La propuesta parte de una necesidad particular del sector: una herramienta de IA para abogados no puede limitarse a responder preguntas. También debe respetar permisos, documentos confidenciales, barreras de acceso entre casos y los sistemas donde las organizaciones almacenan su información.

Por eso, Google plantea cuatro componentes. El primero son habilidades especializadas para tareas como revisar contratos, identificar cláusulas de riesgo, crear manuales de negociación, consultar cambios regulatorios y atender solicitudes de acceso a datos personales.

La plataforma también puede conectarse mediante el Model Context Protocol (MCP) con las herramientas que los equipos jurídicos ya tienen. Entre las integraciones aparecen Microsoft 365, Google Workspace, Docusign, Everlaw, iManage, NetDocuments, RelativityOne, Harvey, Legora, CourtListener y otras plataformas utilizadas para gestión documental, investigación y litigios.

La IA trabaja sobre los permisos que ya tiene cada abogado

Uno de los puntos que Google destaca es el manejo de información confidencial. Los conectores heredan los permisos establecidos en los sistemas jurídicos, por lo que Gemini Enterprise no debería acceder a documentos que el usuario tampoco tiene autorización para consultar.

Esto resulta especialmente relevante para firmas que manejan múltiples clientes y asuntos con restricciones de acceso. La compañía también señala que los datos de clientes, documentos, instrucciones y resultados permanecen dentro del perímetro privado de la organización y que no se utilizan para entrenar sus modelos fundamentales.

Entre las funciones anunciadas está la revisión de contratos como acuerdos con proveedores, acuerdos de confidencialidad y documentos relacionados con fusiones y adquisiciones. La IA puede compararlos con las reglas internas de una empresa, detectar cláusulas consideradas de alto riesgo y proponer cambios para que un abogado los revise.

Otra función permite monitorear modificaciones regulatorias y relacionarlas con las políticas internas de una organización. También puede ayudar a convertir acuerdos existentes en manuales de procedimientos para futuras negociaciones.

Gemini Enterprise for Legal no es una aplicación independiente. Google la presenta como un complemento dentro de Gemini Enterprise, por lo que las organizaciones que ya utilizan la plataforma pueden añadir las capacidades jurídicas sin implementar una segunda herramienta con controles separados.

La compañía señala que la solución fue desarrollada junto con firmas como Cleary Gottlieb, Freshfields, Weil y Williams & Connolly. Actualmente, Gemini Enterprise for Legal está disponible en versión preliminar, según Google Cloud.

El Frontend está relacionado con la parte de las aplicaciones y sitios web que las personas pueden ver y utilizar. Quienes trabajan en esta área desarrollan interfaces, componentes visuales y experiencias de interacción. Para avanzar en este camino es necesario adquirir bases de programación y comprender cómo construir productos digitales que funcionen correctamente para el usuario.

El Backend, por su parte, trabaja detrás de esas interfaces. Este perfil se encarga de aspectos como la lógica de las aplicaciones, el manejo de datos y la comunicación entre diferentes servicios. Requiere conocimientos de programación y de las tecnologías que permiten que un sistema procese información y responda a las solicitudes de una aplicación.

Te puede interesar: ¿Vale la pena aprender a programar si la inteligencia artificial ya escribe código?

Para quienes buscan una formación más amplia existe el camino Full Stack, que reúne conocimientos de Frontend y Backend. Un desarrollador con este perfil puede participar en distintas partes de la construcción de un producto de software y comprender cómo se conectan sus diferentes componentes.

La inteligencia artificial abre otra ruta para quienes quieren profundizar en tecnologías capaces de procesar información, identificar patrones y desarrollar sistemas con capacidades automatizadas. Este campo requiere bases de programación y conocimientos que permitan comprender cómo funcionan las soluciones de IA.

La formación inicial puede abrir varias rutas

Aunque cada perfil tiene exigencias diferentes, comenzar por fundamentos sólidos de programación permite explorar posteriormente distintas áreas. Esa es una de las posibilidades que plantea Holberton School, cuya formación busca desarrollar bases que permitan a sus participantes acercarse a diferentes caminos profesionales dentro del software.

Para una persona que todavía no sabe si quiere dedicarse al desarrollo web, al Backend, al desarrollo Full Stack o a la inteligencia artificial, conocer las características de cada área puede ser más útil que elegir una especialidad únicamente por tendencia.

La decisión también puede depender de las habilidades que cada estudiante quiera desarrollar y del tipo de problemas tecnológicos que le interese resolver. Frontend puede resultar atractivo para quienes disfrutan construir interfaces; Backend, para quienes prefieren trabajar con lógica y datos; Full Stack, para quienes buscan una visión más amplia del desarrollo, mientras que IA puede interesar a quienes quieran profundizar en sistemas inteligentes.

Para quienes quieran conocer una ruta de formación y explorar estas posibilidades, Holberton CodeRise ofrece información sobre sus alternativas para iniciar en tecnología y desarrollar habilidades relacionadas con el software.

La edición 41 llega cuando la conversación comienza a desplazarse de las posibilidades de la IA hacia sus resultados. El encuentro reunirá casos empresariales y discusiones sobre datos, automatización, ciberseguridad, infraestructura y regulación. El objetivo será examinar bajo qué condiciones estas herramientas aportan valor y cuándo su implementación puede convertirse en una inversión con beneficios difíciles de justificar.

ANDICOM 2026 llevará la IA de la experimentación al negocio

El primer día estará dedicado al Knowledge Hub, concebido como una jornada de conversaciones estratégicas, casos de uso y sesiones orientadas al impacto empresarial. También tendrán espacio el CINTEL AI Forum, enfocado en la gobernanza y adopción responsable de agentes de IA, y el CyberShield Forum, que tratará la ciberseguridad en la era cuántica y la transición hacia la criptografía poscuántica.

Del 2 al 4 de septiembre se desarrollará el Main Academic Forum. Su programación se articula alrededor de cuatro frentes: inteligencia artificial, ciberseguridad y confianza digital, conectividad e infraestructura, y política pública y regulación. Estos componentes apuntan a una condición fundamental para las empresas: disponer de modelos avanzados sirve de poco si no existen datos, recursos y procesos adecuados para utilizarlos.

El 2 de septiembre las conversaciones se concentrarán en la IA como infraestructura estratégica, las plataformas de datos, la nube y su aplicación en sectores como energía, telecomunicaciones, salud, finanzas y manufactura. Al día siguiente, el foco pasará a automatización, productividad, futuro del empleo, talento digital y seguridad. El cierre incluirá gobierno digital, sostenibilidad y análisis predictivo.

Los speakers llevarán la discusión a problemas concretos

Entre los conferencistas confirmados está Pilar Manchón, directora senior de Estrategia e Investigación de Google AI, quien examinará cómo la investigación está acelerando nuevas capacidades y su traslado al entorno empresarial. Su participación permitirá poner el foco en uno de los desafíos que atraviesa el encuentro: convertir los avances tecnológicos en mejoras de productividad y nuevos modelos de negocio.

Otro de los nombres destacados es Derek Manky, Chief Security Strategist de Fortinet, quien analizará el uso de IA en el cibercrimen mediante ataques autónomos, deepfakes y nuevas amenazas. Para las empresas, este escenario obliga a revisar sus mecanismos de protección, ya que las mismas capacidades utilizadas para agilizar operaciones también pueden aumentar la escala y sofisticación de las acciones maliciosas.

Raju Vegesna, Chief Evangelist de Zoho Corporation, abordará la soberanía tecnológica y la dependencia de plataformas digitales. Por su parte, Marc Reguera, Worldwide Customer Engagement GM de Microsoft Fabric, llevará el análisis hacia el aprovechamiento de los datos para mejorar decisiones y generar valor, un asunto directamente relacionado con el retorno que las compañías esperan obtener de sus inversiones.

Otros participantes abordarán el tema desde la rentabilidad y la implementación. Andrés Barrantes, vicepresidente regional para Latinoamérica de Blend360, compartirá experiencias sobre monetización de datos, optimización de costos y generación de ingresos. Eric Martorell Bouvier, de HPE / Servicelab AI, se centrará en los desafíos que supone acelerar la adopción empresarial.

Adoptar IA no garantiza productividad

Implementar una herramienta o contratar acceso a un modelo no produce automáticamente una ventaja competitiva. La calidad de la información disponible, los costos de operación, la infraestructura, la preparación de los equipos y la integración con los procesos internos pueden determinar si un proyecto mejora el negocio o termina convertido en un recurso subutilizado.

La regulación será otro frente de discusión. La Unión Europea participará como invitada de honor en la apertura del Main Academic Forum el 2 de septiembre, incorporando asuntos relacionados con protección de datos, seguridad y desarrollo responsable. Representantes del Gobierno colombiano también expondrán su visión sobre las prioridades digitales del país para los próximos años.

De manera paralela funcionará el Experience Hub, un espacio destinado a soluciones y demostraciones. La exhibición permitirá confrontar parte de los planteamientos del congreso con aplicaciones disponibles en el mercado, aunque mostrar una herramienta no demuestra por sí solo que pueda generar ahorros, incrementar ingresos o responder a las necesidades particulares de cada compañía.

Para las empresas latinoamericanas, el desafío no consiste simplemente en acelerar la adopción, sino en identificar problemas concretos, calcular costos, evaluar riesgos y comprobar resultados. ANDICOM 2026 llevará esa discusión al terreno empresarial para analizar cuánto puede aportar la IA a la productividad y qué condiciones permiten convertir una inversión tecnológica en valor medible.

Imagen: ANDICOM

La respuesta es sí, pero con una diferencia importante: aprender a programar ya no consiste únicamente en memorizar sintaxis, sino en entender qué se está construyendo, cómo funciona y si la solución propuesta realmente sirve.

La adopción de herramientas de IA entre desarrolladores muestra hasta qué punto cambió la forma de trabajar. La encuesta de Stack Overflow de 2025, realizada con más de 49.000 respuestas de 177 países, encontró que el 84 % de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA en su proceso de desarrollo.

Pero utilizar IA para programar no significa que el código generado sea automáticamente correcto.

El problema de confiar en el código generado

Uno de los datos más reveladores de la misma encuesta es que el 46 % de los desarrolladores desconfía de la precisión de las respuestas generadas por IA, mientras que solo el 33 % afirma confiar en ellas. Además, el 66 % señala como principal frustración recibir soluciones que parecen correctas, pero finalmente no lo son.

Esto cambia la pregunta para quienes están pensando en estudiar programación.

El reto no es competir con una IA escribiendo 50 líneas de código más rápido. El verdadero valor está en poder revisar esas líneas, detectar errores, entender sus consecuencias y decidir cuál es la mejor manera de resolver un problema.

Un código puede ejecutarse y aun así estar mal diseñado. Puede generar vulnerabilidades de seguridad, consumir recursos innecesariamente o fallar cuando aumente el número de usuarios. Para identificar esos problemas hace falta comprender conceptos como algoritmos, estructuras de datos, bases de datos, arquitectura de software y seguridad.

Programar cambia, pero no desaparece

La IA sí está modificando el trabajo cotidiano de los desarrolladores. Puede encargarse de tareas repetitivas y ayudar a explorar soluciones, documentar código o crear prototipos.

Incluso las mediciones sobre productividad muestran resultados diferentes según el contexto. Un estudio de METR publicado en 2025 encontró que desarrolladores experimentados que trabajaban sobre proyectos de código abierto que conocían tardaron, en promedio, 19 % más al utilizar herramientas de IA durante las tareas analizadas.

La conclusión no es que la IA no sirva para programar. Es que su utilidad depende de quién la utiliza, qué problema intenta resolver y cuánto conocimiento tiene para evaluar el resultado.

Por eso, para alguien que comienza una carrera tecnológica, aprender programación sigue teniendo sentido. La IA puede convertirse en una herramienta más dentro del proceso de aprendizaje, no necesariamente en un sustituto de los fundamentos.

Aprender a programar para entender la tecnología

Esta es precisamente una de las diferencias entre pedirle a una IA que genere una aplicación y tener la capacidad de construirla con criterio.

Una persona que entiende programación puede formular mejores instrucciones, dividir un problema complejo en partes, comprobar si una respuesta de IA es correcta y modificarla cuando las condiciones cambian.

Te puede interesar: IA y programación: ¿por qué los desarrolladores siguen siendo necesarios?

Ese tipo de aprendizaje está presente en la metodología de Holberton Coderise, que plantea una formación basada en proyectos, trabajo colaborativo y resolución de problemas. Su propuesta incluye programas de Computer Programming y Software Development, con ejercicios progresivamente más complejos para que los estudiantes busquen, comprendan y apliquen las herramientas necesarias para resolverlos.

La programación, por tanto, no está perdiendo valor porque una IA pueda escribir código. Está cambiando el tipo de habilidad que resulta más importante.

Saber programar permite pasar de simplemente pedirle algo a una herramienta a tener el conocimiento necesario para dirigirla, cuestionarla y corregirla.

