Consultoría Tecnológica en Madrid

Microsoft ha ampliado este martes su oferta de nube soberana, incorporando nuevas capacidades de seguridad, gobernanza e inteligencia artificial, ante la demanda de los clientes —especialmente en Europa— de mayores garantías sobre dónde se almacenan los datos, quién puede acceder a ellos y cómo funcionan los servicios críticos durante las interrupciones. El anuncio se enmarca en los continuos esfuerzos de Microsoft en materia de soberanía digital, que ayudan a las organizaciones a aplicar los niveles adecuados de control a cada carga de trabajo, en lugar de imponer un enfoque rígido y único para todos. «Las organizaciones no solo tienen en cuenta dónde residen los datos. También buscan comprender quién puede acceder y gestionar sus sistemas, cómo se protegen los activos digitales sensibles, qué dependencias tecnológicas son más importantes y si los servicios críticos pueden seguir funcionando a medida que cambian las condiciones normativas, geopolíticas, de seguridad o de red», afirmó Douglas Phillips, presidente y director técnico de Microsoft Specialized Clouds, en una entrada de blog. Estos avances se producen en un contexto de creciente escrutinio internacional sobre cómo gestionan los proveedores tecnológicos globales los datos sensibles y el grado de control que los clientes conservan sobre su infraestructura digital. “Hay tres factores que impulsan esta tendencia: unas normativas de datos más estrictas, el aumento de las tensiones geopolíticas y la creciente adopción de la inteligencia artificial”, señaló Pareekh Jain, director ejecutivo de EIIRTrend & Pareekh Consulting. “Los gobiernos y las empresas quieren un mayor control sobre dónde se almacenan sus datos, quién puede acceder a ellos y si los sistemas críticos pueden seguir funcionando durante las interrupciones. Por ejemplo, a los gobiernos y a las grandes empresas de Europa les preocupa que sus datos importantes se almacenen en los servidores de una empresa estadounidense. Europa ha propuesto una nueva ley que limitaría el uso de empresas de nube estadounidenses para datos gubernamentales sensibles en muchos ámbitos. Microsoft está respondiendo a estas preocupaciones al tiempo que compite con los proveedores locales de nube soberana”. Nuevos controles para las cargas de trabajo en la nube y de IA Microsoft presenta Sovereign Control Panel, una experiencia unificada del portal de Azure que permitirá a las organizaciones evaluar su situación en materia de soberanía, identificar riesgos y deficiencias, aplicar controles y evaluar la portabilidad de las cargas de trabajo. Está previsto que el panel entre en fase de vista previa pública en Microsoft Ignite. Ampliando el módulo de seguridad de hardware gestionado (HSM) de Azure Key Vault, que ofrece a los clientes protección dedicada para las claves de cifrado, Microsoft está extendiendo ahora el control más allá de su propia infraestructura. La gestión externa de claves con Azure Managed HSM ya está disponible de forma generalizada, lo que permite a las organizaciones mantener las claves de cifrado raíz en hardware de su propiedad y gestionarlo de forma local o a través de un tercero de confianza. En versión preliminar limitada, Azure Confidential Clean Rooms utilizará la computación confidencial para facilitar la colaboración con datos sensibles, de modo que los participantes puedan analizar la información compartida al tiempo que se limita la exposición generalizada de los datos subyacentes. Microsoft también está ampliando Azure Local para llevar más capacidades de la nube a los entornos gestionados por los clientes. La capacidad de cambiar las cargas de trabajo entre los estados conectado y desconectado entra en fase de vista previa pública. Además, DocumentDB y Blob Storage entran en fase de vista previa pública en Azure Local, mientras que SQL Server en Azure Local ya está disponible de forma generalizada para implementaciones conectadas y desconectadas. En el ámbito de la IA, está previsto que Foundry Local esté disponible de forma generalizada en Microsoft Ignite para operaciones conectadas y desconectadas en Azure Local. Admitirá la inferencia local y la recuperación agentiva en lenguaje natural, respaldadas por un catálogo de modelos ampliado de Microsoft, las redes de socios y la comunidad de código abierto. Para proteger aún más los datos durante su procesamiento, las máquinas virtuales confidenciales en Azure Local ya están disponibles de forma