La adopción de inteligencia artificial (IA) generativa sigue ganando terreno en Colombia. El más reciente Informe Global de Difusión de IA (Q2 2026) de Microsoft, publicado en septiembre, permite dimensionar ese avance: en junio de 2026, el 25,9 % de las personas entre 15 y 64 años utilizó un producto de IA generativa, 1,4 puntos porcentuales más que en el trimestre anterior.

La oportunidad para continuar acelerando los niveles de adopción tecnológica en el país está en convertir ese impulso en capacidades concretas para más personas.

La cifra ubica a Colombia en el segundo lugar de América Latina y el Caribe y 7,1 puntos porcentuales por encima del promedio mundial, que llegó al 18,8 %. Es un resultado significativo y una invitación a pensar en sus posibilidades. Como tecnología emergente, la IA representa una oportunidad histórica, capaz de transformar sectores productivos y funciones estatales para convertirse en motor de crecimiento, productividad e inclusión social.

Los datos del estudio también son relevantes porque destacan una relación que podemos fortalecer: la que une las capacidades de la IA con el conocimiento, la experiencia, la creatividad y el criterio de las personas. Es en esa combinación donde podemos ampliar las oportunidades de aprender, trabajar y crear, con las personas dando dirección a la tecnología.

Cuando el talento y la IA se unen

Pensemos en algo tan cotidiano como preparar una propuesta. Podemos apoyarnos en la IA para organizar información, explorar alternativas o desarrollar un primer borrador y dedicar más atención a analizar, decidir o mejorar el resultado. La tecnología aporta nuevas posibilidades, mientras nuestro conocimiento y criterio siguen dando dirección al trabajo. Comprobar la calidad de la respuesta también es parte de ese proceso.

Esta relación se vuelve todavía más interesante a medida que la tecnología evoluciona. Cuanto más capaces son estas soluciones, más opciones tenemos para utilizarlas frente a problemas distintos y más importante se vuelve desarrollar las habilidades necesarias para trabajar con ellas.

Aprender a usar IA también significa formular buenas preguntas, contrastar las respuestas, proteger la información y reconocer dónde nuestro juicio sigue siendo indispensable. En ese escenario, desarrollar las competencias digitales necesarias para trabajar con inteligencia artificial adquiere cada vez mayor relevancia.

En las organizaciones, por ejemplo, esa realidad plantea preguntas muy concretas. ¿En qué tareas puede la IA hacer una diferencia? ¿Dónde puede liberar tiempo para actividades de mayor valor? ¿Qué necesitan aprender los equipos para incorporarla a su trabajo? Las respuestas serán distintas para cada empresa, pero todas parten de entender la tecnología desde los problemas que puede ayudar a resolver. Empezar con una necesidad y evaluar los resultados puede orientar los siguientes pasos.

Y ahí Colombia tiene un escenario especialmente interesante. El avance registrado ofrece una base sobre la cual seguir construyendo. A medida que el uso se extienda y madure, también pueden crecer las alternativas para llevar estas soluciones a más actividades, organizaciones y sectores de la economía, con formación y acompañamiento para quienes comienzan.

Colombia necesita construir sobre lo avanzado

Ese punto de partida importa porque la adopción no ocurre de manera aislada. El Informe Global de Difusión de IA de Microsoft y su presentación mundial destacan factores como la infraestructura, la conectividad, las habilidades y los costos de acceso. También muestran una brecha creciente entre el Norte y el Sur globales.

Para Colombia, ese contexto invita a ampliar el acceso a soluciones pertinentes para nuestras necesidades. En nuestro caso, vale la pena pensar en estos elementos como parte de una misma conversación. Tener acceso abre la puerta, pero también necesitamos desarrollar habilidades y encontrar maneras de aplicar la tecnología a necesidades reales.

La IA no es una promesa lejana; es el catalizador que Colombia necesita hoy para cerrar sus brechas históricas. Sin embargo, su éxito no dependerá únicamente del potencial tecnológico, sino de nuestra capacidad para construir una voluntad nacional unificada en torno a su uso y apropiación.

El dato de Colombia nos deja, entonces, una señal alentadora. Lo que hagamos a partir de esa base será igual de importante: acompañar a más personas para que encuentren en la IA una aliada de su talento. Con acceso, habilidades y criterio, podemos construir oportunidades para aprender, trabajar, crear y resolver mejor.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT).

A diferencia de un chatbot centrado en responder preguntas, el sistema está entrenado para manejar un celular y un computador. Puede conectarse con correo, calendario, mensajería, pantalla, audio o ubicación cuando esos accesos están habilitados. Una conversación puede convertirse así en el inicio de una gestión que continúa fuera del chat.

Qué puede hacer Instinct desde un mensaje

Reservar citas y restaurantes, organizar un traslado al aeropuerto, limpiar la bandeja de entrada, buscar vuelos económicos y gestionar compras son algunos de los ejemplos documentados. La compañía señala además que puede retomar conversaciones pendientes o contactar de manera proactiva cuando necesita continuar un asunto.

Mediante Instinct Concierge, las llamadas también forman parte del servicio. Esta función puede contactar negocios para resolver situaciones que no siempre se atienden por internet. Los casos publicados incluyen conseguir mesa en un restaurante sin reservas en línea, entrar en la lista de cancelaciones de un dentista o comunicarse con una empresa por un problema con la factura del cable.

Otra herramienta es una dirección de correo propia, utilizada para crear cuentas, contactar empresas y hacer seguimientos. En una devolución, por ejemplo, se puede reenviar la confirmación del pedido para que el agente se comunique con soporte y avance hasta obtener la etiqueta necesaria para enviar el producto.

WhatsApp es solo el punto de partida

“Sin una app nueva” no significa que todo ocurra dentro de WhatsApp. Este canal sirve para dar la instrucción, mientras el trabajo puede desarrollarse en otros servicios. La descripción oficial de Instinct explica que su modelo utiliza un teléfono y un computador para desenvolverse entre las herramientas conectadas.

Organizar un traslado muestra la diferencia frente a pedir ayuda a una IA convencional. La respuesta no tiene que terminar en una lista de pasos. El agente está diseñado para intervenir en el proceso siempre que disponga de las funciones y autorizaciones necesarias.

Compras y reservas llevan esa autonomía a otro terreno. La integración con Stripe contempla viajes, clases o citas, mientras la colaboración con 1Password facilita el inicio de sesión en cuentas existentes. ENTER.CO ya analizó cómo los agentes de IA empiezan a tomar decisiones por nosotros, al pasar de recomendar opciones a intervenir en su ejecución.

Más autonomía exige más permisos

Delegar estas funciones requiere abrir el acceso a información que un chatbot no siempre necesita. Correos, mensajes, ubicación e incluso contenido visible en pantalla pueden formar parte de los datos disponibles para desarrollar un encargo. Por eso conviene revisar qué servicios quedan conectados antes de asignarle tareas.

Algunas experiencias tempranas ya han generado cuestionamientos. Personas que probaron el producto reportaron información procedente de Gmail que permanecía después de desconectar la cuenta. La compañía incorporó posteriormente una herramienta para eliminar datos externos desde la configuración. También se documentó un caso en el que el asistente envió un correo sin solicitar primero autorización.

Tampoco todas las operaciones esperan una aprobación final. Algunas funciones piden información adicional cuando resulta indispensable, pero el agente está diseñado para trabajar con cierto grado de independencia. Revisar los permisos cobra especial importancia cuando puede interactuar directamente con cuentas y plataformas.

Por ahora, Instinct continúa en acceso privado mientras la compañía amplía la disponibilidad del servicio. Quienes quieran probarlo pueden entrar a una lista de espera o recibir una invitación de alguien que ya tenga acceso.

La diferencia no está únicamente en escribirle a una IA desde WhatsApp. Un mensaje puede iniciar una tarea que después continúa en otras herramientas, sin tener que ejecutar manualmente cada paso. Esa facilidad tiene una contrapartida concreta: cuantas más acciones se deleguen, mayor puede ser el acceso necesario a información, cuentas y servicios personales.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

El estudio, publicado el 30 de junio de 2026, compara la capacidad de Estados Unidos, China y varias potencias intermedias a partir de seis factores que sostienen el desarrollo de la IA: capital, talento, propiedad intelectual, datos, energía y capacidad de cómputo.

La conclusión no apunta a que una de las dos potencias haya desplazado a la otra. Estados Unidos conserva una posición destacada por su capacidad para atraer capital y talento, así como por sus inversiones en modelos avanzados e infraestructura. China, por su parte, ha reducido la brecha en capacidad de cómputo y ha fortalecido su producción de modelos, con una apuesta particularmente fuerte por reducir costos y llevar la IA a la economía real.

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La diferencia está también en la forma de construir esos ecosistemas. Estados Unidos ha acelerado el gasto en centros de datos y modelos de alto rendimiento. BCG señala que las principales empresas tecnológicas estadounidenses superaron los 400.000 millones de dólares en gasto de capital durante 2025 y estima que esa cifra podría superar los 800.000 millones en 2026.

China está siguiendo otra ruta. Sus modelos han buscado mantener capacidades competitivas con costos inferiores y una amplia disponibilidad de modelos de pesos abiertos. El análisis pone como ejemplo a Kimi K2.6, de Moonshot, cuyo costo en mayo de 2026 era de 1,71 dólares por millón de tokens, frente a los 11,25 dólares de GPT-5.5, según las cifras utilizadas por BCG.

El problema está en las capas que sostienen la IA

La separación puede entenderse al mirar cómo funciona una plataforma de inteligencia artificial. Una solución combina aplicaciones, modelos, servicios en la nube y chips especializados. Sobre esas capas existen además normas de datos, privacidad, controles de exportación y otras condiciones regulatorias que determinan qué tecnologías pueden utilizarse juntas.

El hardware es uno de los puntos donde la incompatibilidad resulta más evidente. BCG señala que el software desarrollado para la tecnología CUDA de NVIDIA no funciona directamente sobre los chips Ascend de Huawei, pues requiere modificaciones para utilizar el entorno de software CANN de la compañía china.

Para una multinacional, esto puede traducirse en la necesidad de operar con plataformas diferentes según el mercado. El estudio menciona como ejemplo la asociación de Apple con Alibaba para su plataforma de inteligencia artificial en China, mientras mantiene una asociación con OpenAI en otros mercados.

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Fuera de Estados Unidos y China todavía existe margen para combinar tecnologías, pero BCG advierte que esa flexibilidad podría reducirse a medida que aumenten las restricciones regulatorias y la competencia tecnológica.

Europa, Japón, India y los países del Golfo están adoptando estrategias diferentes para reducir su dependencia. La Unión Europea impulsa infraestructura propia y respalda a Mistral; Japón utiliza grandes inversiones para participar en el ecosistema estadounidense; mientras India mantiene vínculos con varios ecosistemas al mismo tiempo.

Para las empresas, el estudio plantea una cuestión práctica: la elección de una plataforma de IA puede terminar condicionando dónde pueden operar, qué proveedores pueden utilizar y cuánto les costará cambiar de tecnología. Por eso, BCG plantea trabajar con redundancia, modularidad y alternativas tecnológicas mientras todavía sea posible hacerlo.

La respuesta comienza en los datos.

Los sistemas de inteligencia artificial utilizados en cobranza pueden procesar información que sería difícil analizar manualmente a gran escala. Historial de pagos, días de mora, respuestas a contactos anteriores y comportamiento frente a diferentes canales pueden convertirse en variables para construir modelos capaces de estimar la probabilidad de pago.

Un estudio publicado en 2025 en Journal of Big Data propone precisamente un sistema inteligente de apoyo para la cobranza. El modelo utiliza aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los deudores y posteriormente incorpora técnicas de lógica difusa y análisis multicriterio para ayudar a determinar cómo asignar los esfuerzos de recuperación.

La lógica cambia la pregunta tradicional de la cobranza. Ya no sería únicamente cuánto dinero debe una persona, sino qué tan probable es que responda a determinado tipo de contacto.

Otro trabajo publicado en 2025 plantea un sistema de cobranza inteligente que busca estimar tanto la probabilidad de que un deudor pague como el valor que tendría invertir recursos para contactarlo. Esto permitiría priorizar determinadas cuentas en lugar de tratar a todos los morosos de la misma manera.

La personalización puede llegar incluso a las conversaciones. Investigadores analizaron en 2025 el uso de modelos de lenguaje de gran escala, conocidos como LLM, para negociar deudas. El experimento mostró que estos sistemas pueden participar en negociaciones financieras, aunque también presentó un problema: los modelos podían ser más propensos que las personas a conceder condiciones durante la negociación.