Y en un mercado tecnológico donde cada vez más personas tendrán acceso a asistentes capaces de generar código, esa diferencia puede ser precisamente la que determine quién sabe usar la tecnología y quién realmente sabe construir con ella.

Detrás de cada gran decisión existe una capa de trabajo operativo que consume tiempo, atención y recursos. Parte de ese esfuerzo se concentra en el trabajo que ocurre entre decisiones: recopilar datos, preparar reuniones, ordenar pendientes, verificar información y trasladar contexto de un sistema a otro.

Esa capa casi invisible sostiene la operación, pero consume una parte importante de la atención de los equipos. El siguiente gran salto de la IA será permitir que el trabajo continúe avanzando de manera autónoma, transformando el tiempo fuera de línea en tiempo de progreso.

De los agentes de IA a los autopilots

Desde finales de 2022, la IA ha pasado por varias etapas. Primero aprendió a conversar; después, a razonar sobre problemas complejos; más tarde, los llamados harnesses (estructuras que combinan modelos, instrucciones, herramientas, memoria, estándares y accesos) le permitieron ejecutar tareas de principio a fin. Ahora aparecen los autopilots: agentes persistentes, con una identidad y permisos definidos, que operan en segundo plano para avanzar hacia un objetivo.

La diferencia está en su forma de operar. Un autopilot puede observar un entorno, identificar cambios, iniciar acciones dentro de límites acordados y mantener un proceso activo sin recibir una instrucción en cada paso. Su aporte no se limita a responder una solicitud puntual, sino que consiste en dar continuidad al trabajo mientras las personas concentran su atención en otras prioridades.

Microsoft presentó recientemente en Build 2026 uno de los primeros ejemplos de esta nueva categoría: Scout, un autopilot que trabaja en segundo plano para monitorear información, identificar prioridades y gestionar tareas rutinarias.

La compañía también ha explorado este modelo con Cadence, desarrollado por uno de sus equipos para organizar revisiones semanales de ejecución, reunir métricas, preparar presentaciones y proponer mejoras a partir de sus resultados. En ambos casos, el valor está en asumir parte de la coordinación que suele fragmentar el tiempo de las personas.

La autonomía también necesita diseño

Aquí comienza la conversación más relevante para las organizaciones. Además de preguntar qué puede hacer un agente, hay que decidir quién responde por su trabajo, qué acciones puede ejecutar sin aprobación, cuándo debe limitarse a recomendar, cómo se evalúan sus resultados y cuánto cuesta mantenerlo operando.

Incluso la velocidad exige criterio, pues automatizar una entrega a primera hora puede acelerar un proceso, pero también trasladar la presión o el cuello de botella al siguiente equipo.

El desafío de liderazgo consiste en diseñar ese nuevo sistema de trabajo antes de escalarlo. Las organizaciones necesitan empezar por procesos recurrentes, estructurados y suficientemente conocidos como para juzgar su calidad; establecer permisos y mecanismos de revisión; y medir tanto el impacto como el costo de cada flujo.

Los autopilots abren una posibilidad poderosa: una IA capaz de contribuir a la continuidad de la operación, más allá de producir respuestas. La ventaja estará en saber qué delegar, qué reservar al juicio humano y cómo gobernar la relación entre ambos.

Imagen ilustrativa: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT)

Hay una escena que se repite con demasiada frecuencia en la educación digital: estudiantes conectados, plataformas funcionando, contenidos disponibles e indicadores de acceso en aumento. Todo parece señalar que el sistema funciona, pero, cuando se observa con más detenimiento, vemos que el aprendizaje no ocurre con la profundidad esperada.

Los estudiantes no preguntan, no exploran, no se detienen… consumen. Navegan de manera superficial, cumplen con lo mínimo y salen. El contenido existe, pero no genera transformación. Este no es un problema menor ni reciente. Es la consecuencia directa de haber confundido digitalizar con enseñar y contenido con experiencia de aprendizaje.

Durante años, el sistema educativo celebró el acceso como si fuera sinónimo de aprender. Convertimos libros en PDF, clases en videos y plataformas en repositorios. Y, en ese proceso, vaciamos de sentido la experiencia educativa porque la tecnología se volvió infraestructura, no mediación. Cambiamos el avanzar por la vivencia.

Ahí es donde surge una pregunta clave: ¿qué tipo de experiencia cognitiva estamos diseñando cuando producimos contenido digital?

Esa pregunta es el punto de partida del libro Los libros interactivos multimedia (MI-books) en escenarios de formación: análisis de la metodología VAEDDI, que publicamos con la editorial del Politécnico Grancolombiano. Fue un trabajo que no solo documentó más de 100 desarrollos y más de un millón de accesos, sino que pone en evidencia algo incómodo: el problema no es la falta de recursos, sino la forma en que estos se diseñan.

En este sentido, los MI-books no son una evolución del libro tradicional. Representan un cambio en la lógica misma del conocimiento en entornos digitales. No están pensados para leerse de forma lineal, sino para recorrerse. No organizan información en capítulos secuenciales, sino en estructuras interactivas donde el estudiante toma decisiones, conecta ideas, retrocede, compara y explora.

Aquí la tecnología deja de ser un soporte y se convierte en sistema cognitivo.

Esto implica un giro profundo porque el aprendizaje ya no se construye a partir de la exposición ordenada de contenidos, sino de la interacción significativa con ellos. El estudiante deja de ser receptor y pasa a ser navegante. Y esa navegación es una forma de pensamiento.

Sin embargo, este cambio trae consigo un riesgo que muchas veces se ignora: la sobrecarga cognitiva. La respuesta equivocada frente a la baja participación ha sido, en muchos casos, añadir más estímulos… más videos, más botones, más interacciones, más rutas posibles. Pero el exceso no profundiza, dispersa.

Desde el punto de vista tecnológico, este es uno de los errores más críticos del diseño educativo actual. Se prioriza la novedad sobre la coherencia, la interfaz sobre la comprensión. El resultado es una experiencia fragmentada donde el estudiante consume más, pero entiende menos. A esto se suma el uso de una inteligencia artificial que puede robarle al estudiante el poco espacio que le dejamos para pensar.

De contenidos digitales a experiencias de aprendizaje

En este escenario, la metodología VAEDDI introduce el criterio. Verificar, actualizar, editar, diseñar, distribuir e investigar no son simplemente fases de producción; son mecanismos para filtrar el ruido digital. Cada elemento dentro de un MI-book tiene un propósito pedagógico claro. Cada interacción está justificada por su capacidad de generar comprensión.

Los niveles de validación cercanos al 97 % en diseño pedagógico y usabilidad no reflejan sofisticación técnica, sino consistencia. Lo que funciona no es lo más innovador, sino lo más coherente.

Esto revela una tensión estructural en la educación contemporánea: seguimos diseñando experiencias digitales con mentalidad analógica. Intentamos trasladar estructuras lineales a entornos que, por naturaleza, son abiertos, conectivos y adaptativos. Y esa contradicción es la raíz del problema.

El reto ya no es producir más contenido, sino diseñar mejores experiencias de aprendizaje. Experiencias que reconozcan que la tecnología no amplifica el conocimiento por sí sola, sino que lo transforma cuando está bien mediada.

Los MI-books plantean justamente ese camino: pasar de la acumulación de recursos a la construcción de sistemas de aprendizaje; de la lógica del contenido a la lógica de la interacción significativa; de la enseñanza como transmisión a la enseñanza como diseño de experiencias cognitivas.

Y ahí está la verdadera discusión.

Porque mientras la educación siga midiendo su éxito en términos de acceso, cobertura o cantidad de contenidos disponibles, el aprendizaje seguirá siendo una promesa incompleta. Además, carece de sentido completarla. La transformación no está en las plataformas, ni en los formatos, ni siquiera en la tecnología. Está en un diseño centrado en el usuario, donde se reflexione sobre sus necesidades, propósitos, motivación e intereses para lograr un conocimiento auténtico.

Imagen: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

Con esta actualización se amplían las capacidades del asistente dentro del correo electrónico. Además de consultar información y redactar mensajes, ahora puede completar el envío desde la misma conversación, sin necesidad de terminar el proceso manualmente en Gmail.

Qué puede hacer Claude en Gmail

Mediante la integración con Google Workspace es posible buscar y leer correos con instrucciones en lenguaje natural, redactar mensajes según el contexto y consultar los borradores guardados.

Una de las principales novedades es la posibilidad de ejecutar acciones directamente. Claude puede enviar un correo nuevo, responder un hilo o reenviar un mensaje. Por defecto, solicita aprobación antes de realizar cualquiera de estas acciones.

El conector también permite consultar metadatos de los correos y archivos adjuntos, aunque no acceder directamente al contenido de estos últimos desde Gmail. Además, puede organizar mensajes mediante etiquetas e hilos.

Cómo activar Claude en Gmail paso a paso

Para utilizar la función es necesario conectar una cuenta de Google con Claude. Desde la interfaz del chat se debe hacer clic en el signo más, ingresar a Conectores y activar las herramientas de Google Workspace que se quieran utilizar.

Durante la autenticación, que se realiza directamente con Google, la pantalla OAuth muestra los permisos asociados al conector, incluido el necesario para enviar correos electrónicos. Anthropic aclara que, por defecto, el envío, la respuesta y el reenvío requieren aprobación explícita.

Los conectores de Gmail, Google Calendar y Google Drive están disponibles para los usuarios de Claude y Claude Desktop. En los planes Team y Enterprise, un propietario o propietario principal debe habilitarlos a nivel de organización antes de que los miembros puedan autenticar sus cuentas.

Claude puede enviar correos con o sin aprobación previa

Por defecto, la aprobación está activada, por lo que cada envío requiere una confirmación antes de ejecutarse. En los planes Team y Enterprise, los administradores pueden decidir si los miembros están autorizados para realizar determinadas acciones sin solicitar confirmación cada vez.

Esta configuración permite adaptar el nivel de automatización a las políticas de cada organización. La revisión puede mantenerse para las comunicaciones que requieran mayor control o reducirse en tareas repetitivas con procesos previamente definidos.

Con esta actualización, Claude en Gmail pasa de consultar y redactar mensajes a ejecutar acciones directamente desde la conversación. La aprobación previa sigue activa por defecto, mientras que las organizaciones pueden ajustar el nivel de automatización mediante los controles administrativos disponibles.

Imagen ilustrativa: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

El Huawei Nova 15 Max llega con una batería de 8.500 mAh, pero durante las pruebas del equipo hubo otro elemento que llamó especialmente la atención: su comportamiento con la señal en zonas apartadas.

En una conversación con Carlos Morales, PR Director de HUAWEI Mobile Latam, hablamos sobre estas características, el público al que apunta la serie Nova, la tecnología que hay detrás de su conectividad y el lugar que ocupa Colombia para la compañía.

El Nova 15 Max tiene una batería de 8.500 mAh. ¿Qué representa esta capacidad dentro de la serie Nova?

El apellido Max tiene precisamente relación con la batería. Estamos hablando de una capacidad que es aproximadamente 25% o 30% superior a la que normalmente tienen otros teléfonos, sin que eso haga que el dispositivo sea excesivamente grande o pesado.

La serie Nova busca entregar un gran desempeño, buenas funciones de fotografía y una batería muy amplia para un público más grande.

Los teléfonos flagship nos permiten explorar tecnologías y funciones que posteriormente pueden llegar a dispositivos más accesibles. En el caso de Nova, buscamos llevar muchas de esas capacidades a un público más amplio.

¿A qué usuario está dirigido el Nova 15 Max?

Originalmente la serie Nova surgió muy enfocada en un público joven, especialmente por la cámara frontal y el interés en las selfies.

Pero la realidad es que actualmente tiene un atractivo mucho más amplio. Una buena cámara, una gran pantalla, buen desempeño, batería de larga duración y carga rápida son características que pueden interesarle a muchos usuarios.

En el caso del Nova 15 Max tenemos también colores y un diseño que buscan ampliar ese atractivo.

Durante las pruebas, la batería mostró un comportamiento particular incluso en condiciones de mucho calor. ¿Qué hay detrás de esa autonomía?

Tenemos la tecnología Energy Booster, que busca aprovechar mejor la energía disponible y mantener un rendimiento estable.

La batería también tiene una capacidad considerable y está acompañada por HUAWEI SuperCharge Turbo de 40 W.

La intención es que el usuario pueda tener una experiencia duradera sin estar preocupado constantemente por cargar el dispositivo.

Otra característica que llamó la atención durante las pruebas fue la conectividad. En lugares apartados, el equipo mantenía señal cuando otros teléfonos no podían conectarse. ¿Cómo lo explica Huawei?

Huawei tiene una historia muy importante como compañía de telecomunicaciones. Hemos trabajado durante muchos años en tecnologías relacionadas con redes móviles y conectividad.

Las redes móviles son particularmente desafiantes porque hay muchos factores que afectan la señal. Los árboles, por ejemplo, pueden absorber la señal, al igual que el concreto y otros materiales.

Dentro de los dispositivos tenemos diferentes antenas y configuraciones de antenas que permiten buscar una conectividad adecuada con las redes móviles.

