El estudio también señala que unas 130.000 organizaciones del país ya incorporaron IA a sus operaciones y que el 64% de las empresas consultadas considera esta tecnología una prioridad estratégica. Las startups aparecen entre las compañías que avanzan con mayor velocidad en su adopción.

Durante el Summit hablamos con Luis Caro, líder del equipo de especialistas de industrias para América Latina en AWS, sobre este crecimiento y sobre los obstáculos que todavía tienen las empresas para aprovechar la inteligencia artificial. También conversamos sobre el impacto de estas herramientas en el empleo y sobre la siguiente etapa tecnológica: los agentes autónomos.

ENTER: AWS plantea que la inteligencia artificial está pasando de ser una tecnología experimental a una herramienta empresarial. ¿En qué momento está Colombia frente a esta adopción?

Luis Caro: Colombia está en un momento muy interesante. Consideramos que es uno de los países que está liderando la adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica. Lo interesante de las cifras es que no estamos hablando solamente de empresas que ya utilizaban IA, sino de un crecimiento en la cantidad de organizaciones que están comenzando a incorporarla.

El 42% de las empresas ya está utilizando inteligencia artificial en su negocio y eso muestra una tendencia al alza. Cada vez más compañías reconocen que esta tecnología entrega valor real y que puede convertirse en un frente estratégico para sus negocios.

ENTER: ¿En qué sectores están viendo mayor velocidad en esta adopción?

Luis Caro: Estamos viendo adopción en todos los sectores del país. Hay startups, pymes y empresas grandes utilizando inteligencia artificial. Algunos avanzan un poco más rápido que otros, pero en general estamos viendo un nivel de innovación importante.

Las startups son las que están liderando. El 52% está utilizando inteligencia artificial y también encontramos que las startups que la usan tienen un crecimiento 3,5 veces mayor. Esto muestra que la tecnología está impactando diferentes industrias y no solamente a las grandes compañías.

ENTER: ¿Cómo ha cambiado la conversación con las empresas? Antes hablaban de migración a la nube y transformación digital, pero ahora llegan hablando directamente de inteligencia artificial.

Luis Caro: La conversación ha cambiado, pero la nube sigue siendo fundamental. Amazon tiene más de 20 años de experiencia utilizando inteligencia artificial. Desde que se creó la tienda en línea de Amazon hemos utilizado IA, por ejemplo, en los sistemas de recomendación.

Cuando AWS nació en 2006, permitimos que otras empresas utilizaran la misma tecnología de nube que utilizaba Amazon. En ese momento las conversaciones estaban relacionadas con migración, capacitación y pruebas de concepto. Hoy eso ha madurado y estamos viendo una nueva ola de inteligencia artificial generativa y, especialmente, de inteligencia artificial agéntica.

ENTER: ¿Qué significa esa inteligencia artificial agéntica y por qué está tomando tanta importancia?

Luis Caro: Estamos hablando de software que puede trabajar de manera autónoma, durante las 24 horas, y tomar decisiones para ejecutar determinadas tareas.

En AWS vemos tres capas. Una es la infraestructura, donde tenemos nuestros propios chips y también trabajamos con tecnologías como las de Nvidia para ejecutar modelos de inteligencia artificial. Después está la plataforma, con servicios como Bedrock AgentCore, que permite incorporar agentes dentro del software que desarrollan las empresas.

Y finalmente están las aplicaciones que ya vienen con capacidades agénticas. Tenemos herramientas como Kiro, que ayuda a los desarrolladores a trabajar con agentes que pueden encargarse de determinadas tareas de programación. Eso permite que el desarrollador reciba el trabajo del agente, lo revise y lo incorpore a su software.

ENTER: Muchas compañías quieren implementar IA, pero todavía tienen dudas sobre por dónde empezar. ¿Cuál es el principal reto que están encontrando?

Luis Caro: El principal reto es la brecha de talento y la falta de conocimiento sobre inteligencia artificial. Muchas empresas tienen la preocupación de encontrar personas con las capacidades necesarias para utilizar la tecnología correctamente.

Por eso AWS tiene el compromiso de entrenar a 500.000 personas en Colombia para 2028. Ya llevamos 100.000 entrenadas en herramientas de inteligencia artificial.

El segundo reto es cultural. La IA no es solamente un asunto del área de tecnología. Tiene que involucrar a toda la empresa, desde el presidente hasta los empleados. Hay que aprender, experimentar y pensar cómo utilizar esta tecnología en cada parte del negocio.

ENTER: ¿Por qué Colombia se ha convertido en un mercado tan importante para la adopción de nuevas tecnologías?

Luis Caro: Colombia tiene varias ventajas estratégicas. Está en una posición geográfica importante, tiene cercanía con Estados Unidos y con otros países de Latinoamérica, y cuenta con una población con capacidades de bilingüismo.

También es un país donde históricamente ha existido apertura para adoptar nuevas tecnologías. A esto se suma que tiene un segmento de pymes muy grande. Estas compañías pueden moverse rápido porque tienen estructuras más pequeñas y los cambios organizacionales son más fáciles de implementar.

Además, tenemos un ecosistema de startups que está impulsando la adopción. Colombia ya ha desarrollado varios unicornios y Rappi fue uno de los primeros de la región. Eso ayuda a que las startups lideren y que el resto de la industria siga ese camino.

ENTER: La IA generativa requiere grandes capacidades de procesamiento y datos. ¿Qué papel juega la nube para que las empresas puedan acceder a estas tecnologías?

Luis Caro: La nube juega un papel extremadamente importante porque democratiza el acceso a centros de datos y capacidades de cómputo que muchas empresas no podrían construir por su cuenta.

Amazon hace grandes inversiones en infraestructura y después AWS permite que los clientes utilicen esas capacidades bajo un modelo de pago por uso. Los modelos de inteligencia artificial necesitan enormes cantidades de datos y capacidad de procesamiento. No todas las empresas tienen los recursos para hacer esas inversiones, pero sí pueden acceder a ellas a través de la nube.

ENTER: En Colombia también existe preocupación por el impacto de la IA en los empleos. ¿Cómo debería entenderse esta transformación?

Luis Caro: Nosotros vemos que la IA complementa al ser humano. Lo que estamos observando en los clientes que implementan exitosamente esta tecnología es que permite quitar tareas manuales, aquellas donde el trabajador aporta menos valor, y dedicar más tiempo a actividades que generan mayores beneficios para la empresa.

Por ejemplo, Alpina logró reducir de manera importante el tiempo que necesitaba para elaborar reportes. El empleado no deja de trabajar, sino que puede dedicar menos tiempo a construir el reporte y más a analizar la información.

También ocurre en ventas. La inteligencia artificial puede ayudar con tareas administrativas para que el vendedor dedique más tiempo a interactuar directamente con los clientes.

ENTER: Amazon también ha anunciado despidos en los últimos años. ¿Cómo se relacionan esos cambios con la inteligencia artificial?

Luis Caro: Hemos tenido noticias sobre despidos masivos, pero siempre hemos aclarado que esos procesos no han sido consecuencia de la inteligencia artificial. Han estado relacionados con temas de cultura, optimización y reorganización de la empresa.

Amazon es un negocio muy dinámico, con muchas unidades de negocio, y tenemos que evaluar constantemente cómo mantener una organización eficiente. Eso no tiene que ver directamente con la inteligencia artificial.

ENTER: ¿Cuál es la próxima etapa de la inteligencia artificial que veremos en los próximos años?

Luis Caro: Vamos a ver una democratización de los agentes. La siguiente frontera es la madurez de la inteligencia artificial agéntica. Estos sistemas pueden ser autónomos y tomar decisiones.

En retail y banca, por ejemplo, veremos comercio agéntico, donde un agente podrá buscar un producto por nosotros, comparar opciones y realizar una compra. También veremos relaciones entre empresas en las que los agentes podrán hacer compras y ventas de manera autónoma.

Otro campo será la inteligencia artificial física. Vamos a ver más robots y agentes interactuando con el mundo real. Es una tecnología que se mueve muy rápido y seguramente aparecerán nuevas aplicaciones a medida que se desarrollen nuevos modelos y capacidades.

El responsable de Tecnologías Emergentes del diario francés Libération considera que buena parte del debate alrededor de la inteligencia artificial ha dejado de lado una cuestión más profunda. Mientras la conversación pública gira alrededor de si estas herramientas reemplazarán o no a los periodistas, pocas veces se habla de quién desarrolla esos sistemas, bajo qué intereses funcionan y qué impacto tienen sobre las decisiones editoriales.

En entrevista con ENTER.CO, Sapey-Triomphe rechazó la idea de que la inteligencia artificial sea la responsable de la reducción de empleos en las redacciones. A su juicio, atribuirle esa decisión a la tecnología desvía la atención del verdadero origen del problema.

“Las decisiones de reemplazar periodistas no son decisiones tecnológicas. Son decisiones económicas”, afirma. En otras palabras, los modelos de IA pueden automatizar tareas, pero son las empresas las que deciden cómo utilizarlos y hasta dónde reemplazar trabajo humano.

Esa misma lógica la aplica cuando habla de los algoritmos que hoy organizan buena parte de la información en internet. Para él, ningún sistema es neutral. Detrás de cada plataforma existen decisiones tomadas por personas que determinan qué datos utilizan para entrenar los modelos, qué respuestas priorizan y qué visión del mundo terminan reproduciendo.

Por eso asegura que comparar herramientas desarrolladas por compañías como Google, Meta o xAI permite entender que la inteligencia artificial tampoco ofrece una verdad única. Cada una responde a criterios diferentes porque detrás hay empresas con prioridades distintas.

Cuando perder tráfico deja de ser un problema

La reflexión no es teórica, pues en Libération terminó influyendo en decisiones concretas.

Hace algunos meses el periódico perdió una parte importante de la audiencia que llegaba desde Google Discover. Para muchos medios, una caída de ese tamaño habría significado concentrar todos los esfuerzos en recuperar esas visitas.

En el caso del diario francés ocurrió algo diferente.

El equipo descubrió que buena parte de esos usuarios consumía contenidos de actualidad muy inmediata, permanecía menos de un minuto en el sitio y rara vez terminaba pagando una suscripción. Los lectores más fieles llegaban por otros caminos, dedicaban más tiempo a leer investigaciones y análisis, consultaban artículos publicados semanas o incluso meses atrás y mantenían una relación mucho más estable con el periódico.

Ese hallazgo llevó a Libération a reforzar el desarrollo de herramientas propias, entre ellas un sistema de recomendación de contenidos diseñado por su propio equipo. La intención no era competir con Google, sino reducir la dependencia de plataformas externas para decidir qué información encuentran sus lectores.

Sapey-Triomphe cree que esa discusión apenas comienza en la industria, durante mucho tiempo los medios concentraron sus esfuerzos en proteger su independencia editorial y financiera. Ahora, dice, también tendrán que decidir qué parte de su infraestructura tecnológica están dispuestos a dejar en manos de terceros y cuál prefieren construir y controlar por cuenta propia.

El ingeniero compartirá estas ideas el 24 de julio, durante el Festival Gabo 2026. Su conferencia, “Cómo desarrollar tecnologías de información alternativas desde el periodismo”, se realizará en el Aula de Audiovisuales del Centro Felicidad Chapinero, en Bogotá, donde abordará cómo las redacciones pueden recuperar capacidad de innovación tecnológica sin depender por completo de las grandes plataformas digitales.

Samsung plantea el Galaxy Z Fold8 como un teléfono pensado para alternar entre el uso tradicional de un smartphone y una experiencia más cercana a una tableta cuando está completamente desplegado.

Galaxy Z Fold8: un diseño más delgado y ligero

Uno de los cambios más visibles del Galaxy Z Fold8 está en su construcción. El equipo tiene un grosor de 4,5 milímetros cuando está desplegado y pesa 201 gramos, mientras que plegado alcanza 9,7 milímetros de grosor.

La compañía también incorporó una estructura con titanio y un nuevo diseño de la bisagra, pensado para facilitar el despliegue y conseguir un pliegue más plano.

El teléfono está disponible en lavanda, grafito y crema. También existe una versión en color pistacho exclusiva de Samsung.com.

Dos pantallas AMOLED para cambiar entre contenido corto y largo

El Galaxy Z Fold8 cuenta con una pantalla exterior de 5,4 pulgadas y una pantalla principal de 7,6 pulgadas. Ambas utilizan tecnología Dynamic AMOLED 2X y ofrecen una frecuencia de actualización de hasta 120 Hz.