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Aquí aparece uno de los puntos más interesantes de esta tecnología. Una IA puede ser muy buena para clasificar miles de cuentas, pero eso no significa que sea igual de buena negociando con una persona que tiene dificultades para pagar.

Una investigación del National Bureau of Economic Research publicada en 2025 puso esa diferencia a prueba. Los autores realizaron un experimento con llamadas de cobranza gestionadas mediante inteligencia artificial y las compararon con las realizadas por trabajadores humanos. En ese caso, la IA consiguió peores resultados de pago que los cobradores humanos.

El resultado obliga a mirar con cautela la promesa de automatizar completamente este proceso. El algoritmo puede detectar patrones y decidir dónde concentrar esfuerzos, mientras que una persona puede interpretar durante una conversación circunstancias que no aparecen en los datos.

También existe una discusión sobre los límites de estas decisiones. Si un modelo determina que un cliente tiene pocas probabilidades de pagar y, por eso, recibe menos atención o una estrategia diferente, la decisión deja de ser puramente tecnológica. Puede afectar directamente la manera en que una persona negocia una obligación financiera.

Por eso, la evolución de la cobranza con IA probablemente no dependa de reemplazar al cobrador por una máquina. El cambio más profundo puede estar ocurriendo antes de la llamada: el algoritmo decide qué cuentas priorizar, cuándo intentar el contacto y qué estrategia tiene más posibilidades de funcionar.

La máquina, en otras palabras, puede estar tomando la primera decisión de la cobranza. La pregunta es quién debería tomar la última.

Las tres máquinas incorporan el superchip RTX Spark, que combina una GPU NVIDIA Blackwell RTX con 6.144 núcleos, una CPU NVIDIA Grace de hasta 20 núcleos y núcleos Tensor de quinta generación. El sistema puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para IA y disponer de hasta 128 GB de memoria unificada.

Para los usuarios, una de las principales diferencias está en la posibilidad de ejecutar modelos de inteligencia artificial de mayor tamaño de manera local. ASUS señala que la plataforma permite trabajar con modelos de lenguaje de hasta 120.000 millones de parámetros, renderizar escenas 3D de más de 90 GB y generar video con IA en resolución 4K.

El procesamiento local también cambia la forma en que se gestionan determinados trabajos. Los archivos, instrucciones y activos creativos pueden permanecer en el dispositivo, mientras que los modelos locales pueden continuar funcionando sin conexión. Para quienes utilizan herramientas de IA de manera recurrente, esto también permite evitar costos variables asociados al consumo de tokens en servicios en la nube.

ProArt apuesta por IA local para creación de contenido

ASUS complementó el hardware con aplicaciones propias. MuseTree integra modelos de generación de imágenes locales como FLUX y WAN, mientras StoryCube utiliza inteligencia artificial para reconocer escenas, organizar fotografías y administrar archivos multimedia en Windows. La compañía también plantea combinar procesamiento local con servicios en la nube, incluidos paquetes de Adobe Creative Cloud.

En el apartado portátil, la ProArt P16 tiene una pantalla de 16 pulgadas con resolución de hasta 4K a 120 Hz, mientras que la P14 alcanza una resolución de hasta 3K. Ambas utilizan paneles ASUS Lumina Pro OLED con precisión de color Delta E inferior a 1 y brillo de hasta 1.600 nits. La P16 pesa 1,77 kg y tiene un grosor de 12,9 mm, además de una batería de 99 Wh. La P14 pesa 1,48 kg y cuenta con una batería de 90 Wh.

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La tercera integrante es la ProArt GR1X, una mini PC de 150 x 150 x 51 milímetros. Su sistema de refrigeración de doble ventilador está diseñado para operación continua y ofrece conectividad 10 GbE, Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.4. También puede conectarse con hasta cuatro pantallas 4K.

Las nuevas máquinas fueron exhibidas en el ASUS IFA Media Showroom de Berlín, donde la compañía mostró demostraciones de flujos de trabajo con agentes de IA y aplicaciones ejecutadas directamente en los equipos ProArt. El evento se realizó entre el 2 y el 5 de septiembre, antes de la apertura oficial de IFA 2026.

En Colombia, las actividades presenciales tendrán lugar en Bogotá y Medellín. También habrá encuentros en Guadalajara, México, y Valparaíso, Chile. Algunas sesiones serán híbridas y las actividades virtuales estarán disponibles para participantes de otros países de América Latina.

La convocatoria está dirigida a estudiantes, ingenieros y personas interesadas en tecnologías emergentes. Uno de sus principales atractivos son 400 oportunidades para acceder a una certificación del NVIDIA Deep Learning Institute, aunque los talleres especializados tienen requisitos adicionales.

IA aplicada, agentes y robótica

Durante la semana de formación se abordará cómo desarrollar y proteger sistemas agénticos, además del uso de inteligencia artificial en robótica y entornos industriales mediante gemelos digitales.

Los asistentes también tendrán sesiones prácticas sobre herramientas y tecnologías utilizadas en proyectos de IA. Entre los contenidos aparecen Claude Code, prompting para sistemas agénticos, despliegue seguro de agentes autónomos y construcción de flujos de trabajo multiagente.

El programa incluirá además fundamentos de CUDA y Machine Learning, junto con plataformas de NVIDIA utilizadas para desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial.

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La apuesta por formación práctica responde a una necesidad creciente de profesionales con habilidades tecnológicas. Un estudio del Ministerio de las TIC y Fedesoft proyecta que Colombia tendrá una brecha de 85.000 talentos digitales en 2026, cifra que podría superar los 89.000 perfiles sin cubrir para 2030. Inteligencia artificial, datos, nube, ciberseguridad, DevOps y desarrollo full-stack están entre las áreas con mayor demanda.

AI Week ya tuvo una experiencia previa en Colombia, donde cerca de 2.200 personas fueron capacitadas con participación de la Universidad de los Andes, la Universidad EIA y NVIDIA. Para esta edición se suman instituciones como el Tecnológico de Monterrey y la Universidad Técnica Federico Santa María.

Las personas interesadas deben completar el formulario de inscripción en línea. Las charlas y sesiones presenciales están abiertas al público, aunque algunas tendrán cupos limitados.

Para los talleres de NVIDIA es necesario cumplir los prerrequisitos técnicos establecidos para cada actividad y contar con un correo institucional educativo activo. Las solicitudes serán evaluadas y la participación se confirmará por correo electrónico según la elegibilidad y los cupos disponibles.

La actualización llega apenas tres meses después de Fable 5 y busca mejorar la depuración de errores complejos, mantener un razonamiento más consistente durante tareas prolongadas y aprovechar mejor el contexto que el sistema ya ha procesado. Este último punto resulta especialmente relevante para empresas que utilizan agentes de IA capaces de trabajar durante varios pasos sobre código, documentos u otros grandes volúmenes de información.

Qué cambia en la forma de resolver problemas

Anthropic asegura que Fable 5.1 mejora su capacidad para encontrar la causa raíz de errores de software en lugar de limitarse a aplicar soluciones superficiales. Como ejemplo, la compañía menciona un caso con la firma de inversión Millennium, donde el modelo habría identificado el origen de un fallo interno poco frecuente que ingenieros y otros sistemas de IA no habían logrado resolver durante años.

El caso sirve para ilustrar el tipo de tareas que Anthropic quiere abordar con esta generación, aunque debe interpretarse con cautela. La información procede de la propia compañía y no constituye una evaluación independiente del rendimiento del modelo. Será necesario observar pruebas externas para determinar hasta qué punto esta mejora se mantiene en diferentes proyectos, lenguajes de programación y escenarios reales.

Fable 5.1 también incorpora controles para ajustar el nivel de esfuerzo durante una conversación y funciones relacionadas con la procedencia del contenido. Anthropic publica, además, resultados de diferentes pruebas de rendimiento en las que compara su modelo con alternativas propias y de otras compañías. Estas cifras ofrecen una referencia inicial, pero pueden variar según el benchmark, la metodología y las condiciones utilizadas para cada evaluación.

Claude Fable 5.1 reduce hasta 45 % el costo en tareas agénticas

El cambio con mayor impacto para quienes utilizan la API está relacionado con el precio. La tarifa base por token se mantiene frente a la generación anterior, pero Anthropic redujo un 75 % el costo de las lecturas de caché. Este mecanismo permite reutilizar contexto, código o instrucciones procesadas previamente sin tener que asumir el mismo costo cada vez que el modelo vuelve a consultarlos.

Según las estimaciones presentadas alrededor del lanzamiento, esta reducción puede representar cerca de un 25 % de ahorro en cargas habituales y alcanzar aproximadamente un 45 % en flujos de trabajo altamente agénticos. La diferencia depende de cuánto contexto pueda reutilizar cada aplicación, por lo que el ahorro máximo no debe interpretarse como una reducción automática para todas las consultas realizadas con el modelo.

Para alguien que hace solicitudes puntuales mediante la API, el impacto podría ser limitado. La diferencia aumenta cuando un agente debe trabajar durante varios pasos sobre un mismo proyecto y consultar repetidamente instrucciones, documentos o código ya procesado. En esos escenarios, reducir el costo de recuperar información almacenada en caché puede tener un efecto considerable sobre la factura acumulada.

Esta estrategia también está relacionada con otra característica de Fable 5.1. El modelo admite una ventana de contexto de hasta un millón de tokens y una salida máxima de 128.000 tokens. En la práctica, estas capacidades permiten trabajar con grandes cantidades de información dentro de una misma tarea, aunque el beneficio real dependerá de cómo cada aplicación administre ese contexto.

Dónde se puede usar el nuevo modelo de Anthropic

Fable 5.1 entra en producción desde su lanzamiento y está disponible mediante la API de Anthropic. También puede utilizarse a través de servicios de nube como Amazon Bedrock, Google Cloud y Microsoft Foundry, una opción relevante para organizaciones que ya tienen aplicaciones e infraestructura construidas sobre estas plataformas y quieren incorporar el nuevo modelo sin trasladar completamente sus sistemas.

La disponibilidad inmediata diferencia este anuncio de presentaciones en las que las nuevas capacidades tardan semanas o meses en llegar a los desarrolladores. En este caso, los equipos pueden comenzar a evaluar desde ahora si las mejoras de rendimiento y, especialmente, la reducción del costo asociada al uso de caché representan una ventaja para sus propias aplicaciones.

Mythos 5.1 tendrá un acceso mucho más limitado

Junto con Fable, Anthropic presentó Claude Mythos 5.1, una variante destinada a organizaciones verificadas que trabajan en áreas como ciberseguridad y ciencias biológicas. Ambos parten del mismo modelo subyacente, pero Mythos ofrece acceso con salvaguardas reducidas para determinadas capacidades sensibles, razón por la que su disponibilidad permanece restringida mediante programas de acceso controlado.

Anthropic reconoce que Mythos alcanza capacidades ofensivas de ciberseguridad superiores a las observadas anteriormente en algunos de sus modelos. Precisamente por ello, la compañía no plantea una distribución general. La estrategia refleja uno de los desafíos que enfrenta la industria, aumentar las capacidades de los sistemas de IA sin ofrecer indiscriminadamente herramientas que también podrían utilizarse en escenarios de mayor riesgo.

Anthropic también endurece el acceso al razonamiento almacenado

Otro cambio afecta principalmente a quienes desarrollan modelos de inteligencia artificial. Las nuevas cuentas de desarrollador tienen restricciones para modificar manualmente el historial de una conversación mientras conservan determinado razonamiento almacenado por el sistema, una combinación que podía facilitar técnicas utilizadas para reproducir capacidades de modelos más costosos mediante otros más pequeños.

Una de esas técnicas es la destilación, mediante la cual las respuestas de un modelo avanzado pueden utilizarse como referencia para entrenar otro sistema. La modificación no debería alterar el uso cotidiano de Fable 5.1 para la mayoría de desarrolladores, pero sí establece mayores restricciones sobre la manera en que terceros pueden aprovechar determinadas salidas y procesos del modelo para desarrollar tecnologías propias.

Claude Fable 5.1 llega así con mejoras de rendimiento que todavía deberán medirse fuera de las pruebas y ejemplos proporcionados por Anthropic, pero con un cambio económico que puede comprobarse directamente en aplicaciones reales. El ahorro máximo del 45 % no aplicará a todos los escenarios, aunque para empresas que ejecutan agentes capaces de reutilizar grandes cantidades de contexto puede convertirse en una diferencia importante frente a la generación anterior.