general, aprovechando la memoria cifrada por hardware y el aislamiento, junto con la certificación de cargas de trabajo, antes de que se revelen claves o datos confidenciales. Aunque estas novedades ofrecen a las empresas una mayor flexibilidad, los analistas del sector destacan que las implementaciones localizadas no eliminan automáticamente la dependencia de los proveedores. “Dependiendo del modelo de implementación, en la nube pública las empresas obtienen una mayor visibilidad, controles de acceso más sólidos y un mayor control sobre las claves de cifrado”, según Ashish Banerjee, analista principal de Gartner. “En la nube privada soberana, pueden gestionar la infraestructura localmente e incluso desconectar determinadas cargas de trabajo de Azure. Pero yo no diría que se trata de un control total. Las empresas siguen teniendo que comprobar si Microsoft sigue interviniendo en la gestión de identidades, las actualizaciones de software, la administración o el soporte técnico de los servicios que utilizan”. Supervisión europea y opciones de socios Para los clientes de la UE y de la Asociación Europea de Libre Comercio (AELC), Microsoft está implantando Data Guardian. En este modelo, un socio regional de confianza se encargará de la supervisión independiente de las solicitudes de acceso remoto por parte de los ingenieros de Microsoft. Al mismo tiempo, un Production Touch Ledger creará registros a prueba de manipulaciones de todas las acciones técnicas realizadas. Microsoft también está ampliando su Sovereign Partner Ecosystem (ecosistema de socios soberanos), destacando a operadores regionales como Bleu Cloud en Francia y Delos Cloud en Alemania, junto con proveedores de software independientes especializados en seguridad, identidad, observabilidad y copias de seguridad. Realidades geopolíticas y límites del mercado A pesar de estas incorporaciones, los analistas señalan que los controles técnicos no pueden eliminar por completo la dependencia geopolítica. Los hiperescaladores estadounidenses (Amazon, Google y Microsoft) siguen representando aproximadamente el 70% del mercado europeo de la nube, mientras que la cuota de mercado de los proveedores europeos se ha reducido durante la última década. Las nuevas medidas introducidas en el marco de Microsoft Sovereign Cloud reducen los riesgos, pero no pueden eliminarlos. “La infraestructura local, las claves de cifrado independientes y las operaciones desconectadas dificultan que terceros externos accedan a los datos o interrumpan los servicios. Sin embargo, Microsoft sigue estando sujeta a las leyes, sanciones y restricciones de exportación estadounidenses aplicables. Las empresas obtienen una mayor independencia operativa, pero no una independencia jurídica o tecnológica total”, añadió Jain. Además, aunque las capacidades de la nube soberana pueden ofrecer un mayor control sobre los datos, la infraestructura y las operaciones, esto suele conllevar concesiones en cuanto a coste, rendimiento, escalabilidad y acceso a los servicios. Banerjee señala que la soberanía debe evaluarse carga de trabajo por carga de trabajo, en lugar de aplicarse como una etiqueta a todo el entorno de la nube. Una mayor soberanía suele conllevar un mayor coste y una mayor responsabilidad. Es posible que los entornos locales o desconectados no puedan acceder a todos los servicios de Azure al mismo tiempo. Las empresas también pueden necesitar infraestructura dedicada, conocimientos especializados y medidas de continuidad independientes. Además, pueden perder cierta elasticidad y economías de escala. “Por lo tanto, no recomendaría la máxima soberanía para todas las cargas de trabajo. Hay que reservarla para aquellas cargas de trabajo en las que el riesgo legal, operativo o geopolítico justifique realmente la complejidad adicional”, añade el analista.

This is today’s edition of The Download, our weekday newsletter that provides a daily dose of what’s going on in the world of technology. Introducing: the Impossible issue We wanted our last print edition of 2026 to include a slate of stories that check in on impossible ideas. Why? Because it’s fun to dream about…

DXC OASIS, desarrollada sobre el entorno de ejecución de código abierto LangGraph de LangChain, amplía su despliegue a 125 entornos de clientes en sectores regulados y diversas regiones geográficas L'articolo DXC Technology y LangChain se alían para impulsar el uso de IA agéntica en operaciones de TI de misión crítica proviene da Computing.

