistema, la credibilidad será nuestro único código fuente irremplazable.

Imagen: Generada con IA /ChatGPT

El evento busca formar y conectar a mujeres profesionales de la región con las habilidades, herramientas y oportunidades necesarias para destacar en la era de la IA generativa.

La iniciativa es abierta, virtual y gratuita; el 27 de noviembre se reunirán voces expertas en tecnología, talento, productos digitales y liderazgo inclusivo. Será una mañana diseñada para aprender, inspirarse y construir comunidad, con espacios de networking y temas clave para entender cómo la IA está transformando el presente.

Una agenda pensada para inspirar y transformar

A partir de las 10:00 a.m., el equipo de Holberton Coderise dará la bienvenida oficial al evento, compartiendo la visión que impulsa a GenAI Leadership Program: crear una comunidad global que prepare a mujeres líderes para el futuro de la inteligencia artificial.

El Futuro del Trabajo y la Inteligencia Artificial

10:10 a.m. Speaker: Hannah Töpler, Founder & CEO de Intrare

Hannah analizará cómo la IA generativa está redefiniendo el empleo, automatizando tareas, creando nuevas profesiones y exigiendo competencias digitales avanzadas. Su charla explorará las oportunidades que se abren para las mujeres y por qué este es el momento para posicionarse en sectores emergentes.

Mujeres, IA y Liderazgo en la Industria Tech

10:30 a.m.  Speakers: Ximena Villalobos, CEO de PorContar & Luisa Fernanda Navarro, Co-Founder & CMO de PorContar

Una conversación potente sobre cómo las mujeres están abriendo espacios en tecnología, los retos persistentes en la industria y las claves para ejercer un liderazgo inclusivo en entornos guiados por IA.

Conversatorio: Innovar con propósito – Historias que inspiran transformación

10:50 a.m. Panelistas:

• Alix Gallardo Namihira, Co-founder en Invent
• Alejandra Cappelletti, especialista en productos digitales y UX
• Nicole Carranza, Founder de NGROWTH

Este panel reunirá historias reales de innovación impulsada por IA, mostrando cómo la tecnología puede ser una herramienta para generar impacto social, cerrar brechas y transformar comunidades.

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Ruta de Empleo: Conectando talento con oportunidades

11:20 a.m. –  Sandra Díaz Obando, Co-founder ruta de empleo

Sandra presentará La Ruta de Empleo, una plataforma que guía a personas y empresas en la búsqueda de empleo digno y talento adecuado. Un espacio clave para quienes buscan conectar formación, habilidades digitales e inserción laboral.

Cierre y Networking 11:40 a.m. a 11:50 a.m.

El evento finalizará con una invitación a unirse a la comunidad global de mujeres en IA y con espacios virtuales de networking para conectar a todas las asistentes.

Un encuentro para aprender, conectar y abrir puertas

El lanzamiento de GenAI Leadership Program marca el inicio de una comunidad que busca reducir la brecha de género en tecnología y preparar a mujeres para liderar la revolución de la IA en sectores empresariales, educativos y sociales.

Una mañana de historias, conocimiento y conexiones diseñada para quienes desean ser parte activa del futuro.

Link de registro: AQUÍ

Imagen: Archivo Particular

Aunque la función aún no ha sido anunciada oficialmente, ha sido detectada en una revisión del código de la versión 7.51.0 de la app, donde se sugiere que permitiría transformar selfies en memes personalizados.

El resultado sería un meme personalizado con la cara del usuario, sin necesidad de edición manual. Se espera que el proceso sea automatizado desde la propia app, utilizando imágenes previamente almacenadas en la cuenta del usuario en Google Fotos. El nombre provisional de esta función es “Me Meme”, aunque podría cambiar al momento de su lanzamiento oficial.

Entre las primeras plantillas identificadas en el código, se menciona el meme clásico “This is fine”, uno de los más reconocibles de internet. Sin embargo, no está claro aún si los usuarios podrán cargar sus propias plantillas o si Google ampliará el catálogo disponible con el tiempo. De momento, todo indica que la función ofrecerá un repertorio de memes prediseñados.

La idea sería facilitar que cualquier persona pueda convertirse en protagonista de un meme sin conocimientos de edición, y con un resultado visualmente realista gracias a modelos generativos de IA.

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Esta herramienta forma parte de los esfuerzos recientes de Google por integrar IA en sus productos más utilizados. En meses anteriores, Google Fotos ya había añadido herramientas impulsadas por aprendizaje automático, como generadores automáticos de videos, mejoras de retrato, y la nueva pestaña “Crear”, que centraliza funciones creativas.

Además, esta no sería la primera función de IA generativa en productos de consumo de Google. La empresa ha implementado en otros servicios mecanismos como marcas de agua invisibles (SynthID) para señalar cuándo un contenido fue generado artificialmente, lo que podría también aplicarse a los memes personalizados en un futuro lanzamiento.

Por ahora, Google no ha hecho ningún anuncio oficial sobre esta función, por lo que se desconoce si llegará a todos los usuarios, en qué regiones estará disponible, o si será una función exclusiva para cuentas con suscripción a Google One. Sin embargo, el hecho de que ya aparezca en el código interno de la aplicación sugiere que la herramienta se encuentra en una fase avanzada de desarrollo.