Imagen: ENTER.CO generada con IA (ChatGPT)

El informe de Microsoft, elaborado a partir de una encuesta a 20.000 trabajadores que utilizan IA en 10 mercados, muestra que la adopción de estas herramientas está dejando de ser únicamente una cuestión de productividad individual. El desafío ahora está en cómo las compañías reorganizan sus procesos, equipos y reglas para aprovechar lo que la tecnología permite hacer.

Los datos muestran hasta qué punto está cambiando el trabajo. El 66% de los usuarios de IA consultados afirma que estas herramientas les permiten dedicar más tiempo a tareas de mayor valor, mientras que el 58% asegura que ahora produce trabajos que no podía realizar hace un año. Entre los profesionales que tienen un uso más avanzado de IA, esta última cifra llega al 80%.

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Además, un análisis de más de 100.000 conversaciones de Microsoft 365 Copilot encontró que el 49% está relacionado con actividades cognitivas como analizar información, resolver problemas, evaluar alternativas o pensar creativamente. Esto plantea un cambio importante: la IA no está limitada a generar textos o automatizar tareas repetitivas, también empieza a participar en labores que requieren análisis y toma de decisiones.

Pero que una persona tenga acceso a estas herramientas no significa que una empresa esté preparada para aprovecharlas.

Solo una minoría trabaja en organizaciones preparadas para la IA

El informe clasifica a los usuarios de IA según su capacidad individual y la preparación de sus organizaciones. Solo el 19% está en la categoría Frontier, donde ambas condiciones son altas. Otro 10% tiene habilidades avanzadas, pero trabaja en empresas que todavía no cuentan con las condiciones necesarias para aprovecharlas. El 50% permanece en una zona emergente, mientras que el 16% está estancado y el 5% pertenece a organizaciones preparadas cuyos empleados todavía no han alcanzado ese nivel de adopción.

La diferencia también aparece en la percepción del liderazgo. Apenas el 26% de los usuarios de IA afirma que sus líderes están clara y consistentemente alineados sobre cómo utilizar esta tecnología. A esto se suma otro dato: solo el 13% dice recibir reconocimiento por reinventar su trabajo con IA cuando los resultados no aparecen de inmediato.

El informe identifica tres factores organizacionales que tienen una relación especialmente fuerte con el impacto que los trabajadores reportan de la IA: la cultura de la empresa, el respaldo de los jefes y las prácticas para desarrollar el talento. En conjunto, estos factores representan el 67% de la relación analizada frente al 32% asociado con factores individuales. Microsoft advierte que estos datos muestran asociaciones estadísticas y no prueban una relación causal.

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La expansión de los agentes de IA añade otra presión. El número de agentes activos observados en el ecosistema de Microsoft 365 aumentó 15 veces interanualmente, y el crecimiento llegó a 18 veces en grandes empresas. A medida que estos sistemas ejecutan más tareas, también aumenta la necesidad de establecer quién revisa sus resultados, quién puede modificar sus flujos de trabajo y cómo se incorporan los aprendizajes a toda la organización.

Para los trabajadores, el mensaje también cambia. El 86% de los usuarios encuestados dice considerar las respuestas de la IA como un punto de partida y mantener la responsabilidad sobre el razonamiento. Las habilidades que más ganan importancia son el control de calidad de los resultados de IA, mencionado por el 50%, y el pensamiento crítico, señalado por el 46%.

El resultado es una disputa menos relacionada con quién utiliza más herramientas y más con quién consigue incorporarlas al trabajo de forma organizada. Para las empresas, el reto que plantea el informe es adaptar procesos, liderazgo, evaluación y capacitación antes de que la capacidad de sus propios empleados avance mucho más rápido que la estructura diseñada para aprovecharla

Esa es una de las principales conclusiones de un estudio global de Accenture, realizado con más de 25.500 consumidores de 16 países. La investigación muestra que la confianza en estos asistentes crece a medida que aumenta su capacidad para comparar precios, analizar características de los productos y ejecutar tareas sin intervención constante del usuario.

Aunque las compras totalmente automatizadas siguen siendo poco frecuentes, la disposición a delegarlas va en aumento. Hoy apenas el 9% de los encuestados permite que una inteligencia artificial compre de forma autónoma, pero un 31% asegura que lo haría después de probar el sistema en transacciones de bajo costo. Para muchos consumidores, la barrera ya no parece ser tecnológica, sino de confianza.

Los resultados también apuntan a que esa relación podría fortalecerse en poco tiempo. El 71% de las personas consultadas cree que la inteligencia artificial influirá en al menos la mitad de sus decisiones de compra durante los próximos doce meses, una señal de que estos asistentes dejarían de ser herramientas ocasionales para convertirse en parte habitual del proceso de consumo.

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El cambio también plantea un desafío para las marcas. Juan Carlos Palma, Creative Manager de Accenture Song, explica que las empresas ya no competirán únicamente por atraer al consumidor, sino que también deberán responder a la evaluación de agentes de IA capaces de analizar variables como precio, calidad, disponibilidad y conveniencia antes de recomendar una compra.

En Colombia, el estudio identifica un terreno favorable para esa evolución. El crecimiento del comercio electrónico y la adopción de compras mediante chats y aplicaciones móviles han familiarizado a los consumidores con experiencias digitales cada vez más automatizadas. A eso se suma un factor económico: el 43% de los participantes afirma que, al configurar un agente de IA, priorizaría el ahorro y el mejor uso de su presupuesto.

Las funciones que esperan de estos asistentes reflejan esa búsqueda de eficiencia. El 61% quisiera que la inteligencia artificial comparara productos entre varios supermercados antes de comprar, mientras que el 71% espera que pueda organizar un viaje completo, incluyendo vuelos, hospedaje y actividades, sin necesidad de revisar cada alternativa por separado.

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Sin embargo, esa confianza no se extiende a todas las decisiones. El estudio encontró que, cuando la compra está relacionada con el gusto personal, el entretenimiento o experiencias asociadas a la identidad de cada persona, los consumidores prefieren conservar el control. Son decisiones donde el precio deja de ser el único criterio y donde la experiencia pesa tanto como el producto.

Esa diferencia ofrece una pista sobre cómo podría evolucionar el comercio en los próximos años. Las compras repetitivas y basadas en comparaciones objetivas parecen encaminadas a ser delegadas en asistentes inteligentes, mientras que las elecciones más personales siguen reservadas para las personas. Antes de llenar un carrito virtual o reservar unas vacaciones, es posible que el primer filtro ya no lo haga el consumidor, sino un algoritmo que descarte cientos de opciones antes de mostrar unas pocas.

La respuesta no es tan sencilla. Aunque recuperó el primer lugar en bolsa, todavía enfrenta importantes desafíos para demostrar que su estrategia de inteligencia artificial puede competir con la de empresas como OpenAI, Google o Microsoft. Al mismo tiempo, el negocio de los chips para IA continúa impulsando el crecimiento de su principal competidor y mantiene el foco de los inversionistas en esa industria.

El regreso al primer lugar también coincide con un momento de transición. La empresa dejó atrás la caída que sufrió semanas atrás tras aumentar el precio de algunos Mac y iPad y ahora se prepara para un cambio de liderazgo con la llegada de John Ternus como nuevo director ejecutivo. Esa combinación de recuperación financiera, nueva dirección y presión por acelerar su estrategia de inteligencia artificial convierte este momento en uno de los más importantes para la tecnológica en los últimos años.

Apple recuperó el liderazgo, pero Nvidia sigue marcando el ritmo de la IA

Aunque ambas compañías compiten por el primer lugar en bolsa, su negocio es muy diferente. Nvidia domina el mercado de los procesadores que utilizan empresas como OpenAI, Microsoft, Google y Meta para entrenar y ejecutar modelos de IA. El crecimiento de su valor está impulsado por la enorme demanda de infraestructura para inteligencia artificial en todo el mundo.

La compañía, cuya sede está en Cupertino, California, mantiene una posición sólida gracias a un ecosistema que sigue generando ingresos de forma constante. Las ventas del iPhone, el Mac, el iPad y otros dispositivos se complementan con servicios como iCloud, el servicio de música de la empresa, su plataforma de video y la App Store. Ese modelo le proporciona estabilidad incluso cuando algunos de sus proyectos tecnológicos avanzan a un ritmo más lento.

Por eso, recuperar el primer lugar en capitalización bursátil no significa que haya tomado el liderazgo en IA. Más bien refleja la confianza de los inversionistas en su capacidad para seguir creciendo mientras desarrolla la siguiente generación de productos y servicios impulsados por inteligencia artificial.

La diferencia entre ambas compañías también muestra que existen dos formas distintas de liderar esta nueva etapa tecnológica. Nvidia suministra la infraestructura sobre la que funcionan los modelos de IA, mientras la compañía apuesta por llevar esa tecnología a millones de personas mediante dispositivos que ya forman parte de la vida cotidiana.

El mayor desafío todavía está por delante

Si hay un área donde sigue bajo presión es la IA para el usuario final. La compañía presentó Apple Intelligence como una de las mayores evoluciones de su ecosistema, pero varias de las funciones anunciadas, incluida una versión mucho más avanzada de Siri, todavía no han llegado de forma completa a los dispositivos compatibles.

Ese retraso ha permitido que competidores como Google continúen ampliando las capacidades de Gemini, mientras OpenAI mantiene un ritmo constante de lanzamiento de nuevas funciones para ChatGPT. Samsung también ha reforzado Galaxy AI con herramientas que ya hacen parte de la experiencia diaria en varios de sus teléfonos.

A este escenario se suma la posibilidad de un relevo en la dirección de la compañía. Si John Ternus termina asumiendo el liderazgo, su principal reto será demostrar que la empresa puede convertir esa plataforma de IA en una ventaja competitiva real y no solo en una promesa para futuras actualizaciones. El mercado seguirá de cerca las decisiones que marque esta nueva etapa.

Qué significa realmente para quienes usan un iPhone

Para quienes utilizan un iPhone, un Mac o un iPad, el cambio de liderazgo financiero no supone modificaciones inmediatas. La noticia no significa que Siri vaya a recibir nuevas funciones de un día para otro ni que la compañía anuncie reducciones de precio o cambios importantes en sus dispositivos por haber recuperado el primer lugar en bolsa.

Lo que sí cambia es el nivel de expectativa sobre los próximos anuncios. Con una valoración cercana a los 5 billones de dólares y un nuevo director ejecutivo al frente, tendrá que demostrar que puede transformar esa fortaleza financiera en innovación tangible para los usuarios, especialmente en un momento en el que la IA se ha convertido en el principal frente de competencia dentro de la industria tecnológica.

En los próximos meses, la atención estará menos en el comportamiento diario de la acción y más en la capacidad de cumplir la promesa de esa plataforma de IA. Si logra ofrecer una Siri más útil, funciones de IA realmente diferenciales y una integración más profunda en el iPhone, el Mac y el resto de su ecosistema, el liderazgo bursátil será solo una consecuencia. De lo contrario, volver a ser la empresa más valiosa del mundo será un logro financiero importante, pero insuficiente para demostrar que también lidera la próxima generación de la IA.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

Cada cierto tiempo aparece una tecnología capaz de cambiar no solo la forma en que trabajan las empresas, sino también la manera en que los países producen, compiten y generan oportunidades. La inteligencia artificial (IA) pertenece a ese grupo. En Colombia, su alcance va más allá de automatizar tareas o acelerar decisiones empresariales. Su verdadero potencial está en otra escala: convertirse en una nueva infraestructura económica para el crecimiento.

Esa discusión ya no pertenece al futuro. La IA se está difundiendo a una velocidad inédita. En apenas tres años superó los mil millones de usuarios en todo el mundo y, de acuerdo con el más reciente informe del Microsoft AI Economy Institute, su adopción siguió creciendo durante el primer trimestre de 2026.

Su apropiación ya empieza a marcar diferencias entre economías. Los países que logren integrarla de manera amplia, responsable y productiva estarán en mejor posición para impulsar un mayor crecimiento económico y generar prosperidad. En cambio, aquellos que la traten como una conversación marginal corren el riesgo de ampliar sus rezagos.

Para Colombia, esta representa una oportunidad significativa. El país ocupa el segundo lugar en Sudamérica en el uso de herramientas de IA generativa, con una adopción del 24,5 % entre la población en edad laboral durante el primer trimestre de 2026.

Ese punto de partida demuestra que ya existe una base social, empresarial y tecnológica sobre la cual construir. Pero también plantea una pregunta de fondo: ¿vamos a permitir que esa adopción avance de manera dispersa y desigual, o vamos a convertirla en una estrategia deliberada de desarrollo? La diferencia entre ambas rutas puede definir buena parte de la competitividad del país durante los próximos años.