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Cuando los trabajadores se reincorporaron a sus puestos el lunes 12 de octubre a primera hora se encontraron algo inesperado. En la noche del día 11 al 12, las temperaturas de las neveras y congeladores de varias cadenas de supermercados francesas escalaron hasta los 50º. Los cibercriminales habían aprovechado una vulnerabilidad en su sistema automático y alteraron el termostato. Según el fabricante, eran productos demasiado antiguos que no habían actualizado el software. Sea como sea, entraron, tomaron el control y actuaron. Todavía no hay un cálculo de pérdidas totales, pero los medios franceses hablan de millones de euros. Algunos supermercados concretos han valorado toda esa comida que han tirado a la basura en 50.000 euros. Otros lo llevan a los 200.000. Tampoco se sabe quién podría estar detrás del ataque, que el director general de una de las cadenas afectadas, Dominique Schelcher, de Coopérative U, tacha de “una gravedad extrema” y de “inédito”. La fiscalía de París ha abierto una investigación. Con todo, la cuestión clave es que, a comienzos de semana, la población francesa se encontró de forma inesperada con lineales vacíos y sus supermercados con miles de euros de stock estropeado. De hecho, el comisario europeo de Agricultura y Alimentación, Christophe Hansen, ha aprovechado el evento para recordar en X: “La seguridad alimentaria necesita más atención que nunca. Porque la instrumentalización de la alimentación se ha convertido en una realidad”. Unos cibercriminales, con un simple movimiento, han desestabilizado la cadena alimentaria francesa. La gran pregunta que subyace es qué podría haber ocurrido si la situación hubiese sido a mayor escala, tanto en cantidad de supermercados afectados como en países.  La ciberseguridad se ha convertido en un elemento más para tener en cuenta en lo que a seguridad estatal se refiere y en uno sobre el que se teme su poder en términos de desestabilización de regiones. Si en el pasado las guerras eran una cuestión de ataques directos y armas tangibles, ahora los enfrentamientos pueden producirse también en el ciberespacio y de un modo mucho menos abierto. Este verano, varios estados de EE.UU. registraron problemas con sus sistemas de agua. Habían sido hackeados, en un ataque con escasos precedentes y digno de un thriller de Hollywood, según The New York Times. Detrás, todo apuntaba que estaba Irán, país con el que EE.UU. está en guerra, aunque para saberlo habían tenido que atar cabos. Sin embargo, las ramificaciones de lo que ocurre en el ciberespacio y en las infraestructuras digitales van mucho más allá de un eco digital de una guerra en el mundo físico. La Unión Europea acaba de elevar el riesgo ante potenciales ataques híbridos rusos contra los países de la Eurozona, especialmente ahora que se abre ciclo electoral en España. Las fuentes europeas que ha consultado El País hablan de ataques “inevitables” y “severos”. Ningún país de la UE está en guerra con Rusia. Incluso, los posibles desequilibrios llegan potencialmente desde países considerados amigos, como ocurrió a inicios de este año con el temor a un apagón de la IA en Europa y la creciente preocupación por la soberanía tecnológica frente a Estados Unidos.  Por eso, desde hace años, se ha empezado a hablar de guerra fría digital, un término en el que también se engloban las tensiones globales que genera la batalla comercial (y política) entre Estados Unidos y China para que sea su tecnología la que domine en terceros países. “Creo que hablar de guerra fría digital tiene sus aciertos, pero también limitaciones”, apunta al otro lado del correo electrónico Javier Borrás, investigador del Barcelona Centre for International Affairs (CIDOB). “Es verdad que la confrontación actual entre Estados Unidos y China actual no es caliente (es decir, militar) y que el elemento central de ella es la tecnología”, señala, y suma que “los sistemas tecnológicos de ambos países se están volviendo más cerrados y autónomos”. Pero, frente a esto, recuerda que la URSS y EEUU “apenas tenían lazos económicos”. Eran mundos paralelos y no interconectados, como ocurre ahora, lo que hace que esa comparación histórica no sea perfecta. Este último es, justo, el