Como suele ocurrir con funciones detectadas en versiones preliminares de las aplicaciones, el hallazgo en el APK no garantiza que la herramienta llegue al público final, aunque representa una pista clara del rumbo que podría tomar Google Fotos en su próxima actualización importante.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Atlas no entrega una lista de resultados, sino respuestas completas que combinan fuentes y contexto. El usuario puede resumir artículos, comparar productos o analizar datos sin abandonar la página. También puede pedirle que escriba correos, organice tareas o reserve un viaje. En lugar de un motor de búsqueda, se siente como un asistente digital que entiende y actúa.

Google, con dos décadas de liderazgo, mantiene su dominio a través de su propio avance en inteligencia artificial. Su modelo Gemini busca fortalecer el buscador con resúmenes generativos y mejores sugerencias. La diferencia es que su enfoque sigue girando en torno a la publicidad y al posicionamiento, lo que lo obliga a equilibrar innovación con negocio.

Dos maneras de entender la información

Atlas y Google apuntan al mismo objetivo, pero desde caminos distintos. OpenAI quiere que la interacción con la web sea más natural, basada en diálogo y comprensión. Google busca conservar la estructura que lo hizo exitoso, añadiendo capas de inteligencia que mejoran lo que ya existe. Uno apuesta por una experiencia centrada en el contexto; el otro, por la familiaridad y el volumen.

Atlas se integra al navegador como una barra lateral que acompaña al usuario. Puede resumir textos, responder preguntas o recordar preferencias para ofrecer respuestas personalizadas. Google, en cambio, ofrece respuestas rápidas dentro de los resultados, sin modificar la experiencia tradicional.

Las diferencias también se notan en su visión de la privacidad. OpenAI permite borrar memorias, activar un modo incógnito y controlar qué sitios puede ver el asistente. Google recopila datos para personalizar los resultados y mantener su sistema publicitario.

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Detrás de ambas estrategias hay una carrera por el futuro del conocimiento digital. Si Atlas logra consolidarse, podría transformar el SEO y la forma en que los medios llegan a su audiencia. Ya no se tratará de aparecer en la primera página, sino de ofrecer información confiable y bien estructurada que un sistema de IA considere útil.

El reto para Google será adaptarse sin perder su modelo económico. El desafío para OpenAI será construir confianza y precisión a gran escala. En esa tensión se definirá la próxima etapa de las búsquedas en internet, donde el valor no estará en los clics, sino en la calidad de las respuestas.

Uno de los primeros en probarla fue Giovanni Stella, exdirectivo de Google y hoy experto en adopción de IA. En su cuenta de LinkedIn aseguró: “Lo estoy usando desde ayer y todavía no proceso lo que veo”. Su testimonio resume lo que miles de usuarios han sentido en pocas horas.

Según Stella, Sonnet 4.5 se comporta como “un asistente que entiende lo que necesitas, aunque no lo sepas explicar bien”. Puede escribir código, analizar datos, razonar problemas complejos y mantener conversaciones extensas sin perder contexto.

Un salto real en el uso profesional de la IA

Anthropic describe a Sonnet 4.5 como “el mejor modelo de codificación del mundo”. Pero más allá del eslogan, la diferencia está en cómo piensa, recuerda y colabora con el usuario. Puede mantener la atención durante más de 30 horas y resolver tareas que antes requerían varios especialistas.

Giovanni Stella lo explica con una frase simple: “Antes necesitabas un programador, un analista, un escritor y un estratega. Ahora, con Sonnet 4.5, tienes todo eso”. Su precisión y capacidad de razonamiento son tan altas que muchos lo comparan con tener un equipo completo dentro del computador.

Otro aspecto clave es su honestidad. A diferencia de otros modelos, Claude Sonnet 4.5 evita “alucinar” datos. Si no sabe algo, lo admite. Y antes de responder, analiza, pregunta y busca entender el contexto. Se comporta como un colega experto, no como una máquina obediente.

¿Qué puede hacer Claude Sonnet 4.5?

Esta versión puede escribir código en múltiples lenguajes, crear presentaciones, procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones en minutos. Su rendimiento ha superado a otros modelos en pruebas de programación, razonamiento lógico y uso de herramientas informáticas.

También muestra avances en áreas como finanzas, derecho, medicina y ciencias aplicadas. En esos campos, su capacidad de comprender contexto técnico y responder con precisión lo convierte en un asistente profesional de alto nivel.

Para los usuarios, esto se traduce en eficiencia real. Una investigación que antes tardaba días puede completarse en minutos. Y, gracias a su memoria extendida, puede retomar proyectos, recordar versiones previas y mejorar resultados de manera continua.

Diferencias frente a ChatGPT

Aunque ChatGPT sigue siendo líder en conversación y redacción, Claude Sonnet 4.5 está diseñado para el trabajo operativo. No se limita a escribir o responder: ejecuta tareas, organiza procesos y colabora con el usuario como un socio estratégico.

Otra diferencia está en la duración del contexto. Sonnet 4.5 puede sostener proyectos largos, manteniendo coherencia y seguimiento. ChatGPT, en cambio, está más optimizado para consultas puntuales o tareas de corto alcance.