No se trata solamente de tener varias antenas, sino de cómo están organizadas dentro del dispositivo para favorecer la conexión.

Para nosotros es una característica fundamental. Puedes tener un teléfono con una gran cámara, una buena pantalla o excelentes funciones, pero su propósito inicial es permitirte comunicarte. Si no cumple bien esa función, estamos fallándole al usuario.

¿Esa tecnología de conectividad también se desarrolla pensando en otros productos de Huawei?

Los principios que utilizamos en conectividad también están presentes en otros productos, aunque no necesariamente con exactamente la misma tecnología.

Por ejemplo, tenemos tecnologías relacionadas con la conectividad y la localización que también se aplican a relojes inteligentes cuando utilizan GPS.

Huawei dedica recursos importantes a investigación y desarrollo precisamente para que las tecnologías que desarrollamos puedan llegar a diferentes categorías de productos.

Hablemos de fotografía. ¿Qué encuentra el usuario en el Nova 15 Max?

Tenemos una cámara principal de 50 megapíxeles, que denominamos Ultra Sensing, con una alta sensibilidad a la luz.

Esto permite trabajar tanto en situaciones de buena iluminación como en escenarios con poca luz o contraluz.

También tenemos estabilización mediante inteligencia artificial, que permite compensar movimientos naturales de la mano o situaciones en las que la persona está caminando o grabando desde un vehículo.

El teléfono permite grabar video en 4K y cuenta con zoom digital de hasta 10 aumentos.

¿Y qué funciones de inteligencia artificial incorpora la cámara?

Tenemos reconocimiento de escenas. El dispositivo puede identificar si estamos ante un retrato, una escena a contraluz, fuegos artificiales, un espectáculo de luces, un atardecer o una toma nocturna y ajustar automáticamente los parámetros.

También contamos con funciones como Borrado y Mejor expresión.

En Mejor expresión, si estamos tomando una fotografía grupal, el sistema puede utilizar otra expresión natural de una persona que haya sido capturada durante la misma sesión. No inventa una expresión, sino que utiliza una expresión real de esa persona.

La resistencia también es una de las características del Nova 15 Max. ¿Cómo trabaja Huawei este aspecto?

Tenemos centros de investigación y desarrollo especializados en diferentes áreas. Uno de ellos, ubicado en Japón, está dedicado a la resistencia de materiales.

En el teléfono utilizamos una aleación de aluminio de alta resistencia en el marco interno. Buscamos que el material no solamente sea resistente, sino que también pueda ayudar a absorber parte del impacto.

Esto es importante porque dentro del dispositivo hay componentes electrónicos delicados. No basta con proteger solamente la pantalla o el marco.

Sabemos que los accidentes ocurren y por eso buscamos que los equipos puedan resistir las situaciones del día a día.

Huawei también enfrenta desde hace años el reto de la experiencia de aplicaciones. ¿Qué ha cambiado para los usuarios?

Desde 2019 hemos trabajado mucho en ese aspecto. Ya han pasado siete años y la experiencia actual está mucho más cerca de lo que ofrecíamos antes del veto.

AppGallery es una de las alternativas y los usuarios pueden encontrar muchas aplicaciones allí.

También trabajamos desde nuestros canales oficiales y los puntos de venta para explicar qué puede hacer cada dispositivo, qué aplicaciones están disponibles y cuáles son las alternativas.

Sabemos que existe una cierta predisposición de algunas personas a dudar de la experiencia, y por eso queremos que puedan resolver sus preguntas antes de comprar.

¿Qué importancia tiene Colombia para Huawei?

Colombia está dentro de nuestros tres principales mercados de América Latina.

México es el número uno y el segundo y tercer lugar normalmente se disputan entre Colombia y otro país de la región. Colombia no sale de ese top tres.

Además, hemos observado una mayor sofisticación del consumidor colombiano. Ya no solamente busca un teléfono, sino que pregunta por características específicas como carga rápida, pantallas y también por accesorios.

Hay interés en audífonos, relojes inteligentes y bandas. El mercado de wearables ha crecido mucho y todavía vemos potencial para que siga desarrollándose.

Para Huawei, el Nova 15 Max representa precisamente esa intención de llevar prestaciones que antes estaban más asociadas a equipos de mayor precio hacia una familia con un público más amplio. La batería es su argumento más evidente, pero la compañía también apuesta por fotografía, conectividad y resistencia para convencer a quienes buscan algo más que las especificaciones habituales de un smartphone.

El hallazgo no confirma que exista un producto listo para llegar a las tiendas. Sin embargo, resulta relevante porque los rumores sobre sensores visuales integrados en los auriculares circulan desde comienzos de 2025. La aparición de una demostración dentro del software de la compañía permite entender mejor para qué serviría una tecnología que, hasta ahora, podía parecer poco práctica.

Así funcionarían los AirPods con cámara y Visual Intelligence

El video muestra unos auriculares con una apariencia muy similar a los AirPods Pro actuales, sin un lente evidente ni cambios importantes en su diseño. AppleInsider plantea que el sensor podría estar ubicado en la parte inferior, cerca de la zona donde se encuentra uno de los micrófonos. Por ahora, esa ubicación es una interpretación y no un detalle confirmado por Apple.

La demostración ofrece una pista más importante sobre su utilidad. Siri explica que el usuario podría pedirle que guarde para después algo que está viendo. En la práctica, los auriculares funcionarían como una extensión de los sentidos del iPhone: captarían información del entorno para que el sistema pueda interpretarla sin obligar a sacar el celular y apuntar su cámara.

Ahí está la diferencia frente a unos audífonos inalámbricos convencionales. La incorporación de sensores visuales no tendría necesariamente como objetivo convertirlos en una cámara para tomar fotografías. Su función estaría relacionada con aportar contexto a Visual Intelligence y permitir que el asistente responda a lo que ocurre alrededor del usuario.

Lo que cambiaría para el usuario

Una implementación de ese tipo podría reducir la dependencia de la pantalla en determinadas tareas. Reconocer un objeto, recordar algo visto durante un recorrido o consultar información relacionada con el entorno podrían convertirse en acciones controladas mediante la voz. Los auriculares dejarían de limitarse a reproducir sonido, gestionar llamadas o escuchar comandos para comenzar a recopilar contexto visual.

La propuesta también acercaría a Apple a una tendencia que ya está tomando forma en otros dispositivos personales. Las gafas inteligentes han demostrado que combinar cámaras, asistentes y procesamiento mediante inteligencia artificial permite consultar información sin utilizar constantemente el teléfono. Llevar parte de esa lógica a unos auriculares sería una aproximación diferente, al prescindir de una pantalla frente a los ojos.

No sería, por tanto, una mejora incremental comparable con aumentar la autonomía o perfeccionar la cancelación de ruido. Si llega a comercializarse, la apuesta modificaría la función del accesorio dentro del ecosistema. Los auriculares podrían convertirse en otra vía para que Siri y los servicios de inteligencia artificial reciban información sobre el contexto físico del usuario.

Una cámara en el oído también plantea limitaciones

El diseño genera preguntas que el video no responde. Una de ellas es qué ocurriría si el cabello, una gorra u otro elemento cubre el sensor. AppleInsider señala precisamente que la persona utilizada en la demostración tiene el cabello corto, por lo que todavía no está claro cómo funcionaría el reconocimiento cuando la zona de captura quede parcialmente bloqueada.

También queda por conocer cómo gestionaría la compañía aspectos como privacidad, consumo de batería y procesamiento de las imágenes. Integrar información visual en un dispositivo que se utiliza durante largos periodos exige explicar cuándo está activo el sensor, qué datos registra y cómo sabe una persona cercana que puede estar dentro de su campo de visión.

Por ahora tampoco hay una fecha confirmada. La presencia del material en macOS Tahoe 26.7 no significa que el producto vaya a presentarse junto con la próxima generación del iPhone. El reporte contempla esa posibilidad, pero también advierte que las referencias encontradas en el sistema podrían corresponder a dispositivos destinados a lanzamientos posteriores.

Los AirPods con cámara siguen siendo, entonces, un producto no anunciado. La diferencia frente a filtraciones anteriores es que ahora existe una demostración vinculada al propio software de la compañía que permite visualizar uno de sus posibles usos. Si el concepto llega al mercado, su verdadero valor dependerá menos de tener una cámara diminuta y más de lo útil que resulte interpretar el entorno sin recurrir constantemente al iPhone.

Imagen: Apple / Editada por ENTER.CO con IA (ChatGPT)

Durante una reciente intervención en la Universidad de los Andes, la experta Ángela Villate expuso que la discusión central en sectores como el jurídico y el empresarial no debe girar en torno a qué modelo comercial implementar, sino sobre quién mantiene el control real de los datos, la infraestructura y el conocimiento estratégico de la compañía. Su argumento principal desafía la noción generalizada de que la inteligencia artificial se limita a un simple chatbot de consumo masivo, proponiendo en cambio que las empresas deben comprenderla como un ecosistema complejo e integral donde la gobernanza de la información, el procesamiento riguroso y la auditoría son los verdaderos diferenciadores competitivos.

El uso indiscriminado de herramientas comerciales de inteligencia artificial conlleva un riesgo gigantesco que muchas firmas están pasando por alto en su afán de modernización, y es la fuga involuntaria de su ventaja competitiva más valiosa. Villate ilustra esta problemática planteando un escenario en el que profesionales de distintas empresas competidoras alimentan simultáneamente un mismo modelo comercial con información detallada sobre casos altamente estratégicos.

Te puede interesar: OpenAI presenta 10 resultados matemáticos obtenidos por su nueva IA

Al hacer esto, los usuarios dejan de ser simples consumidores de una herramienta tecnológica y se convierten inadvertidamente en proveedores de conocimiento especializado que termina nutriendo una infraestructura compartida, entrenando al algoritmo general para beneficio de sus propios rivales. A este grave escenario se suman serios problemas de soberanía de datos, una opacidad casi total frente a los sesgos o alucinaciones del sistema, y una preocupante dependencia económica de corporaciones que pueden alterar sus precios, modificar sus políticas de privacidad o cambiar sus interfaces de programación de un día para otro.

Frente a este complejo panorama de dependencia tecnológica, cobra una fuerza inusitada la filosofía de construir herramientas propias en lugar de alquilarlas, una posibilidad demostrada magistralmente por un proyecto implementado en Nueva Zelanda para la preservación del idioma maorí. Con recursos que a los ojos de las grandes multinacionales tecnológicas parecerían insuficientes, incluyendo apenas trescientas diez horas de audio y una infraestructura local manejada con solo dos tarjetas gráficas, la comunidad logró desarrollar un sistema especializado que alcanzó una precisión superior al noventa por ciento.

Este caso paradigmático demuestra que una organización moderna no necesita los presupuestos astronómicos de Silicon Valley ni requiere desarrollar un gigantesco modelo de lenguaje desde cero, ya que el enfoque más inteligente consiste en descargar modelos de código abierto y entrenarlos específicamente con la información confidencial de la empresa, creando soluciones altamente precisas sin comprometer la privacidad ni la seguridad de la información.

Te puede interesar: Microsoft confirma su superapp de Copilot: ¿en qué se diferencia de ChatGPT Work?

La clave absoluta para lograr el éxito en este tipo de implementaciones corporativas radica en comprender interiorizar que los datos son inmensamente más importantes que el modelo algorítmico subyacente, una dinámica que la ponente resume de manera brillante comparando esta relación con la de una naranja y un exprimidor.

Mientras que el mercado tecnológico actual se comporta de forma frenética cambiando constantemente de exprimidores y ofreciendo nuevos modelos cada semana, la calidad del producto final siempre dependerá de la excelencia de la naranja, que en este contexto representa la rigurosa gobernanza, la limpieza sistemática y la correcta estructuración de los datos internos de la organización. Una abrumadora cantidad de compañías cometen el gravísimo error de precipitarse a comprar e integrar soluciones de inteligencia artificial generativa sin haber consolidado previamente sus políticas de información, ignorando que el verdadero paso previo hacia la innovación tecnológica consiste en organizar estructuradamente su propio activo intelectual para transformarlo en inteligencia de negocios procesable.

En campos de alta especialización técnica como el derecho, esta estructuración metodológica de la información resulta aún más crítica, debido a que el conocimiento no es lineal y el dato estadísticamente más frecuente rara vez coincide con el más importante. Los modelos probabilísticos generalistas suelen fracasar estrepitosamente al intentar interpretar sentencias o documentos de cientos de páginas donde una sola cláusula o una breve frase condicional pueden alterar por completo el sentido legal de una disputa, enfrentándose a normativas superpuestas y sutiles variaciones jurisdiccionales.

Te puede interesar: AMD presenta Helios, el sistema de IA que usarán OpenAI y Anthropic

Por esta razón, el objetivo de la automatización tecnológica nunca debe ser la eliminación del criterio profesional, sino la integración permanente del experto humano en el ciclo de revisión, entendiendo que las plataformas comerciales son excepcionales para redactar correos o gestionar tareas administrativas rutinarias, pero la estrategia profunda, el conocimiento diferencial y las decisiones predictivas jamás deberían externalizarse.