punto que lleva a Esteve Almirall, profesor del departamento de Datos, Analytics, Tecnología e Inteligencia Artificial en Esade, a afirmar que “comparar la situación actual con la Guerra Fría es exagerado”. “Estados Unidos y China mantienen una profunda interdependencia económica y tecnológica”, señala, aunque sí exista “una rivalidad real entre empresas, ecosistemas y países que se traslada cada vez más al terreno político”. “Lo que está en juego es quién desarrolla las tecnologías estratégicas, quién controla su acceso y quién captura el valor que generan”, indica. CIDOB. En la imagen, el investigador Javier Borrás. Los puntos clave del enfrentamiento Por tanto, esta no es una cuestión de ciberseguridad. O no solo. Es una situación mucho más compleja en la que entran en juego muchas facetas de la estrategia de TI y que impacta en los riesgos a nivel país, pero también en los que viven sus empresas y su ciudadanía. De hecho, el temor a las armadas de cibercriminales lleva conviviendo ya años con las tensiones en términos de infraestructuras TI o despliegues de nuevas herramientas. El despliegue de redes 5G a nivel global se acabó convirtiendo en fuente de tensiones diplomáticas y llevó al veto de compañías chinas, especialmente en el caso de Huawei. Luego o en paralelo, llegó la “guerra de los chips”, un tira y afloja entre Estados Unidos y China que se acabó saldando con un avance rapidísimo del segundo para ganar autonomía. Europa lleva desde entonces legislando y preguntándose si puede fabricar sus propios chips, abriendo líneas de inversión para crear un ecosistema propio. Ahora, el frente de las tensiones está en el control de los datos, la soberanía digital y tecnológica y el impacto de la IA. “La capacidad de cómputo se ha convertido en un recurso estratégico: condiciona tanto la competitividad empresarial como la autonomía de los países”, recuerda Almirall. El profesor señala que, en la batalla de la IA, se necesita tanto prestar atención “a la carrera por la adopción como a la carrera por el mejor modelo”. China y EE.UU. están lanzando sus ‘IAs’, con estrategia diferentes, pero en un mismo contexto. “No son mercados separados: son distintas maneras de competir por usuarios, desarrolladores y empresas”, señala. ¿Cuál será el siguiente campo de batalla? “Creo que la IA va a seguir jugando como elemento central de la batalla tecnológica”, apunta Borrás, que suma que si EE.UU. o China empiezan a imponer restricciones “como anteriormente se hizo con los chips” la batalla escalaría. “La robótica será, previsiblemente, uno de los próximos grandes frentes”, añade Almirall, que recuerda que esta es “la extensión de la IA al mundo físico”. “China parte con una ventaja muy importante en capacidad industrial, cadenas de suministro y adopción de robots”, señala. El 54% de las nuevas instalaciones de robots industriales se concentran en ese país, explica echando mano de datos de 2024. “En humanoides también es un actor central, aunque sería prematuro atribuirle un liderazgo indiscutible en todas las dimensiones de una tecnología todavía en desarrollo”, afirma. Estados Unidos está también haciendo cosas interesantes. Aun así, saber cuál será ese punto clave del mañana no es fácil. “Es difícil estimar cuándo llegará su gran salto. Podríamos tener un momento ChatGPT en robótica, pero también una evolución gradual”. Los dos grandes polos Lo que sí parece bastante claro es que, en la carrera tecnológica, están despuntando dos nombres. ¿Se va entonces hacia una realidad con dos grandes polos que dominarán el mercado y el ritmo de la innovación? “En buena parte de las tecnologías que están transformando la economía, Estados Unidos y China ya actúan como los dos grandes polos”, contesta Almirall. “Europa corre el riesgo de ocupar una posición progresivamente secundaria”, advierte. “La UE sigue teniendo fuertes dependencias tecnológicas tanto de Estados Unidos como de China”, añade Borrás. La IA es la punta de lanza y la cuestión más de moda, pero no está sola en esta competencia en el mercado. La lucha también toca al cloud, la movilidad eléctrica, las renovables, esa robótica que podría ser la próxima gran revolución o las baterías (claves a su vez para sostener todos estos avances). “Cada sector tiene