Además, el modelo de Anthropic ofrece una mayor conciencia de contexto. Entiende frases como “haz algo como lo de ayer, pero mejor” y sabe exactamente a qué se refiere el usuario. Esta comprensión natural marca un salto frente a otras inteligencias conversacionales.

Un aliado, no un reemplazo

Para Giovanni Stella, el valor de esta herramienta va más allá de la automatización. “Claude Sonnet 4.5 no te reemplaza; te convierte en la versión más poderosa de ti mismo”, escribió. Es una idea que refleja la nueva filosofía detrás de esta tecnología.

Anthropic apuesta por una IA que colabora con las personas, no que las sustituye. Su objetivo es ampliar las capacidades humanas: automatizar lo repetitivo, analizar lo complejo y liberar tiempo para la creatividad y la estrategia.

La llegada de Sonnet 4.5 demuestra que la inteligencia artificial ya no es solo una ayuda digital, sino una plataforma integral de productividad. Para profesionales, emprendedores o creadores, representa la oportunidad de trabajar con una herramienta que entiende, aprende y propone.

En palabras de Stella, “los modelos anteriores eran como calculadoras potentes; Sonnet 4.5 es como tener un socio pensante”. Y esa puede ser la mejor definición de lo que está comenzando: una nueva etapa en la relación entre humanos e inteligencia artificial.

Cuando la IA escribe código y el humano observa

En una sala en Kirkland, Washington, el ingeniero Steve Yegge mira cómo la IA trabaja en cuatro terminales a la vez. Se ejecutan pruebas, se generan planes, se codifica en paralelo. Él lo resume con una frase directa: “Estoy quemando tokens”, haciendo referencia al costo computacional de los modelos de lenguaje. Esta escena refleja una práctica cada vez más extendida: delegar tareas de programación a sistemas automatizados.

En este contexto, Andrej Karpathy, investigador de IA y exdirector de IA en Tesla, introdujo el término vibe coding para describir una forma de desarrollo guiada por lenguaje natural, en la que el programador plantea una necesidad y la IA genera una solución funcional sin requerir código escrito manualmente.

¿El fin de la escritura manual?

Cuando OpenAI lanzó sus primeros asistentes de codificación, generaban fragmentos de ayuda. Hoy, modelos como GPT-4, Claude o Gemini pueden crear productos enteros. Esto ha dado lugar a casos reales de reducción de equipos, automatización de tareas y reestructuración de funciones en empresas de software.

Pero automatizar no es lo mismo que reemplazar. Según Dario Amodei, CEO de Anthropic, es posible que en menos de un año las IAs generen la mayor parte del código utilizado en proyectos reales. Sin embargo, expertos como David Autor, economista del Massachusetts Institute of Technology (MIT), advierten que escribir código no es la parte más compleja del desarrollo. El verdadero valor está en aplicar criterio, entender el contexto del sistema, evaluar riesgos y garantizar la calidad del software. Estas son tareas que la inteligencia artificial, al menos por ahora, no puede ejecutar con fiabilidad.

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El nuevo perfil del desarrollador

La función del desarrollador cambia. Ya no es solo quien escribe, sino quien decide. Diseñar prompts efectivos, revisar lo que produce la IA, integrar con cuidado, aplicar pruebas y pensar en arquitectura. Esas son las nuevas responsabilidades.

Yegge, ahora defensor del enfoque, publicó junto a Gene Kim un libro sobre vibe coding. Ahí plantea una forma de trabajar basada en bases de código modulares, pruebas frecuentes y diálogo constante con la IA. Lo que antes era escritura secuencial ahora es construcción iterativa.

Riesgos, límites y decisiones

El código generado por IA puede ser útil pero también puede traer problemas como errores, brechas de seguridad o comportamientos inesperados. Christine Yen, CEO de Honeycomb, explica que en sistemas críticos la IA no es aún lo bastante confiable. Naveen Rao, de Databricks, agrega que se necesita menos personal pero con mayor nivel de especialización.

La automatización no elimina la necesidad de saber programar. Cambia su valor. Comprender cómo funcionan los sistemas, cuándo confiar en la IA y cómo escalar lo que se construye es lo que distingue al profesional técnico en este nuevo escenario.

El futuro no es sin desarrolladores

La inteligencia artificial ya escribe código, pero el desarrollo de software requiere más que eso. Se necesitan diseño, contexto y responsabilidad técnica. Lo que se aproxima no es una sustitución, sino una nueva forma de colaboración. Los desarrolladores que sepan guiar y trabajar con IA seguirán siendo fundamentales, porque aunque la IA pueda generar código, las decisiones clave siguen dependiendo de las personas.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

El programa, que tuvo su primera edición en 2024, apoya a organizaciones que desean aprovechar la IA generativa para resolver retos complejos. Google.org ofrece a los seleccionados no solo financiamiento, sino también capacitación, asistencia técnica y acceso a herramientas tecnológicas avanzadas como Google Cloud y Vertex AI.

Los participantes obtienen mentoría y apoyo directo de empleados de Google, asegurándose de que sus proyectos alcancen el mayor impacto posible.