La asimilación de todas estas tecnologías plantea además un desafío inmenso para la competitividad integral en regiones como Colombia, donde la simple suscripción a licencias de software extranjero se confunde habitualmente con una verdadera y profunda transformación digital.

Villate advierte con gran agudeza que el excelente talento de los ingenieros colombianos frecuentemente termina operando en beneficio de compañías internacionales, precisamente porque el mercado corporativo nacional se conforma con el consumo pasivo de la tecnología foránea en lugar de invertir en el desarrollo de capacidades técnicas propias que logren retener ese conocimiento especializado dentro de las fronteras.

}En última instancia, la ventaja competitiva definitiva en la incipiente era de la inteligencia artificial no se cimenta en la capacidad de alquilar apresuradamente el modelo algorítmico más popular del mes, sino en la disciplina estratégica de consolidar una capa de conocimiento propia e independiente que garantice la absoluta soberanía sobre los activos intelectuales de la empresa.

La compañía presentó estas novedades durante Made by Google, donde mostró el Pixel 11 Pro Fold, el Pixel Watch 5 y el resto de la familia Pixel. Para los desarrolladores, uno de los cambios más relevantes está relacionado con la adaptación de las aplicaciones a diferentes tamaños y formas de pantalla.

El Pixel 11 Pro Fold cuenta con una pantalla interna de mayor tamaño y otra externa convencional. Esto obliga a que las aplicaciones puedan reorganizar sus elementos según el espacio disponible, en lugar de limitarse a ampliar una interfaz diseñada para un teléfono tradicional.

Te puede interesar: Pixel 11, 11 Pro y 11 Pro XL: precios y características

Google recomienda utilizar herramientas de Jetpack Compose como Navigation 3, además de nuevas opciones de diseño como Grid y FlexBox. También plantea el uso de MediaQuery, todavía experimental, para adaptar la interfaz según factores como la postura del dispositivo plegable o el estado del teclado.

La adaptación también debe tener en cuenta situaciones como la pantalla dividida, la multitarea, los cambios de orientación y las distintas posiciones de la bisagra. Las clases de tamaño de ventana de WindowManager permiten que las aplicaciones respondan a las dimensiones reales de la ventana y respeten los pliegues como divisores naturales del contenido.

Google apunta a aplicaciones que respondan al dispositivo

Algunas aplicaciones ya están aplicando estas herramientas. Notability, por ejemplo, desarrolló una interfaz de dos paneles que cambia entre las configuraciones plegada y expandida. Flo Health utilizó primitivas de estado de Jetpack Compose, ViewModel y clases de tamaño de ventana para mantener sus recorridos de usuario durante cambios de orientación, plegado y redimensionamiento.

La actualización también contempla funciones específicas para cámaras en dispositivos plegables. CameraX puede gestionar la rotación del sensor y el escalado de la pantalla, mientras que los desarrolladores que trabajan con Camera2 pueden recurrir a CameraViewfinder para estabilizar las previsualizaciones. Esto permite crear experiencias de doble pantalla y utilizar la cámara trasera para selfies de alta resolución.

En los relojes, el Pixel Watch 5 incorpora Wear OS 7 y nuevas posibilidades de interacción mediante gestos con una sola mano. Desde la beta 1.7 de Compose para Wear OS 7, los desarrolladores pueden integrar acciones como el doble pellizco o el giro de muñeca en sus aplicaciones. Spotify ya utiliza este sistema para controlar la reproducción sin tocar la pantalla con la otra mano.

Wear OS 7 también incorpora actualizaciones en vivo para mostrar información como resultados deportivos, avances de entrenamientos o el estado de una entrega. Just Eat utiliza esta función para presentar el progreso de los pedidos directamente en el reloj. Además, Google señala una mejora de hasta 10 % en la duración de la batería frente a Wear OS 6.

La inteligencia artificial completa la actualización. Los Pixel 11 están preparados para ejecutar Gemini Nano 4 directamente en el dispositivo, con procesamiento de IA de baja latencia. Mediante la API GenAI Prompt de ML Kit, las aplicaciones pueden enviar solicitudes en lenguaje natural al modelo, que admite más de 140 idiomas y capacidades multimodales.

Google ya puso a disposición de los desarrolladores sus guías para crear aplicaciones adaptativas, experiencias para Wear OS 7 e integrar IA en el dispositivo. También ofrece nuevas habilidades de Android para que agentes de inteligencia artificial puedan ejecutar tareas de desarrollo con mayor contexto.

Para atender ese desafío, Ikusi y TrendAI anunciaron el lanzamiento del primer Cyber Risk Operation Center (CROC) de Colombia, un centro que busca cambiar la forma en que las organizaciones gestionan su seguridad digital.

El CROC utiliza inteligencia artificial para analizar información de diferentes entornos tecnológicos y convertir los datos técnicos en indicadores de riesgo que puedan ser interpretados por los responsables de las empresas.

La propuesta está dirigida principalmente a grandes organizaciones y puede atender sectores como el financiero, salud, manufactura, energía y retail.

Su funcionamiento reúne información de redes, dispositivos, identidades, correo electrónico, servidores y servicios en la nube. El objetivo es obtener una visión unificada de los riesgos que enfrenta cada organización.

En lugar de concentrarse únicamente en el número de alertas, el sistema busca determinar cuáles tienen un impacto potencial sobre activos críticos y sobre la continuidad del negocio.

La plataforma también cuenta con capacidades de inteligencia artificial para investigar amenazas, relacionar evidencias y proponer medidas de mitigación. Los analistas mantienen la supervisión sobre estas decisiones y pueden aprobarlas o rechazarlas.

Te puede interesar: ENTREVISTA: ¿Cómo sabe un banco que no le están robando? La IA que toma la decisión en solo 100 milisegundos

Uno de los indicadores utilizados es el Cyber Risk Score, que procesa más de 2.300 eventos de riesgo y genera una medición de entre 0 y 100. Este resultado permite conocer la postura de riesgo de una organización y aportar información para las decisiones de las áreas directivas.

La tecnología también permite mantener una vigilancia permanente sobre vulnerabilidades, activos que no hayan sido identificados, errores en servicios de nube, credenciales expuestas y riesgos relacionados con terceros.

Según la explicación entregada por Ikusi, el centro puede manejar alrededor de 50.000 alertas durante un mes y tiene una capacidad inicial de hasta 30 clientes. La infraestructura puede ampliarse a medida que aumente la demanda.

El tiempo de respuesta es otro de los elementos que diferencia la propuesta. La detección de una amenaza puede tardar entre cinco y seis minutos, mientras que la contención puede tomar entre 12 y 16 minutos.

Te puede interesar:  Anthropic enciende las alarmas con Mythos, su apuesta en ciberseguridad

Esto representa un tiempo total aproximado de entre 22 y 30 minutos desde la detección hasta la contención, de acuerdo con la información proporcionada sobre la operación del centro.

La participación humana sigue siendo necesaria. La inteligencia artificial ayuda a procesar grandes cantidades de información y acelerar las investigaciones, pero los especialistas revisan las decisiones y alimentan el sistema con su conocimiento.

El CROC también mantiene intercambio de inteligencia de amenazas con organismos como la Policía Nacional y el Ejército, según explicó el equipo encargado de la operación.

Con esta infraestructura, Ikusi y TrendAI buscan que las organizaciones puedan identificar cuáles son sus riesgos más relevantes y actuar antes de que una vulnerabilidad termine afectando sus activos o la continuidad de sus operaciones.

La capacidad inicial contempla hasta 30 clientes o 50.000 alertas mensuales, dependiendo de cuál de estos límites se alcance primero.

La programación de 2026 estará distribuida en cinco pisos, con espacios pensados para diferentes etapas del desarrollo empresarial. La propuesta comienza en la ideación y creación de proyectos y avanza hacia la transformación y el crecimiento de empresas.

El quinto piso estará dedicado al crecimiento y concentrará el escenario principal GOBIG, GOMATCH, un espacio de matchmaking 1:1, el escenario 2600 Campus Ciencia, Tecnología e Innovación, además de zonas de networking y coworking.

En el cuarto piso funcionará Venture Valley, una muestra de startups dirigida a compañías en etapas Seed, Series A y B. El tercer nivel estará dedicado a la creación, con Future Giants para emprendimientos early stage, Bootcamp 3DE, Femtech Innovation Summit, Hackaton House, Go AI Workshops y Go Scale Workshop.

El segundo piso estará orientado a la ideación y contará con Emerging Tech, Endeavor Day, Genera Summit, Platzi Conf y LatAm AI Champions. En el primer nivel estarán la zona de bienvenida y registro, Welcome Stage, Creative Market y restaurantes.

IA, startups e inversión tendrán espacios propios

La agenda contempla conversaciones sobre inteligencia artificial, fintech, bioeconomía, innovación corporativa y crecimiento empresarial. Entre los invitados anunciados aparecen Jack Mardack, cofundador de Oyster; Fabrice Serfati, managing director de IGNIA Partners; Ana Peña, Americas Communications Director de Intel; Cristian Tala, fundador y CEO de Ecosistema Startup y Comunidad CAR; José Vélez, fundador y CEO de Bold; Alexander Melikian, CFO de Jeeves, y John Peter Lewis, Chief Commercial Officer de SXSW.

En el escenario GOBIG están programados espacios sobre emprendimiento, inteligencia artificial, regulación fintech y bioeconomía. También habrá conversaciones sobre empresas latinoamericanas que están desarrollando productos y compañías alrededor de la IA.

Uno de los espacios destacados será Hackaton House. Durante los tres días tendrá una hackatón diferente, con retos propios, nuevos equipos y una demostración final ante un jurado. Build with AI, por su parte, ofrecerá un espacio de inmersión tecnológica alrededor de herramientas, desarrollo de productos y casos de uso de inteligencia artificial.

La agenda también incorpora eventos organizados junto con diferentes comunidades y organizaciones. El 26 de agosto están programados Genera Summit, Scaleup Summit y Femtech Innovation Summit. El 27 tendrán lugar Endeavor Day y LatAm AI Champions, mientras que PlatziConf llegará al festival el 29 de agosto.

¿Cómo registrarse a Gofest 2026?

Las personas interesadas en asistir pueden realizar el registro en línea y completar sus datos para personalizar su experiencia durante el festival. El formulario solicita información como nombres, apellidos, tipo y número de documento, celular, correo electrónico, fecha de nacimiento, país y ciudad de residencia.

También se pueden ingresar datos relacionados con la organización, empresa, startup o institución a la que pertenece cada participante, además de su cargo o rol. Uno de los campos permite definir el perfil principal dentro de Gofest, con opciones para público general, personas que están emprendiendo, startups, micro o pequeñas empresas, medianas o grandes empresas, integrantes del ecosistema emprendedor e inversionistas.

La edición anterior registró 33.888 asistentes, más de 800 mentorías y más de 700 citas entre corporativos e inversionistas. Para 2026, la organización anunció que continuará incorporando actividades y espacios relacionados con emprendimiento, tecnología e innovación.

El registro y las opciones de participación están disponibles para quienes quieran asistir al festival como público general, emprendedores, startups, inversionistas, corporativos o integrantes del ecosistema.

Durante los últimos años hemos repetido una idea casi como mantra: la tecnología vino a transformar el trabajo. Y sí, lo hizo, pero transformar no siempre significa mejorar la productividad en el trabajo. Esa es, quizá, una de las lecciones más importantes que nos deja esta etapa de hiperconectividad laboral.

Porque hoy tenemos más herramientas que nunca: plataformas colaborativas, inteligencia artificial, automatización de procesos, analítica de datos… en fin, un ecosistema digital que promete eficiencia y productividad. Sin embargo, la pregunta sigue siendo si estamos trabajando mejor o simplemente más rápido.

El problema es que, muchas veces, incorporamos tecnología sin rediseñar la forma en que trabajamos. Digitalizamos tareas, pero no las cuestionamos; automatizamos procesos, pero no los optimizamos. Y en ese camino, lo que parecía una solución termina amplificando ineficiencias que ya existían.

Productividad en el trabajo y decisiones inteligentes

Aquí es donde creo que está el verdadero punto de inflexión: no se trata de tener más tecnología, sino de usarla con criterio. La diferencia entre una organización realmente productiva y otra saturada de trabajo no está en las plataformas que utiliza, sino en las decisiones que toma sobre cómo usarlas.

Por ejemplo, no todas las reuniones necesitan ser virtuales, ni todo proceso requiere digitalización inmediata. A veces, el verdadero avance está en simplificar, en eliminar tareas innecesarias, en reducir la sobrecarga de información, en darle espacio al trabajo profundo.

En contextos digitales, la productividad debería medirse de otra forma: no por la cantidad de mensajes enviados o respondidos, sino por el valor que se genera; no por la velocidad de respuesta, sino por la calidad de las decisiones. Y eso implica cambiar indicadores, conversaciones y, sobre todo, cultura.