La pantalla exterior está pensada para tareas rápidas, redes sociales y consultas cotidianas. Al desplegar el dispositivo, la pantalla principal ofrece una relación de aspecto 4:3 que facilita la lectura de artículos, libros electrónicos y la reproducción de contenido.

Las dos pantallas alcanzan hasta 3.000 nits de brillo. La pantalla principal también incorpora un tratamiento antirreflejos para mejorar la visibilidad en diferentes condiciones de iluminación.

Rendimiento con Snapdragon 8 Elite Gen 5 para Galaxy

El procesador es uno de los componentes centrales del Galaxy Z Fold8. El dispositivo funciona con el Snapdragon 8 Elite Gen 5 para Galaxy, acompañado por CPU, GPU y NPU.

La NPU está enfocada en las tareas de inteligencia artificial, mientras que la GPU se encarga de mantener un rendimiento gráfico fluido en aplicaciones, reproducción de video y otros usos exigentes.

El procesador alcanza velocidades de hasta 4,74 GHz y cuenta con una arquitectura de ocho núcleos. El teléfono incluye 12 GB de memoria RAM y puede configurarse con 256 GB, 512 GB o 1 TB de almacenamiento interno.

Galaxy AI utiliza la pantalla plegable para editar y organizar contenido

El Galaxy Z Fold8 amplía el uso de la inteligencia artificial en fotografía, video y productividad.

Una de las funciones destacadas es My FanCam, que permite grabar una escena amplia y posteriormente seleccionar a una persona para que la inteligencia artificial la siga y genere un encuadre centrado en ese sujeto.

La herramienta puede utilizarse para adaptar el video a diferentes relaciones de aspecto y facilitar la creación de contenido directamente desde la Galería.

El teléfono también incorpora herramientas de edición fotográfica con IA. El usuario puede describir mediante lenguaje natural los cambios que quiere realizar y el sistema genera una versión modificada de la imagen.

Otra función, Now Nudge, ofrece sugerencias relacionadas con las acciones que el usuario está realizando. Por ejemplo, puede proponer abrir el calendario a partir de una conversación y mostrar las aplicaciones en una vista dividida.

One UI 9 aprovecha el formato plegable

El software del Galaxy Z Fold8 está basado en One UI 9, una interfaz adaptada a las dos pantallas del dispositivo.

La pantalla principal permite utilizar varias aplicaciones al mismo tiempo mediante vistas divididas de dos o tres ventanas. Esto permite, por ejemplo, consultar una conversación mientras se revisa un calendario o se visualiza otra aplicación.

La interfaz también incluye una pantalla de inicio personalizable y funciones diseñadas para facilitar el cambio entre la pantalla exterior y la principal.

Samsung promete soporte de actualizaciones de seguridad hasta el 31 de julio de 2033.

Cámara dual de 50 MP y grabación en 8K

El Galaxy Z Fold8 incorpora una cámara trasera dual con sensores de 50 megapíxeles. El sistema incluye estabilización óptica de imagen y zoom óptico de calidad 2x, además de zoom digital de hasta 10x.

La cámara también utiliza el motor ProVisual para procesar imágenes y videos. Entre sus funciones está la reducción de ruido en tiempo real, especialmente útil en escenas con poca iluminación.

El teléfono puede grabar video en resolución UHD 8K a 30 fotogramas por segundo. También cuenta con cámara frontal de 10 MP y una cámara de 10 MP en la pantalla exterior.

La función de grabación dual permite mostrar diferentes perspectivas dentro de una misma toma, mientras que las herramientas de IA pueden ayudar a reorganizar y editar el material grabado.

Batería de 4.800 mAh y carga de hasta 45 W

El Galaxy Z Fold8 cuenta con una batería de 4.800 mAh. Según las especificaciones entregadas, ofrece hasta 26 horas de reproducción de video.

La batería no es extraíble y admite una potencia de carga de hasta 45 W. El equipo también incluye carga inalámbrica y puede integrarse con otros dispositivos del ecosistema Galaxy.

Conectividad preparada para 5G y Wi-Fi 7

El teléfono es compatible con redes 5G Sub6 y cuenta con doble SIM mediante Nano-SIM y eSIM.

En conectividad inalámbrica incorpora Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, NFC y UWB. También incluye USB-C con estándar USB 3.2 Gen 1.

El Galaxy Z Fold8 es compatible con Samsung DeX, SmartThings y otros dispositivos del ecosistema Galaxy, incluidos relojes inteligentes y audífonos.

Galaxy Z Fold8: versiones, almacenamiento y estrategia de Samsung

El nuevo plegable se ofrece en versiones de 256 GB, 512 GB y 1 TB, todas con 12 GB de memoria RAM. La compañía también destaca una construcción con materiales reciclados y un periodo extendido de soporte de software.

Samsung busca que el Galaxy Z Fold8 no sea únicamente un teléfono con pantalla plegable. La estrategia combina el formato de mayor tamaño con inteligencia artificial, cámaras de alta resolución, productividad y una integración más amplia con el resto de sus dispositivos.

El Galaxy Z Fold8 tiene un precio de 1.699 libras esterlinas en Reino Unido, equivalente a aproximadamente 7,3 millones de pesos colombianos, aunque el valor puede variar según el tipo de cambio y el mercado. El dispositivo llega en diferentes versiones de almacenamiento, con opciones de 256 GB, 512 GB y 1 TB, además de varios colores. Su lanzamiento lo ubica en la competencia directa del segmento de teléfonos plegables premium, donde el diseño, el rendimiento, la inteligencia artificial y el soporte de software son algunos de los principales factores de decisión.

Sin embargo, para las empresas que buscan adoptar estas herramientas, cumplir con la ley es solo la mitad de la batalla. La verdadera barrera, según los expertos internacionales, radica en cómo las organizaciones logran que esta gobernanza funcione operativamente en su día a día.

Actualmente, el panorama regulatorio en la región avanza con distintos niveles de madurez. Mientras que Perú y El Salvador ya cuentan con una legislación específica vigente, Colombia se ha posicionado en el grupo que lidera la segunda ola regulatoria, junto a Brasil, Chile y México.

El país avanza firmemente a través del Proyecto de Ley 043 de 2025 (Senado) y 324 de 2025 (Cámara), una iniciativa que ya ha recibido ponencia positiva para establecer reglas claras sobre el desarrollo, implementación y supervisión de los sistemas de IA.

Colombia lidera la segunda ola de regulación de IA en América Latina

Este modelo colombiano propone una arquitectura institucional encabezada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, trabajando en conjunto con la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC), entidad que vigilará aspectos críticos como la protección de datos personales, los derechos del consumidor y la competencia económica. Además, la propuesta se alinea con las tendencias internacionales al adoptar un enfoque basado en riesgos, según el último informe de Deloitte, donde las obligaciones de las empresas dependerán del impacto potencial de cada sistema de IA sobre la sociedad.

Como señala Jose Luis Jerez, Socio de Impuestos y Servicios Legales de Deloitte Spanish Latin America, “la regulación de la inteligencia artificial representa una oportunidad para generar confianza y acelerar una adopción responsable de esta tecnología”. El enfoque colombiano exige estudios de impacto, así como mecanismos que evalúen la calidad y trazabilidad de los datos utilizados, con el fin de reducir los efectos negativos sobre los derechos fundamentales.

Si bien proyectos de ley como el de Colombia sientan las bases legales para la transparencia y la gestión de riesgos, la implementación interna dentro de las empresas es un reto completamente distinto. Tener una política de IA para cumplir con la normativa no garantiza que la tecnología sea escalable o exitosa.

Imran Aftab, CEO y cofundador de 10Pearls, advierte que el éxito escalable de la IA a nivel empresarial tiene menos que ver con las capacidades del modelo en sí, y mucho más con asegurar que las bases operativas y organizacionales estén firmes.

En la práctica, la brecha estratégica más común que frena a las empresas es la falta de operativización. Aftab explica: “El bajo rendimiento de la IA no siempre indica un problema con el modelo. Lo más probable es que el marco de gobernanza detrás de la tecnología no haya logrado dar el salto del papel a la práctica”.

Aunque una empresa cuente con políticas alineadas a la regulación de entidades como MinCiencias o la SIC, persisten vacíos en cómo estas reglas se aplican a las operaciones diarias. El experto señala que los derechos de decisión, las vías de escalamiento, los controles aplicables y la rendición de cuentas son áreas donde la gobernanza debe volverse completamente operativa. “Tenga en cuenta que la gobernanza de la IA es tanto una preocupación corporativa como de TI”, subraya Aftab, enfatizando que solo el 41% de las empresas con una estrategia de IA están trabajando para que esta gobernanza sea accesible a nivel de toda la organización.

El factor humano: El puente entre la ley y la operación

Tanto la emergente legislación colombiana como las mejores prácticas corporativas coinciden en un punto vital: la supervisión. El proyecto de ley en Colombia busca identificar riesgos y mitigar impactos negativos, algo que a nivel corporativo solo se logra si las personas siguen siendo parte de la ecuación.

Aftab denomina a esto el principio de mantener a los “humanos en el bucle” (Humans In The Loop). Para resolver el rompecabezas de la gobernanza operativa, es indispensable diseñar un entorno que integre la participación humana junto a la IA. “Las organizaciones deben centrarse en dónde se necesitan personas, qué decisiones y etapas del flujo de trabajo requieren supervisión y cómo debe operativizarse la IA para facilitar estas intervenciones”, puntualiza el directivo.

A medida que Colombia se convierte en un referente latinoamericano de inteligencia artificial responsable, las organizaciones públicas y privadas deben entender que la IA ya no es únicamente un desafío tecnológico. La clave para triunfar en este nuevo ecosistema no solo será cumplir con las exigencias de MinCiencias y la SIC, sino construir una estrategia interna donde la gobernanza se mida, se aplique y empodere el talento humano para escalar con seguridad.

Imagen: Unsplash / Getty Images

Ya sea escribiendo o hablando,  la experiencia será similar a hablar con una IA. En este caso servirá para decirle qué reproducir, obtener información sobre lo que están escuchando y explorar su propio historial de escucha sin salir de la app.

“Talk to Spotify” saldrá primero en beta y representa uno de los pasos más ambiciosos de la compañía para incorporar inteligencia artificial conversacional a su producto principal.

Según explicó Spotify, la función busca profundizar en la adaptación al gusto musical de cada usuario.En lugar de depender exclusivamente de algoritmos de recomendación o de búsquedas por texto tradicionales, los usuarios podrán mantener una conversación con la aplicación para dar forma a lo que están escuchando, entender mejor el contenido reproducido o revisar su propia historia como oyentes.

La compañía enmarca este lanzamiento dentro de una estrategia más amplia de personalización, que en los últimos meses también incluyó la expansión de su DJ personalizado a nuevos idiomas y mercados, y otras funciones orientadas a que los usuarios comprendan mejor la música, los pódcasts y los audiolibros que consumen. A continuación, el detalle de las principales capacidades incluidas en esta actualización.

Definir la reproducción con instrucciones sucesivas

Una de las funciones centrales permite a los usuarios pedirle a Spotify que arme una selección musical a partir de instrucciones abiertas, como solicitar artistas que todavía no hayan escuchado, y luego seguir ajustando esa selección con indicaciones adicionales.

Es posible pedir que se sume un artista puntual, acotar el pedido a un período específico de su discografía o solicitar un cambio de tono, por ejemplo, hacia canciones más enérgicas.

Además, el usuario puede pedirle a la aplicación directamente que guarde una canción, la sume a la cola de reproducción o siga a un artista, sin necesidad de tocar manualmente esas opciones en la interfaz.

Información sobre lo que se está escuchando

Desde la vista de reproducción actual, los usuarios podrán preguntar por el contexto de una canción, un álbum, un artista o un género. Spotify puso como ejemplo consultas sobre la inspiración detrás de un álbum, la fecha de lanzamiento de un disco o el género al que pertenece un tema.

La compañía indicó que, a partir de esas respuestas, la aplicación también sugiere artistas, sonidos e historias relacionadas para profundizar el descubrimiento musical.

La misma lógica se extiende a pódcasts y audiolibros: durante la escucha, será posible preguntar por otros libros escritos por un autor o por otros pódcasts en los que haya participado un invitado determinado.