La convocatoria busca iniciativas que aborden problemas en tres áreas prioritarias; conocimiento, habilidades y aprendizaje, es decir proyectos que mejoren el acceso a la educación, fomenten la alfabetización en IA y brinden capacitación laboral alineada con las necesidades de la industria.

Avance científico, en este caso, busca soluciones que utilicen la IA para acelerar descubrimientos científicos y abordar problemas globales como el cambio climático o la salud.

Y finalmente, comunidades resilientes, el buscador quiere encontrar iniciativas que fortalezcan la seguridad digital, promuevan el bienestar de las comunidades y respondan a crisis humanitarias de manera eficiente.

¿Qué ofrecen?

El programa distribuirá un total de 30 millones de dólares entre las organizaciones seleccionadas. Cada participante podrá recibir entre $500,000 y más de $2 millones para desarrollar y escalar sus soluciones.

El programa también incluye asistencia pro bono de expertos de Google, cpacitación técnica en herramientas de IA generativa y acceso a Google Cloud y recursos como Gemini para el desarrollo de prototipos.

Los participantes también serán parte de un programa intensivo de seis meses que culminará con un “Día de Demostración”, donde presentarán sus avances y prototipos.

¿Quiénes pueden participar?

Como dijimos al inicio de esta nota la convocatoria está dirigida a organizaciones sin fines de lucro, instituciones académicas o de investigación, empresas sociales y entidades cívicas.

Los proyectos deben demostrar que son factibles, escalables y capaces de generar un impacto positivo significativo. Además, deben integrar la IA generativa como un componente esencial de la solución propuesta.

Antes de aplicar, las organizaciones deben asegurarse de cumplir con los siguientes criterios:

• Viabilidad: Contar con un plan de ejecución realista y los recursos necesarios para implementar la solución.
• Uso innovador de la IA: Aplicar la IA generativa de forma única y relevante para abordar un problema social.
• Escalabilidad: Diseñar un proyecto que pueda ampliarse y sostenerse más allá del apoyo inicial de Google.org.
• Compromiso: Asignar al menos 4 horas semanales de un líder de proyecto y un responsable de la toma de decisiones durante los 6 meses del programa.

¿Cómo aplicar?

La convocatoria estará abierta hasta 10 de febrero de 2025. Las organizaciones interesadas pueden enviar su solicitud a través del sitio web oficial de Google.org. Este programa es una oportunidad única para aprovechar el poder de la IA generativa y transformar vidas en todo el mundo.

Imagen: Archivo ENTER.CO

¿Qué es la Agentic AI?

La Agentic AI se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados para tomar decisiones y ejecutar acciones sin depender de constantes intervenciones humanas. Estos sistemas son más que herramientas reactivas: son agentes inteligentes que pueden observar su entorno, aprender de él, planificar y actuar en consecuencia. Por ejemplo, en lugar de simplemente generar un informe financiero, una Agentic AI podría identificar tendencias, sugerir estrategias y ejecutar acciones como programar reuniones o realizar transacciones.

¿Qué diferencia a la Agentic AI de la Generative AI?

La principal diferencia radica en el nivel de autonomía y capacidad de acción:

Generative AI: Se centra en la creación de contenido con base en entradas específicas del usuario.

Agentic AI: Va un paso más allá, enfocándose en el logro de objetivos. Puede actuar de manera autónoma, gestionar procesos complejos y adaptarse a situaciones cambiantes.

¿Cómo será el futuro de los Agentic Systems?

El futuro de los sistemas agentic promete ser tan revolucionario como lo fue la llegada de internet. Algunos escenarios posibles incluyen:

Automatización avanzada: Empresas podrán delegar tareas completas a agentes inteligentes, desde la gestión de cadenas de suministro hasta la atención al cliente, permitiendo una eficiencia sin precedentes.

Socios digitales personalizados: Imagina un agente que no solo administre tu agenda, sino que también anticipe tus necesidades, negocie en tu nombre y optimice tus recursos.

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Innovaciones en salud: Sistemas agentic podrán monitorizar pacientes en tiempo real, ajustar tratamientos y colaborar con médicos para ofrecer una atención más efectiva.

Transformación en la educación: Agentes que identifiquen los puntos débiles de un estudiante y diseñen programas personalizados para potenciar su aprendizaje.

Innovaciones empresariales que podemos esperar en 2025

Este año, las empresas están adoptando estrategias audaces para aprovechar el potencial de la Agentic AI:

Plataformas de colaboración inteligente: Herramientas como CRMs y ERPs están integrando agentes inteligentes que no solo analizan datos, sino que también optimizan procesos y ejecutan tareas automáticamente.

Cadenas de suministro autónomas: Empresas de logística y manufactura están empleando agentes para anticipar demandas, gestionar inventarios y optimizar rutas.

Nuevos modelos de negocio: Surgen plataformas que ofrecen servicios completamente gestionados por agentes, desde reservas de viaje hasta inversiones financieras.

Ciberseguridad proactiva: Agentes que detectan amenazas en tiempo real, analizan vulnerabilidades y aplican soluciones antes de que ocurra un ataque.