También hay un componente clave que suele pasarse por alto: la autonomía. La tecnología permite trabajar desde cualquier lugar, pero eso solo tiene sentido si viene acompañado de confianza. De lo contrario, terminamos replicando esquemas de control en versiones digitales, con más reportes, más seguimiento y menos foco.

Otro punto fundamental es aprender a diseñar el trabajo en entornos digitales. Esto significa establecer reglas claras: cuándo se responde, cuándo no; qué canales se usan para qué; qué tareas requieren sincronía y cuáles no. Sin esas definiciones, la tecnología deja de ordenar y empieza a saturar.

Inteligencia artificial y el futuro del trabajo

En ese sentido, la inteligencia artificial abre una conversación interesante. Puede automatizar tareas repetitivas, optimizar tiempos, sugerir decisiones… sí, pero también puede aumentar la presión por producir más en menos tiempo. La diferencia, una vez más, no está en la herramienta, sino en la intención con la que se usa.

En el libro Nuevas formas y retos laborales, que publiqué con la editorial del Politécnico Grancolombiano, planteamos precisamente que el futuro del trabajo no depende únicamente de la tecnología, sino de la capacidad de las organizaciones para adaptarse de manera consciente. No se trata de adoptar todo lo nuevo, sino de entender qué realmente aporta valor.

Tal vez la transformación más importante no es digital, sino cultural. Pasar de la inmediatez a la intención, de la conexión constante a la productividad significativa, de hacer más a hacer mejor.

Imagen: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

¿Qué puede aportar la IA a la cobranza? ¿Cómo pueden aprovecharse los datos para mejorar las decisiones? ¿Es posible hacer más eficientes los procesos de recuperación? Estas y otras preguntas estarán en el centro del evento “El futuro de la recuperación de cartera en la era de la IA”, programado para el próximo 25 de agosto en Bogotá.

¿Por qué hablar de inteligencia artificial y recuperación de cartera?

El aumento de la cartera vencida puede tener consecuencias para las entidades financieras, debido a su impacto en la rentabilidad y la liquidez. También puede afectar su capacidad para continuar ampliando el acceso al crédito.

Ante esta situación, el encuentro propone discutir qué alternativas están utilizando las organizaciones del sector. ¿Puede la automatización ayudar a mejorar los procesos de cobranza? ¿Qué información debería tener mayor peso al momento de tomar decisiones? ¿Qué resultados pueden obtenerse cuando los datos se incorporan a las estrategias de recuperación?

La conversación también abordará la recuperación judicial. ¿Puede este mecanismo convertirse en un canal más eficiente y escalable? ¿Cómo pueden los indicadores y la tecnología ayudar a evaluar su desempeño?

¿Qué encontrarán los asistentes?

La agenda contempla un panel dedicado al futuro de la recuperación de cartera en la era de la inteligencia artificial. Allí se abordará el papel de la IA, la automatización, el uso estratégico de los datos y la evolución de la recuperación judicial.

¿Los asistentes podrán participar directamente? El evento tendrá un espacio de preguntas abiertas para el panel, además de una jornada de networking y cóctel.

La convocatoria está dirigida a directores y líderes de cartera, cobranza, crédito y riesgo de bancos, cooperativas y fintechs. Esto permitirá reunir en un mismo espacio a profesionales que trabajan directamente en la gestión de las obligaciones y en los procesos relacionados con el crédito.

¿Cuándo y dónde será el evento?

La cita será el martes 25 de agosto, entre las 3:00 p. m. y las 5:00 p. m., en Kapital House, ubicado en la calle 70 #8-19, en Chapinero, Bogotá.

¿Por qué es importante conocer estos datos? La inscripción requiere aprobación del anfitrión y los cupos son limitados, por lo que las personas interesadas deben solicitar su participación con anticipación.

¿Quiénes pueden participar y cómo inscribirse?

¿Está abierto para cualquier público? La convocatoria está dirigida específicamente a profesionales con responsabilidades en las áreas de cartera, cobranza, crédito y riesgo de cooperativas, bancos y fintechs.

Para participar es necesario realizar la inscripción y esperar la aprobación correspondiente. ¿Qué más incluye la jornada? Además del panel y las preguntas abiertas, los asistentes tendrán un espacio para establecer contactos con otros profesionales del sector.

El evento es patrocinado por AESTRO y cuenta con ENTER.co como media partner. La jornada pondrá sobre la mesa una discusión que apunta a uno de los retos actuales de las entidades que otorgan crédito: encontrar nuevas herramientas para gestionar la cartera vencida y medir mejor los resultados de sus procesos de recuperación.

La adopción de estas herramientas entre desarrolladores ha crecido rápidamente. La encuesta de Stack Overflow de 2025, realizada con más de 49.000 participantes de 177 países, encontró que 84% de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA en su proceso de desarrollo, frente al 76% registrado un año antes. Sin embargo, el aumento del uso vino acompañado de una advertencia: 46% dijo desconfiar de la precisión de las respuestas generadas por IA.

El dato ayuda a entender el cambio que está experimentando la profesión. Un asistente puede producir código funcional, pero no necesariamente conoce todas las restricciones de un proyecto, las necesidades de sus usuarios, la arquitectura de un sistema o las consecuencias de una decisión técnica. Esas variables siguen requiriendo análisis y criterio.

Te puede interesar: ¿Por qué sentimos que nunca tenemos tiempo? La paradoja de la productividad digital y la IA

Un estudio controlado sobre GitHub Copilot publicado por investigadores de Microsoft encontró que los desarrolladores que utilizaron la herramienta completaron una tarea de programación 55,8% más rápido que quienes no tuvieron acceso al asistente. La cifra muestra el potencial de estas tecnologías, aunque no significa que todas las actividades de desarrollo se aceleren en la misma proporción.

Otra investigación llegó incluso a un resultado contrario. Un experimento de 2025 con 16 desarrolladores experimentados que trabajaban sobre proyectos de código abierto que ya conocían encontró que, al permitirles utilizar herramientas de IA, tardaron 19% más en completar las tareas. Los investigadores señalaron que los participantes debían revisar y corregir las propuestas generadas por las herramientas.

Programar cambia, pero los fundamentos siguen importando

La investigación DORA 2025, elaborada por Google con cerca de 5.000 profesionales de tecnología, describe la IA como un amplificador. Sus resultados apuntan a que las herramientas pueden potenciar las capacidades de una organización, pero también sus problemas existentes.

La necesidad de conocimientos técnicos también aparece en la encuesta de Stack Overflow. El 45% de los participantes señaló que depurar código generado por IA puede resultar una tarea que consume tiempo. Además, 61,3% afirmó que pediría ayuda a otra persona si quisiera comprender completamente el código y 61,7% mencionó preocupaciones éticas o de seguridad.

Para quienes buscan entrar en esta industria, el reto pasa entonces por aprender a utilizar estas herramientas sin depender completamente de ellas. Ahí aparece la propuesta de Holberton Coderise, que ofrece programas de programación, desarrollo de software, IA generativa, ciberseguridad y machine learning. Su formación de Desarrollo de Software Full Time tiene una duración de nueve meses, modalidad híbrida inmersiva y una metodología basada en proyectos, cohortes y aprendizaje entre pares.

El programa de desarrollo de software está dirigido también a personas que comienzan desde cero o buscan cambiar de carrera. Entre sus requisitos figuran conocimientos básicos de informática, interés por la tecnología y la inteligencia artificial, capacidad para resolver problemas y disposición para aprender mediante proyectos. El plan incluye fundamentos como C, estructuras de datos, Python, JavaScript, bases de datos, APIs, Git, Bash y depuración de aplicaciones.

El análisis, realizado con datos de Google entre mayo de 2025 y mayo de 2026, buscó identificar qué profesiones despiertan mayor interés entre las personas que imaginan un cambio de carrera. Para ello, se examinaron consultas como “cómo ser YouTuber” o “cómo convertirse en…” en los idiomas correspondientes a cada país. En total fueron consideradas 424 profesiones.

La posición de YouTuber resulta especialmente relevante porque no depende de ocupar el primer lugar en el volumen global. A escala mundial, la profesión aparece quinta, con 148.430 búsquedas anuales. Sin embargo, es la que consigue convertirse en el trabajo soñado número uno en más países, con una fuerte presencia en América Latina y el Caribe. Colombia forma parte de ese grupo.

Crear contenido ya aparece como una aspiración profesional

El interés por YouTube forma parte de un grupo más amplio de ocupaciones digitales que han ganado espacio entre las aspiraciones laborales. Después de YouTuber aparecen influencer, con 61.420 búsquedas, ingeniero de software, con 59.680, asistente virtual, con 58.110, y creador de contenido, con 44.610.

El estudio muestra que la creación de contenido dejó de aparecer únicamente como una actividad asociada al entretenimiento y comenzó a figurar entre las profesiones que las personas consideran para su futuro. La posibilidad de construir una marca personal también se refleja en el segundo puesto de influencer dentro de los trabajos digitales más buscados.

Mientras YouTuber mantiene el liderazgo entre las profesiones digitales, el primer puesto del ranking general cambió. Actor o actriz desplazó por primera vez a piloto y alcanzó 222.080 búsquedas anuales, un 11,5 % más que en 2024. Piloto quedó segundo con 221.060 búsquedas, después de registrar una caída superior al 48 %.

El tercer lugar fue para bombero, con 171.330 búsquedas, mientras abogado llegó al cuarto puesto tras subir 55 posiciones y aumentar 273 % sus búsquedas frente a 2024. Veterinario, auxiliar de vuelo, policía, agente inmobiliario y DJ completaron los diez primeros lugares junto con YouTuber.

Otro cambio aparece con las profesiones relacionadas con inteligencia artificial. Por primera vez, el estudio incorporó esta área como una categoría independiente. Ingeniero de prompts lideró con 5.590 búsquedas, seguido por especialista en inteligencia artificial, ingeniero de machine learning, entrenador de IA y responsable de producto de IA.

Los resultados corresponden a la tercera edición del análisis, después de los estudios realizados en 2022 y 2024. La edición de 2026 amplió el número de profesiones estudiadas y tomó como referencia 145 países que contaban con suficiente volumen de datos.

Un brazo de titanio integrado en un cuerpo delgado

El punto fuerte del equipo es su sistema de estabilización con cámara motorizada, desarrollado con más de 100 piezas de precisión y respaldado, según Honor, por más de 100 patentes. La compañía asegura que es el sistema más pequeño de su tipo en la industria, gracias a un motor fabricado con aleación de titanio que pesa solo 2,6 gramos y mide 6 mm de grosor. Esto permitió integrarlo en un celular de apenas 9,6 mm. Aun así, el peso final del equipo llega a 248 gramos.

Sobre ese brazo va el sensor principal, de 200 megapíxeles, con apertura f/1.6 y grabación en 4K. Se puede controlar por voz para girarlo o enfocar un punto exacto. También sigue automáticamente a las personas mientras se graba un video, se hace una transmisión en vivo o una videollamada, sin que el usuario tenga que mover el teléfono.

Yoyo, el asistente que le da vida al Honor Robot Phone

Ese mismo brazo también cumple otra función al convertir al equipo en una especie de compañero robótico gracias a Yoyo, el asistente de inteligencia artificial de la marca. Según Honor, puede observar lo que pasa alrededor y actuar por su cuenta. Además, tiene más de 100 gestos programados, como asentir, mirar de reojo o moverse al ritmo de la música.

En cuanto al video, el lanzamiento también marca el inicio de una alianza con ARRI, la reconocida firma alemana especializada en tecnología para cine. Gracias a ese acuerdo, el celular puede grabar en un formato que conserva más información de la imagen para trabajar posteriormente el color. También permite aplicar ajustes de color directamente desde el dispositivo y cuenta con un modo pensado para conseguir una estética cinematográfica.

La cámara se completa con un segundo sensor de 200 MP con zoom óptico de 2,7x y un ultra gran angular de 50 MP que también sirve para fotografías macro.

En el resto de la ficha técnica, el equipo tiene una pantalla OLED de 6,3 pulgadas con una tasa de refresco de 120 Hz y hasta 6.800 nits de brillo, procesador Snapdragon 8 Elite Gen 5, hasta 16 GB de RAM y 1 TB de almacenamiento. También incorpora una batería de 7.060 mAh con carga de 120 W por cable y 50 W inalámbrica.

Precio y disponibilidad

El Honor Robot Phone estará disponible en plata y gris. La versión de 12 GB de RAM y 512 GB de almacenamiento costará 9.999 yuanes, equivalentes a unos 1.482 dólares. Por su parte, la configuración de 16 GB y 1 TB tendrá un precio de 12.999 yuanes, cerca de 1.927 dólares.

La venta comienza el 18 de agosto, por ahora solo en China. Honor todavía no ha confirmado si el equipo llegará posteriormente a otros mercados.

Imagen: Honor / Editada por ENTER.CO con IA (ChatGPT)

La herramienta permite que quienes estén en el terreno suban una fotografía de una víctima. El sistema utiliza inteligencia artificial para comparar esa imagen con los registros de personas desaparecidas publicados en Encontrados.co y Colombia Te Busca.