La inteligencia artificial en Colombia: de la adopción tecnológica a una estrategia nacional de desarrollo

Colombia lleva décadas hablando de productividad, cierre de brechas territoriales, modernización del Estado, calidad educativa e innovación. Muchas veces esas discusiones avanzan por caminos separados. La IA ofrece la posibilidad de articular varios de esos desafíos bajo una misma agenda de transformación. No porque la tecnología resuelva, por sí sola, problemas estructurales. Esa sería una lectura ingenua. Pero sí porque puede ayudar a intervenirlos con más información, más precisión y mayor escala.

En el sector productivo, su impacto puede sentirse en industrias muy distintas. En agricultura, puede apoyar la predicción climática, el monitoreo de cultivos y el uso más eficiente del agua. En salud, puede fortalecer los diagnósticos, la gestión hospitalaria, la prevención y la telemedicina en regiones apartadas. En energía, puede mejorar la predicción de la demanda, optimizar las redes e integrar fuentes renovables. También puede transformar los servicios financieros, la logística, la manufactura, la educación, el turismo, la seguridad, la gestión del riesgo y la protección de la biodiversidad.

Esa transversalidad confirma que la IA no pertenece a un solo sector. Su valor está precisamente en que puede convertirse en una capacidad nacional. Por eso, la pregunta estratégica no es cuántas empresas la están usando, sino cuántos sectores pueden transformarse gracias a ella y qué condiciones se necesitan para que ese valor llegue también a las pymes, las regiones y los ciudadanos que suelen quedar lejos de las grandes olas tecnológicas.

El Estado y la infraestructura como pilares de la transformación

El Estado es otro frente decisivo. Colombia puede seguir avanzando hacia una administración pública más ágil, interoperable y cercana al ciudadano. La IA puede ayudar a focalizar mejor los programas sociales, detectar pobreza multidimensional, simplificar trámites, mejorar la toma de decisiones y elevar la calidad de los servicios públicos.

En un país donde aún persisten ineficiencias en la relación entre el ciudadano y el Estado, modernizar la gestión pública es una condición para recuperar legitimidad.

Pero esa transformación exige bases sólidas. La IA requiere conectividad, nube o capacidad computacional distribuida, datos de calidad, energía sostenible, ciberseguridad, talento digital y reglas claras. También necesita confianza. Su adopción debe proteger derechos, evitar sesgos, garantizar transparencia y responder a problemas concretos. Innovar sin gobernanza puede producir riesgos; regular sin visión puede frenar oportunidades. Colombia necesita ambas cosas: ambición y responsabilidad.

Talento y estrategia nacional para competir en la economía de la IA

El tercer frente es el talento. Ningún país se convierte en líder de la economía del conocimiento solo por tener acceso a herramientas. Lo hace cuando forma personas capaces de usarlas, adaptarlas y crear valor con ellas. Por eso, la alfabetización en IA debe convertirse en una competencia ciudadana, laboral y productiva.

Colombia no es espectadora. Tiene adopción, talento joven, sectores con potencial y un ecosistema digital en crecimiento. Pero el liderazgo no está garantizado. Para alcanzarlo, necesita una estrategia nacional de IA con enfoque multisectorial, inversión en infraestructura, formación masiva, gobernanza responsable, incentivos a la innovación y casos de uso con resultados medibles.

La IA ya está llegando al país. La decisión pendiente es si Colombia será capaz de convertir esa adopción en una estrategia de desarrollo. En los próximos años, esa diferencia puede marcar el lugar que ocupemos en la nueva economía global.

Imagen: Microsoft / Edición con IA (ChatGPT)

Colombia refleja esa transformación. De acuerdo con el informe Global AI Diffusion Q1 2026, elaborado por Microsoft AI Economy Institute, el país alcanzó una adopción del 24,5 % de inteligencia artificial generativa entre la población en edad de trabajar, lo que lo ubica como el segundo de América Latina con mayor uso cotidiano de esta tecnología.

Este crecimiento también plantea un desafío para quienes se preparan para ingresar al mundo laboral. Emérito Martínez, director del Programa de Inteligencia Artificial Generativa & Business Innovation de EAE Business School, sostiene que las competencias digitales ya no consisten únicamente en manejar plataformas o aplicaciones, sino en entender cómo utilizarlas para resolver problemas, analizar información y generar valor dentro de las organizaciones.

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El especialista explica que la inteligencia artificial continuará ampliando su presencia en las empresas, por lo que será indispensable desarrollar la capacidad de interpretar los resultados que producen estas herramientas, verificar la calidad de la información y adaptarse a un entorno donde los cambios tecnológicos ocurren cada vez con mayor rapidez.

A medida que la automatización asume tareas repetitivas, las habilidades humanas adquieren un mayor peso. La creatividad, la comunicación, la empatía y el pensamiento crítico son capacidades que permiten complementar el trabajo de la IA y ofrecer respuestas que los algoritmos, por sí solos, no pueden construir.

Más que saber usar IA, entender cómo funciona

Otro aspecto que gana importancia es la alfabetización en inteligencia artificial. Los expertos consideran que no basta con aprender a escribir instrucciones para obtener respuestas de una plataforma. También es necesario comprender sus alcances, reconocer sus limitaciones y aplicar criterios éticos al momento de utilizar la información que generan estos sistemas.

Esto implica desarrollar competencias para validar datos, identificar posibles errores o sesgos, proteger la privacidad de la información y tomar decisiones fundamentadas antes de incorporar los resultados de la IA en procesos empresariales.

Martínez señala que los jóvenes no necesitan convertirse en desarrolladores de software para beneficiarse de estas herramientas. Sin embargo, sí considera fundamental que conozcan cómo funcionan y qué riesgos pueden surgir de un uso inadecuado.

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Frente a esta realidad, también cambia la forma de construir una carrera profesional. La idea de obtener un título y ejercer la misma profesión durante décadas pierde fuerza frente a un modelo de aprendizaje continuo. Mantenerse actualizado mediante cursos, certificaciones, proyectos colaborativos, emprendimientos, voluntariados o experiencias interdisciplinarias será cada vez más valorado por los empleadores.

El reto también alcanza a las instituciones de educación superior. La velocidad con la que evolucionan las tecnologías obliga a revisar con mayor frecuencia los contenidos académicos para responder a las nuevas necesidades del mercado y preparar profesionales con mayor flexibilidad para enfrentar entornos cambiantes.

Más que reemplazar a las personas, la inteligencia artificial está modificando el perfil de los profesionales que buscan las empresas. Quienes logren combinar conocimientos tecnológicos con capacidades humanas y una disposición permanente para aprender tendrán mayores posibilidades de desenvolverse en un mercado laboral cada vez más influenciado por la automatización y el uso de datos.

Más allá de una disputa entre dos gigantes de Silicon Valley, el caso pone sobre la mesa una pregunta que cada vez cobra más importancia: ¿hasta dónde puede llegar una empresa al contratar talento de un competidor sin cruzar la línea de la propiedad intelectual?

La demanda sostiene que OpenAI no solo incorporó a decenas de ingenieros provenientes de Apple, sino que habría utilizado ese proceso de contratación para acceder a información que, según Apple, estaba protegida como secreto comercial. Entre los señalados aparecen Tang Tan, antiguo vicepresidente de diseño del iPhone y hoy responsable del área de hardware de OpenAI, y Chang Liu, exingeniero de Apple que se unió a la empresa de inteligencia artificial a comienzos de 2026.

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Apple asegura que su investigación interna detectó un supuesto patrón de conducta repetido entre empleados que abandonaban la compañía para trabajar en OpenAI. Según la denuncia, algunos de ellos conservaron equipos corporativos, descargaron documentación confidencial e incluso continuaron accediendo a sistemas internos después de finalizar su relación laboral. La empresa también afirma que parte de esa información incluía especificaciones de productos aún no anunciados, procesos industriales, documentación técnica y estrategias relacionadas con proveedores.

El documento judicial también sostiene que OpenAI habría diseñado entrevistas de trabajo orientadas a obtener detalles técnicos de proyectos internos de Apple. La demanda afirma que algunos candidatos recibían instrucciones para preparar presentaciones sobre su trabajo anterior, llevar prototipos, componentes físicos e incluso materiales de diseño utilizados dentro de Apple.

La carrera por el hardware de inteligencia artificial entra en una nueva etapa

El conflicto llega en un momento estratégico para OpenAI. Después del éxito de ChatGPT, la empresa decidió expandirse más allá del software e inició el desarrollo de dispositivos propios mediante la compra de io, la startup fundada por Jony Ive y otros exdirectivos de Apple. La compañía busca competir en un mercado donde el diseño del hardware será determinante para la próxima generación de productos de inteligencia artificial.

Precisamente por ese cambio de estrategia, Apple sostiene que la información presuntamente obtenida tendría un enorme valor competitivo. La demanda describe secretos comerciales relacionados con arquitectura de hardware, técnicas de manufactura, cadenas de suministro, metodologías de prueba y relaciones con proveedores construidas durante décadas de desarrollo industrial.

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Por ahora, las acusaciones corresponden únicamente a la versión presentada por Apple ante un tribunal federal de California y deberán ser probadas durante el proceso judicial.

OpenAI rechazó las acusaciones. En declaraciones citadas por medios estadounidenses, un portavoz afirmó que la compañía “no está interesada en los secretos comerciales de otras empresas” y aseguró que su prioridad sigue siendo desarrollar tecnología propia.

El litigio podría convertirse en uno de los casos más relevantes sobre propiedad intelectual en la era de la inteligencia artificial. Más allá del resultado judicial, la disputa evidencia cómo la competencia ya no se limita a modelos de IA más potentes, sino también al conocimiento acumulado por los ingenieros que diseñan los dispositivos donde esa inteligencia funcionará.

La nueva línea está compuesta por tres versiones: GPT-5.6 Sol, el modelo de mayor capacidad; GPT-5.6 Terra, pensado para tareas de uso diario con un equilibrio entre rendimiento y precio; y GPT-5.6 Luna, la alternativa más rápida y económica. Los tres ya comenzaron a desplegarse de forma global en ChatGPT, Codex y la API de OpenAI.

Según la compañía, la principal novedad de GPT-5.6 es que consigue realizar más trabajo utilizando menos tokens, lo que se traduce en un mejor rendimiento por dólar tanto para empresas como para desarrolladores. En las pruebas internas y evaluaciones independientes presentadas por OpenAI, Sol supera a GPT-5.5 y mejora los resultados de modelos rivales en diferentes tareas profesionales, especialmente en programación, automatización, navegación web y análisis de documentos.

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Uno de los cambios más relevantes es la incorporación de un sistema que permite coordinar varios agentes de inteligencia artificial trabajando al mismo tiempo sobre una misma tarea. Esta función está diseñada para resolver proyectos complejos en menos tiempo, repartiendo el trabajo entre diferentes procesos que luego unifican los resultados.

OpenAI también afirma haber mejorado la capacidad del modelo para utilizar herramientas, revisar su propio trabajo y corregir errores antes de entregar una respuesta final. Esto permite generar documentos, hojas de cálculo, presentaciones y aplicaciones con menos intervención manual por parte del usuario.

Más funciones para empresas, desarrolladores y usuarios de ChatGPT

La compañía destacó que GPT-5.6 ofrece avances importantes en programación. El modelo puede escribir código, ejecutar programas sencillos para coordinar herramientas, procesar información intermedia y adaptar su estrategia durante una tarea sin necesidad de recibir instrucciones paso a paso.

También incorpora mejoras para el trabajo con documentos empresariales. El sistema puede transformar información procedente de plataformas como Slack, Notion, Microsoft 365 o Google Drive en informes, presentaciones y otros materiales con formatos más consistentes y editables.

En materia de ciberseguridad, OpenAI asegura que GPT-5.6 obtuvo mejores resultados que su generación anterior en pruebas de identificación de vulnerabilidades y revisión segura de código. Al mismo tiempo, el lanzamiento llega acompañado de nuevas capas de protección, monitoreo continuo y controles de acceso para reducir el uso indebido de las capacidades más avanzadas del modelo.

El despliegue ya comenzó para los usuarios de ChatGPT. Los suscriptores de los planes Plus, Pro, Business y Enterprise tendrán acceso a GPT-5.6 Sol, mientras que los usuarios de Free y Go utilizarán GPT-5.6 Terra en ChatGPT Work y Codex. Los desarrolladores también pueden acceder a los tres modelos mediante la API de OpenAI.