Desafíos y consideraciones

Aunque el potencial de la Agentic AI es inmenso, también plantea retos importantes. La regulación, la ética y la confianza en estos sistemas serán temas críticos. ¿Hasta qué punto deberíamos permitir que estos agentes tomen decisiones autónomas? ¿Cómo garantizamos que sus acciones estén alineadas con nuestros valores?

Reflexión final

La transición de la Generative AI a la Agentic AI no es solo un avance tecnológico, sino un cambio de paradigma. Nos invita a replantear nuestra relación con la tecnología y a imaginar un futuro donde los agentes inteligentes sean aliados fundamentales en nuestra vida diaria. Estamos en el umbral de una nueva era: una donde la inteligencia artificial no solo obedece, sino que también colabora y actúa para alcanzar nuestras metas.

Este artículo fue generado con apoyo de Gen AI

Imagen: Archivo ENTER.CO

Una experiencia de IA local y accesible

NVIDIA ha dado un gran paso al lanzar nuevas herramientas que aprovechan el poder de sus últimas tarjetas gráficas. las cuales permiten que los usuarios puedan ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en sus computadores, sin tener que depender de sistemas grandes o costosos. Esto hace que la inteligencia artificial esté al alcance de más personas.

Lo mejor de todo es que estas herramientas son fáciles de usar, incluso para aquellos que no tienen experiencia técnica. Con plataformas sencillas, cualquier persona puede empezar a trabajar con inteligencia artificial sin complicaciones. Esto abre nuevas posibilidades para crear contenido, desarrollar aplicaciones o incluso crear agentes digitales, todo de manera accesible y sin necesidad de ser un experto.

Modelos de IA adaptados a las necesidades del usuario

Una de las principales ventajas de estas nuevas herramientas es que se conectan directamente con opciones fáciles de usar, lo que permite a los usuarios crear, modificar y usar modelos de inteligencia artificial en sus propias computadoras. Además, NVIDIA ha preparado guías listas para usar que facilitan tareas complejas, como la creación de avatares digitales o la generación de contenido multimedia. Estos planes ya configurados hacen que el proceso sea aún más sencillo, permitiendo que cualquier persona, sin importar su experiencia, aproveche al máximo las capacidades de la inteligencia artificial.

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Con sus nuevas herramientas y tarjetas gráficas, NVIDIA ha hecho que la inteligencia artificial sea accesible para todos, permitiendo no solo tareas comunes como crear imágenes o trabajar con texto, sino también innovaciones como la creación de imágenes 3D.

Ahora, cualquier persona puede trabajar con inteligencia artificial en su propia computadora, sin necesidad de equipos costosos o conocimientos técnicos avanzados. NVIDIA está transformando la forma en que los usuarios interactúan con esta tecnología, haciendo que la IA sea accesible para todos. Con herramientas fáciles de usar y potentes opciones, la IA se convierte en parte del día a día, facilitando la creación de contenido, el desarrollo de software y la experimentación, lo que abre mayores posibilidades para la innovación.

Imagen: Nvidia

Un nuevo estudio realizado por el IBM Institute for Business Value revela que los CEOs de Colombia están impulsando rápidamente la adopción de la IA Generativa, pero enfrentan significativos desafíos en materia de fuerza laboral y cultura organizacional.

El estudio, que incluyó a 3.000 directores ejecutivos de más de 30 países y 26 industrias, encontró que el 66% de los CEOs colombianos está presionando a sus organizaciones para adoptar la IA Generativa más rápidamente de lo que algunas personas se sienten cómodas.

La mitad de los CEOs encuestados en América Latina (51%) mencionó que está contratando personas para roles relacionados con la IA Generativa que no existían el año pasado. 

Sin embargo, el 57% de los CEOs colombianos reportó dificultades para encontrar candidatos adecuados para estos puestos tecnológicos clave. Además, el 34% de la fuerza laboral colombiana necesitará recapacitarse en los próximos tres años debido a la implementación de esta tecnología.

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El estudio también destaca que el éxito de la IA Generativa dependerá más de la adopción por parte de las personas que de la tecnología en sí misma. En América Latina, el 74% de los encuestados coincide en este punto, mientras que en Colombia este porcentaje es del 66%. Aunque el 60% de los CEOs de América Latina cree que sus equipos tienen las habilidades necesarias para incorporar la IA Generativa, solo el 41% ha evaluado el impacto de esta tecnología en sus empleados.

Ángela Quintero, Líder de IBM Consulting para el norte de Suramérica, afirmó: “Existe un entusiasmo increíble en torno a la IA Generativa y los CEOs colombianos quieren ir más allá del revuelo de la IA para generar impacto empresarial. Sin embargo, sin las personas y la cultura adecuadas, el progreso será lento”.

Otros hallazgos clave incluyen que el 40% de los CEOs encuestados en América Latina planea contratar personal adicional debido a la IA Generativa. En Colombia, este porcentaje es aún mayor, con un 57% que está teniendo dificultades para encontrar quién ocupe esos puestos tecnológicos clave. 

Así mismo,, el 57% de los CEOs colombianos reconoce que el cambio cultural es más importante que superar los desafíos técnicos para convertirse en una organización basada en datos.