Consultas sobre el propio historial de escucha

La tercera gran capacidad de la función apunta hacia adentro: permite a los usuarios hacer preguntas sobre su propio comportamiento de escucha, aprovechando que Spotify ya cuenta con datos sobre sus playlists, artistas favoritos y canciones repetidas.

Entre los ejemplos mencionados por la compañía figuran preguntas como en qué momento se escuchó por primera vez una canción determinada o qué géneros ha estado escuchando el usuario en el último tiempo.

Disponibilidad limitada y en fase beta

Spotify aclaró que la función es opcional: los usuarios pueden activar el micrófono para hablar, escribir sus consultas o simplemente seguir utilizando la aplicación de la manera tradicional.

Por tratarse de una beta, la compañía advirtió que las respuestas no siempre serán precisas y que el sistema seguirá ajustándose a partir de la retroalimentación de los usuarios.

El despliegue es, por ahora, acotado: la función llega de forma gradual para usuarios Premium mayores de 18 años en Estados Unidos, Irlanda y Suecia, disponible en inglés para dispositivos iOS y Android.

Spotify no precisó una fecha estimada para una expansión a otros mercados o idiomas, aunque adelantó que continuará sumando novedades orientadas a conectar a los oyentes con la música, los pódcasts, los audiolibros y los creadores que siguen.

Artículo coescrito con Juan Pablo Aguirre Osorio

Imagen: Spotify

El análisis identificó 8.410 edificaciones con algún nivel de daño dentro de un universo de 72.162 construcciones evaluadas en un área cercana a los 210 kilómetros cuadrados. Las cifras también muestran que poco más de 3.000 inmuebles no pudieron analizarse debido a la presencia de nubes durante la captura de las imágenes, mientras que las mayores afectaciones aparecieron en Catia La Mar y sectores de La Guaira.

Aunque los datos no sustituyen las inspecciones realizadas por ingenieros o autoridades de emergencia, sí permiten conocer rápidamente dónde concentrar los primeros esfuerzos de rescate y recuperación cuando cada minuto cuenta.

De imágenes satelitales a un mapa de daños en pocas horas

La evaluación fue desarrollada por el Laboratorio de Investigación de IA para el Bien Social de Microsoft utilizando cinco escenas satelitales captadas después de los terremotos. En lugar de revisar manualmente cada fotografía, un modelo de inteligencia artificial analizó las imágenes para reconocer edificios, identificar señales de destrucción y distinguir las zonas cubiertas por nubes.

Después, el sistema comparó esa información con bases cartográficas que muestran la ubicación de las construcciones antes del desastre. De esa manera fue posible estimar cuáles presentaban daños visibles y generar un inventario único, incluso cuando un mismo edificio aparecía en varias imágenes tomadas por diferentes satélites.

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El resultado fue una evaluación capaz de ofrecer una visión amplia del territorio sin esperar a que los equipos de emergencia recorrieran cada barrio afectado. Según el informe, alrededor del 12 % de los edificios que pudieron observarse presentaban algún grado de afectación.

Una herramienta que ayuda a decidir dónde actuar primero

La utilidad de esta tecnología no está únicamente en contar edificios dañados. Su mayor aporte consiste en mostrar dónde se concentran los impactos para que las autoridades puedan definir prioridades cuando los recursos son limitados o el acceso terrestre resulta complicado.

Para comprobar la confiabilidad de los resultados, Microsoft comparó las predicciones del modelo con reportes enviados por ciudadanos desde las zonas afectadas. Esa validación permitió medir qué tan cerca coincidían las detecciones automáticas con los daños observados sobre el terreno y fortalecer el uso de la inteligencia artificial como apoyo para las labores de respuesta.

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El informe también reconoce las limitaciones de este tipo de análisis. La evaluación depende de imágenes captadas en un momento específico y algunos edificios pueden quedar ocultos por las nubes o presentar diferencias entre escenas tomadas por distintos satélites. Por esa razón, los resultados deben complementarse con verificaciones en campo antes de tomar decisiones definitivas sobre cada estructura.

Más allá del caso venezolano, la experiencia muestra cómo la inteligencia artificial empieza a convertirse en una herramienta para actuar durante las primeras horas posteriores a un desastre. En lugar de reemplazar el trabajo de rescatistas o especialistas, acelera la obtención de información crítica y permite que la ayuda llegue con mayor rapidez a los lugares donde el impacto parece haber sido más severo.

“Vibe coding” es un término que se popularizó a partir de 2025 para describir una forma de programar usando IA. Le describes a una inteligencia artificial lo que quieres que haga un programa o una app, y es la IA la que se encarga de escribir el código real.

Este enfoque ha ganado terreno rápidamente porque elimina la barrera técnica que históricamente separaba a quienes tienen ideas de quienes saben ejecutarlas. Basta con describir la intención y dejar que la inteligencia artificial resuelva los detalles técnicos.

Qué es Pocket y de dónde viene

Pocket se define a sí misma como “una plataforma creativa para hacer y compartir gizmos”, en referencia a las experiencias interactivas que los usuarios generan dentro de la app. Además de la herramienta de creación, ofrece un feed desplazable donde se puede jugar con los gizmos creados por otras personas. Esta dinámica recuerda al scroll infinito de TikTok, pero aplicado a mini apps jugables en lugar de videos.

La aplicación es resultado directo de la adquisición que Meta hizo a comienzos de este año del equipo detrás de Gizmo, la plataforma de “vibe-coded gaming”. Ese antecedente explica el parecido: según capturas de pantalla publicadas en Google Play, Pocket comparte fuertes similitudes con la app original de Gizmo, que sigue disponible para descarga de forma independiente.

El origen del proyecto

Gizmo, desarrollada por la startup neoyorquina Atma Sciences, permitía a cualquier persona crear experiencias interactivas usando texto, fotos, sonido y gestos táctiles, todo mediante instrucciones en lenguaje natural. La IA se encargaba de generar el código y renderizar visualmente la idea para asegurar que funcionara correctamente.

El resultado no eran videojuegos tradicionales, sino más bien “juguetes digitales”. Rompecabezas, memes interactivos, animaciones o cualquier cosa que un creador imagine, todo dentro de un feed similar al de Reels o TikTok, con posibilidad de comentar, dar “me gusta” y remezclar creaciones ajenas.

Antes de ser absorbida por Meta, Gizmo había mostrado un crecimiento notable: según datos de la firma de inteligencia de aplicaciones Appfigures, acumuló cerca de 635.000 instalaciones de por vida entre iOS y Android, con un 98% de sentimiento positivo entre sus usuarios. Su equipo de ingenieros se unió a Meta Superintelligence Labs a comienzos de año.

Un lanzamiento sin anuncio oficial

A diferencia de otros productos de IA de Meta, Pocket no tuvo un anuncio formal. Fue detectada primero por Alessandro Paluzzi, un reconocido “reverse engineer” que suele encontrar apps y funciones antes de que las compañías las presenten oficialmente, quien compartió capturas de la ficha de la app en Google Play.

Según datos de Appfigures, Pocket ya llevaba disponible desde el 29 de junio tanto en la App Store como en Google Play. Aunque por su corta trayectoria la firma todavía no puede determinar cuántas descargas ha generado.

El hecho de que la compañía no la haya presentado oficialmente sugiere que Pocket todavía se encuentra en una fase experimental temprana, similar a como Meta ha probado otras iniciativas de IA antes de darles un empuje público mayor.

Una estrategia más amplia de Meta en IA generativa

Pocket se suma a una lista creciente de apuestas de Meta por democratizar la creación de contenido con inteligencia artificial.

La compañía ya cuenta con generación de imágenes por IA a través de su app Meta AI, videos generados con inteligencia artificial mediante su app independiente Vibes y funciones de IA integradas en Edits, su aplicación de edición de video para creadores, que en junio incorporó un asistente de IA y una versión de escritorio.

Con Pocket, Meta amplía ese mismo enfoque al terreno del gaming casual. En lugar de escribir código o contratar desarrolladores, cualquier usuario podría, en teoría, describir una idea de juego simple y verla cobrar vida en minutos.

Queda por ver si la compañía decide impulsar el producto con un lanzamiento oficial más adelante o, como ha ocurrido con otros experimentos, terminará quedando en prueba.

Artículo coescrito con Juan Pablo Aguirre Osorio

Imagen: Captura de pantalla Google Play.

Sin embargo, mientras las compañías buscan destacar con el modelo más inteligente, hospitales y empresas tecnológicas están descubriendo que el verdadero cuello de botella para una adopción eficiente y confiable está en los datos.

Un informe reciente pone en evidencia que muchas instituciones de salud están encontrando el mismo problema. Los datos fragmentados y mal gestionados se han convertido en el mayor obstáculo para pasar de proyectos piloto a resultados reales.

Y no porque falten. De hecho, el sector salud produce enormes cantidades de información todos los días. El problema es que esa información rara vez está organizada. Una parte vive en historias clínicas escritas hace años, otra en documentos PDF, otra en resultados de laboratorio, otra en imágenes diagnósticas y otra en sistemas que ni siquiera pueden comunicarse entre sí.

En otras palabras, la inteligencia artificial puede ser muy poderosa, pero si no encuentra la información adecuada, tampoco podrá ofrecer respuestas confiables.

El verdadero reto está en los datos

La industria tecnológica se obsesionó con construir modelos cada vez más grandes y potentes. Pero en el sector salud la confianza y la precisión sí son de vital importancia.

Antes de preguntarse qué modelo utilizar, hospitales y clínicas ahora deben resolver cómo unificar millones de registros clínicos, conectar sistemas desarrollados hace décadas y garantizar que un médico reciba información actualizada sin poner en riesgo la privacidad de los pacientes.

Durante el auge de la IA generativa aparecieron decenas de asistentes conversacionales para el sector salud. Pero un médico no solo necesita un chatbot que responda preguntas generales.

Necesita una herramienta capaz de revisar el historial clínico de un paciente, consultar protocolos médicos, comparar resultados de laboratorio, encontrar antecedentes relevantes y entregar una respuesta sustentada en información real.

Por eso cada vez cobran más importancia tecnologías como RAG (Retrieval-Augmented Generation), una arquitectura que permite que un modelo consulte documentos clínicos y bases de datos antes de responder.

La diferencia puede parecer técnica, pero cambia completamente el resultado. En lugar de responder únicamente con lo aprendido durante su entrenamiento, la IA puede apoyarse en información específica de una institución médica, reduciendo el riesgo de errores y ofreciendo respuestas mucho más útiles para los profesionales.

De hecho, ahí es donde realmente se está jugando la próxima etapa de la inteligencia artificial aplicada a la medicina. “Si bien la inteligencia artificial todavía no está a la altura de los médicos reales en ciertas áreas, actualmente es capaz de superar a los humanos en algunas cosas”, asegura Mike Hoey, CEO de Source Meridian. “Hay un par de ejemplos de esto en la radiología y el diagnóstico, donde algunos signos y síntomas son muy difíciles de detectar para el ojo humano. Con algoritmos avanzados de machine learning, la IA puede detectar estas sutiles diferencias en los datos de los diagnósticos”.

La próxima revolución no será un modelo

La industria tecnológica ha dedicado los últimos años a competir por construir la inteligencia artificial más potente. Sin embargo, en salud esa competencia podría dejar de ser la más importante.

Si los datos siguen dispersos entre historias clínicas, archivos PDF y sistemas que no se comunican entre sí. Incluso el mejor modelo del mundo tendrá dificultades para generar respuestas realmente útiles.

El futuro de la IA en medicina probablemente no dependerá únicamente de algoritmos más sofisticados. Sino de algo mucho menos llamativo, pero mucho más determinante como la capacidad de convertir datos fragmentados en información confiable.

Imagen: Foto de Stephen Andrews en Unsplash

SpaceX habría aprovechado los días previos a su posible salida a la bolsa para mostrar este misterioso prototipo a sus inversores. El objetivo es integrar la avanzada tecnología de xAI en un formato tipo móvil, un aparato que muchos ya perfilan como el indiscutible sucesor de los smartphones actuales.

Este prototipo luce un diseño muy ambicioso que sería incluso más delgado que un iPhone. Operaría bajo un sistema operativo totalmente propio, diseñado para integrar de raíz la tecnología de xAI, compañía que SpaceX adquirió este año. En su interior, un chip Snapdragon de Qualcomm se encargaría de dar vida y procesar los potentes modelos de lenguaje de Grok.