sus propios líderes y dependencias. Eso no significa que los demás países sean irrelevantes, pero sí que las principales decisiones sobre muchas de estas tecnologías se toman cada vez más fuera de Europa”, explica Almirall. Incluso, el espectro de las tensiones se puede abrir mucho más y sumarle piezas básicas, como son las tierras raras y otras materias primas. Europa no puede renunciar a estas herramientas o a esos materiales, pero sí se encuentra en una situación complicada. “Europa puede ganar productividad utilizando estas herramientas”, explica el profesor de Esade, pero lo hará usando a proveedores externos. “Participar como cliente no equivale a participar como productor”, recuerda. Al tiempo, está dependiendo de los dos grandes polos, esos polos que rivalizan. “Eso hace que la UE esté expuesta a una weaponization de sus interdependencias tecnológicas, con la que Washington y Pekín puedan ejercer su coerción contra nosotros”, añade Borrás. Hay que preguntarse en qué papel deja todo a esto a Europa. “La UE ocupa un papel menor, de potencia media tecnológica. No se puede ni se podrá comparar con EE.UU. o China”, apunta Borrás. “Para competir en una carrera necesitas corredores capaces de disputar los primeros puestos”, indica Almirall.  “Europa prácticamente no tiene corredores”, advierte. Tiene cosas interesantes, como Mistral o STMicroelectronics, pero le falta escala, señala. “La regulación europea tiene un muy corto alcance: puede imponer condiciones a quienes comercializan sus sistemas en el mercado europeo, aunque sean empresas extranjeras, pero regular un mercado interior no crea empresas capaces de liderarlo”. Aun así, no todo está perdido. Almirall ve oportunidades en las aplicaciones de la IA, aunque considera que “hasta el momento parece que es incapaz de convertirlas en realidades competitivas”. Borrás añade que Europa “todavía tiene margen para especializarse y controlar ciertos nodos claves de la cadena de valor tecnológica”, como los que ya existen. “Podemos apostar por modelos de IA verticales y especializados enfocados al sector industrial o tomar ejemplo de Japón, Corea del Sur o Taiwán, que se han constituido como nodos claves de la cadena de valor de chips”. Esade. En la foto, el profesor Esteve Almirall. Dónde se quedan las empresas Todas estas tensiones geopolíticas obligan a ajustar estrategias de defensa, a lanzar paquetes legislativos o a cambiar las visiones de riesgos, pero también tienen un eco en lo que les pasa a la ciudadanía y a las empresas. ¿Pueden verse arrastradas las compañías a una carrera demasiado compleja o ver afectada su productividad? “Ya no estamos en la globalización abierta y apacible de hace unos años”, responde Borrás. “El factor geopolítico incide muy fuertemente en las operaciones económicas”. Ahora, las compañías deben tener muy presentes cuestiones mucho más amplias. “Desde la inestabilidad geopolítica, al mayor rol del Estado regulatorio y de política industrial, a la competencia entre potencias y nuevos actores emergentes, entender el escenario político es esencial tanto para grandes empresas como startups”, señala el experto. Estas cuestiones marcan la agenda a un nivel macro, pero también a uno micro. “Todo esto tiene un efecto en los precios y la eficiencia económica, pero es el mundo que nos ha tocado vivir”, suma. La inteligencia artificial es uno de los grandes ejemplos de todas las ramificaciones. “La IA se está convirtiendo en una tecnología transversal, como lo fue internet”, explica Almirall. Cómo y cuándo incorporarla dependerá del sector, “pero, cuando cambia las condiciones de competencia, ignorarla deja de ser una opción sostenible”. Igual que no puedes operar sin internet, posiblemente tampoco lo podrás hacer sin inteligencia artificial, asegura este experto. Y esa incorporación implicará no solo un proceso complejo (“la productividad no aparece por el mero hecho de pagar una suscripción”, advierte), sino también tener presentes todas estas ramificaciones macro. “La cultura y el ecosistema importan”, señala, pero también impactará la geopolítica, porque podría generar restricciones de acceso futuras, cambios en los precios o hasta incertidumbre. “Elegir tecnología se ha convertido en una decisión estratégica”.