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Los directores ejecutivos indican que los beneficios de la rápida adopción de tecnología superan los riesgos potenciales. El 71% de los CEOs colombianos está dispuesto a tomar más riesgos que la competencia para mantener la ventaja competitiva. Además, el 80% cree que las ganancias de productividad derivadas de la automatización son tan grandes que deben aceptar riesgos significativos para seguir siendo competitivos.

El estudio también destaca que la innovación de productos y servicios es una prioridad máxima para los próximos tres años. Sin embargo, solo el 38% de los encuestados de Latinoamérica está dispuesto a sacrificar la eficiencia operativa por una mayor innovación. En Colombia, las mayores barreras para la innovación son los silos organizacionales y/o falta de colaboración (66%) y las restricciones regulatorias (57%).

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Una investigación de la OIT (Organización Internacional del Trabajo) y el Banco Mundial, ha concluido que hasta la mitad de los empleos en Latinoamérica, cuya productividad podría mejorar con la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) -unos 17 millones-, se ven obstaculizados por brechas en el acceso y en la infraestructura digital.

Es cierto que la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) podría transformar significativamente los empleos e impulsar la productividad en América Latina y el Caribe, pero las desigualdades mencionadas frenan sus beneficios potenciales.

La publicación titulada ¿La brecha digital es un amortiguador o un cuello de botella?, concluye que entre el 26% y el 38% de los empleos de la región podrían verse influidos por la GenAI. Sin embargo, es más probable que la tecnología aumente y transforme los puestos de trabajo en lugar de automatizarlos por completo.

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En concreto, entre el 8% y el 14% de los trabajos podrían ver mejorada su productividad gracias a la GenAI, mientras que sólo entre el 2% y el 5% corren el riesgo de automatización total.

Se destaca que las mujeres, así como los trabajadores urbanos, más jóvenes y educados en los sectores formales, se enfrentan a mayores riesgos de automatización por la IAG, lo que podría empeorar las desigualdades económicas regionales y la informalidad.

Los posibles beneficios transformadores de la IAG sobre los empleos se distribuyen de manera más equitativa entre los trabajadores en términos de género y edad, pero siguen siendo más propensos a afectar a los empleos formales que se encuentran en zonas urbanas y que están en manos de trabajadores con mayor educación y mayores ingresos.

Los trabajadores asalariados y autónomos, como vendedores, arquitectos, educadores, sanitarios o de servicios personales, tienen más probabilidades de beneficiarse de los efectos transformadores de la IAG, según el estudio.

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El informe también resalta esa importante brecha digital en la región que podría impedir a los trabajadores aprovechar plenamente los beneficios potenciales de la Inteligencia Artificial Generativa, afectando cerca de la mitad de los empleos que podrían experimentar una mayor productividad con esta tecnología, lo que corresponde a 7 millones de empleos de mujeres y 10 millones de empleos de hombres en la región (17 millones en total).

La pérdida potencial de productividad debido a esta brecha en el acceso digital, tendría un mayor impacto en los trabajadores que viven en la pobreza. Por ejemplo, en Brasil, mientras que el 8,5% de los trabajadores más desfavorecidos podrían beneficiarse de la IAG, sólo el 40% de ellos podrían hacerlo porque utilizan tecnologías digitales en el trabajo.

“Gestionar eficazmente los impactos de la IA Generativa requiere un diálogo social sólido e inclusivo que reúna a una todas las partes interesadas. Al fomentar conversaciones significativas entre los responsables políticos, los líderes de la industria, los trabajadores y los sindicatos podemos garantizar que el poder transformador de la IA se aproveche de manera responsable, abordando las necesidades de todos los trabajadores y mitigando al mismo tiempo los riesgos asociados con el cambio tecnológico”, explica Ana Virginia Moreira Gomes, Directora Regional de la OIT para América Latina y el Caribe.

“En una región donde el crecimiento es bajo, la desigualdad sigue siendo inaceptablemente alta y uno de cada cuatro hogares aún vive en la pobreza, es fundamental mejorar la productividad y la calidad del empleo”, Cuando se despliegan de manera sostenible, las tecnologías digitales, incluida la IAG, pueden aumentar la productividad y la creación de más y mejores empleos”, argumenta William Maloney, Economista Jefe del Banco Mundial para América Latina y el Caribe.

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Para aprovechar estas oportunidades sería vital que los países latinos inviertan en conectividad y habilidades, al tiempo que fortalecen los sistemas de protección social para garantizar que nadie se quede atrás.”

Finalmente, los expertos recomiendan tomar acciones y la necesidad de un enfoque colaborativo para aprovechar plenamente el potencial de la IAG: implementar programas de aprendizaje permanente para mitigar la pérdida de empleos y mejorar la productividad, reforzar las competencias básicas de los trabajadores para impulsar la productividad y la creatividad con la IAG, mejorar los sistemas de protección social para estabilizar las transiciones y abordar las brechas de género, mejorar la infraestructura tivar la adopción de tecnologías digitales y ayudar a los trabajadores del sector informal en su transición al sector formal para mejorar sus posibilidades de beneficiarse de la IAG.

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Un informe del Instituto de Investigación de Capgemini. ‘Cómo pueden las organizaciones explotar todo el potencial de la IA generativa para la ingeniería de software’, destaca la importancia de la IA generativa en el crecimiento del sector software en los próximos años. 