El diseño y la tecnología detrás del teléfono con IA de SpaceX

Pese a la enorme emoción que ha generado esta noticia en la industria, Elon Musk no tardó en reaccionar. Fiel a su estilo directo, el director de SpaceX utilizó su cuenta de X para calificar la información como “absolutamente falsa”. Sin embargo, no es la primera vez que el empresario niega fuertes rumores sobre hardware; en febrero también desmintió un reporte de Reuters sobre un celular que se conectaría directamente a la red de Starlink.

A pesar de estas negativas, el proyecto tiene todo el sentido si observamos el historial del primer billonario. Musk ha revelado anteriormente sus planes de crear un móvil para enfrentar de lleno al iPhone y las prácticas comerciales de Apple. Es de conocimiento público que le fastidian profundamente las políticas de la App Store, de manera muy especial el impuesto adicional que la plataforma cobra a los desarrolladores.

La batalla por IA y la silenciosa amenaza de OpenAI

Este misterioso dispositivo de SpaceX parece inspirarse fuertemente en el concepto de la “super app”, la misma filosofía que Musk intentó aplicar cuando compró Twitter. La gran idea es centralizar todos los servicios de una compañía en una sola plataforma, evitando que el usuario deba descargar herramientas adicionales. El referente claro son los gigantes asiáticos como WeChat y Alipay, que permiten transferir dinero, pedir comida, reservar viajes y jugar desde una interfaz única.

El mercado global ya se está moviendo a pasos agigantados en esa dirección. Diversas empresas chinas y estadounidenses están integrando agentes inteligentes en sus aplicaciones, al mismo tiempo que desarrollan hardware especializado para explotarlos. Aparatos como smartphones, pines o gafas inteligentes están diseñados para servir como el gran ancla física de estos nuevos servicios.

Pero Elon Musk y SpaceX no correrán solos en esta carrera. Mientras el mundo debate sobre la veracidad de este nuevo gadget, OpenAI trabaja activamente en un proyecto muy similar para dominar el mercado. La compañía de inteligencia artificial liderada por Sam Altman quiere aprovechar el inmenso talento disponible y recientemente compró la startup de Jony Ive, el icónico exjefe de diseño de Apple responsable del iPhone, el iPad y el Apple Watch.

Para asegurar el éxito de su visión, OpenAI también sumó a sus filas a Paul Meade, el ingeniero responsable del desarrollo de las Apple Vision Pro. Con estos talentos en el tablero de juego, la guerra por definir y liderar el futuro del hardware tecnológico mundial apenas está comenzando.

Imagen: Elon Musk / Enter

La apuesta va más allá de un simple chatbot. Según Meta, estos agentes pueden atender consultas, identificar clientes potenciales, recomendar productos y acompañar el proceso de compra sin que una persona intervenga en cada conversación. Además, las empresas podrán combinar la atención automática con agentes humanos, cambiando entre ambos de forma fluida cuando sea necesario.

¿Cómo funcionará la nueva IA para empresas en WhatsApp?

Meta explicó que las compañías tendrán libertad para decidir cómo administrar sus conversaciones. Podrán utilizar únicamente el Business Agent, apoyarse en soluciones de inteligencia artificial desarrolladas por terceros, mantener equipos de atención humana o combinar todas estas alternativas.

La intención es ofrecer mayor flexibilidad para responder un alto volumen de mensajes sin sacrificar la continuidad de la conversación. Si la IA no puede resolver una consulta o el cliente necesita atención personalizada, el chat podrá pasar a un agente humano sin interrumpir la experiencia.

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El lanzamiento también introduce cambios en el modelo de cobro de la plataforma. A partir del 1 de agosto de 2026, Meta comenzará a cobrar el uso del Business Agent mediante un sistema basado en tokens, una modalidad cada vez más utilizada por los proveedores de inteligencia artificial.

La tarifa será única para todo el mundo: 2 dólares por cada millón de tokens, incluyendo tanto el uso del agente como la entrega de los mensajes. Meta estima que una conversación suele consumir entre 20.000 y 25.000 tokens, por lo que cada interacción tendría un costo aproximado de entre 4 y 5 centavos de dólar.

También cambian los cobros en WhatsApp Business

Los ajustes no terminan allí. Desde el 1 de octubre de 2026, Meta volverá a cobrar los mensajes de servicio enviados dentro de la ventana de atención de 24 horas, utilizando un esquema por mensaje similar al que ya aplica para los mensajes de utilidad y autenticación.

Ese mismo día también volverán a tener costo las plantillas de utilidad enviadas durante esa ventana de servicio. En otras palabras, prácticamente cualquier respuesta empresarial dentro del periodo activo de atención generará un cobro, ya sea enviada por un agente humano, un sistema tradicional o el nuevo Business Agent.

Meta también recordó otras fechas importantes relacionadas con WhatsApp Business. Desde el 1 de julio de 2026 comenzaron a aplicarse nuevas tarifas para mensajes de marketing, utilidad y autenticación. Ese mismo día inició el despliegue oficial de Meta Business Agent y, en Brasil, comenzó la facturación localizada en reales para los clientes elegibles.

Según un nuevo informe de Counterpoint Research, los smartphones con inteligencia artificial representarán el 45 % de los envíos mundiales durante 2026. La cifra seguirá aumentando hasta alcanzar el 52 % en 2027, lo que confirma que esta tecnología dejará de ser exclusiva de unos pocos modelos para convertirse en una característica habitual del mercado.

Sin embargo, el crecimiento de la IA no significa que se venderán más celulares. La consultora calcula que los envíos globales caerán un 13,9 % este año, hasta 1.080 millones de unidades, el nivel más bajo registrado. La explicación está en el aumento del costo de componentes fundamentales, especialmente la memoria necesaria para ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en el dispositivo.

La inteligencia artificial ya define la competencia entre Apple, Samsung y Google

La carrera por ofrecer el mejor celular ya no gira únicamente alrededor de la cámara o del procesador. Ahora la diferencia está en cómo funciona la inteligencia artificial y qué tan útil resulta para el usuario.

Apple y Samsung mantienen el liderazgo en este segmento gracias a sus líneas premium. Con la llegada del iPhone 17, prácticamente todo el catálogo reciente de Apple incorpora funciones de IA, mientras Samsung continúa ampliando Galaxy AI con herramientas capaces de realizar tareas cada vez más avanzadas desde el propio teléfono.

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Al mismo tiempo, Google se ha convertido en uno de los protagonistas silenciosos de esta competencia. Su modelo Gemini es la base tecnológica que impulsa la nueva generación de Siri, alimenta Galaxy AI y también está presente en varios fabricantes chinos que venden teléfonos fuera de su país.

Aun así, las compañías siguen diferenciándose por la manera en que integran estas funciones dentro de sus propios ecosistemas. Esa experiencia será la que determine cuál ofrece una IA más útil en el día a día.

El verdadero reto será llevar la IA a celulares más económicos

Aunque la inteligencia artificial ya es un estándar en los teléfonos de gama alta, todavía existe una barrera importante para que llegue al resto del mercado: la memoria.

Los modelos de IA necesitan más capacidad para funcionar directamente desde el dispositivo, lo que incrementa los costos de fabricación. Por ahora, esa condición mantiene estas funciones concentradas en celulares cuyo precio mayorista supera los 400 dólares.

El efecto también llegará al bolsillo de los consumidores. Counterpoint prevé una reducción de la oferta de teléfonos económicos, un crecimiento sostenido de la gama premium y un mayor interés por los celulares reacondicionados, ya que muchas personas preferirán conservar su dispositivo durante más tiempo antes que asumir el costo de uno nuevo.

Mientras la memoria siga siendo costosa, la expansión de la inteligencia artificial avanzará con más lentitud en los modelos de entrada. Cuando esa barrera disminuya y los fabricantes optimicen los modelos de IA, estas funciones comenzarán a llegar a teléfonos más asequibles. Todo indica que ese será el siguiente gran cambio en la industria móvil y que, en pocos años, tener inteligencia artificial en el celular dejará de ser un lujo para convertirse en la norma.

Actualmente, casi cualquier persona puede crear videos utilizando una de las tantas herramientas de inteligencia artificial generativa disponibles. Si bien esto ha permitido que más creadores impulsen sus cuentas, el contenido creado por humanos está perdiendo cuota frente a los videos de IA.

Un estudio publicado por la plataforma de edición de video Kapwing encontró que el 59% de los videos que aparecen en la sección “Para Ti” de una cuenta nueva de TikTok corresponden a contenido generado con inteligencia artificial o a lo que sus investigadores denominan AI slop (IA basura), que se refiere a publicaciones creadas de forma masiva con herramientas de IA, de baja calidad y diseñadas principalmente para captar reproducciones y aprovechar el funcionamiento del algoritmo sin un valor añadido real para los espectadores.

Para llegar a esa conclusión, Kapwing analizó 10.742 videos distribuidos en 20 categorías populares de TikTok y estudió los primeros 500 videos que la plataforma recomendó a una cuenta recién creada. En esa muestra, 294 videos fueron clasificados como contenido generado por IA.

El fenómeno resulta especialmente llamativo porque ocurre antes de que el algoritmo conozca los intereses del usuario. En otras palabras, durante las primeras interacciones con la plataforma, una parte importante de las recomendaciones ya proviene de contenido sintético.

Los niños son quienes más reciben este tipo de contenido

El informe también encontró que las categorías infantiles concentran algunos de los niveles más altos de contenido generado por IA. En el caso del hashtag #CartoonKids, el 97% de los videos analizados fueron clasificados como AI slop, mientras que, en la categoría general para niños, el porcentaje alcanzó el 57,4%.

Estos resultados han reavivado el debate sobre el impacto que este tipo de material podría tener en los menores, especialmente cuando combina imágenes hiperrealistas, narraciones automáticas y personajes generados por IA que, en muchos casos, carecen de contexto educativo o creativo.

TikTok ya intenta dar más control a los usuarios

La expansión de las herramientas de inteligencia artificial ha reducido drásticamente el tiempo y el costo necesarios para producir videos. Hoy es posible crear decenas o incluso cientos de publicaciones al día utilizando generadores de imágenes, voces sintéticas y modelos de lenguaje, sin necesidad de aparecer frente a una cámara.

Esto ha dado origen a un nuevo ecosistema de creadores cuyo objetivo no es construir una comunidad, sino alimentar los algoritmos con grandes volúmenes de contenido para maximizar visualizaciones e ingresos publicitarios.

El problema, según diversos investigadores, es que la facilidad para producir videos también incrementa la presencia de material repetitivo, engañoso o de baja calidad, dificultando que el contenido original destaque entre millones de publicaciones.

Como un intento de controlar este fenómeno, la plataforma ha comenzado a introducir funciones que permiten reducir la cantidad de contenido generado por IA que aparece en el feed, además de reforzar los sistemas de identificación mediante marcas de agua invisibles y estándares de autenticidad digital. Sin embargo, los resultados del estudio sugieren que la presencia de este tipo de contenido continúa creciendo más rápido que los mecanismos para filtrarlo.

Más allá de TikTok, el estudio refleja una transformación más amplia de internet. Durante años, las redes sociales estuvieron impulsadas por contenido creado por personas. Hoy, una parte creciente de ese flujo proviene de sistemas capaces de producir miles de publicaciones en cuestión de minutos.

Imagen: Foto de Collabstr en Unsplash

El resultado llama la atención porque contrasta con el debate que domina buena parte de la conversación mundial. Mientras en distintos países la automatización suele presentarse como una amenaza para millones de empleos, los participantes del estudio imaginan un futuro donde la tecnología transformará la manera de trabajar, pero difícilmente eliminará el papel de las personas.

La encuesta Voces para un Futuro Digno: Colombia hacia 2046, elaborada por el Social Research Center (SRC), encontró que solo el 21 % de los encuestados ubica a la inteligencia artificial entre los principales riesgos para los próximos años. Muy por encima aparecen la crisis económica y la desigualdad, señaladas por el 65 % de los participantes, seguidas por la crisis climática con el 59 % y los conflictos geopolíticos con el 50 %.

La inteligencia artificial preocupa, pero no domina la conversación

El estudio deja ver que la percepción sobre la IA está cambiando. En lugar de pensar en una sustitución masiva de trabajadores, muchos colombianos creen que esta tecnología asumirá las tareas repetitivas mientras las personas seguirán aportando aquello que las máquinas todavía no pueden replicar con facilidad.