Si encuentra una coincidencia, la plataforma muestra quién está buscando a esa persona y proporciona la información de contacto disponible en el reporte. La intención es facilitar un enlace rápido entre quienes están atendiendo la emergencia y las familias que todavía no saben dónde están sus seres queridos.

Uno de los aspectos centrales de la plataforma es el manejo de las fotografías. Según la información publicada por sus creadores, la imagen cargada para realizar la comparación es eliminada inmediatamente después, como medida de privacidad.

Una herramienta pensada para quienes están en el terreno

Encontrados.co está dirigida principalmente a personas que participan en las labores de atención de la emergencia. Rescatistas, voluntarios, bomberos, policías, médicos y enfermeros pueden utilizarla cuando tengan a una persona que necesite ser identificada y quieran comprobar si existe un familiar buscándola.

Para las familias, el sitio también ofrece la opción “Reporta desaparecido”, mediante la cual pueden publicar la información de una persona que están buscando. Los reportes más recientes aparecen en la plataforma y se alimentan, además, de los registros de Colombia Te Busca, un espacio público utilizado por familias para compartir fotografías y datos de sus desaparecidos.

El proyecto fue impulsado por Alexander Torrenegra y Nicolás Contreras, quienes plantearon la herramienta como un apoyo para los equipos que trabajan directamente en la emergencia. El sitio reporta además personas reencontradas a partir de los registros disponibles.

Quienes quieran colaborar con la iniciativa pueden consultar las instrucciones publicadas en el pie de página de Encontrados.co. La plataforma también invita a quienes hagan parte de Colombia Te Busca a participar en el esfuerzo para ampliar la ayuda disponible durante la búsqueda de personas.

Hasta ahora, la colaboración entre ambas compañías permitía consultar calificaciones, opiniones, fotografías y otros datos útiles para decidir dónde comer. La novedad añade el paso que faltaba: después de encontrar una opción adecuada, el usuario puede avanzar con la reserva desde el propio chat, reduciendo la necesidad de abrir otros servicios para completar la búsqueda.

Cómo reservar restaurantes en ChatGPT

Todo comienza con una solicitud habitual dentro del chat. El usuario puede describir qué busca según sus preferencias, como el tipo de comida, la ubicación o el ambiente. También puede pedir opciones para cenar o solicitar recomendaciones para una ocasión determinada, de manera que el sistema encuentre alternativas que respondan mejor a las características indicadas en la conversación.

Si uno de los restaurantes sugeridos utiliza las herramientas compatibles de Yelp, será posible reservar una mesa o apuntarse a la lista de espera desde el chat. De esta manera, la búsqueda y la reserva quedan reunidas en una misma conversación, reduciendo los pasos que normalmente tendría que realizar una persona para organizar una salida a comer.

La nueva función amplía las posibilidades que ofrecía la colaboración hasta ahora. Antes estaba enfocada principalmente en mostrar información sobre negocios, mientras que ahora incorpora herramientas para reservar y gestionar listas de espera en los locales participantes. El cambio permite pasar de consultar alternativas a realizar una acción concreta cuando el restaurante seleccionado cuenta con las funciones necesarias.

Qué puedes pedirle al asistente para encontrar un restaurante

En lugar de revisar lugares uno por uno, el usuario puede explicar directamente qué necesita. Por ejemplo, puede escribir “Busca restaurantes italianos para cenar” o realizar una petición más específica que incluya ubicación, tipo de comida, ambiente u otras preferencias. Cuantos más detalles proporcione, más concreta podrá ser la búsqueda de alternativas que respondan a sus necesidades.

A partir de esa solicitud, el asistente puede mostrar opciones e información relevante para ayudar a escoger. Si el lugar seleccionado cuenta con las herramientas habilitadas para esta función, el usuario podrá asegurar una mesa o ingresar a la lista de espera desde la conversación, sin tener que comenzar nuevamente la búsqueda a través de otro servicio.

No todos los restaurantes que aparezcan entre las recomendaciones ofrecerán esta posibilidad. Para completar una reserva desde la conversación, el local debe utilizar herramientas compatibles con la nueva función. Por eso, encontrar un restaurante mediante el asistente no significa necesariamente que también sea posible reservarlo directamente utilizando esta modalidad.

Dónde están disponibles las reservas desde ChatGPT

Por ahora, el alcance geográfico es limitado. La función está disponible inicialmente en restaurantes de Estados Unidos y Canadá que utilizan las herramientas de reservas de Yelp. Esto significa que los usuarios de otros países todavía no cuentan con la misma posibilidad, al menos mediante esta colaboración y bajo las condiciones anunciadas inicialmente por las compañías.

Hay otra limitación que conviene tener presente. Una vez realizada la reserva, cualquier modificación posterior deberá gestionarse directamente desde Yelp. Si el usuario necesita cambiar algún detalle después de asegurar su mesa, tendrá que hacerlo a través de ese servicio, ya que esas gestiones posteriores no pueden completarse desde la conversación donde comenzó la búsqueda.

De esta forma, el chat sirve para descubrir opciones, consultar información y asegurar una mesa cuando el restaurante sea compatible, mientras las modificaciones posteriores permanecen fuera de la conversación. Esta diferencia permite entender hasta dónde llega actualmente la función y qué tareas todavía requieren acudir directamente al servicio encargado de administrar la reserva.

OpenTable y Resy también se sumarán

OpenAI no planea limitar esta función a un único proveedor. La compañía también anunció acuerdos con Resy y OpenTable para incorporar sus sistemas de reservas, una expansión que podría aumentar progresivamente la cantidad de restaurantes disponibles. La llegada de otros servicios también permitiría ampliar las opciones compatibles que aparecen durante las búsquedas realizadas desde el asistente.

La apuesta busca simplificar una tarea que normalmente puede requerir pasar por diferentes servicios. Encontrar opciones, consultar información relevante y asegurar una mesa podrán formar parte de un mismo recorrido cuando el restaurante elegido sea compatible, evitando que el usuario tenga que repetir búsquedas o trasladar manualmente la información de una plataforma a otra.

Con este movimiento, ChatGPT amplía su papel más allá de las recomendaciones de lugares para comer. Para el usuario, el cambio es concreto: puede explicar qué busca, evaluar las alternativas disponibles y, cuando el restaurante elegido lo permita, avanzar con la reserva desde la misma conversación, reduciendo varios de los pasos habituales para conseguir una mesa.

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

Hoy el discurso de campaña se vuelve gobierno. Desde este 7 de agosto, las promesas del presidente de la Espriella dejan de medirse en aplausos y pasan a medirse en decretos y presupuestos. Todavía no hay resultados que calificar; esto es la línea base y, desde hoy, corre el cronómetro.

De las diez banderas del gobierno, en enter.co nos ocupamos del terreno que conocemos: el que decide si un colombiano puede programar, emprender, formalizar un negocio o conseguir su primer empleo en la economía digital. Ese es nuestro criterio y lo aplicamos parejo: aplaudimos lo que amplía la movilidad económica a través de la tecnología y cuestionamos lo que no, aunque suene «pro-tecnología».

Reunimos doce promesas sobre economía digital, tecnología y emprendimiento, y las medimos —una por una— contra la plata, los votos, las cortes y el reloj. Al arrancar el mandato: 🟢 1 viable, 🟡 9 inciertas, 🔴 2 improbables. Un patrón —casi todo incierto— que coincide con lo que otros promesómetros hallaron para el programa completo.

El tablero de Patria Milagro en tecnologíade, un vistazo:

Cómo lo medimos

Cada promesa pasa por cuatro filtros de viabilidad:

• Plata. ¿Hay con qué financiarla en un presupuesto ya comprometido?
• Votos. ¿Le alcanza al gobierno en el Congreso para aprobarla?
• Cortes. ¿Aguanta el examen constitucional y legal?
• Reloj. ¿Cabe, de verdad, en cuatro años?

En cada filtro: 🟢 juega a favor · 🟡 obstáculos serios o sin definir · 🔴 en contra. Sobre esa base fáctica añadimos, por separado, la postura de enter.co: si la promesa amplía o no la movilidad económica a través de la tecnología.

Promesas de Patria Milagro en tecnología, economía digital e IA

Régimen Creador Digital: exenciones para programadores y expertos en IA

Lo que dice el programa. Exenciones tributarias para programadores y expertos en inteligencia artificial, dentro de una «economía libertaria» orientada al empleo.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🟡 · Votos 🟡 · Cortes 🟡 · Reloj 🟡.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. Un incentivo directo al talento digital es de las apuestas con mayor efecto sobre la movilidad: abarata formalizar el trabajo tecnológico y compite por un talento que hoy se va al exterior. El pero está en el diseño: si la exención se define de forma muy estrecha, puede caerse por el principio de igualdad; si es muy amplia, se vuelve un hueco fiscal. Tiene que entrar por una reforma tributaria.

Qué vigilar. Que el borrador defina quién califica y con qué topes, y que no acabe siendo un beneficio para los grandes en lugar de un incentivo a nuevos empleos.

Créditos al 0% y exenciones para innovación

Lo que dice el programa. Créditos al 0% y beneficios tributarios para proyectos de innovación tecnológica.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🔴 · Votos 🟢 · Cortes 🟢 · Reloj 🟢.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. Se puede arrancar sin pasar por el Congreso, a través de la banca de desarrollo, y eso lo hace más ejecutable que otras promesas. La pregunta es el tamaño: un crédito al 0% cuesta, y en un presupuesto apretado la diferencia entre una línea simbólica y capital de verdad lo es todo. Sin volumen, es un titular.

Qué vigilar. El monto asignado y cuántas empresas lo reciben en el primer año, no el anuncio.

Colombia como «hub» de IA y regulación «sin trabas»

Lo que dice el programa. Posicionar a Colombia como «hub» latinoamericano de inteligencia artificial, «sin regulaciones asfixiantes que frenen la innovación».

Viabilidad: 🔴 Improbable.   Plata 🔴 · Votos 🟡 · Cortes 🟡 · Reloj 🔴.   Postura de enter.co: 🟡 mixta.

Nuestra postura. «Ser hub de IA» no es tanto una promesa como un resultado: depende de cómputo, energía, conectividad y talento, y nada de eso se decreta en cuatro años. Y lo de «sin regulaciones asfixiantes» es promesa y advertencia a la vez: menos trabas puede acelerar la innovación, pero «sin reglas» también significa menos protección de datos y de consumidores. Aquí enter.co pide regulación inteligente, no ausente.

Qué vigilar. Si aparecen habilitadores concretos (energía, centros de datos, conectividad, talento) o si se queda en marca país; y qué pasa con la protección de datos.

Emprendimiento y entorno de negocios

Zonas Económicas Especiales

Lo que dice el programa. Polos de desarrollo regional con exenciones tributarias controladas y conectividad para atraer inversión.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🟡 · Votos 🟡 · Cortes 🟡 · Reloj 🔴.   Postura de enter.co: 🟡 mixta.

Nuestra postura. Bien hechas, las ZEE pueden crear polos tecnológicos y de servicios fuera de Bogotá y Medellín. Pero Colombia ya tuvo regímenes especiales con resultados desiguales: el riesgo es que, en vez de crear empresas nuevas, solo reubiquen las existentes para pagar menos impuestos. El diseño —y la conectividad real— decide si esto es desarrollo o arbitraje.

Qué vigilar. Empleos y empresas nuevas por zona, no metros construidos ni anuncios de inauguración.

Compras públicas con preferencia a empresas nacionales y pymes

Lo que dice el programa. Preferencia del Estado por empresas nacionales y pymes en la contratación pública.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🟢 · Votos 🟡 · Cortes 🔴 · Reloj 🟢.   Postura de enter.co: 🟡 mixta.

Nuestra postura. Darle una puerta a la pyme y a la empresa emergente que le vende al Estado es positivo para la movilidad. El problema es jurídico: la preferencia nacional pura choca con el trato nacional de los tratados comerciales que Colombia firmó, y el proteccionismo mal calibrado sube costos y baja calidad. Es una promesa que se gana o se pierde en la letra menuda.

Qué vigilar. Si el mecanismo es compatible con los tratados de libre comercio (por ejemplo, con criterios de valor local) o si invita a demandas.

Protección jurídica blindada para inversionistas

Lo que dice el programa. Seguridad total y reglas de juego claras para inversores nacionales y extranjeros.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🟢 · Votos 🟡 · Cortes 🟡 · Reloj 🟢.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. La previsibilidad es oxígeno para el capital de riesgo y para cualquiera que monte empresa a largo plazo; ahí enter.co acompaña. La advertencia: los contratos de estabilidad jurídica ya existieron en Colombia y se derogaron por privilegiar a los grandes. La estabilidad debe ser para las reglas de todos, no un blindaje a la medida de unos pocos.

Qué vigilar. A quién cobija el mecanismo y si incluye —o excluye— a los emprendimientos y a las pequeñas empresas.