Se prevé que la IA generativa asistirá en más del 25% en trabajos de diseño, desarrollo y pruebas de software durante los próximos dos años, con un 85% de los profesionales del sector utilizando. El 80% de estos profesionales cree que la automatización de tareas repetitivas permitirá ser eficaz en labores de mayor valor añadido. 

Más del 75% de los profesionales también consideran que la IA generativa potenciará la colaboración de equipos no técnicos. Aunque su adopción en ingeniería de software está en fases iniciales y el 90% de las organizaciones aún tienen que avanzar en este proceso, las empresas que ya han implementado la IA generativa están viendo beneficios incluyendo un aumento de la innovación y mejoras en la calidad del software, con incrementos de productividad de entre el 7% y el 18% además de tener un ahorro de tiempo en tareas especializadas de hasta un 35%. 

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El tiempo ahorrado se utiliza principalmente para desarrollar nuevas funcionalidades de software y mejorar capacidades, con solo un 4% de las empresas optando por reducir el personal, ya que nuevas profesiones están emergiendo como lo son los desarrolladores de IA generativa y técnicos de prompt. 

En cuanto a la colaboración entre ingenieros y otros departamentos, el 78% de los profesionales de software es optimista sobre el potencial de la IA generativa y sus probabilidades de mejora, pues tres de cada cinco organizaciones creen que el mayor beneficio de esta tecnología es la capacidad de innovar. 

La encuesta base del informe realizado a 1098 altos ejecutivos y 1092 profesionales de software, revela que el 46% de los ingenieros de software usan herramientas de IA generativa, y casi el 75% considera que su potencial va más allá de generar un simple código, pues también puede lograr la modernización del mismo y hasta el diseño de una experiencia de usuario. 

Se debe tomar en cuenta que el 55% de los desarrolladores junior, de la generación de la IA están de acuerdo con la implementación de la IA generativa, el 69% de los profesionales de software senior están satisfechos con esta herramienta mientras que el 63% de los profesionales usan herramientas de IA no autorizadas para realizar sus tareas laborales. 

Pierre-Yves-Glever, Responsable de aplicaciones Cloud y Capgemini señala que la IA generativa es una tecnología eficaz para mejorar la eficiencia y la calidad de la codificación, aunque en el futuro su verdadero valor provendrá de un enfoque holístico con un diseño sólido, espacios de trabajo adecuados con controles  de calidad y filtros de seguridad correspondientes ampliando los límites de lo que es posible en las soluciones de software. 

¿Cómo impactará la IA generativa en la formación de futuras generaciones de desarrolladores?  

Con el auge de ésta tecnología las instituciones educativas y programas de formación como Holberton Coderise, integran estas herramientas avanzadas en sus currículos con el objetivo de preparar a sus estudiantes no solo para un mercado laboral en constante evolución, sino también les permitirá destacarse en un entorno altamente competitivo. 

Holberton Coderise conocido por su enfoque intensivo y práctico en la formación de desarrolladores, beneficia a sus estudiantes con la implementación de IA en sus programas proporcionando a los estudiantes una experiencia directa con las tecnologías de vanguardia, mejorando las habilidades y preparándose para enfrentar desafíos del futuro como desarrolladores de software. Holberton Coderise es una academia de software nacida en Silicon Valley, disruptiva e innovadora cuyo modelo ha sido destacado en publicación del Banco Interamericano de Desarrollo. En la actualidad opera en más de 20 países y en más de 29 ciudades a nivel mundial distribuidas en todos los continentes y entrena miles de participantes anualmente.

Imágenes:Foto de Growtika en Unsplash

Los avatares digitales ayudan a dar vida al contenido de marca con avatares generativos de IA de personas reales, lo que permitirá nuevas formas de ampliar las estrategias creativas en TikTok. Los usuarios podrán elegir entre dos tipos de avatares diferentes: avatares de stock y avatares personalizables. 

Los avatares de stock están creados con base en actores de varios orígenes e idiomas a los que se les ha pagado para poder hacer uso de su imagen. Por otro lado, los usuarios pueden recurrir a los avatares personalizados, de manera que se parezcan a un creador específico o portavoz de la marca. 

Una de las ventajas de estos nuevos avatares es que están disponibles en varios idiomas, por lo que las organizaciones y creadores podrán llegar ahora amás audiencias, dependiendo de tu público objetivo. Eso sí, independientemente del tipo de avatar que elijas, el video se marcará con la etiqueta “generado por IA”, una de las estrategias de la red social para reglamentar la inteligencia artificial. 

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Por ahora no está claro cuánto será el costo por usar estos servicios de IA generativa, lo cierto es que el video de muestra que colgó TikTok luce algo…incómodo. Vemos a Adrienne Lahens, jefe global de operaciones y estrategia de contenido de TikTok, hablando acerca de estas nuevas funciones. Aunque el avatar mueve sus manos e incluso se ve algo de movimiento en sus piernas, convirtiéndolo en un personaje más humano, sus ojos y expresión facial aún parecen robotizadas.

La compañía asegura que la nueva funcionalidad es la muestra de que la IA generativa puede ayudar a los creadores a llegar a aún más personas en su plataforma. Además, sin duda, esto permitirá que se generen más ingresos publicitarios para TikTok.  