De hecho, el 39,5 % considera que la inteligencia artificial realizará las labores rutinarias hacia 2046. Al mismo tiempo, un 36,8 % imagina ambientes laborales más colaborativos y un 35,8 % cree que el trabajo estará apoyado por herramientas tecnológicas. La lectura que deja el estudio es que el futuro no se percibe como una competencia entre humanos y algoritmos, sino como una relación de apoyo entre ambos.

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Esta percepción también ayuda a explicar por qué la IA no aparece como la principal amenaza. Los encuestados parecen asumir que la tecnología hará parte de la vida cotidiana y que el verdadero desafío será aprender a convivir con ella.

El reto estará en las habilidades humanas

Si las tareas repetitivas terminan en manos de sistemas inteligentes, las capacidades que diferenciarán a los trabajadores serán otras. La creatividad, el pensamiento crítico, la comunicación, la empatía, la adaptación al cambio y el trabajo en equipo aparecen como competencias que seguirán siendo indispensables en los próximos años.

La investigación también recuerda que sus resultados corresponden a una muestra de 299 profesionales de diferentes regiones y sectores del país, por lo que no representa estadísticamente a toda la población colombiana. Su objetivo fue identificar tendencias y conocer cómo distintos perfiles imaginan el país de aquí a 2046.
Más allá de responder si la inteligencia artificial quitará empleos, la encuesta deja otra conclusión. Hoy, los colombianos parecen estar más inquietos por la estabilidad económica, el clima y los conflictos globales que por los algoritmos. La IA sigue generando preguntas, pero ya no ocupa el centro de los miedos sobre el futuro.

Esta desconexión queda en evidencia en el reciente estudio de IA de Slalom de 2026. Los datos revelan que el 75% de los directores de marketing priorizan el contenido generativo; y las experiencias personalizadas, pero apenas un 40% está actualizando sus métricas y procesos para reflejar verdaderamente estos resultados. La ambición por escalar choca con la falta de sistemas para medir si esa actividad aporta valor real al negocio.

Hoy en día, las plataformas de marketing no solo automatizan tareas, sino que crean tareas que antes se realizaban con mucho tiempo de anticipación. Por ejemplo, son capaces de reasignar presupuestos, generan contenido y lanzan campañas sin supervisión humana.

Sin embargo, cuando la medición está fragmentada, los sistemas suelen priorizar los números de alcance sobre la calidad del contenido. Esto puede convertir la personalización en una experiencia repetitiva y agotadora para el usuario final. Por ello, los expertos sostienen que el verdadero valor de la tecnología no está en interactuar constantemente, sino en saber cuándo hacerlo

Una estrategia verdaderamente inteligente no bombardea a un usuario inmediatamente después de ver un producto, sino que pausa y espera el momento más oportuno para enviar un único mensaje relevante. María Camila Quiñones, Delivery Director de Slalom, explica que dominar estas herramientas es un camino casi obligatorio: “Ya no es opcional, ya no es algo de quiero aprender de esto o no, ya no es algo que sea exclusivo de unos u otros roles dentro de la organización”.

Si las marcas no establecen límites a la sobrecarga digital, los consumidores terminarán haciéndolo. La inteligencia artificial ya comienza a convertirse en un intermediario del consumo. Herramientas y agentes personales filtran cada vez más mensajes comerciales antes de que estos lleguen a los usuarios.

Los riesgos del exceso de inteligencia artificial en marketing

Según Quiñones, el verdadero reto es saber navegar este trayecto corporativo. Las empresas deben evolucionar desde el uso de la IA como una herramienta básica de productividad hacia la exploración de nuevos usos, hasta el punto en el que “con la inteligencia artificial puedes llegar a hacer una disrupción de la industria”. En un entorno sobresaturado, alcanzar esa madurez exige que el juicio humano establezca límites claros sobre cuándo interactuar y cuándo no.

Durante esta nueva era, la ventaja competitiva no dependerá de quién implemente tecnología primero. Dependerá de quién combine la inteligencia artificial con criterio humano. Los expertos coinciden en que el reto no es comunicar más, sino saber cuándo hacerlo. Colombia, las empresas ya aceleran la adopción de estas herramientas en sectores como el marketing.

Finalmente, el futuro de la estrategia exigirá ganarse el acceso a los consumidores, algo que solo se logra con equipos altamente preparados. La clave está en “ser parte de ese ecosistema en el que tenemos la generación de talento interno, pero también trabajamos con los partners”. Al integrar estos recursos con redes de miles de consultores especializados en datos, las empresas podrán formar a su talento para que la tecnología vuelva a ser humana, ética e intencional.

Imagen: Brian J. Tromp / Unsplash

Un informe reciente de Solvd, confirma este cambio estructural. Las organizaciones no están abandonando la IA, pero sí están ajustando sus expectativas y redefiniendo cómo la integran en sus operaciones. En lugar de apostar por múltiples iniciativas experimentales sin rumbo claro, ahora priorizan casos de uso concretos, alineados con objetivos estratégicos. La IA comienza a consolidarse como una herramienta empresarial seria, más allá de la narrativa de innovación.

Uso de la IA: menos hype, más presión por resultados

Cerca del 49% de los líderes tecnológicos afirmó que las expectativas sobre la IA se están volviendo más realistas y basadas en datos, dejando atrás el hype que dominó los últimos años. Este cambio no solo refleja una maduración del mercado, sino también una mayor presión por justificar inversiones. Las decisiones ya no se toman por tendencia o percepción competitiva, sino por evidencia concreta de impacto. En este nuevo escenario, la IA debe demostrar su utilidad en términos de eficiencia, productividad o generación de ingresos.

El ajuste también se refleja en decisiones más duras. El 72% de las empresas asegura que planea cerrar proyectos de IA que no cumplan con sus indicadores clave de desempeño (KPIs) en el próximo año. La IA deja de ser vista como un experimento abierto y pasa a gestionarse como cualquier otra inversión de capital. Los proyectos deben tener objetivos claros desde el inicio y demostrar resultados en plazos razonables, o serán descartados sin mayores contemplaciones.

A este cambio se suma una creciente presión desde las juntas directivas, pues el 82% de los CIOs y CTOs afirma que los boards están cuestionando activamente el nivel de gasto en IA, especialmente frente a resultados que no siempre son claros. Esta supervisión está obligando a las empresas a priorizar eficiencia sobre expansión, enfocándose en iniciativas que puedan escalar de forma sostenible. La narrativa de “invertir primero y entender después” está perdiendo fuerza frente a una lógica más conservadora y orientada a resultados.

El estudio revela que el 80% de las empresas ha enfrentado al menos un proyecto fallido de IA, principalmente por falta of visibilidad, control o una estrategia clara de implementación. Estos tropiezos han servido como aprendizaje, obligando a las organizaciones a replantear sus enfoques. La IA, lejos de ser una solución mágica, requiere estructura, talento especializado y una integración cuidadosa dentro de los procesos existentes.

Adopción de IA con casos reales

Incluso entre las empresas que han logrado avances, los resultados han sido moderados. Este contexto ha llevado a muchas compañías a reducir o reconfigurar iniciativas, especialmente aquellas que no logran demostrar mejoras claras en productividad o impacto financiero. La promesa de la IA sigue vigente, pero su ejecución está lejos de ser sencilla.

Compañías como IBM y Accenture están reforzando estrategias centradas en gobernanza, seguridad y escalabilidad. El enfoque ha cambiado: ya no se trata de experimentar sin límites, sino de construir soluciones robustas, seguras y alineadas con objetivos de negocio. Esto también se refleja en la evolución de los servicios que ofrecen, cada vez más orientados a implementaciones prácticas y medibles.

A pesar de este enfriamiento en el apetito de riesgo, la IA sigue siendo una prioridad para las empresas. El 90% de los líderes tecnológicos espera aumentar la inversión en iniciativas innovadoras en los próximos años. Sin embargo, esta inversión será mucho más selectiva y estará sujeta a criterios más estrictos. En este escenario, Colombia se posicionó como el país con mayor crecimiento en la contratación de entrenadores de inteligencia artificial en América Latina durante 2025.

Un indicador del cambio en el mercado es la creciente dependencia de proveedores externos. En este contexto, gigantes tecnológicos como Microsoft, Amazon Web Services y Google Cloud están capitalizando la tendencia. Sus plataformas ofrecen herramientas listas para implementar, lo que facilita a las empresas avanzar en sus iniciativas de IA con mayor rapidez y menor complejidad operativa.

A pesar del crecimiento sostenido, solo el 20% de las empresas ha identificado casos de uso de alto valor hasta ahora. La mayoría sigue en fase de experimentación, aunque con límites mucho más definidos y expectativas más claras. Esto confirma que la IA aún está en una etapa de transición, donde el aprendizaje es constante y los resultados varían ampliamente entre industrias.

En este nuevo escenario, la IA no pierde relevancia, pero sí cambia de lógica. El mercado está dejando atrás el entusiasmo desmedido para entrar en una etapa más madura, donde cada inversión debe justificarse con resultados concretos. La innovación continúa, pero ahora bajo reglas más estrictas. La fiebre del oro de la IA da paso a una fase más sostenible, donde el crecimiento depende de la capacidad real de generar valor.

Imagen: Alex Shuper / Unsplash

ENTER.CO conversó con Ángela María Vélez, directora en Colombia del Centro Internacional para la Empresa Privada (CIPE), durante el encuentro “IA en América Latina: el rol de las empresas en su gobernanza”, realizado en la Cámara de Comercio de Bogotá. La charla permitió aterrizar los retos reales que enfrenta la región y el papel que están jugando las empresas en medio de ese proceso.

Más de 60 expertos participaron en la construcción de una hoja de ruta regional que busca acelerar el uso de la inteligencia artificial, con énfasis en las MiPymes. El documento propone acciones en regulación, capacitación, cooperación y financiamiento, con una primera fase de ejecución entre 12 y 18 meses.

Vélez detalla qué está frenando la adopción, por qué existe una desconexión entre sectores y qué tendría que pasar para que esta iniciativa no termine archivada.

¿Qué es CIPE y por qué lideran esta iniciativa sobre IA?

Somos una organización no gubernamental de Estados Unidos que trabaja en más de 80 países promoviendo el desarrollo del sector privado como motor de la democracia.

Desde esa experiencia entendimos que la economía digital representa una oportunidad enorme para la productividad, pero también trae desafíos, especialmente con la velocidad a la que avanza la inteligencia artificial.

A partir de una encuesta del Centro Nacional de Consultoría en Colombia, Chile y Perú identificamos barreras de adopción y luego reunimos a expertos del sector privado, gobierno, academia y gremios para definir en qué debía enfocarse la gobernanza de la IA.

De ahí surgieron prioridades como regulación y autorregulación, capacitación y cooperación entre lo público y lo privado, que hoy se recogen en esta hoja de ruta.

¿Cómo ha sido el comportamiento del sector empresarial en estos cuatro años y qué relación ha tenido con la democracia?

El sector privado en Colombia ha demostrado ser resiliente. A pesar de las condiciones del país, las empresas siguen operando, invirtiendo y buscando crecer.

Sin embargo, sí hay una preocupación: se ha generado un distanciamiento entre el gobierno y el sector privado. Eso es delicado porque son las empresas las que impulsan el desarrollo económico.

Hemos visto que algunas inversiones, sobre todo en sectores estratégicos como energía y petróleo, han disminuido. Otros sectores han logrado crecer, pero más por iniciativa propia que por un impulso desde lo público.

Lo que se mantiene es ese empuje del empresario colombiano, esa capacidad de adaptarse y seguir adelante incluso cuando el entorno no es favorable.

La región sigue rezagada en IA. ¿Qué garantiza que esta hoja de ruta no se quede en un documento?

El riesgo existe y somos conscientes. Por eso la apuesta no es solo técnica, sino de ejecución.

Hoy América Latina avanza de forma fragmentada. Cada país trabaja por su lado, mientras otras regiones ya tienen estrategias consolidadas. Eso nos deja en desventaja.

La hoja de ruta propone crear una plataforma regional del sector privado y un espacio permanente de diálogo que permita definir acciones concretas en regulación, cooperación y desarrollo.

Además, ya hay recursos destinados para impulsar su implementación y la idea es sumar más países como Uruguay y Costa Rica para ampliar el alcance.

¿Qué está fallando en la adopción de IA dentro de las empresas?

Hay una brecha de conocimiento importante. Tener acceso a internet no significa saber usar inteligencia artificial de forma estratégica.