TD SYNNEX ha anunciado la adquisición de BlueStar, especialista en identificación automática y captura de datos (AIDC), entre otras soluciones. Con ello pretende ayudar a su canal a generar más negocio en este mercado, gracias al acceso a la tecnología del fabricante y a sus recursos y capacidades. Ese es el aspecto que ha destacado en un comunicado Miriam Murphy, presidenta de TD SYNNEX para EMEA: “Además del porfolio de productos de BlueStar, los conocimientos especializados y la experiencia de su equipo son fundamentales para el soporte y los servicios diferenciados que ofrece”. Hasta que se complete la operación, TD SYNNEX y BlueStar seguirán funcionando de manera independiente.

La escuela de negocios centraliza sus servicios de soporte en 'Student Center', un único punto de contacto accesible 24/7 a través de chat, WhatsApp y correo electrónico sobre tecnología de Salesforce L'articolo Esade despliega un modelo híbrido de atención al estudiante impulsado por inteligencia artificial y desarrollado por Ayesa Digital proviene da Computing.

La inteligencia artificial ya no es una promesa de futuro: está entrando en el día a día de las empresas y cambiando la forma en que los profesionales trabajan, colaboran y resuelven problemas. La cuestión ahora es cómo convertir todo ese potencial en una ventaja competitiva real L'articolo La IA está transformando el trabajo. ¿Está tu empresa preparada para aprovecharla? proviene da Computing.

Cuando un teléfono reconoce un rostro, una aplicación convierte la voz en texto, una plataforma recomienda una película o un sistema analiza una imagen médica, detrás de muchas de estas capacidades existe una tecnología fundamental: las redes neuronales artificiales. Aunque su funcionamiento puede parecer complejo, su principio básico consiste en aprender patrones a partir de ejemplos para posteriormente utilizar ese conocimiento en nuevas situaciones. Las redes neuronales han sido determinantes en la evolución reciente de la inteligencia artificial. Su capacidad para procesar grandes cantidades de información y detectar relaciones que pueden resultar difíciles de identificar mediante reglas programadas manualmente ha permitido desarrollar aplicaciones cada vez más sofisticadas en diferentes sectores. Una red neuronal está formada por diferentes capas de unidades de procesamiento conectadas entre sí. Estas unidades reciben información, realizan cálculos y transmiten los resultados a las siguientes capas. Durante el entrenamiento, el sistema modifica sus parámetros internos para reducir los errores y mejorar progresivamente su capacidad para realizar una determinada tarea. El proceso puede compararse con el aprendizaje a partir de ejemplos. Si una red neuronal recibe numerosas imágenes previamente identificadas, puede aprender características que le permitan distinguir posteriormente entre diferentes categorías. El sistema no necesita que cada característica sea programada manualmente; puede descubrir determinadas relaciones directamente a partir de los datos disponibles. Esta capacidad de aprendizaje ha sido especialmente importante para trabajar con información compleja. Imágenes, sonidos, textos y videos contienen patrones que pueden ser difíciles de representar mediante reglas tradicionales. Las redes neuronales permiten abordar estos problemas utilizando modelos que aprenden directamente de grandes conjuntos de ejemplos. El avance de esta tecnología no ocurrió de manera aislada. Su desarrollo ha sido impulsado por la combinación de mayores volúmenes de datos, nuevos métodos de entrenamiento y una capacidad de procesamiento mucho más elevada. Las GPU y otros procesadores especializados permiten realizar simultáneamente grandes cantidades de operaciones matemáticas, reduciendo considerablemente el tiempo necesario para entrenar determinados modelos. A partir de estos avances surgieron arquitecturas especializadas para diferentes tipos de problemas. Las redes convolucionales tuvieron un papel importante en el análisis de imágenes, mientras que otras arquitecturas permitieron mejorar el procesamiento de secuencias y lenguaje. Más recientemente, los modelos basados en arquitecturas Transformer han impulsado aplicaciones capaces de trabajar con texto, imágenes, audio y otras modalidades de información. Las aplicaciones de las redes neuronales ya están presentes en numerosos ámbitos. En salud