En cuanto a los precios para la API, OpenAI estableció una tarifa de 5 dólares por millón de tokens de entrada y 30 dólares por millón de tokens de salida para Sol. Terra costará 2,50 y 15 dólares, respectivamente, mientras que Luna tendrá un precio de 1 dólar de entrada y 6 dólares de salida.

Con esta actualización, OpenAI apuesta por ofrecer modelos más eficientes y escalables para distintos perfiles de usuarios, desde quienes utilizan ChatGPT en tareas cotidianas hasta empresas y desarrolladores que requieren automatizar procesos de mayor complejidad.

La compañía asegura que estas novedades responden a una necesidad frecuente entre quienes desarrollan aplicaciones con IA: reducir tiempos de procesamiento sin sacrificar calidad. La propuesta consiste en combinar ambos modelos dentro de un mismo flujo de trabajo para pasar de una imagen estática a un video animado en pocos pasos.

Nano Banana 2 Lite fue presentado como la versión más rápida y económica de la familia Nano Banana. Está pensado para proyectos que requieren producir un gran volumen de imágenes o trabajar casi en tiempo real. Según Google, puede generar una imagen a partir de una descripción en aproximadamente cuatro segundos y tiene un costo de 0,034 dólares por cada imagen de resolución 1K, lo que representa una alternativa para quienes necesitan optimizar recursos.

El modelo está dirigido principalmente a desarrolladores, aunque también comenzará a integrarse en servicios para usuarios finales como la aplicación Gemini, Google Fotos, NotebookLM, Google Flow, Google Ads y el Modo IA del buscador.

Del boceto al video en una misma plataforma

La segunda novedad es Gemini Omni Flash, un modelo capaz de generar y editar videos utilizando texto, imágenes y clips como referencia. La herramienta permite modificar una escena mediante instrucciones conversacionales y mantener coherencia entre los distintos elementos visuales, una función pensada para agilizar procesos creativos que antes requerían varias aplicaciones.

Por ahora, Omni Flash admite videos de hasta diez segundos y mantiene algunas limitaciones, como la falta de soporte para referencias de audio o la dificultad para conservar completamente la apariencia de un personaje durante ciertos cambios de escena. Google indicó que estas capacidades continuarán evolucionando durante la etapa de vista previa pública.

Uno de los aspectos que la empresa busca impulsar es el uso conjunto de ambos modelos. La idea consiste en generar primero una imagen con Nano Banana 2 Lite y luego convertirla en un video mediante Gemini Omni Flash. Para demostrar estas posibilidades, Google publicó varias aplicaciones de ejemplo, entre ellas una que transforma una fotografía en un recorrido animado por distintos lugares del mundo, otra para visualizar remodelaciones de interiores y una enfocada en crear videos para comercio electrónico a partir de imágenes de productos.

Las personas interesadas en probar estas herramientas pueden acceder desde Google AI Studio o integrarlas mediante la API de Gemini. Google también puso a disposición documentación técnica, guías de uso y ejemplos para facilitar el desarrollo de proyectos basados en estos modelos. Además, el contenido generado incorpora la marca de agua SynthID, un sistema que permite identificar material creado con inteligencia artificial y reforzar la transparencia en su utilización.

Lejos de sugerir que estos sistemas tengan una ideología propia, los estudios indican que las diferencias aparecen por la selección de datos utilizados durante el entrenamiento, las reglas de seguridad incorporadas y las decisiones humanas que moldean el comportamiento final del modelo. Para millones de usuarios que ya utilizan la IA como buscador, asesor o herramienta de trabajo, comprender este fenómeno resulta cada vez más importante.

Cuando la IA “vota”: así midieron el sesgo los investigadores

Uno de los trabajos más recientes fue desarrollado por investigadores de la Universidad Libre de Ámsterdam y la Universidad de Oslo. En lugar de hacer preguntas tradicionales a los modelos de lenguaje, utilizaron miles de votaciones reales de los parlamentos de España, Noruega y Países Bajos para analizar cómo responderían distintos sistemas de inteligencia artificial si actuaran como legisladores.

Los resultados mostraron que la mayoría de los modelos evaluados tendían a adoptar posiciones cercanas al centro o con una ligera inclinación hacia la centroizquierda. Además, el estudio encontró diferencias significativas entre modelos, lo que demuestra que la orientación de las respuestas no depende únicamente del conocimiento almacenado, sino también del proceso de alineación aplicado por cada empresa.

Hallazgos similares aparecen en una investigación publicada en el Journal of Computational Social Science, donde científicos compararon varios modelos comerciales y de código abierto. El trabajo concluye que ninguno puede considerarse completamente neutral y que la tendencia ideológica cambia según el tema consultado, desde economía hasta derechos civiles o política ambiental.

Otro análisis, conocido como PoliticsBench 2026, amplió la comparación a modelos como GPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek, Llama y Qwen. En ese benchmark, siete de los ocho modelos evaluados mostraron una inclinación hacia posiciones de izquierda, mientras que Grok fue el único que presentó una tendencia más cercana a posturas de derecha.

¿Por qué importa si usas la IA para informarte?

Los investigadores coinciden en que estos resultados no significan que las empresas programen deliberadamente una postura política. Los grandes modelos de lenguaje funcionan calculando la palabra más probable que debe aparecer en una respuesta a partir de enormes volúmenes de texto extraídos de internet, libros, artículos y otras fuentes.

Después del entrenamiento inicial, los desarrolladores aplican procesos conocidos como Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), mediante los cuales personas evalúan respuestas y enseñan al modelo cuáles son más útiles, seguras o apropiadas. Esa etapa también influye en el comportamiento final del chatbot.

Para el usuario, la consecuencia es sencilla: dos asistentes de inteligencia artificial pueden responder de forma distinta a una misma pregunta sin que ninguno esté necesariamente “equivocado”. Las diferencias suelen reflejar prioridades distintas al seleccionar información, resumir argumentos o presentar matices sobre asuntos controvertidos.

Por esa razón, los propios autores de estas investigaciones recomiendan utilizar la inteligencia artificial como una herramienta de apoyo y no como una fuente única para comprender temas políticos, económicos o sociales. Contrastar la información con medios de comunicación confiables, documentos oficiales y diversas fuentes sigue siendo la mejor forma de reducir el impacto de posibles sesgos.

A medida que los chatbots reemplazan a los buscadores tradicionales en muchas consultas, el debate ya no gira únicamente alrededor de qué tan inteligentes son estos sistemas, sino también de qué tan transparentes resultan sus procesos de entrenamiento. Las investigaciones publicadas hasta ahora apuntan a una misma conclusión: la inteligencia artificial puede ser extraordinariamente útil, pero sus respuestas también reflejan las decisiones humanas que la hicieron posible.

Durante años, buscar dentro de Facebook significó navegar entre publicaciones, páginas y grupos. Ahora la experiencia será distinta. Cuando una persona consulte un tema, la plataforma podrá generar respuestas utilizando la inteligencia artificial de Meta y tomando como referencia lo que otros usuarios han compartido públicamente en espacios como grupos, comentarios y reels.

La propuesta apunta a ofrecer algo diferente a los buscadores tradicionales. En lugar de mostrar únicamente enlaces para que el usuario investigue por su cuenta, la IA sintetiza experiencias, opiniones y recomendaciones que ya existen dentro del ecosistema de Facebook.

¿Qué cambia con el Modo IA de Facebook?

La principal novedad es que Facebook incorpora una nueva experiencia de búsqueda impulsada por Meta AI. El sistema analiza contenido público disponible en la plataforma para construir respuestas más cercanas a las experiencias reales de las personas.

Por ejemplo, si alguien busca recomendaciones de viaje, consejos para comprar un producto o experiencias sobre un servicio, la IA podrá reunir información compartida por otros usuarios y presentarla de forma resumida.

La estrategia refleja una tendencia que ya se observa en varias compañías tecnológicas: transformar los motores de búsqueda en asistentes capaces de interpretar preguntas complejas y generar respuestas conversacionales.

Meta también señala que esta función se integra directamente en las experiencias cotidianas de Facebook, lo que significa que los usuarios podrán acceder a ella mientras navegan por el feed o exploran contenido dentro de la aplicación.

La inteligencia artificial también llega a las fotos y videos

La segunda gran novedad está relacionada con la creación de contenido.

Facebook amplía las herramientas creativas impulsadas por IA para facilitar la edición de imágenes y videos sin necesidad de conocimientos avanzados. Entre las nuevas opciones aparecen plantillas automáticas para crear collages y efectos de transición que convierten fotografías almacenadas en la galería del teléfono en montajes listos para compartir.

La idea es aprovechar imágenes que normalmente quedan olvidadas entre cientos de archivos.

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Además, llegan nuevos ajustes visuales que permiten modificar elementos como ropa, peinados o accesorios mediante inteligencia artificial. Los aficionados al deporte también podrán añadir virtualmente camisetas de sus equipos favoritos en fotografías de perfil o historias.

Estas herramientas se encuentran integradas dentro de las opciones de edición de Facebook y buscan simplificar procesos que antes requerían aplicaciones externas o edición manual.

El nuevo desafío de Meta: convertir Facebook en un asistente personal

Más allá de las funciones específicas, el lanzamiento muestra una dirección clara para el futuro de la plataforma.

Facebook ya no quiere ser únicamente un lugar para compartir publicaciones. La red social busca convertirse en un espacio donde los usuarios puedan resolver dudas, descubrir información y producir contenido con ayuda de la inteligencia artificial.

La diferencia frente a otros asistentes es que gran parte del conocimiento utilizado proviene de la actividad de la propia comunidad. Eso podría generar respuestas más cercanas a experiencias reales, aunque también abre preguntas sobre cómo se selecciona y prioriza la información dentro de la plataforma.

Por ahora, Meta apuesta a que la combinación entre inteligencia artificial y contenido generado por usuarios haga más sencilla la experiencia diaria dentro de Facebook. La verdadera prueba llegará cuando millones de personas empiecen a utilizar estas herramientas y determinen si realmente ofrecen mejores respuestas que una búsqueda tradicional en internet.

Al final, la carrera por la IA ya no se libra únicamente entre modelos y algoritmos. También se juega en quién logra convertir las conversaciones de las personas en experiencias digitales más útiles y relevantes.

La novedad más visible es Imagen a Video con AI 2.0, una función que permite convertir fotografías en pequeños clips animados directamente desde el teléfono. Aunque la tecnología de generación de contenido con IA no es nueva, sí resulta llamativo verla aterrizar en un dispositivo que busca competir en un segmento más amplio del mercado.

La llegada del HONOR 600e refleja un cambio que está tomando fuerza en la industria móvil. Durante los últimos dos años, los fabricantes concentraron las funciones de inteligencia artificial en sus modelos más costosos. Ahora la competencia parece trasladarse a quién logra llevar esas capacidades a más usuarios sin elevar demasiado el precio.

La IA se convierte en un argumento de venta

Más que la potencia o la calidad de la cámara, la inteligencia artificial empieza a ocupar el centro de la conversación en el mercado de smartphones.

En el HONOR 600e esto se traduce en herramientas para editar imágenes, eliminar objetos, ampliar fotografías o corregir detalles faciales sin necesidad de descargar aplicaciones externas. También incorpora un botón físico dedicado a la IA para acceder rápidamente a estas funciones.

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La intención es simplificar tareas que antes requerían conocimientos de edición o el uso de software especializado. Para quienes crean contenido para redes sociales, estas herramientas pueden representar un ahorro de tiempo importante.

La función Imagen a Video con AI 2.0 apunta precisamente a ese público. A partir de una fotografía, el sistema genera videos cortos utilizando plantillas predefinidas, una característica que conecta con la creciente demanda de contenido visual para plataformas digitales.

Más allá de la inteligencia artificial

Aunque la IA es el principal atractivo, HONOR también decidió reforzar otros apartados que suelen influir en la decisión de compra.

El equipo incorpora una cámara principal de 108 megapíxeles, pantalla AMOLED de 6,6 pulgadas con resolución 1.5K y un diseño unibody de aluminio poco común en esta categoría.

La batería también destaca. Sus 6.520 mAh superan la capacidad que actualmente ofrecen muchos dispositivos de gama media y alta, una característica que responde a una realidad evidente: las funciones basadas en inteligencia artificial consumen cada vez más recursos y exigen una mayor autonomía.

El HONOR 600e llegará al país con 512 GB de almacenamiento y una configuración de memoria RAM de 8+16 GB. Estará disponible en cadenas como Claro, Alkosto, Ktronix, Alkomprar y Falabella por un precio base de 2.899.000 pesos.