Impuestos que tocan a las pymes y a las empresas emergentes

Eliminación del 4×1000

Lo que dice el programa. Eliminar el 4×1000 como alivio a la transaccionalidad, condicionado a un recorte estatal del 40%.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🔴 · Votos 🟡 · Cortes 🟢 · Reloj 🔴.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. El 4×1000 —el gravamen a los movimientos financieros— castiga cada transacción digital y empuja a la gente al efectivo; quitarlo bajaría la fricción para el comercio electrónico, las fintech y la inclusión financiera. Por eso lo respaldamos en el fondo. Pero es un tributo que recauda más de $10 billones al año, y el propio programa lo amarra a un recorte estatal del 40% que no ocurre en meses. Buena dirección, financiación frágil.

Qué vigilar. Si aparece con una fuente de reemplazo creíble o si el recorte del 40% se cumple antes de tocar el impuesto.

Tributación 100% digital y simple para las pymes

Lo que dice el programa. Un sistema tributario fácil y digital para que las pymes cumplan sin burocracia.

Viabilidad: 🟢 Viable.   Plata 🟢 · Votos 🟢 · Cortes 🟢 · Reloj 🟡.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. Es la promesa más realista del paquete. Buena parte se puede hacer por vía administrativa en la DIAN, sin depender del Congreso, y reduce el costo de formalizarse, justo la barrera que mata a los pequeños. El único enemigo es el de siempre: la modernización de la DIAN suele tardar más de lo prometido.

Qué vigilar. Hitos concretos de la DIAN (facturación, declaración simplificada) en el primer año, no una aplicación de vitrina.

Incentivos al primer empleo (meta: desempleo juvenil al 10%)

Lo que dice el programa. Exenciones de primer empleo para llevar el desempleo juvenil al 10%.

Viabilidad: 🔴 Improbable.   Plata 🟡 · Votos 🟡 · Cortes 🟢 · Reloj 🔴.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. Hay que separar la herramienta de la meta. El incentivo al primer empleo es viable y tiene antecedente en Colombia; en dirección, apunta bien a la movilidad de los jóvenes. Pero la meta —desempleo juvenil en el 10%— parte de niveles muy superiores y difícilmente se alcanza en el cuatrienio. Apoyamos el instrumento; marcamos la meta como improbable.

Qué vigilar. La cifra de desempleo juvenil, año a año, frente al punto de partida; no el número de la valla.

Talento e infraestructura

Educación dual técnica (SENA + empresas)

Lo que dice el programa. Doble titulación técnica en el bachillerato mediante alianzas entre el SENA y empresas.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🟡 · Votos 🟢 · Cortes 🟢 · Reloj 🟡.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. De todo el paquete, esta es de las que más mueven la movilidad y menos dependen del Congreso: crea un canal directo de talento técnico hacia el empleo real. Se puede arrancar por decreto y convenios. El reto no es aprobarla, es la calidad y la escala: pilotos hay muchos; sistemas que gradúen a miles con empleo, pocos.

Qué vigilar. Cobertura real y tasa de enganche laboral de los egresados, no el número de convenios firmados.

Telemedicina con infraestructura satelital para zonas apartadas

Lo que dice el programa. Brigadas médicas móviles y telemedicina con infraestructura satelital para las zonas más apartadas.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🟡 · Votos 🟢 · Cortes 🟢 · Reloj 🟡.   Postura de enter.co: 🟢 amplía movilidad.

Nuestra postura. Es tecnología puesta a cerrar brechas: llevar salud —y de paso conectividad— a la Colombia que hoy no la tiene. Nos gusta como palanca de inclusión. La viabilidad depende de la inversión satelital y de que la conectividad quede instalada de forma permanente, no como brigada de foto que se va al mes.

Qué vigilar. Cuántos puntos quedan con conectividad estable después del primer año.

IA y drones para inteligencia de seguridad (Plan Colombia 2.0)

Lo que dice el programa. Drones e IA para inteligencia militar y policial, y vigilancia estratégica del narcotráfico bajo el Plan Colombia II.

Viabilidad: 🟡 Incierta.   Plata 🟡 · Votos 🟢 · Cortes 🔴 · Reloj 🟡.   Postura de enter.co: 🔴 en vigilancia.

Nuestra postura. La incluimos porque es la mayor apuesta tecnológica del programa, pero está fuera de nuestro eje: no es tecnología para la movilidad económica, es tecnología para la vigilancia. Ahí enter.co se pone del lado del ciudadano: drones e IA de inteligencia sin límites claros abren la puerta a la vigilancia masiva y al choque con el habeas data. No la aplaudimos por «ser IA»; la vamos a mirar con lupa.

Qué vigilar. Qué controles, qué auditoría y qué límites de datos acompañan la compra; sin ellos, es un riesgo para los derechos.

Metodología y fuentes

Las promesas provienen del programa de gobierno «Colombia, Patria Milagro», de la campaña Defensores de la Patria. Escogimos las que tocan la economía digital, la tecnología y el emprendimiento, y las medimos contra cuatro filtros de viabilidad —presupuesto, votos en el Congreso, control de las cortes y tiempo—, una metodología que en Colombia han usado ejercicios como el promesómetro de Cambio. Sobre esa base fáctica añadimos, por separado, la postura editorial de enter.co: si la promesa amplía o no la movilidad económica a través de la tecnología.

Este tablero es la línea base del 7 de agosto de 2026 y se actualizará a medida que las promesas se conviertan —o no— en decretos, leyes y presupuestos. Los estados de viabilidad son evaluaciones de enter.co, no predicciones cerradas; el gobierno tiene derecho de réplica y lo publicaremos cuando responda.

Declaración de intereses. enter.co informa que su propiedad tiene intereses en el sector fintech. Varias de las promesas evaluadas aquí —en particular la eliminación del 4×1000 y la simplificación tributaria digital— podrían beneficiar a empresas de ese sector. Lo declaramos para que el lector juzgue con esa información sobre la mesa. [Edite o retire esta nota según su política editorial.]

La compañía fue fundada por Sebastián Gómez y David Morales Norato, dos colombianos con trayectorias distintas que convergieron en un mismo objetivo. Gómez es un emprendedor en serie que pasó por Rappi y ha creado tres startups, mientras que Morales Norato es investigador en inteligencia artificial, magíster en Matemática Aplicada y autor de diez publicaciones científicas. Ambos ya habían trabajado juntos en Hire Jarvis, la anterior empresa de Gómez, donde Morales fue el primer integrante del equipo.

La propuesta de Inerxia consiste en desarrollar software AI-native para operadores de telecomunicaciones. Su plataforma incorpora agentes de inteligencia artificial capaces de conectarse con los sistemas que utilizan los proveedores de internet para atender solicitudes de soporte técnico, resolver fallas en módems, gestionar incidentes más complejos y entregar información sobre satisfacción de los usuarios y riesgo de cancelación del servicio.

Te puede interesar: Colombia tiene más startups, pero la inversión sigue concentrada en Bogotá

El mercado al que apunta no es menor. Según cifras del Ministerio TIC, en Colombia operan más de 3.000 proveedores de servicios de internet y, en América Latina, la cifra supera los 30.000. Muchos de estos operadores compiten por conservar a sus clientes mientras continúan utilizando herramientas heredadas que limitan la automatización de sus procesos.

“Los ISP son una industria que casi nadie quiere construir porque no es glamorosa. Para nosotros, ahí está la oportunidad: aplicar agentes de IA donde el impacto operativo es inmediato”, afirmó Sebastián Gómez, CEO y cofundador de Inerxia.

Dos perfiles que combinan emprendimiento e investigación

El recorrido de los fundadores reúne experiencia empresarial y desarrollo científico. Gómez dejó la carrera de Medicina para dedicarse al emprendimiento tecnológico, trabajó durante dos años en Rappi y posteriormente creó Hire Jarvis, una empresa especializada en inteligencia artificial de voz que actualmente tiene clientes en más de siete países.

Por su parte, David Morales Norato construyó su carrera como investigador en el grupo HDSP de la Universidad Industrial de Santander. Entre 2021 y 2022 participó en la misión satelital FACSAT 3 de la Fuerza Aérea Colombiana, donde trabajó en el diseño del sistema óptico del satélite y en algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la calidad de las imágenes capturadas desde el espacio.

“Venimos de resolver problemas de datos de alta dimensión, desde imágenes satelitales hasta video. Llevar esa capacidad a la operación diaria de un proveedor de internet es un reto técnico fascinante”, señaló Morales Norato, CTO y cofundador de la compañía.

Inerxia opera entre Colombia, Estados Unidos y San Francisco, donde cuenta con el respaldo de Founders, Inc., fondo y campus para startups tecnológicas. De acuerdo con la empresa, fue la única startup latinoamericana seleccionada en su cohorte.

Aunque la compañía aún no realiza su lanzamiento oficial, asegura tener clientes iniciales en Colombia y Estados Unidos. Durante 2026, su plan contempla ampliar operaciones hacia México y consolidar su presencia en el mercado estadounidense.

La compañía describe a Gemini Robotics ER 2 como un “cerebro” de alto nivel. Su función no es mover directamente al robot, sino interpretar el entorno, planificar los pasos necesarios y coordinar la ejecución mediante modelos especializados de visión, lenguaje y acción.

Una de las novedades es que el modelo analiza de forma continua la señal de video que recibe el robot. Gracias a ello puede verificar si una tarea avanza correctamente, detectar errores durante la ejecución y decidir cuándo continuar con el siguiente paso sin necesidad de reiniciar todo el proceso.

El sistema también puede utilizar herramientas externas de manera nativa, entre ellas la Búsqueda de Google, además de otras funciones que definan los desarrolladores para ampliar las capacidades del robot según cada aplicación.

Robots que trabajan en equipo

Otra de las incorporaciones es la posibilidad de coordinar varios robots al mismo tiempo. La propuesta permite que diferentes máquinas compartan información, distribuyan tareas y colaboren en un mismo espacio, algo pensado para actividades que un solo robot no podría completar de forma eficiente.

Google explica que los desarrolladores pueden conectar Gemini Robotics ER 2 con interfaces de control de bajo nivel, modelos de visión, lenguaje y acción, sistemas de navegación y transmisiones de video, audio o texto. El modelo actúa como un orquestador que coordina todas esas herramientas para ejecutar tareas de varios pasos.

La empresa asegura que esta versión mejora el desempeño de Gemini Robotics ER 1.6 en distintos modos de control, incluyendo robots reales, simulaciones y operaciones con intervención humana.

Otro avance está relacionado con la comprensión del progreso de una tarea. El modelo clasifica el estado de ejecución a partir del análisis continuo del video y determina cuánto falta para finalizar una actividad. Esto le permite corregir errores durante el proceso sin comenzar desde cero.

Te puede interesar: Así funciona Vulcan, el robot de Amazon que puede sentir objetos

También incorpora una función para identificar el momento exacto en el que ocurre una acción importante, como detener el llenado de una taza de café o confirmar que una bombilla quedó correctamente instalada antes de continuar con el siguiente paso.

Google afirma que Gemini Robotics ER 2 amplía además sus capacidades de razonamiento espacial. Entre ellas están la detección de fallos durante la ejecución mediante video, la lectura de diferentes tipos de instrumentos —desde pantallas digitales hasta reglas o termómetros— y una mejor comprensión de preguntas relacionadas con el entorno físico.

La seguridad ocupa otra parte de la actualización. Según la compañía, el modelo mejora el seguimiento de instrucciones relacionadas con restricciones físicas y la detección de personas cercanas. En las pruebas realizadas, el sistema detiene automáticamente a un robot humanoide cuando alguien entra en su área de trabajo y reanuda la actividad cuando el espacio vuelve a estar despejado.

Gemini Robotics ER 2 ya está disponible para desarrolladores a través de la API de Gemini y Google AI Studio. Además, se ofrece en versión preliminar privada dentro de Gemini Enterprise Agent Platform, donde los equipos pueden comenzar a crear aplicaciones para robots capaces de desenvolverse en entornos físicos cada vez más complejos.

Lejos de ser una percepción aislada, esta sensación tiene una explicación. Investigaciones sobre productividad han encontrado que el uso intensivo de herramientas digitales puede aumentar la carga mental cuando no existe una forma organizada de gestionarlas. Las notificaciones constantes, el cambio entre múltiples aplicaciones y la expectativa de responder de inmediato dificultan mantener la concentración.

A esto se suma la llamada “paradoja de la productividad“. Aunque la tecnología permite realizar muchas tareas en menos tiempo, también facilita que aparezcan nuevas obligaciones. Los correos electrónicos, las videollamadas, los chats de trabajo y las plataformas colaborativas reducen tiempos en algunos procesos, pero incrementan la cantidad de actividades que deben atenderse durante el día.

Te puede interesar: ¿Programar será la nueva alfabetización? La habilidad que gana espacio en todas las profesiones

Diversos estudios también han demostrado que cambiar continuamente de una tarea a otra afecta el rendimiento. Cada interrupción obliga al cerebro a recuperar el contexto de la actividad anterior, lo que disminuye la eficiencia y aumenta la sensación de que la jornada avanza sin completar los pendientes.