pueden apoyar el análisis de imágenes médicas y la identificación de determinados patrones. En las finanzas se utilizan para detectar operaciones inusuales y posibles fraudes. En la industria permiten analizar información procedente de sensores para anticipar anomalías y realizar mantenimiento predictivo. También forman parte de muchas herramientas que utilizamos diariamente. Los sistemas de recomendación analizan nuestros patrones de interacción para sugerir contenidos o productos, mientras que los asistentes digitales utilizan modelos de aprendizaje automático para interpretar instrucciones y generar respuestas. El reconocimiento facial, la traducción automática y diferentes herramientas de generación de contenido también se apoyan en este tipo de tecnologías. Sin embargo, que una red neuronal pueda aprender de los datos no significa que siempre produzca resultados correctos. El modelo aprende de la información que recibe, por lo que datos incompletos, incorrectos o poco representativos pueden afectar su comportamiento. Los sesgos presentes en los datos pueden trasladarse al modelo y generar resultados poco confiables, especialmente cuando se utiliza en ámbitos que tienen consecuencias directas para las personas. Otro desafío es la dificultad para comprender algunos de los procesos internos del modelo. Una red neuronal puede alcanzar un alto nivel de precisión sin que resulte sencillo explicar cada una de las razones que llevaron a una determinada predicción. Esta característica, conocida habitualmente como el problema de la “caja negra”, adquiere especial importancia cuando los resultados se utilizan para apoyar decisiones sensibles. El coste computacional también representa un desafío. Los modelos más grandes pueden requerir enormes cantidades de datos, memoria y capacidad de procesamiento durante su entrenamiento y funcionamiento. Esto ha impulsado investigaciones orientadas a desarrollar modelos más pequeños, eficientes y adaptados a dispositivos con recursos limitados. Por ello, el futuro de las redes neuronales no depende únicamente de construir modelos cada vez más grandes. También será necesario conseguir sistemas más eficientes, interpretables y adecuados para cada aplicación. En determinados escenarios, un modelo especializado y de menor tamaño puede ser más conveniente que uno mucho más complejo. Las redes neuronales tampoco deben entenderse como sistemas que sustituyen automáticamente el conocimiento humano. Su utilidad depende del problema que se quiera resolver, de la calidad de los datos, de la forma en que se entrena el modelo y del contexto en el que será utilizado. La supervisión y la evaluación continua siguen siendo necesarias para determinar si sus resultados son apropiados. Más que una tecnología aislada, las redes neuronales forman parte de una evolución que ha transformado la inteligencia artificial. Su capacidad para aprender patrones a partir de datos permitió ampliar las posibilidades de las máquinas y abordar problemas que anteriormente eran difíciles de automatizar. El siguiente desafío será continuar mejorando estas tecnologías sin perder de vista aspectos como la eficiencia, la transparencia y la responsabilidad. La potencia de una red neuronal no debería medirse únicamente por lo que puede aprender, sino también por la manera en que ese aprendizaje se convierte en soluciones confiables y útiles. Las redes neuronales han pasado de ser un concepto de investigación a convertirse en uno de los pilares de la inteligencia artificial moderna. Comprender cómo funcionan, qué pueden aportar y cuáles son sus limitaciones será cada vez más importante para aprovechar su potencial de manera responsable en una sociedad impulsada por los datos. > La autora de este artículo es Fabiola Mabel Montero González, profesora del Departamento de Informática de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación (FIEC) de la Universidad de Panamá. Cuenta con una Maestría en Analítica de Datos, una Maestría en Entornos Virtuales de Aprendizaje, una Especialización en Docencia Superior y una Licenciatura en Informática. Su labor docente e investigativa se orienta hacia la ciencia de datos e inteligencia artificial aplicada.

La alianza amplía la propuesta de Squarepoint en tecnología aplicada a Recursos Humanos L'articolo Squarepoint incorpora a Tauniqo para impulsar la formación con IA proviene da Computing.