Muchos la ven como una tendencia o una herramienta para tareas básicas, pero no como un recurso que puede mejorar la productividad o transformar procesos.

A eso se suma el miedo. Los empresarios tienen dudas sobre la seguridad: temen fraudes, pérdida de información o hackeos.

Ese temor no es infundado. Incluso personas entrenadas pueden caer en engaños. Eso hace que muchas empresas prefieran no avanzar.

¿Cómo lograr un equilibrio entre regulación y desarrollo sin frenar la innovación?

El sector privado lleva la delantera en inteligencia artificial. Es quien desarrolla la tecnología, mientras los gobiernos intentan organizarla.

Por eso la regulación no puede ser un obstáculo. Debe construirse con las empresas, entendiendo sus necesidades.

El enfoque debe ser de abajo hacia arriba: primero identificar los desafíos reales del sector productivo y luego definir normas que los atiendan.

Además, la regulación tiene que ser flexible. La IA cambia muy rápido y lo que era válido hace dos años hoy ya no lo es.

¿Es posible construir estándares comunes en América Latina?

Sí, porque compartimos más similitudes que diferencias.

Los países de la región enfrentan retos parecidos y tienen el mismo objetivo: usar la inteligencia artificial para crecer y ser más productivos.

Las diferencias regulatorias existen, pero no son tan profundas como para impedir acuerdos. Eso abre la puerta a construir estándares regionales y avanzar de forma conjunta.

¿Qué resultados deberían verse en el corto plazo?

En un año deberíamos tener claridad sobre en qué temas concentrar los esfuerzos: regulación, capacitación, seguridad y cooperación.

No se trata de tener todas las normas listas, sino de contar con una agenda concreta basada en datos y en lo que realmente necesitan las empresas.

La meta es que las decisiones no salgan de suposiciones, sino de evidencia recogida en la región, para que las acciones tengan impacto en el mediano plazo.

En total, las descargas de Claude en Estados Unidos aumentaron un 240% mes a mes en febrero, estimó Appfigures, a 1.1 millones más que el mes anterior. Ahora, Claude es la aplicación gratuita número 1 para iPhone en cinco mercados: EE. UU., Canadá, Alemania, Irlanda y Luxemburgo.

Todo pasó de la noche a la mañana, pues hace apenas un mes Claude ni siquiera se encontraba entre las 40 mejores de la App Store de Apple en EE. UU. Según el Mike Krieger, ejecutivo de Anthropic “más de un millón de personas se están registrando en Claude cada día”. “A todos los que eligen hacer de @claudeai parte de cómo trabajan y piensan: bienvenidos”, escribió Krieger en X.

La salida en falso de OpenAI

El hecho de que Claude se convierta en el rey de las descargas no es fortuito. El mismo Sam Altman admitió que el acuerdo de OpenAI con el Pentágono fue “apresurado”. En un mensaje interno a los empleados dijo que OpenAI había reabierto el acuerdo para obtener protecciones más sólidas.

Altman también aseguró que el acuerdo fue una mala “óptica”. El anuncio llegó horas después de que Anthropic fuera incluida en la lista negra. La decisión se tomó tras negarse a las demandas del secretario de Defensa, Pete Hegseth.

Según se lee en el comunicado interno, “una cosa que creo que hice mal: no deberíamos habernos apresurado a publicar esto el viernes”, escribió Altman en el memorándum. “Los problemas son supercomplejos y exigen una comunicación clara. Estábamos tratando genuinamente de desescalar las cosas y evitar un resultado mucho peor, pero creo que simplemente pareció oportunista y descuidado.”

Para el CEO de Anthropic, Dario Amodei, las conversaciones con el Pentágono se rompieron porque el DOD insistió en acceso sin restricciones a los modelos de IA. Anthropic quería salvaguardas para evitar que su IA se usara en armas totalmente autónomas o para permitir vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses.

En respuesta a la negativa de Amodei a ceder, Hegseth dijo que tenía la intención de designar formalmente a Anthropic como un riesgo para la nación, una etiqueta que, según el Secretario de Defensa, prohibiría a la startup de IA no solo trabajar con el gobierno, sino también hacer negocios con cualquier contratista de defensa.

Amodei dijo que su compañía lucharía contra tal acción en los tribunales. Mientras tanto, las posibles acciones de Hegseth podrían afectar negativamente el negocio de Anthropic con contratistas de defensa y podrían asustar a otras empresas cansadas de hacer negocios con una firma en desacuerdo con la administración Trump.

El futuro de la carrera de las inteligencias artificiales

Lo cierto es que, a pesar de los titulares negativos, ChatGPT sigue siendo el líder de esta carrera de las inteligencias artificiales. El mismo día que OpenAI anunció su acuerdo con el Pentágono, la compañía promocionó que ChatGPT tenía más de 900 millones de usuarios activos semanales. En comparación, Google reveló durante sus ganancias más recientes el 4 de febrero que Gemini tenía 750 millones de usuarios activos mensuales.

Según Appfigures, a finales de febrero, ChatGPT ha sido descargado un estimado de 8.7 millones de veces en EE. UU. en lo que va de 2026. En comparación, Claude ha sido descargado un estimado de 2.1 millones de veces.

A finales del año pasado, Altman declaró un “código rojo” para reforzar ChatGPT. La medida respondió a temores de que la última actualización de Gemini hubiera superado sus capacidades.

Por ahora, la duda es si la salida en falso de OpenAI le jugará en contra en la carrera de las inteligencias artificiales. Si bien las estimaciones de Appfigures se basan en el uso por parte de las empresas de modelos de IA entrenados que convierten las tendencias observadas en la App Store de Apple y Google Play Store en descargas estimadas, no incluye reinstalaciones o descargas en múltiples dispositivos por una única cuenta de usuario.

Imagen: Aerps / Unsplash 

Después de 40 años, Phil Spencer, el líder de Xbox, se despide de la compañía. Pero eso no es todo: con él también se marcha Sarah Bond, quien hasta el momento se había desempeñado como la presidenta de Xbox. Sin embargo, su salida no es la principal razón por la que los fans están preocupados (considerando que Spencer siempre fue una figura polémica): el motivo real recae en la persona que ocupará su puesto, Asha Sharma, la nueva ceo de Xbox

¿Por qué razón su reemplazo despertó las alarmas de los fans de Xbox? Sharma, hasta el momento, había servido como presidenta de CoreAI, la plataforma de herramientas y productos de inteligencia artificial de Microsoft.

De inmediato, la lectura que se está haciendo es bastante clara: Microsoft está impaciente ante la falta de resultados y está haciendo lo que toda empresa en 2026 hace cuando ve informes con números rojos: apostar por la IA para recortar gastos y encontrar nuevas formas de monetizar a sus jugadores.

¿El futuro de Xbox es la IA generativa?

Aunque por ahora ni Xbox ni Microsoft han respondido a las dudas sobre el futuro, la incertidumbre que dejó el nombramiento de Sharma es palpable. La principal fuente de incomodidad reside en que la nueva CEO tiene cero experiencia en videojuegos. Ni siquiera parece que el cerebro detrás de uno de los publishers más importantes del mercado disfrute de jugar.

Aunque muchas personas tuvieran roces con Phil Spencer, al menos era claro que la persona detrás de la marca entendía cómo funcionaba el medio. La trayectoria de la anterior cabeza de la división de videojuegos demostraba que era alguien apasionado por el sector y no simplemente un ejecutivo más en un cargo corporativo.

Asha Sharma promete que no habrá “mala IA” en Xbox

En una entrevista para Variety, la nueva CEO de Xbox prometió a los fans que no deben preocuparse por que el futuro de la compañía sea “AI Slop” invadiendo el catálogo de Game Pass. “La IA ha sido parte de los juegos durante mucho tiempo y seguirá siéndolo”, aseguró Sharma, intentando calmar las preocupaciones de los gamers.

“A medida que la monetización y la IA evolucionan e influyen en este futuro, no buscaremos la eficiencia a corto plazo ni inundaremos nuestro ecosistema con basura de IA sin alma… Los juegos son y siempre serán arte, creados por humanos y con la tecnología más innovadora que proporcionamos”.

Por desgracia, es difícil creer en este espíritu considerando la historia que tiene la industria tecnológica al implementar esta tecnología. La mentalidad de muchas empresas ha sido sencilla: la IA no sirve para recortar tiempo, sino personas. Quizás es por esto que la siguiente declaración suena mucho más negativa de lo que parece: “Quiero recuperar el espíritu rebelde que impulsó a Xbox en un principio. Esto nos obligará a cuestionarlo todo sin descanso, a revisar los procesos y a ser lo suficientemente valientes para cambiar lo que no funciona”.

Puede que el 20 de febrero sea el día en que murió Xbox… o al menos la compañía de la que muchos nos enamoramos. Hoy, más que nunca, tenemos la esperanza de estar equivocados.

Imágenes: Microsoft

La inteligencia artificial ya es parte del día a día de las personas en el trabajo y esto incluye cada vez más las negociaciones salariales. Las herramientas de IA pueden ser extremadamente útiles para ayudar a los profesionales a entender sus rangos salariales, tendencias de mercado e incluso estructurar argumentos para tener conversaciones con los reclutadores.

El problema empieza cuando esta tecnología es usada para sustituir la preparación real. En mi experiencia liderando estrategias de compensación global, este es un error que puede costar caro.He visto crecer el número de candidatos que llegan a las negociaciones con expectativas salariales basadas exclusivamente en respuestas genéricas de herramientas de IA, sin verificar si esos datos tienen sentido para su situación específica.

El riesgo es doble: pedir menos de lo que el mercado realmente paga y terminar infravalorado o pedir más de lo que la compañía puede ofrecer en su contexto, lo que puede quebrar la conversación desde el principio.

La IA trabaja con enormes cantidades de datos pero no entiende los matices esenciales de una negociación de salario. Cuando alguien hace preguntas vagas cómo “¿cuánto gana un profesional en esta área?”, la respuesta tiende a ser muy amplia y casi siempre desacertada. Los salarios varían dependiendo de la locación, el tamaño de la empresa, el tipo de negocio, el nivel de seniority y la composición total del paquete de beneficios. Ignorar estas variables puede llevar a conclusiones falsas y expectativas desalineadas.

Esto no significa que la IA deba ser descartada, sino lo contrario. Puede ser una gran punto de partida, especialmente para aquellos que están al principio de sus carreras laborales o negociando un rol por primera vez. Lo que yo defiendo es el uso responsable y crítico de estas herramientas. Cuanto más específico sea el contexto provisto a la herramienta, más útil la respuesta tenderá a ser. Aun así, ninguna información generada por un sistema automatizado debe ser tratada como verdad absoluta. Chequear la data con fuentes confiables, comentarlo con personas en el área y estar al día con las encuestas salariales sigue siendo esencial.

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Otro punto a menudo pasado por alto es que la negociación salarial va mucho más allá de llegar a un número. Es una conversación humana que implica identificar el contexto, la empatía y la habilidad de argumentar eficazmente. Un reclutador experimentado rápidamente nota cuando alguien simplemente está repitiendo un guión pre armado sin un verdadero dominio de lo que dice. En tales casos, la confianza del candidato puede verse debilitada en lugar de fortalecida.

La mejor manera de usar la inteligencia artificial en negociaciones salariales es verla como una aliada, no como un atajo. Puede ayudar a organizar ideas, simular escenarios y plantear hipótesis, pero la tarea sigue siendo responsabilidad del profesional. Comprender el propio valor, reconocer las contribuciones, conocer las prioridades y límites, y entender el mercado en el que se opera son pasos que ninguna tecnología puede saltarse por uno.

Antes de entrar en una negociación, vale la pena preguntarse a uno mismo si el número que tiene en mente realmente refleja su experiencia, su contribución y la realidad de la empresa y el mercado. Si la respuesta es sí, porque ha habido una búsqueda, análisis y reflexión sobre el tema, la conversación tiende a ser mucho más sólida. Si la respuesta es no, es un signo que aún se necesita preparación.
Al final, la IA puede darte soporte, pero no reemplaza el rol más importante en una negociación: el tuyo.

La reacción fue inmediata. Figuras de todos los espectros políticos han salido a atacar o defender al presidente por lo que se interpreta como un video de tintes racistas. Más importante aún, este hecho sigue la tendencia marcada por las redes sociales y canales de comunicación de la Casa Blanca desde que Trump asumió el poder: utilizar la IA para difundir mensajes de confrontación.