El reto está en cómo usamos la tecnología

Los especialistas coinciden en que el problema no es la tecnología, sino la forma en que se implementa. Automatizar procesos repetitivos, integrar información en una sola plataforma y eliminar tareas manuales puede reducir la carga de trabajo cuando las soluciones están bien diseñadas y responden a necesidades reales.

Por esa razón, cada vez cobran mayor importancia los profesionales capaces de crear herramientas digitales que simplifiquen procesos en lugar de hacerlos más complejos. El desarrollo de software, la automatización y el análisis de datos son algunas de las áreas que impulsan este tipo de soluciones en empresas de diferentes sectores.

En ese propósito se enfocan iniciativas de formación como Holberton Coderise, que prepara talento en desarrollo de software y habilidades tecnológicas para que los participantes comprendan cómo diseñar soluciones digitales que optimicen procesos y resuelvan problemas reales.

La cantidad de herramientas digitales seguirá creciendo en los próximos años. El desafío para personas y organizaciones será aprender a utilizarlas de forma estratégica para reducir tareas innecesarias, aprovechar mejor el tiempo y evitar que la tecnología termine generando la misma sobrecarga que buscaba resolver.

Hay procesos que pasan desapercibidos para la mayoría de las personas, pero de ellos dependen contratos millonarios y decisiones estratégicas dentro de las empresas.

Uno de ellos es la evaluación de ofertas de proveedores. Cada licitación implica revisar decenas de propuestas que incluyen precios, especificaciones técnicas, cronogramas, anexos y documentos de respaldo. Analizar toda esa información puede tomar días.

Ese fue el reto que Summa decidió resolver con inteligencia artificial.

La compañía, que presta servicios tecnológicos y digitales al Grupo Empresarial Argos, desarrolló una solución capaz de leer automáticamente cientos de documentos, comparar la información y entregar a los negociadores un análisis estructurado para apoyar la toma de decisiones. El proyecto terminó convirtiéndose en el ganador del hackathon de AI University de AWS, un programa que reunió a más de 200 empresas de América Latina para desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a problemas reales del negocio.

El problema estaba dentro del proceso de negociación

La idea nació al observar cuánto tiempo invertían los negociadores revisando la documentación enviada por los proveedores.

“Estamos hablando de documentos que podían tener más de 200 páginas. Un solo proveedor podía entregar hasta 118 archivos“, contó Juliana Muñoz durante la entrevista concedida a ENTER.

Cada propuesta debía revisarse manualmente.

Después era necesario comparar precios, tiempos de entrega, especificaciones técnicas y condiciones comerciales para consolidar toda esa información en hojas de cálculo antes de emitir una recomendación.

Te puede interesar: ENTREVISTA | “Colombia está liderando la adopción de IA en Latinoamérica”: Luis Caro, de AWS

Era un trabajo repetitivo, exigente y con un alto riesgo de pasar por alto información relevante.

Por eso, el equipo decidió integrar inteligencia artificial directamente en Snetwork, la plataforma de abastecimiento desarrollada por Summa para gestionar las negociaciones entre compradores y proveedores.

La nueva funcionalidad incorpora reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer automáticamente los documentos y modelos de inteligencia artificial que interpretan el contenido, organizan la información y generan comparativos entre todas las ofertas presentadas. Además, produce un resumen ejecutivo y una recomendación basada en los criterios definidos por el negociador.

La decisión final continúa siendo humana.

La inteligencia artificial actúa como un asistente que reduce el trabajo operativo para que los equipos puedan concentrarse en el análisis estratégico.

AWS acompañó el desarrollo del proyecto

La solución comenzó a construirse durante AI University, un programa de Amazon Web Services diseñado para formar talento especializado en inteligencia artificial dentro de las organizaciones.

Durante once semanas, el equipo de Summa recibió capacitación, mentoría y acompañamiento técnico para desarrollar un producto mínimo viable con posibilidades reales de implementación.

Ese respaldo también permitió utilizar servicios de AWS como Amazon Textract, encargado del reconocimiento de texto en documentos; Amazon Bedrock, desde donde se ejecutan modelos de lenguaje como Claude; además de servicios como Lambda, Step Functions, EventBridge, S3 y Amazon RDS para automatizar el procesamiento de la información.

Para Muñoz, uno de los mayores aprendizajes fue comprobar que la inteligencia artificial genera mejores resultados cuando parte de un problema concreto del negocio y no de la tecnología en sí.

Los resultados comenzaron a verse desde las primeras pruebas

La empresa asegura que la herramienta ya está reduciendo significativamente los tiempos de análisis.

“Logramos reducir entre 40 y 48 horas que dedicaba un negociador por proceso. Lo reducimos más del 40 %“, afirmó Muñoz.

Además del ahorro de tiempo, la solución mejora la trazabilidad de la información, facilita comparaciones entre proveedores y reduce la posibilidad de omitir datos importantes durante el proceso de evaluación.

Actualmente el desarrollo se encuentra en una etapa de validación con un grupo de usuarios antes de ampliar su implementación a una mayor cantidad de procesos y clientes.

El objetivo no es reemplazar personas

La automatización suele abrir el debate sobre el futuro del empleo.

En Summa, sin embargo, la apuesta ha sido distinta.

“Lo que estamos liberando en tiempo lo estamos aprovechando para que las personas hagan otras cosas, se capaciten y nos ayuden a transformar otros procesos. En ningún caso hemos hablado de reducir personal“, aseguró Juliana Muñoz.

La compañía considera que el verdadero valor de la inteligencia artificial está en eliminar tareas repetitivas para que los equipos puedan dedicar más tiempo al análisis, la estrategia y la relación con los clientes.

El reconocimiento obtenido en AI University representa un paso dentro de una estrategia más amplia. Summa ya trabaja en nuevos casos de uso para extender el aprendizaje adquirido durante el programa a otras áreas de la organización y seguir incorporando inteligencia artificial allí donde pueda generar mayor eficiencia y mejores decisiones de negocio.

La estrategia fue revelada por Pedro Luis González Ramírez, líder de Transformación Digital y jefe encargado de Tecnología y Sistemas de Información de la Empresa Metro de Bogotá, durante una entrevista concedida a ENTER en el marco del AWS Summit Bogotá 2026.

Uno de los proyectos más ambiciosos es el desarrollo de un gemelo digital de la primera línea del Metro.

Se trata de una réplica virtual que reproducirá el comportamiento de la infraestructura y recibirá información en tiempo real. El objetivo es simular escenarios operativos antes de aplicarlos en el sistema real.

¿Qué ocurre si una estación recibe más pasajeros de lo previsto? ¿Qué pasa si se necesita aumentar la frecuencia de los trenes? ¿Cómo cambiaría la operación con una nueva ruta?

La idea es responder esas preguntas en el entorno digital y tomar decisiones respaldadas por datos, sin afectar el servicio.

La iniciativa forma parte del plan de transformación digital de la empresa, construido sobre cinco frentes: inteligencia artificial, Internet de las Cosas (IoT), analítica de datos, realidad aumentada y virtual, y automatización de procesos.

Te puede interesar: ENTREVISTA | “Colombia está liderando la adopción de IA en Latinoamérica”: Luis Caro, de AWS

Para soportar esa estrategia, la entidad evaluó distintas plataformas tecnológicas antes de elegir a Amazon Web Services (AWS) como su aliado para alojar la infraestructura en la nube, los sistemas de datos y varios desarrollos de inteligencia artificial.

Pero la apuesta tecnológica ya tiene una cara visible para los ciudadanos.

La Empresa Metro lanzó MET, un asistente inteligente disponible en su sede electrónica.

A diferencia de los chatbots tradicionales, entiende preguntas escritas en lenguaje natural, incluso cuando contienen errores ortográficos, y responde utilizando la información pública de la entidad.

Según González Ramírez, esa herramienta representa apenas el inicio.

El directivo aseguró que la inteligencia artificial que hoy interactúa con los ciudadanos es solo una parte de los proyectos que prepara la empresa para acompañar la operación de la primera línea del Metro.

Otro de los frentes apunta a simplificar la movilidad en Bogotá.

La empresa trabaja con otras entidades para avanzar hacia un sistema que permita utilizar un único medio de pago en el Metro, TransMilenio, Regiotram y otros componentes del transporte público de la ciudad. El proyecto aún está en desarrollo.

Mientras continúan las obras, el Metro de Bogotá también construye su plataforma tecnológica.

Una infraestructura que no será visible para los usuarios, pero que promete convertirse en una de las piezas clave para operar el sistema cuando entren en funcionamiento los primeros trenes.

El anuncio se realizó durante la presentación de resultados financieros ante inversionistas, donde Satya Nadella, CEO de la compañía, explicó que la aplicación estará dirigida tanto a usuarios como a empresas. La iniciativa busca concentrar las distintas experiencias de Copilot en una sola plataforma y facilitar el acceso a sus herramientas desde un único punto.

Qué incluirá la superapp de Copilot

La nueva aplicación integrará el chatbot Copilot, GitHub Copilot para programación, Copilot Cowork para trabajo colaborativo y los Autopilots, agentes capaces de ejecutar tareas de forma autónoma. El objetivo es evitar que los usuarios tengan que cambiar constantemente entre distintas aplicaciones para completar un mismo flujo de trabajo.

Por ahora no existen imágenes oficiales ni una fecha exacta de lanzamiento. Lo único confirmado es que la aplicación estará disponible antes de finalizar el año. La empresa tampoco ha revelado si conservará el nombre Copilot o si presentará una nueva identidad para esta plataforma unificada.

El anuncio también respalda un reporte publicado por Fortune en mayo, que adelantó el desarrollo de una plataforma capaz de reunir las distintas herramientas de inteligencia artificial en un único entorno. Con la confirmación oficial, esa información deja de ser una filtración y pasa a formar parte de la estrategia de la compañía para este año.

¿En qué se diferencia de ChatGPT Work?

Aunque ambas propuestas buscan reunir varias funciones en una sola aplicación, parten de ecosistemas diferentes. Esa diferencia influye en la forma en que cada plataforma integra sus herramientas y en el tipo de usuarios al que pretende ofrecer una experiencia más completa.

ChatGPT Work está diseñado alrededor del ecosistema de OpenAI. Su propósito es combinar ChatGPT, Codex y otras funciones en una única interfaz para facilitar la ejecución de tareas complejas. Con ello, busca reducir la necesidad de alternar entre diferentes herramientas durante una misma jornada de trabajo.

La propuesta de Copilot, en cambio, integra el asistente conversacional, GitHub Copilot, Copilot Cowork y los Autopilots. De esa manera, reúne funciones orientadas a desarrolladores y organizaciones que ya utilizan sus servicios de productividad, con la intención de centralizar procesos en un único entorno.

Otra diferencia está en la integración con otros productos. Mientras OpenAI construye un entorno propio de trabajo, Copilot podrá aprovechar servicios como Windows, Microsoft 365, GitHub y Azure. Esa conexión con herramientas ampliamente utilizadas en empresas puede facilitar la adopción de la nueva plataforma en ambientes corporativos.

La competencia ya no está solo en los modelos de IA

El anuncio confirma un cambio en la estrategia de la industria. Durante los últimos años, la competencia se concentró en desarrollar modelos de IA cada vez más potentes. Ahora, el desafío consiste en transformar esas capacidades en plataformas que permitan resolver distintas tareas desde una sola aplicación.

La decisión también resulta llamativa porque meses atrás Satya Nadella afirmó que el futuro estaría impulsado principalmente por agentes y no por aplicaciones tradicionales. La llegada de una superapp sugiere que ambos enfoques pueden convivir mientras evolucionan las formas de interacción con la inteligencia artificial.

Apple, por su parte, mantiene una estrategia distinta y continúa apostando por aplicaciones independientes para cada función. Hasta el momento, la compañía no ha mostrado señales de avanzar hacia una plataforma unificada, lo que evidencia que aún existen diferentes visiones sobre el futuro de este mercado.

Una apuesta respaldada por el crecimiento del negocio

La confirmación llegó durante la misma presentación de resultados en la que Microsoft informó ingresos trimestrales cercanos a los 90.000 millones de dólares, impulsados por el crecimiento de Azure y de los servicios relacionados con IA. Ese desempeño respalda las inversiones que la empresa mantiene para ampliar las capacidades de Copilot y acelerar el desarrollo de nuevas herramientas.

Con ChatGPT Work y la superapp de Copilot avanzando hacia plataformas que reúnen conversación, programación y agentes inteligentes, la competencia ya no dependerá únicamente de cuál de las dos ofrezca el modelo más avanzado. También será decisivo brindar una experiencia integrada, sencilla de utilizar y capaz de adaptarse a las necesidades de personas y empresas.

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

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.

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

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

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

Te puede interesar: Nubank lidera el primer ranking de IA en bancos y tres colombianos aparecen en la lista

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

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

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

Te puede interesar: OpenAI nombra al colombiano David Vélez en sus consejos directivos

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

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