La novedad más llamativa es la llegada de una aplicación de Booking dentro de ChatGPT, que permite buscar vehículos de alquiler mediante conversaciones en lenguaje natural. La apuesta llega en un momento en el que los viajes por carretera mantienen su popularidad. Según datos compartidos por la compañía, el 38 % de los viajeros colombianos planea realizar un viaje por ruta durante este año.

Para muchos usuarios, alquilar un vehículo puede convertirse en una experiencia frustrante. Requisitos poco claros, seguros difíciles de entender, condiciones de retiro complejas o cargos inesperados suelen aparecer durante el proceso. Las nuevas funciones buscan reducir esas dificultades mediante herramientas automatizadas que acompañan al viajero antes, durante y después de la reserva.

¿Cómo funciona el alquiler de autos desde ChatGPT?

La integración de Booking con ChatGPT permite describir el vehículo que necesitas utilizando lenguaje cotidiano. Por ejemplo, un usuario puede solicitar un SUV automático para un destino específico y recibir alternativas ajustadas a esa búsqueda.

Una vez seleccionada una opción, el sistema dirige al usuario hacia la plataforma de Bookingpara finalizar la reserva.

La función está disponible para usuarios de ChatGPT en diferentes mercados alrededor del mundo y representa uno de los intentos más visibles por incorporar asistentes conversacionales al proceso de planificación de viajes.

La idea detrás de esta herramienta es reducir el tiempo invertido en comparar cientos de opciones y facilitar el descubrimiento de vehículos que se ajusten mejor a cada necesidad.

Menos llamadas al soporte y decisiones más rápidas

Además de la integración con ChatGPT, Booking presentó AI Car Rental Helper, una herramienta diseñada para resolver preguntas frecuentes relacionadas con reservas de autos.

El asistente ofrece información inmediata sobre métodos de pago, documentación necesaria para recoger el vehículo, seguros y condiciones de devolución. Está disponible las 24 horas y actualmente funciona en español, francés, alemán, neerlandés, italiano e inglés, entre otros idiomas.

La compañía asegura que las primeras pruebas mostraron una disminución en las llamadas a los equipos de soporte, menos modificaciones de reservas y menos inconvenientes durante el retiro de los vehículos.

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Otra de las novedades son los resúmenes automáticos de reseñas generados por inteligencia artificial. En lugar de leer decenas o cientos de opiniones, los usuarios reciben una síntesis con los aspectos más mencionados por otros viajeros, incluyendo calidad del servicio, limpieza, ubicación y servicios ofrecidos.

A esto se suma Smart Search, una actualización que incorpora filtros más específicos para encontrar vehículos según características concretas como número de asientos, transmisión automática o kilometraje ilimitado.

La tendencia muestra cómo la inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta experimental para convertirse en una capa integrada dentro de servicios cotidianos. En el caso de los viajes, el objetivo ya no es únicamente recomendar destinos, sino también resolver tareas prácticas que suelen consumir tiempo y generar incertidumbre. El alquiler de autos parece ser uno de los próximos terrenos donde esa transformación ya comenzó.

Aunque Siri fue una de las protagonistas del anuncio, el mensaje de Apple fue más amplio, pues la empresa quiere que la inteligencia artificial trabaje detrás de aplicaciones, servicios y procesos cotidianos sin obligar al usuario a cambiar la forma en que utiliza sus dispositivos.

La nueva versión de Apple Intelligence llegará a iPhone, iPad, Mac, Apple Watch y Vision Pro con herramientas que intervienen en navegación web, edición de fotografías, automatización de tareas, gestión de comunicaciones y control del hogar conectado.

Lo llamativo del anuncio es que Apple ya no presenta la IA como una característica aislada, pues en su lugar, la integra directamente en aplicaciones como Fotos, Safari, Mensajes, Mail, Contraseñas, Calendario, Casa y Atajos.

La IA deja de ser una app y pasa a ser parte del sistema

Sobre esto, la actualización muestra un cambio importante frente a la primera generación de Apple Intelligence presentada en 2024.

Ahora las aplicaciones pueden comprender mejor el contexto del usuario para ofrecer acciones automáticas. Safari organiza pestañas por temas, Contraseñas actualiza claves vulnerables, Mensajes identifica tareas sugeridas dentro de una conversación y Calendario crea eventos a partir de descripciones escritas.

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Apple también mejoró sus capacidades de generación y edición de imágenes mediante Image Playground, que ahora permite crear imágenes fotorrealistas y modificar elementos utilizando lenguaje natural.

En Fotos aparecen nuevas herramientas capaces de ampliar imágenes, reencuadrarlas después de haber sido tomadas y eliminar objetos con resultados más realistas.

El verdadero mensaje de Apple: privacidad e infraestructura

Más allá de las funciones visibles para los usuarios, uno de los anuncios más importantes está en la arquitectura que impulsa Apple Intelligence.

La compañía explicó que la nueva generación utiliza modelos Apple Foundation desarrollados por Apple y complementados mediante colaboración con Google Gemini. Estos modelos operan tanto en el dispositivo como en servidores de computación privada diseñados para procesar solicitudes sin almacenar información personal.

Apple insiste en que esta combinación busca ofrecer capacidades avanzadas de inteligencia artificial sin sacrificar privacidad, un argumento con el que intenta diferenciarse de otros competidores del sector.

La estrategia también refleja cómo ha cambiado la carrera de la IA. La discusión ya no se limita a quién tiene el chatbot más potente, sino a quién logra integrar la inteligencia artificial en las actividades diarias de los usuarios.

Con esta actualización, Apple deja claro que Apple Intelligence será mucho más que Siri. La compañía la está convirtiendo en la base tecnológica sobre la que funcionarán sus productos durante los próximos años.

La aplicación llega inicialmente para usuarios de Coursera Plus y, por ahora, solo está disponible en inglés. Su propuesta apunta a una tendencia cada vez más visible: aprender en fragmentos pequeños, sin necesidad de reservar horas completas para estudiar.

Ollie funciona como una aplicación independiente dentro del ecosistema de Coursera. En lugar de ofrecer cursos extensos desde el inicio, prioriza contenidos rápidos, interacción constante y recomendaciones generadas por IA según los intereses de cada usuario.

¿Cómo funciona Ollie y qué cambia frente a un curso tradicional?

La experiencia comienza con videos cortos, generalmente cercanos a los 90 segundos, seleccionados desde el catálogo educativo de Coursera. Después, la plataforma propone actividades rápidas para reforzar conceptos mediante preguntas, ejercicios de asociación o pequeños retos.

Uno de los elementos que más peso tiene dentro de la aplicación es su sistema adaptativo. Ollie modifica las rutas de aprendizaje dependiendo del comportamiento del usuario, las áreas que consulta con frecuencia y su nivel de participación.

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También incorpora un asistente conversacional basado en IA. Puedes hacer preguntas, pedir explicaciones adicionales o profundizar en temas específicos sin salir de la aplicación. La idea es reducir la fricción entre consumir contenido y resolver dudas.

Otra diferencia está en la velocidad con la que puede reaccionar ante temas recientes. Según Coursera, la aplicación puede generar lecciones relacionadas con noticias o asuntos emergentes para crear cápsulas educativas rápidas.

IA, recompensas y hábitos: la fórmula detrás del microaprendizaje

Más allá del contenido, Ollie incorpora elementos inspirados en aplicaciones de productividad y videojuegos. Los usuarios acumulan puntos, mantienen rachas de estudio, desbloquean insignias y comparan su avance mediante tablas de clasificación.

La intención detrás de estas mecánicas es construir hábitos diarios. En lugar de depender de sesiones largas de estudio, la aplicación apuesta por interacciones repetidas y frecuentes.

Entre sus funciones adicionales aparecen herramientas como Modo Flujo, pensado para escuchar contenido sin usar las manos, y Modo Explorar, orientado al descubrimiento de nuevas áreas de conocimiento.

El lanzamiento también muestra cómo las plataformas educativas están reconfigurando el aprendizaje para competir por la atención en dispositivos móviles. Si durante años el reto fue llevar cursos a internet, ahora la competencia parece estar en aprovechar espacios de pocos minutos.

Para quienes ya pagan Coursera Plus, Ollie representa una nueva forma de consumir el contenido existente. Para el resto, funciona como una señal de hacia dónde se mueve la educación digital: menos sesiones extensas, más personalización y aprendizaje integrado en la rutina diaria.

En aquel momento, él y su socio identificaron algo que parecía simple, pues las empresas necesitaban entender la tecnología antes de adoptarla. Comenzaron enseñando marketing digital y analítica. Once años después, la conversación con sus clientes gira alrededor de una pregunta mucho más compleja, ¿qué ocurre cuando la inteligencia artificial entra a trabajar junto a las personas?

Hoy Aristizábal es cofundador y CEO de Geekboss, una consultora enfocada en transformación digital e inteligencia artificial. En conversación con ENTER.CO explicó cómo pasó de capacitar equipos en herramientas digitales a acompañar compañías que intentan reorganizarse alrededor de una tecnología que ya está modificando cargos, procesos y habilidades laborales.

La discusión sobre inteligencia artificial suele reducirse a una pregunta: ¿las máquinas reemplazarán a las personas? Para Aristizábal, esa conversación está dejando por fuera algo más importante: la relación entre tecnología y talento humano.

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“La tecnología tiene mucho poder, pero la magia todavía la estamos haciendo los seres humanos”, afirmó.

Su planteamiento parte de una idea sencilla, la inteligencia artificial puede acelerar procesos, analizar grandes cantidades de información y producir contenido, pero sigue necesitando personas capaces de interpretar contextos, entender emociones y tomar decisiones.

Ese cambio ya se siente en múltiples profesiones; hoy un comunicador puede producir piezas gráficas, un periodista puede apoyarse en herramientas para resumir entrevistas y una persona sin conocimientos técnicos puede construir parte de una página web utilizando asistentes inteligentes. Más que reemplazar funciones completas, la tecnología está expandiendo capacidades.

Del trabajo operativo al pensamiento estratégico

Durante años, las empresas usaron automatización para resolver tareas repetitivas. Programar procesos, organizar archivos, construir reportes o mover información eran parte de ese proceso. Con la llegada de la inteligencia artificial generativa, las posibilidades crecieron.

Ahora las compañías utilizan sistemas capaces de redactar documentos, generar campañas, resumir reuniones, procesar datos y proponer soluciones. Eso también cambia la manera como las organizaciones empiezan a medir el valor del trabajo humano.

“Nos van a pagar por pensar estratégicamente, por pensar creativamente y no por sentarnos a hacer cosas de cero”, aseguró Aristizábal durante la conversación.

Ese cambio ya impacta áreas como marketing, publicidad, comunicación y creación de contenido. Geekboss participó recientemente en la transformación de una agencia de publicidad colombiana que decidió revisar cada proceso para identificar qué actividades debían seguir haciendo las personas y cuáles podían apoyarse en inteligencia artificial.

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La meta no era reducir equipos. La apuesta consistía en reorganizar funciones y liberar tiempo para actividades de mayor valor. Según explica Aristizábal, el resultado fue un aumento importante en productividad sin necesidad de despidos.

Eso también modifica cuáles habilidades empiezan a ganar relevancia. Para el CEO de Geekboss, competencias como pensamiento crítico, creatividad, empatía, liderazgo y comunicación tendrán cada vez más peso en un mercado donde las tareas operativas pueden automatizarse con mayor facilidad.

Incluso considera que colegios y universidades deberían dedicar más tiempo a enseñar capacidades humanas y pensamiento crítico. Saber preguntar, interpretar información y evaluar respuestas se está convirtiendo en una habilidad laboral tan importante como manejar herramientas digitales.

Los errores que están cometiendo las empresas con la inteligencia artificial

La rapidez con la que las organizaciones están adoptando inteligencia artificial también está generando errores frecuentes.

El primero ocurre cuando las empresas compran tecnología antes de entender qué problema intentan resolver. Muchas implementan plataformas o agentes virtuales porque sienten presión por innovar, pero después descubren que no saben dónde utilizarlos realmente.

Otro error frecuente aparece en servicio al cliente. Aunque muchas compañías intentan automatizar la atención, los usuarios siguen buscando interacción humana cuando enfrentan problemas complejos.

Después de participar en múltiples implementaciones de chatbots, Aristizábal identificó algo repetitivo: una de las palabras que más escriben las personas es “asesor”.

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“La mayoría de las veces las personas quieren sentirse escuchadas primero y después resolver el problema”, explicó.

También advierte sobre otro fenómeno: la obsesión por producir contenido masivamente. La inteligencia artificial facilita crear publicaciones, correos, imágenes y textos en minutos, pero esa facilidad está llenando internet de información repetitiva y mensajes similares.