¿De qué trataba el video que compartió Trump en redes sociales?

El video compartido es un resumen de las teorías de conspiración sobre las elecciones de 2020. Cabe recordar que Trump mantiene el discurso de que hubo un fraude masivo en aquellos comicios que dieron la victoria al demócrata Joe Biden. De hecho, fue esta narrativa la que impulsó a sus seguidores a marchar y, eventualmente, tomar el Capitolio.

El video cierra con imágenes generadas por IA que muestran a los Obama como simios en medio de la selva. Se ha confirmado que el contenido no fue creado por Trump, sino que pertenece a otra cuenta —como indica una marca de agua— que lo publicó el pasado 15 de octubre. El metraje completo representa a Trump como el rey de la selva y a otros rivales políticos como animales; por ejemplo, Hillary Clinton aparece como un jabalí.

Sin embargo, la asociación de la familia Obama con monos tiene una carga histórica profundamente racista. Aunque no es la primera vez que una figura política afroamericana es comparada con un simio, sí es la primera vez que un presidente de la nación comparte este tipo de insultos con sus seguidores.

Praying it was fake because it’s the most racist thing I’ve seen out of this White House. The President should remove it. https://t.co/gADoM13ssZ

— Tim Scott (@votetimscott) February 6, 2026

La Casa Blanca se defiende: “Por favor, paren con la indignación falsa”

Por su parte, la Casa Blanca se defendió de las acusaciones asegurando que el video fue sacado de contexto. Según Karoline Leavitt, secretaria de prensa, el clip es una parodia de El Rey León y la intención de representar a Barack y Michelle Obama como simios no tiene implicaciones racistas por parte de Trump.

“Por favor, detengan la falsa indignación e informen hoy sobre algo que realmente le importe al público estadounidense”, aseguró Leavitt a la prensa este viernes. No obstante, esta respuesta no ha sido suficiente para calmar los ánimos. El líder de la minoría de la Cámara de Representantes, Hakeem Jeffries, calificó la publicación como “asquerosa, despreciable y una mancha para la presidencia”, mientras que el líder del Senado, Chuck Schumer, instó a los republicanos a condenar lo que describió como “racismo descarado de la era de Jim Crow“.

Incluso dentro del partido del presidente hubo críticas. El senador Tim Scott escribió en su cuenta de X: “Rezaba para que fuera falso, porque es lo más racista que he visto en esta Casa Blanca. El presidente debería eliminarlo”.

La IA se ha convertido en la herramienta favorita de Trump

Este no es el primer incidente en el que el presidente utiliza la IA para crear contenido inusual para una institución como la Casa Blanca. En 2024, Trump generó controversia al compartir un video generado por IA donde se le representaba como el Rey Trump, pilotando un avión de combate y lanzando lodo sobre una multitud de manifestantes.

Dicho video fue una respuesta directa a las marchas nacionales denominadas No Kings Day, donde millones de ciudadanos protestaron contra lo que consideran una deriva autoritaria de su administración.

Durante la llamada de ganancias este miércoles, Zuckerberg aseguró que Reality Labs (la división que durante años dedicó sus esfuerzos al metaverso) en adelante enfocará todos sus recursos en sus accesorios, especialmente en aquellos que involucren inteligencia artificial.

De hecho, parece que la gran apuesta para este año serán sus gafas potenciadas con IA: “Miles de millones de personas usan gafas o lentes de contacto para corregir la visión. Y creo que estamos en un momento similar al de la llegada de los smartphones; era claramente solo cuestión de tiempo hasta que todos esos teléfonos se convirtieran en teléfonos inteligentes”.

De hecho, Zuckerberg dobló la apuesta asegurando que estos accesorios serán la norma en algunos años. “Es difícil imaginar un mundo dentro de unos años donde la mayoría de las gafas que la gente usa no sean gafas con IA”, aseguró Zuckerberg.

¿Por qué las gafas con IA de Meta son la última apuesta de Meta?

Para justificar ante los inversionistas este cambio de ruta, aseguró que sus gafas con inteligencia artificial habían sido uno de los accesorios mejor vendidos en 2025, triplicando las ventas en comparación con 2024.

Por supuesto, esto solo es parte de la historia. Si bien puede ser cierto que las gafas de Meta han mejorado en ventas, lo cierto es que Reality Labs permanece como una división que está haciendo perder dinero a la compañía desde hace años.

Parte de esta estrategia para reducir las pérdidas ocurrió el año pasado, cuando Meta cerró la gran mayoría de sus departamentos dedicados al metaverso, pero el vacío en la cartera de la compañía de Zuckerberg permanece: tan solo en 2025, Reality Labs perdió más de 19 mil millones de dólares.

Zuckerberg advirtió a los accionistas que, aunque la estrategia de Reality Labs cambió, no espera que las pérdidas de la compañía sean menores en 2026; sin embargo, prevé que este año será el último “pico” y que a partir de 2027 la división dedicada a VR, Horizon y las gafas comenzará finalmente a reducir sus números rojos.

El nuevo huevo de oro de las compañías son los accesorios con IA

Meta no es la única compañía que está detrás de los accesorios con IA como la nueva oportunidad de oro en el mundo de la tecnología. Las grandes potencias tecnológicas están acelerando su carrera por dominar el mercado de los accesorios inteligentes, con un enfoque especial en la realidad aumentada.

Se espera que Google lance este año su propia línea de gafas inteligentes tras cerrar un acuerdo de 180 millones de dólares con Warby Parker. Por su parte, Apple ha comenzado a reasignar personal de su proyecto Vision Pro hacia el desarrollo de gafas inteligentes, las cuales podrían presentarse en los próximos dos años.

Incluso OpenAI, a pesar de no tener experiencia previa en hardware, se encuentra desarrollando dispositivos vestibles similares a pines o auriculares potenciados por inteligencia artificial.

Así que la verdadera pregunta es: ¿estará esta vez Zuckerberg en lo cierto o es esta la historia repitiéndose otra vez con un producto destinado a fracasar? ¿Puede Meta aprovechar la fiebre por la IA para recuperar el dinero perdido? Solo el tiempo lo dirá.

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El 2026 no es un año que llegue en silencio. Desde las aulas observo cómo la inteligencia artificial abandona el discurso futurista y se instala en la realidad cotidiana. Ya no es una herramienta novedosa; es un actor que piensa, propone y actúa… un cambio técnico, sí, pero sobre todo cultural y profundamente humano.

Durante décadas enseñamos a usar la tecnología como apoyo, pero hoy tengo que enseñar a convivir con ella. La inteligencia artificial ya no espera instrucciones detalladas: interpreta, sugiere, anticipa. Por eso, 2026 marca un quiebre, no porque aparezca algo nuevo, sino porque lo existente se vuelve imprescindible para funcionar, competir y sobrevivir en casi cualquier sector económico.

En las empresas, este cambio se siente sin eufemismos. Las organizaciones descubren que la productividad ya no depende solo del talento humano, sino de su capacidad para trabajar junto a sistemas inteligentes. Finanzas, salud, comercio y logística avanzan rápido porque el mercado no concede treguas; la IA se adopta no por moda, sino por necesidad operativa.

Desde la universidad lo veo reflejado en mis estudiantes. Llegan sabiendo que los informes se generan solos, que las bases de datos hablan y que los contratos se redactan en segundos. El desafío ya no es producir información, sino interpretar su sentido. El valor profesional se desplaza hacia la supervisión, el criterio y la toma de decisiones responsables.

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Aquí surge una tensión inevitable: automatizar ahorra tiempo, pero también obliga a redefinir el rol del profesional. El trabajo deja de ser ejecución y se convierte en juicio. A quienes no desarrollen pensamiento crítico y ética tecnológica, la inteligencia artificial les recordará muy pronto que la velocidad sin reflexión es riesgo, no ventaja competitiva.

2026 también deja una advertencia incómoda: la tecnología dejó de ser opcional. Sin ciberseguridad, analítica de datos y automatización, las organizaciones no solo pierden eficiencia, pierden confianza. Ignorar este proceso ya no es conservadurismo, sino una decisión costosa que amplía brechas y expone a errores evitables.

Como profesor, me preocupa menos la automatización y más la postergación. Veo empresas y líderes esperando “el momento adecuado” para transformarse. El problema es que la historia tecnológica no espera consensos. Quien no se adapta queda fuera del sistema, no por castigo, sino por irrelevancia.

La inteligencia artificial no vino a reemplazar personas; vino a elevar el nivel de exigencia. Nos obliga a hacer mejores preguntas, a decidir con más información y a asumir responsabilidades más complejas. Por eso sigo creyendo que la educación es el verdadero campo de batalla tecnológico: formar criterio será más importante que formar usuarios.

Cuando pienso en 2026, no veo una fecha, veo una frontera. De un lado, quienes integran la tecnología de forma consciente y estratégica; del otro, quienes la observan pasar. Mi apuesta es clara: preparar profesionales capaces de dialogar con la tecnología sin perder lo más humano que tienen, es decir, la capacidad de pensar, decidir y responder por sus elecciones.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

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

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

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

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

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

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

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

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

“Sigo siendo optimista porque veo lo que traerá la innovación acelerada por la inteligencia artificial. Pero hoy en día, mi optimismo viene con notas a pie de página”, advierte Gates desde el inicio. Esa frase resume el tono de su mensaje: esperanza informada, no ciega.

Uno de los datos que más lo inquietan es el retroceso en un indicador clave del progreso humano. En 2025, por primera vez en este siglo, aumentaron las muertes de niños menores de cinco años. Pasaron de 4,6 millones en 2024 a 4,8 millones en 2025, un incremento que Gates atribuye directamente a la reducción del apoyo de los países ricos a los más pobres. “Esta tendencia continuará a menos que avancemos en la restauración de los presupuestos de ayuda”, alerta.

Aun así, Gates descarta escenarios apocalípticos. “No creo que volvamos a caer en la Edad Media”, escribe, y sostiene que la próxima década puede marcar el inicio de “una nueva era de progreso sin precedentes”, siempre que la innovación se combine con decisiones políticas y éticas acertadas.

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Un ejemplo central de ese progreso es la lucha contra el VIH. Gates recuerda que un diagnóstico que antes equivalía a una sentencia de muerte hoy permite una expectativa de vida casi normal. Incluso va más allá: “Para la década de 2040, las nuevas innovaciones podrían prácticamente eliminar las muertes por VIH/SIDA”. Los avances en prevención, que reducen el riesgo de contagio hasta en un 99 %, refuerzan su convicción de que el mundo no retrocederá al escenario del año 2000, cuando más de 10 millones de niños morían cada año por causas prevenibles¹.

Sin embargo, su optimismo se apoya en tres grandes preguntas. La primera tiene que ver con la generosidad en un mundo cada vez más rico. Gates se pregunta si los países y las grandes fortunas estarán dispuestos a hacer más por quienes tienen menos.

Advierte que una reducción del 20 % en la financiación para salud podría causar la muerte de 12 millones de niños adicionales para 2045². Por eso, asegura que dedicará buena parte de 2026 a abogar por más recursos para la salud infantil global.

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La segunda cuestión es si el mundo priorizará la expansión de innovaciones que reduzcan la desigualdad. Aquí aparecen dos frentes clave: el cambio climático y la salud. Gates reconoce que, sin incentivos fuertes como un impuesto global al carbono, muchas soluciones no llegarán a escala.

Aun así, destaca avances importantes y subraya el papel de la IA en la adaptación climática, especialmente para agricultores pobres que podrán acceder a información que hoy solo tienen los más ricos³.

En salud, su apuesta es clara: “Creo que podemos mejorar drásticamente la atención sanitaria en todos los países mediante el uso de la IA”. Desde diagnósticos tempranos hasta asesoramiento médico permanente, Gates ve en la IA una herramienta para cerrar brechas, aunque reconoce que aún falta resolver problemas de fiabilidad y gobernanza.

La tercera pregunta, quizá la más delicada, es cómo minimizar las disrupciones negativas de la IA. Gates advierte sobre dos riesgos reales: el uso malicioso de estas tecnologías y el impacto en el empleo. “Necesitaremos ser deliberados sobre cómo se desarrolla, se gobierna y se implementa la IA”, insiste. Para él, 2026 debe ser un año clave para preparar políticas que ayuden a distribuir mejor la riqueza en un mundo donde la productividad crecerá más rápido que el empleo.