Habrá que esperar las reacciones de los usuarios dentro de TikTok con este nuevo contenido, y si realmente los avatares digitales lograrán enganchar al público.

Imágenes: TikTok 

Un informe  de CMO de Dentsu, una compañía japonesa de publicidad y relaciones públicas internacionales, asegura que el trabajo humano tendrá un mayor valor frente al realizado por la Inteligencia Artificial (IA). 

La firma realizó una encuesta a 700 directores de marketing de todo el mundo para saber qué piensan de las marcas, las empresas y la creatividad en las comunicaciones, arroja resultados interesantes frente a la percepción que se tiene en esta industria sobre la IA Generativa.

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Cabe mencionar que la Inteligencia Artificial (IA) Generativa se ha vuelto un tema de debate, especialmente en el aspecto laboral, ya que muchos lo consideran una amenaza a sus funciones. Tanto en Colombia como a nivel global la preocupación es la misma. Diversas personas afirman que esta innovación va a reemplazar los puestos de trabajo de millones.

¿Es la IA amigo o enemigo?

El informe de Dentsu Creative hace una pregunta sencilla, ¿la IA es amiga o enemiga? Los resultados son curiosos, debido a que muchos directores de marketing no encuentran una sola respuesta. Para la industria actual, la IA es vista como un “amigo-enemigo”. 

Un 83% dice que la IA permitirá a los equipos humanos asumir tareas más creativas, mientras que el 86% está de acuerdo en que mejorará la eficiencia. Lo que permitirá a las personas dedicarse a tareas más estratégicas y menos mecánicas.

Un 87% adicional de los especialistas en marketing afirman que la IA generativa representa el futuro de la publicidad y el marketing, mientras que el 26% expresa su intención de adoptar pronto la IA generativa. Sin embargo, es revelador que más de la mitad de los encuestados (57%) están de acuerdo en que la IA generativa podría quitarles el trabajo.

Curiosamente, los especialistas en marketing son positivos sobre el uso potencial de la IA en la industria, no obstante, el 61% está de acuerdo en que la IA generativa tendrá un impacto peor en la sociedad.

¿Qué hay  del trabajo artesanal y humano?

A pesar de la inseguridad laboral, según el Informe, la mayoría de las empresas creen firmemente en el valor insustituible de lo artesanal y la emoción humana en las comunicaciones de marca (82%), afirmando que la IA generativa nunca podrá reemplazar completamente la esencia de la creatividad humana (75%). No obstante, la IA puede potenciar las capacidades humanas al lograr mayores eficiencias de generación de valor para los clientes.

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Un punto importante radica en que el 77% de los especialistas en marketing están de acuerdo en que la IA nunca creará contenido que realmente conmueva. Esto genera un debate en torno a la capacidad de la IA para tocar las emociones, puesto que el 81% de los encuestados está de acuerdo en que los clientes pagarán más por un contenido creado por humanos.

Actualmente los productos hechos de forma artesanal o menos industrial tienen un valor más alto en el mercado, debido al trabajo humano que existe detrás. Esta situación se podría producir en el contexto de la comunicación y el arte.

La IA en las empresas y la evolución con Playground

Aunque la IA ha sido usada por muchos como una forma de diversión o experimento, en el aspecto laboral está escalando rápidamente. Plataformas como Firefly de Adobe (en versión beta) y Sansei incorporan IA generativa en el centro de las herramientas utilizadas por diseñadores y desarrolladores de todo el mundo.

Actualmente las empresas buscan unir sus procesos, talento humano y tecnología, por lo que según Hector Bula, CEO de Dentsu Media, plataformas como Playground, patentada por Dentsu, construida sobre la base de Nawel permite la construcción de insights, análisis de tendencias, testeos de piezas de diseño con heatmaps en tiempo real, entendimiento del consumidor y más. 

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Mientras que Navegg, cuenta con la mayor cantidad de datos de audiencias de la región, por lo que mejora mejora los procedimientos de cualquier compañía basándose en inteligencia artificial y datos para aumentar la eficiencia con resultados consistentes en diversas áreas.

De acuerdo con el Informe, la IA generativa desbloqueará nuevas oportunidades de eficiencia laboral, pero quizá, lo más interesante sea su capacidad de crear experiencias dinámicas y personalizadas, que respondan a nuevos datos y contextos en un ritmo acelerado.

La relevancia de lo humano sobre la tecnología

Aunque no se puede predecir con precisión el impacto de la IA en la seguridad laboral, en la actualidad la IA generativa requiere una comprensión profunda de lo artesanal, el diseño, las habilidades fotográficas y la estética. Cualidades inherentes al ser humano que dan un valor especial a su trabajo frente al realizado por la tecnología.

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A pesar de que muchos trabajos pueden verse en riesgo por la IA, y según los expertos, en las labores con un enfoque creativo y estratégico la situación aún se ve desafiante para Alejandra Gutiérrez, Chief Integrated Solutions Officer de Dentsu “la IA aún requiere de un acompañamiento humano, por lo que actualmente representa más una herramienta productiva para elevar el nivel de los profesionales que una amenaza inminente”.

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