Para Aristizábal, las marcas que se diferenciarán no serán necesariamente las que produzcan más contenido, sino las que logren conectar mejor con las personas.

La conversación también alcanza temas como polarización y desinformación. Herramientas de escucha digital permiten analizar conversaciones, identificar tendencias y detectar comportamientos sospechosos en redes sociales. Sin embargo, insiste en que ninguna tecnología reemplaza el criterio humano.

Por eso, mientras las máquinas aprenden a escribir, analizar datos y automatizar tareas, las empresas empiezan a descubrir algo inesperado: aquello que sigue siendo difícil de automatizar —la empatía, la creatividad y la capacidad de comprender a otras personas— podría convertirse precisamente en lo más valioso.

El Mundial que se jugará en México, Estados Unidos y Canadá llegará acompañado de una transformación silenciosa: la consolidación del análisis avanzado como apoyo para tomar decisiones. Hoy los datos participan en la preparación física, el estudio de rivales, el seguimiento táctico y hasta en situaciones puntuales como los penaltis.

Alemania es uno de los casos más visibles. Su trabajo con plataformas de análisis le permite reunir información de jugadores y contrincantes para convertirla en instrucciones tácticas apoyadas por videos y visualizaciones. El objetivo es reducir incertidumbre y detectar oportunidades antes de entrar al campo.

Argentina también incorporó métricas más detalladas para entender el rendimiento físico. Variables como aceleraciones explosivas, intensidad de movimientos y cambios de dirección ayudan a ajustar cargas de entrenamiento y preparación deportiva.

Del camerino a la sala de juntas

La lógica detrás de estas decisiones empezó a replicarse en el mundo empresarial. La razón es simple: los negocios también operan bajo presión, compiten por recursos limitados y necesitan reaccionar rápido.

Sin embargo, tener grandes volúmenes de información no significa automáticamente tomar mejores decisiones. Mario Cruz, Head de Datos en Axity, explica que muchas organizaciones cometen el error de iniciar procesos de modernización comprando herramientas antes de entender qué problema quieren resolver.

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Para el experto, una organización orientada por datos necesita comenzar desde las necesidades reales del negocio. Si una empresa implementa infraestructura compleja sin un objetivo definido, existe el riesgo de acumular costos sin obtener beneficios claros.

Otro elemento está relacionado con el acceso a la información. Así como un equipo necesita que todos entiendan la estrategia de juego, las empresas requieren que distintas áreas puedan interpretar y utilizar datos para actuar más rápido.

Cuando la IA depende de buenos datos

La conversación también llega inevitablemente a la inteligencia artificial. Con la expansión de modelos generativos y herramientas predictivas, muchas compañías aceleraron inversiones en automatización y análisis avanzado.

Pero existe un problema frecuente: la calidad de los datos.

Según Cruz, construir agentes de IA o automatizaciones complejas pierde valor cuando la información base tiene errores o está fragmentada entre diferentes áreas. Sin controles adecuados, distintas unidades pueden terminar trabajando con versiones distintas de la misma información.

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Por eso aparecen conceptos como gobernanza, observabilidad y responsables de datos, figuras encargadas de garantizar consistencia y trazabilidad.

En el fútbol, una estadística equivocada puede alterar una táctica. En las empresas, un dato incorrecto puede impactar presupuestos, inventarios o decisiones comerciales.

La enseñanza que deja el deporte parece sencilla: ganar no depende únicamente de tener más tecnología. La diferencia suele aparecer cuando los datos se convierten en decisiones útiles y repetibles.

Aunque ambos modelos incluyen cámaras de 200 MP y herramientas avanzadas de edición inteligente, la diferencia aparece cuando se analiza cómo usan la inteligencia artificial y cuánto debes pagar por acceder a ella.

El Galaxy S26 Ultra llega a Colombia con un precio cercano a los 7 millones de pesos. El HONOR 600 cuesta $3.399.000. La distancia económica es enorme, pero el punto interesante es que varias de las funciones más llamativas de IA ya están presentes en el dispositivo de HONOR.

Samsung apuesta por un ecosistema de IA integrado en prácticamente todo el sistema operativo. Galaxy AI puede editar imágenes con instrucciones escritas, resumir información, recomendar acciones según el contexto y automatizar tareas cotidianas mediante herramientas como Now Brief y Now Nudge.

El S26 Ultra también incorpora funciones avanzadas de privacidad, incluida una pantalla que oculta el contenido cuando alguien mira desde un ángulo lateral. A esto se suma Photo Assist, Creative Studio y herramientas para crear stickers, editar imágenes y compartir contenido entre dispositivos Galaxy y Apple.

HONOR, en cambio, tomó un camino diferente: convertir el smartphone en una plataforma de creación visual impulsada por IA generativa.

El HONOR 600 quiere llevar la IA creativa al mercado masivo

La función más ambiciosa del HONOR 600 es IA Image to Video 2.0, un sistema que permite transformar fotografías en clips animados usando prompts de texto.

El usuario puede combinar hasta tres imágenes y describir la escena que quiere generar. El teléfono se encarga de crear secuencias cortas con movimientos, efectos y transiciones cinematográficas directamente desde el dispositivo.

La marca asegura que esta tecnología utiliza un modelo unificado de generación de video multimodal, capaz de integrar creación, edición y compresión de video en un mismo flujo de trabajo.

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La experiencia también se complementa con un Botón IA dedicado para acceder rápidamente a las funciones creativas. Desde allí puedes generar videos, borrar elementos de fotos en movimiento o crear collages dinámicos con recortes automáticos.

HONOR asegura que modelos anteriores de la serie ya acumulan más de 13,4 millones de segundos de video creados con IA, una cifra que muestra cómo este tipo de herramientas empiezan a convertirse en parte del uso diario del celular.

Otra de las novedades es el Agente de Fotografías con IA. La función permite editar imágenes usando lenguaje natural. En vez de abrir aplicaciones complejas, solo debes escribir o decir qué quieres modificar y el sistema ejecuta automáticamente el cambio.

Samsung mantiene la ventaja en ecosistema y productividad

El Galaxy S26 Ultra sigue siendo uno de los teléfonos más completos del mercado. Samsung combina potencia, fotografía computacional y un ecosistema maduro conectado con tablets, computadores y accesorios Galaxy.

Su cámara de 200 MP con Nightography, Space Zoom y estabilización avanzada sigue apuntando a usuarios que buscan resultados consistentes en cualquier situación.

Sin embargo, el análisis cambia cuando entra el precio en la conversación.

El HONOR 600 cuesta prácticamente la mitad y aun así incorpora herramientas de IA generativa que hasta hace poco parecían exclusivas de plataformas avanzadas en computado como ChatGPT, Gemini o Copilot.

Eso podría cambiar la competencia en Colombia. Ya no se trata únicamente de quién tiene más potencia o más megapíxeles. Ahora la pregunta es qué teléfono te permite crear más contenido con inteligencia artificial sin gastar cerca de 7 millones de pesos.

La propuesta contempla sanciones que podrían superar los 35 millones de euros, una cifra que muestra hasta qué punto Europa quiere endurecer las reglas alrededor de la inteligencia artificial generativa.

La iniciativa llega en medio de una creciente preocupación por el uso de algoritmos capaces de imitar voces, crear imágenes falsas y tomar decisiones automatizadas que afectan la vida de las personas.

Aunque muchas herramientas de IA se promocionan como apoyo para el trabajo, la educación o la productividad, las autoridades españolas consideran que algunas aplicaciones ya representan riesgos reales para la privacidad, la seguridad y los derechos fundamentales.

Los usos de IA que España quiere frenar

Uno de los puntos más sensibles de la ley tiene relación con los sistemas que intentan manipular el comportamiento humano.

La regulación pone la lupa sobre tecnologías que analicen emociones, vulnerabilidades o hábitos digitales para influir en decisiones personales. Un ejemplo mencionado por el Gobierno es el de chatbots que detecten usuarios con problemas de ludopatía y los empujen a apostar en plataformas online.

También entran en la lista negra los deepfakes sexuales creados sin consentimiento. Este tipo de contenido, generado mediante inteligencia artificial, se ha convertido en uno de los mayores problemas recientes en internet, especialmente por su impacto sobre mujeres y menores de edad.

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La normativa además prohíbe sistemas de clasificación biométrica masiva basados en características como raza, religión, orientación sexual o ideología política.

Las compañías que incumplan estas reglas podrían recibir multas equivalentes al 7 % de su facturación global anual. Para empresas tecnológicas de gran tamaño, eso puede representar sanciones multimillonarias.

La IA seguirá creciendo, pero con más vigilancia

La ley española también establece controles para los llamados “sistemas de alto riesgo”, es decir, herramientas que influyen en sectores delicados como empleo, educación, justicia o administración pública.

Si una empresa utiliza inteligencia artificial para tomar decisiones sin supervisión humana adecuada, podrá enfrentar sanciones de hasta 15 millones de euros.

Uno de los casos que más inquieta a las autoridades es el uso de IA en procesos judiciales. La regulación advierte sobre herramientas capaces de elaborar borradores de sentencias o recomendaciones legales sin revisión de un juez.

Además de las multas, el proyecto obliga a crear mecanismos de control dentro de las instituciones públicas. Entre ellos aparece la figura del “delegado de IA”, responsable de supervisar el uso correcto de estas tecnologías.

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España también reforzará el papel de la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA), que tendrá competencias sobre áreas como biometría, empleo y educación.

La decisión marca un nuevo capítulo en la relación entre gobiernos y tecnología. Mientras empresas de todo el mundo compiten por lanzar herramientas de IA más avanzadas, Europa intenta establecer límites antes de que los problemas crezcan más rápido que las regulaciones.

Para usuarios comunes, esto podría traducirse en plataformas digitales con mayores obligaciones de transparencia y controles más estrictos sobre el contenido generado por inteligencia artificial.

Aunque Colombia aparece entre los países latinoamericanos con mayor adopción de inteligencia artificial, apenas el 22% de la población utiliza este tipo de herramientas de manera consciente. Aun así, la tecnología comienza a ganar espacio en sectores donde la carga operativa se volvió difícil de manejar para una sola persona.

Uno de ellos es la propiedad horizontal. Administradores de conjuntos y edificios enfrentan hoy jornadas cada vez más saturadas por tareas repetitivas: responder PQRS, redactar comunicados, enviar convocatorias, organizar actas y hacer seguimiento a cartera o mantenimientos.

La presión aumentó en muchos casos por la reducción de personal administrativo. Eso dejó a miles de administradores asumiendo solos procesos que antes se repartían entre varios cargos.

La IA empieza a aparecer en la vida diaria de los conjuntos

La llegada de asistentes basados en inteligencia artificial busca aliviar parte de ese trabajo operativo. Algunas plataformas del sector ya permiten generar borradores automáticos de comunicados, responder solicitudes frecuentes o crear actas de reuniones en pocos minutos.

El cambio puede parecer menor, pero termina impactando directamente a los residentes. Una administración con menos carga manual puede responder más rápido, organizar mejor la información y reducir retrasos en comunicaciones o procesos internos.

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El uso de estas herramientas también toca un punto sensible para quienes viven en propiedad horizontal: la trazabilidad de la información. En Colombia, muchos procesos deben dejar evidencia de cuándo se enviaron, quién recibió el mensaje y qué contenido fue notificado.

Por eso, la discusión ya no gira únicamente alrededor de si la IA reemplazará empleos. El debate se mueve hacia otro lado: cómo usarla sin perder control humano ni respaldo legal.

Daniel Laverde, vocero de la plataforma Properix Colombia, aseguró que la automatización no elimina la responsabilidad del administrador. Según explicó, la intención es reducir tiempo invertido en tareas repetitivas para que las personas puedan concentrarse en decisiones y gestión de la comunidad.

El verdadero reto no es tecnológico

La expansión de la IA en este sector también deja ver una brecha más amplia. Aunque millones de personas usan herramientas impulsadas por inteligencia artificial sin notarlo —como motores de búsqueda, filtros de correo o recomendaciones en plataformas digitales— el uso activo todavía sigue siendo bajo.

En propiedad horizontal, el desafío no parece estar en aprender a usar un chatbot, sino en cambiar hábitos de trabajo que llevan años funcionando de la misma manera.

Las nuevas herramientas incluso permiten que un administrador dicte por voz el tipo de comunicado que necesita y la plataforma genere un primer borrador automáticamente. Luego, el texto puede revisarse, corregirse y enviarse dentro del mismo sistema.