Pese a todo, Gates cierra su reflexión aferrado a dos capacidades humanas que considera esenciales: la previsión y el cuidado mutuo. “Mientras sigamos ejercitando esas habilidades”, concluye, “creo que los próximos años pueden ser años de verdadero progreso”.

Más que una proyección técnica, el informe plantea un escenario concreto para las empresas y los trabajadores de la región. La IA no solo automatizará procesos, sino que redefinirá la manera en que se toman decisiones, se organizan los equipos y se protege la información crítica.

En 2026, para las organizaciones no será suficiente experimentar; la IA deberá estar integrada en entornos reales de producción y generar impacto medible en ingresos, eficiencia y costos. Quienes no lo logren enfrentarán una brecha difícil de cerrar frente a competidores más preparados.

Este cambio exigirá nuevas bases tecnológicas. Dell prevé que las empresas avancen hacia fábricas de IA, infraestructuras diseñadas para mantener capacidades inteligentes activas incluso ante fallas, ataques o interrupciones operativas. La resiliencia dejará de ser un concepto abstracto y se convertirá en una exigencia operativa diaria.

Pero el hardware no será el principal desafío, pues el verdadero valor estará en los datos. En 2026, las compañías que logren organizar, proteger y activar información limpia y accesible tendrán una ventaja decisiva. Los datos ya no solo entrenarán modelos, sino que alimentarán sistemas capaces de generar conocimiento en tiempo real.

Con este vaticinio, uno de los más impactados serán los trabajadores. La IA agéntica evolucionará de asistentes puntuales a coordinadores de procesos completos. En sectores como manufactura, logística o servicios, estos sistemas podrán organizar turnos, anticipar fallas y optimizar flujos de trabajo sin intervención constante.

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Para los equipos humanos, esto implicará un cambio de rol. Menos tareas repetitivas y más supervisión, análisis y toma de decisiones. Las habilidades técnicas seguirán siendo importantes, pero ganarán peso la capacidad de adaptación, el pensamiento crítico y el entendimiento de cómo interactuar con sistemas inteligentes.

La gobernanza será otro eje clave, ya que Dell advierte que la adopción acelerada de IA no ha ido acompañada de marcos sólidos de control. En 2026, operar sin reglas claras representará un riesgo. Las empresas deberán alinearse con entornos privados, seguros y regulados, muchos de ellos ejecutados localmente.

Este punto conecta con el avance de la IA soberana en América Latina. Países como Colombia, Brasil, Argentina y El Salvador están comenzando a definir cómo quieren que estas tecnologías operen dentro de sus fronteras. Para las empresas, esto significará adaptarse a infraestructuras nacionales y regulaciones locales.

Finalmente podemos decir que el panorama que describe Dell no es de reemplazo masivo, sino de transformación profunda. La IA reorganizará el trabajo, elevará la exigencia sobre los datos y obligará a una colaboración más estrecha entre empresas, gobiernos y sociedad.

De cara a 2026, la diferencia no estará en quién adopta más rápido la tecnología, sino en quién construye bases sólidas para sostenerla. En ese terreno, la preparación comienza ahora.

Imagen: Archivo ENTER.CO

El enfoque sorprende porque, mientras la competencia persigue la estética y las cifras de potencia, vivo decide apostar por la resistencia física y la autonomía extrema como argumento central.

La batería de 6500 mAh se presenta como el corazón de esa apuesta. Más allá del número, lo relevante es la narrativa que construye: cinco años de rendimiento estable y suficientes horas para sostener jornadas enteras de apps como Spotify, YouTube o TikTok.

En un mercado donde los modelos económicos suelen degradarse rápido, la promesa apunta a resolver la frustración más repetida de los usuarios. Sin embargo, todavía queda la incógnita sobre cómo se comportará esta batería en uso real, especialmente considerando que los ciclos de carga de dispositivos accesibles suelen ser más agresivos con el tiempo.

El sistema de carga rápida de 44W ayuda a reforzar la idea de un teléfono siempre listo, aunque aquí el análisis exige matiz. No se trata de una potencia sobresaliente frente a rivales que ya bordean los 67W o incluso los 100W, pero sí de un punto equilibrado para no sacrificar la vida útil del hardware. vivo parece optar por el camino seguro: rápido, pero no al extremo de comprometer componentes.

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La resistencia certificada IP68, IP69 e incluso la validación de SGS es otro eje diferenciador. No es lo habitual en esta categoría que un dispositivo pueda aguantar chorros de agua, polvo, caídas y un uso descuidado sin sufrir daños inmediatos. El Y21d intenta posicionarse como un teléfono “para la vida real”, no para el vitrinismo.

Aun así, la letra pequeña advierte que no es un equipo para deportes acuáticos ni inmersión constante, un recordatorio de que las certificaciones siguen siendo un respaldo, no una garantía infalible.

La incorporación de funciones como el modo de fotografía acuática pone en evidencia una intención clara de vivo: llevar experiencias antes exclusivas de la gama media a un público más amplio.

La cámara de 50 MP con procesamiento por IA no pretende competir con modelos premium, pero sí busca generar resultados consistentes, incluso en situaciones donde otros teléfonos preferirían quedarse en el bolsillo por el riesgo de mojarse. El enfoque parece más práctico que aspiracional.

Otro elemento interesante es el sistema de sonido estéreo con volumen ampliado y la pantalla de 6.68 pulgadas con brillo de hasta 1000 nits. No son características revolucionarias, pero sí funcionales para quienes consumen contenido al aire libre o dependen del teléfono para estudiar, trabajar o entretenerse sin auriculares. Reducen la necesidad de accesorios externos y fortalecen la idea de un dispositivo autosuficiente.

El precio de 899.900 pesos colombianos ubica al Y21d en un segmento donde cada peso compite. Su propuesta se siente más robusta que la de muchos rivales directos, aunque será la experiencia de uso prolongado la que determine si vivo realmente cumplió su promesa de longevidad.

De momento, el Y21d lanza un mensaje claro: los teléfonos económicos ya no tienen por qué ser frágiles ni efímeros. Si esta tendencia se consolida, la discusión en la gama de entrada podría dejar de girar en torno al rendimiento para centrarse, por fin, en el valor real del tiempo.

Un canal que revela cumplimiento y desviaciones

Las “confesiones” funcionan como un informe independiente generado después de la respuesta habitual. En ese espacio, el modelo revisa la tarea, enumera las instrucciones recibidas y evalúa si realmente las cumplió. Este enfoque permite detectar desviaciones que pueden pasar inadvertidas cuando la respuesta final parece correcta a simple vista.

Durante las pruebas, esta salida adicional mejoró la identificación de fallos en tareas diseñadas para inducir errores, como confusiones, incumplimientos o interpretaciones incorrectas. Al entrenarse únicamente para valorar honestidad, la “confesión” incentiva al modelo a admitir desviaciones sin temor a penalización, ofreciendo una visión más precisa de su comportamiento real.

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Otro punto clave es que la “confesión” no influye en la recompensa de la respuesta principal. Esa separación evita que el modelo intente ocultar errores para obtener mejores resultados, un problema común durante el entrenamiento. Así, este canal se convierte en una herramienta útil para auditar cómo procesa y ejecuta instrucciones complejas.

Resultados que muestran dónde fallan los modelos

Los experimentos de OpenAI se llevaron a cabo en escenarios de estrés que buscan provocar comportamientos no deseados. En muchos casos, la “confesión” permitió detectar alucinaciones, violaciones de reglas e intentos de aprovechar debilidades del sistema de evaluación, incluso cuando la respuesta final no mostraba señales claras de esos problemas.

Cuando la técnica falló, los motivos más habituales fueron instrucciones ambiguas o dificultades genuinas del modelo para identificar su propio error. Estos fallos ayudan a los investigadores a comprender mejor cómo interpreta la IA tareas confusas y a identificar puntos del entrenamiento donde es necesario reforzar criterios de seguimiento y cumplimiento.

Los estudios también mostraron que, incluso cuando el modelo aprende a manipular evaluadores simples para obtener buenas puntuaciones, la precisión de la “confesión” tiende a mejorar. Ese contraste indica que el canal de autoevaluación conserva utilidad diagnóstica, aun cuando la respuesta principal de la IA se desvía temporalmente del comportamiento esperado.

Una herramienta pensada para mejorar la experiencia del usuario

Aunque las “confesiones” aún no son una función pública, su propósito apunta directamente a mejorar la experiencia del usuario. Al permitir que los modelos detecten con mayor fiabilidad si respetaron o no las instrucciones recibidas, se abre la puerta a respuestas más precisas, menos confusas y mejor alineadas con lo que realmente se pide.

OpenAI considera esta técnica como una prueba de concepto que requiere escalarse a modelos más grandes. Sin embargo, los primeros resultados sugieren que separar la ejecución de la tarea del análisis de cumplimiento aporta una capa de transparencia útil. A futuro, esto podría traducirse en sistemas más consistentes y menos propensos a desviaciones inesperadas.

Mirando hacia adelante, la intención es integrar las “confesiones” dentro de un conjunto más amplio de herramientas de supervisión y seguridad. El objetivo final es construir modelos capaces de explicar con claridad qué hicieron, por qué lo hicieron y si respetaron las instrucciones recibidas, fortaleciendo la confianza del usuario en cada interacción.

Imagen: Pexels / Foto de Matheus Bertelli

Smart Hanhan —conocido también como Smart Silly en algunas plataformas— no es un simple juguete. Es un peluche compacto que mide 80 x 68 x 82 mm, pesa 140 gramos y combina tela suave, silicona y electrónica interna para funcionar como un asistente emocional portátil. Huawei lo presentó en el mismo evento donde reveló la serie Mate 80, y desde entonces se ha convertido en uno de los lanzamientos más comentados por su enfoque en “compañía inteligente”.

Un peluche que habla, detecta emociones y recuerda interacciones

El dispositivo integra el modelo de IA Xiaoyi, el mismo sistema avanzado que impulsa funciones conversacionales en productos de la marca. Gracias a este motor, Smart Hanhan puede mantener diálogos naturales, interpretar tono de voz, reconocer señales emocionales y almacenar interacciones a modo de memoria diaria cuando se sincroniza con un teléfono con HarmonyOS 5.0 o superior.

Más allá de la voz, responde al tacto y al movimiento. Acariciarlo cambia sus expresiones, tocar su cabeza modifica su reacción y agitarlo ligeramente genera vibraciones que simulan excitación. Estas respuestas físicas son clave en su propuesta de valor: un acompañante que combina reactividad emocional con presencia tangible.

En autonomía, Huawei incorporó una batería de 1800 mAh capaz de ofrecer entre 6 y 8 horas de interacción continua, o más de 48 horas en uso normal, aunque requiere hasta seis horas para una carga completa.

Un mercado en auge que Huawei quiere liderar

El precio oficial —399 yuanes, unos $230.000 COP— lo ubica como una de las opciones más accesibles dentro del segmento de juguetes inteligentes con IA. En e-commerce chino, productos similares oscilan entre 400 y 800 yuanes, y algunos superan los 1000 yuanes. Incluso modelos como Moflin, de Casio, lanzado en 2024, alcanzan los 3000 yuanes.

El impacto del producto agotado ya se refleja en el mercado de reventa: Smart Hanhan se está ofreciendo entre 460 y 559 yuanes, lo que supone un sobreprecio del 15% al 40%.

Analistas del sector señalan que la entrada de Huawei podría acelerar el crecimiento de una industria que aún enfrenta retos. Los juguetes de compañía con IA han recibido quejas por respuestas erráticas, lentitud y servicio postventa insuficiente, síntomas de una tecnología todavía en desarrollo. Sin embargo, la presencia de una marca de gran escala abre posibilidades para mejorar estándares, reducir costos y aumentar la adopción masiva.

¿Para quién sirve realmente Smart Hanhan?

Su portabilidad —incluso permite colgarse en bolsos como un accesorio— lo orienta tanto a jóvenes como a adultos que buscan un acompañante emocional ligero, discreto y capaz de reaccionar al entorno. No sustituye a un asistente convencional: su propósito no es resolver tareas, sino acompañar, registrar rutinas, ofrecer interacción emocional y expandir el concepto de “IA diaria” hacia un formato más humano.

Con este lanzamiento, Huawei no solo introduce un nuevo producto: abre la puerta a una categoría donde la IA deja de ser una función para convertirse en un personaje. Y el mercado ya demostró que está dispuesto a adoptarlo.