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Eso reduce el tiempo frente a una hoja en blanco, pero también abre preguntas sobre dependencia tecnológica, protección de datos y revisión humana de documentos sensibles.

La tendencia empieza a tomar fuerza especialmente en ciudades con alta concentración de conjuntos residenciales como Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla, donde la administración de copropiedades mueve miles de procesos diarios.

Para quienes viven en edificios o conjuntos, el cambio podría sentirse primero en algo simple: respuestas más rápidas, menos demoras administrativas y comunicaciones más organizadas. La inteligencia artificial, al menos en este sector, empieza a dejar de verse como una tecnología lejana y se acerca cada vez más a problemas cotidianos.

El anuncio se realizó durante Google I/O 2026 y representa la mayor transformación del buscador desde su creación. La empresa integró Gemini 3.5 Flash, su nuevo modelo de inteligencia artificial, directamente en la experiencia de búsqueda.

La diferencia no está solo en las respuestas. Lo que cambia es la lógica completa detrás de cómo buscarás información en internet.

Hasta ahora, la mayoría de usuarios escribía términos cortos esperando que Google interpretara lo que necesitaba. Con esta actualización, podrás describir situaciones completas, explicar problemas o hacer solicitudes detalladas como si estuvieras hablando con otra persona.

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El nuevo cuadro de búsqueda fue rediseñado precisamente para eso. Ahora se expande automáticamente y utiliza IA para ayudarte a construir mejor la pregunta mientras escribes.

Google asegura que el sistema podrá entender texto, imágenes, videos, documentos e incluso pestañas abiertas en Chrome para responder con mayor precisión.

La compañía también confirmó que las conversaciones dentro de la búsqueda tendrán memoria temporal. Eso significa que ya no tendrás que repetir el contexto cada vez que hagas una nueva consulta relacionada con el mismo tema.

Buscar ya no será solo obtener resultados

La gran apuesta de Google está en los llamados “agentes de búsqueda”, sistemas que funcionarán de manera autónoma para ayudarte a seguir información o ejecutar acciones específicas.

La idea es simple: en vez de entrar todos los días a revisar páginas manualmente, podrás pedirle al buscador que haga ese trabajo por ti.

Si estás buscando un apartamento, por ejemplo, podrás indicar precio, ubicación y características. Después, la IA continuará rastreando internet automáticamente y te notificará cuando encuentre una opción compatible.

Lo mismo ocurrirá con eventos, lanzamientos de productos, reservas o promociones.

Google también anunció funciones donde la IA podrá contactar negocios en tu nombre para consultar disponibilidad de servicios. En Estados Unidos, esta herramienta llegará inicialmente para categorías como peluquerías, reparaciones del hogar y cuidado de mascotas.

Otro cambio importante es que la búsqueda comenzará a mostrar respuestas construidas dinámicamente según cada necesidad. En vez de limitarse a enlaces y fragmentos de texto, la IA podrá crear tablas comparativas, gráficos interactivos o paneles personalizados en tiempo real.

La empresa llama a esto “interfaces generativas”.

Un buscador que también crea herramientas

Google quiere convertir la búsqueda en una especie de fábrica de miniaplicaciones creadas al instante.

Durante la presentación, la compañía mostró ejemplos donde el sistema genera herramientas para organizar bodas, administrar mudanzas o crear rutinas de salud personalizadas usando información en tiempo real.

La IA podrá construir estos paneles automáticamente utilizando mapas, clima, horarios, reseñas y otros datos disponibles en la web.

Otro de los anuncios fue la expansión de la función de “Inteligencia Personal”. Con permiso del usuario, la IA podrá conectarse a Gmail, Google Fotos y próximamente Calendar para ofrecer respuestas basadas en información personal.

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Por ejemplo, podría ayudarte a organizar un viaje revisando correos de reservas o recomendar horarios usando tu agenda.

Google insiste en que estas conexiones serán opcionales y que el usuario mantendrá el control sobre qué datos compartir.

La actualización comenzará a desplegarse de manera gradual durante los próximos meses. Algunas funciones llegarán para todos los usuarios y otras estarán reservadas inicialmente para quienes paguen las suscripciones Google AI Pro y Ultra.

El movimiento deja ver hacia dónde apunta el futuro de internet: menos listas de enlaces y más asistentes capaces de interpretar lo que necesitas y actuar por ti.

La novedad marca un cambio importante dentro de la familia Gemini. Hasta ahora, muchas herramientas de inteligencia artificial se enfocaban en producir texto o imágenes aisladas. Omni Flash intenta unirlo todo en un mismo sistema: razonamiento, comprensión multimedia y creación audiovisual.

La apuesta de Google apunta a convertir la IA en una herramienta de producción creativa mucho más cercana a una conversación natural. En lugar de usar programas complejos de edición, la idea es que puedas modificar un video simplemente escribiendo o diciendo lo que quieres cambiar.

Por ejemplo, el modelo puede tomar un clip grabado desde un celular y transformar el entorno, agregar objetos, modificar movimientos o cambiar el estilo visual sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

Una IA que mezcla video, audio, imágenes y texto

Lo que diferencia a Gemini Omni Flash de otros modelos es que fue diseñado para trabajar de forma multimodal desde el inicio. Eso significa que entiende distintos tipos de contenido al mismo tiempo y puede combinarlos en una sola creación coherente.

Según Google, el modelo puede recibir imágenes, texto, clips de video y referencias de audio para producir una nueva pieza audiovisual. Incluso puede mantener consistencia entre escenas y personajes mientras el usuario realiza cambios progresivos mediante conversación.

La compañía mostró ejemplos donde la IA transforma una escena cotidiana en una secuencia futurista, convierte reflejos en superficies líquidas o añade efectos animados a objetos en movimiento. También puede crear explicaciones visuales de temas complejos, como el plegamiento de proteínas, usando animaciones tipo stop motion.

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Otro punto llamativo es que Gemini Omni Flash intenta entender cómo funcionan las cosas en el mundo real. Google asegura que el modelo incorpora una comprensión más avanzada de física, movimiento y dinámica de objetos, lo que permite generar videos más naturales y menos artificiales.

Eso podría darle ventaja frente a otras plataformas de generación de video con IA que todavía tienen dificultades para mantener coherencia en movimientos, sombras o interacción entre objetos.

Google quiere llevar la IA creativa a más usuarios

La intención de Google no parece limitarse a profesionales de edición o estudios creativos. La empresa quiere integrar Omni Flash en servicios de consumo masivo como la app Gemini, Google Flow y especialmente YouTube Shorts.

De hecho, la compañía confirmó que la herramienta estará disponible sin costo para usuarios de YouTube Shorts y YouTube Create App. Con esto, Google busca facilitar la creación rápida de contenido para creadores digitales, influencers y usuarios que producen videos desde el celular.

También habrá acceso para desarrolladores y empresas mediante API durante las próximas semanas, lo que podría abrir la puerta a nuevas aplicaciones comerciales y herramientas de producción automatizada.

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Otro detalle importante es que Google está impulsando funciones de avatares digitales. La IA puede generar videos usando una versión virtual del usuario y replicar su voz, aunque la empresa afirma que todavía está probando cómo implementar estas capacidades de forma responsable.

Para evitar problemas relacionados con desinformación o contenido manipulado, todos los videos creados con Gemini Omni incluirán SynthID, una marca de agua digital invisible desarrollada por Google para identificar material generado por IA.

Por ahora, Gemini Omni Flash ya comenzó a desplegarse para usuarios de los planes Google AI Plus, Pro y Ultra a nivel mundial. El acceso se realiza desde la aplicación Gemini y otras plataformas integradas de Google.

La presentación deja claro que Google quiere ir más allá de los chatbots tradicionales. Su nuevo modelo intenta convertir la inteligencia artificial en una herramienta capaz de producir contenido audiovisual completo desde una simple conversación.

Ese fue el mensaje principal de la conferencia anual de desarrolladores de Google durante el evento Google I/O 2026, donde la compañía presentó una nueva etapa para Gemini: la llamada “era agentic”. En palabras simples, se trata de una IA que deja de ser solo un chatbot para convertirse en un agente capaz de ejecutar acciones.

La apuesta llega en medio de una competencia cada vez más intensa con empresas como OpenAI, que ha acelerado la carrera por integrar IA en productos cotidianos. Pero Google está apostando por algo distinto: aprovechar su ecosistema completo —Search, Android, YouTube, Gmail, Maps y Chrome— para convertir a Gemini en una capa presente en casi toda la experiencia digital de los usuarios.

La compañía asegura que hoy procesa más de 3,2 cuatrillones de tokens al mes, una cifra que refleja el crecimiento explosivo del uso de IA dentro de sus servicios. Además, más de 900 millones de personas ya utilizan la aplicación de Gemini mensualmente.

La novedad no está únicamente en los modelos de lenguaje más rápidos o más potentes. El verdadero cambio es que Gemini ahora podrá actuar por ti.

Gemini Spark y la llegada de los agentes de IA

La pieza más importante del anuncio fue Gemini Spark, descrito por Google como un agente personal de inteligencia artificial disponible las 24 horas.

A diferencia de asistentes tradicionales que esperan instrucciones puntuales, Spark podrá trabajar en segundo plano desde servidores de Google Cloud. La idea es que la IA pueda encargarse de tareas largas sin que tengas que mantener abierta una pestaña o incluso el computador encendido.

Según mostró Google, Gemini Spark podrá monitorear información, organizar pendientes, interactuar con herramientas externas y ejecutar procesos digitales completos bajo supervisión del usuario.

Eso cambia la relación actual con la IA. Hasta ahora, herramientas como Gemini o ChatGPT funcionan bajo una dinámica de pregunta y respuesta. Lo que propone Google es una IA persistente, que permanezca activa y gestione tareas continuamente.

La compañía también anunció que Spark llegará a Chrome como un “navegador agentic”, capaz de ayudarte a navegar la web, organizar información o completar acciones online.

Otro movimiento importante está en Search. Google confirmó que integrará “information agents”, agentes especializados que buscarán información automáticamente y construirán paneles personalizados con seguimiento constante.

Eso implica una transformación profunda del buscador más usado del mundo. Google quiere que Search deje de ser un espacio donde haces consultas individuales para convertirse en una experiencia continua y conversacional.

La estrategia también toca otros productos. YouTube recibirá “Ask YouTube”, una función que encuentra directamente el fragmento exacto de un video que responde una duda. Mientras tanto, Google Docs sumará “Docs Live”, una herramienta para crear documentos usando solo la voz.

La IA como infraestructura total de Google

Detrás de todos estos anuncios hay una decisión mucho más grande: Google está reorganizando toda su infraestructura alrededor de la inteligencia artificial.

La empresa reveló que este año planea invertir entre 180.000 y 190.000 millones de dólares en infraestructura y centros de datos, una cifra gigantesca incluso para estándares tecnológicos.

Gran parte de ese dinero irá a sus nuevos chips TPU de octava generación, procesadores especializados para entrenar y ejecutar modelos de IA. Google asegura que estos chips permiten entrenar sistemas más grandes en semanas en lugar de meses.

La razón es simple: la próxima batalla tecnológica ya no depende solo de quién tiene el mejor chatbot, sino de quién puede operar IA a escala global y a menor costo.

Ahí entra otra de las grandes apuestas del evento: Gemini 3.5 Flash. Google asegura que este modelo es comparable con los sistemas más avanzados del mercado, pero mucho más rápido y barato de operar.

La empresa afirmó que Flash puede generar respuestas hasta cuatro veces más rápido que otros modelos avanzados y reducir de forma drástica el gasto empresarial en procesamiento de IA.

También hubo anuncios relacionados con generación multimedia. Google presentó Gemini Omni, un sistema capaz de generar contenido desde cualquier tipo de entrada: texto, imágenes o video.

La apuesta apunta directamente al auge de herramientas generativas que crean clips, imágenes y contenido audiovisual completos mediante instrucciones conversacionales.

Pero junto con esa expansión aparece otro problema: los deepfakes y la desinformación. Por eso Google anunció nuevas integraciones de SynthID, su sistema de marcas invisibles para identificar contenido creado por IA.

La compañía dice que ya ha marcado más de 100.000 millones de imágenes y videos generados artificialmente. Incluso empresas como OpenAI y Eleven Labs adoptarán el sistema.

Todo esto deja ver algo más grande que una simple actualización de Gemini. Google está intentando convertir la IA en el centro operativo de internet, integrándola en búsquedas, productividad, navegación, video, creación multimedia y dispositivos físicos como gafas inteligentes.

La pregunta ahora no es si usarás IA, sino cuánto control terminarás delegando en ella.