La financiación tecnológica es cada vez más necesaria a la hora de desarrollar proyectos. Se impone contar con figuras que dispongan de soluciones flexibles que se adapten a las necesidades del canal. Una de ellas es Esprinet Ibérica, que cuenta con modelos de financiación adaptados a las necesidades de todos los clientes. DEALERWORLD ha charlado con Ana Martínez, coordinadora de crédito Esprifinance en el Grupo Esprinet, quien analiza el estado del mercado de la financiación de qué manera lo acomete el mayorista, y cuáles son las modalidades que ofrece a sus clientes, entre otras cuestiones. Modelos de financiación tecnológica más competitivos en 2026 Ana Martínez explica que la tendencia apunta con claridad hacia modelos que aporten flexibilidad y permitan a las empresas adaptar sus inversiones al ritmo de crecimiento de su negocio. “En este contexto, el renting tecnológico, las soluciones de pago por uso y los modelos de suscripción seguirán ganando protagonismo, especialmente en entornos donde la innovación es constante y la renovación tecnológica es cada vez más frecuente”, destaca. Martínez tampoco quiere olvidarse del leasing, que será, en su opinión, una opción a tener en cuenta en proyectos de infraestructura o inversiones de mayor volumen. En su opinión, esta modalidad permite acceder a tecnología estratégica sin comprometer la liquidez de la empresa. En definitiva “la tendencia irá hacia soluciones integrales que combinen tecnología, servicios y financiación en un único modelo, aportando simplicidad tanto al cliente final como al canal”, explica. El ‘leasing’ para cerrar proyectos de mayor valor Lo ha apuntado con brevedad, y por eso le pedimos que insista en la modalidad del leasing La coordinadora de crédito Esprifinance en el Grupo Esprinet destaca que no son pocas las ocasiones en que el principal obstáculo para ejecutar un proyecto es la forma de financiarlo. “El leasing permite transformar una inversión significativa en una cuota periódica eliminando una de las principales barreras en la toma de decisiones que es el desembolso inicial”, dice. En consecuencia, reconoce que esta modalidad ayuda a los partners a plantear proyectos más ambiciosos, incorporar soluciones de mayor valor añadido y evitar que una limitación presupuestaria retrase una decisión estratégica. “En nuestra experiencia, cuando la financiación se presenta desde el inicio como parte de la propuesta, aumenta significativamente la capacidad de cerrar operaciones”, añade la coordinadora de crédito Esprifinance. Qué tecnologías se benefician más del pago por uso Preguntada por esta cuestión, Ana Martínez destaca aquellas que requieren actualización continua y capacidad de adaptación a las necesidades del negocio. Uno de los ejemplos más claros que expone es el de la inteligencia artificial (IA), dada la cantidad de empresas que comienzan a iniciar proyectos. “Necesitan flexibilidad para crecer a medida que aumenta la demanda de procesamiento y almacenamiento”, precisa. Otro ejemplo en su opinión es la ciberseguridad, donde considera que las necesidades evolucionan constantemente. “Las empresas buscan mantener niveles de protección actualizados sin grandes inversiones puntuales”, prosigue. Por último, añade que tecnologías tales como las infraestructuras híbridas, el puesto de trabajo digital, el almacenamiento y las soluciones cloud encajan perfectamente en modelos de pago por uso. “Permiten alinear el coste tecnológico con el consumo real y la generación de valor para el negocio”, precisa. Evolución de las políticas de riesgo para financiar tecnología en pymes Ana Martínez defiende que las entidades financieras están combinando cada vez más la rapidez de los procesos digitales con análisis de riesgo más completos. “Ya no se analiza únicamente la información financiera —precisa—, sino también se tienen en cuenta aspectos como la trayectoria de la empresa, la estabilidad de su actividad o la información del sector”. A esto hay que unir la automatización, que según esta especialista permite ofrecer respuestas mucho más ágiles que hace unos años. “El reto sigue siendo encontrar el equilibrio entre facilitar el acceso a la financiación y mantener una gestión prudente del riesgo en un entorno económico cambiante”, precisa. El papel del Grupo Esprinet Mayoristas como el Grupo Esprinet se están posicionando como socios estratégicos capaces de combinar producto, servicios y soluciones financieras en una única propuesta de valor. “Desde Esprifinance observamos que los partners buscan cada vez más apoyo para estructurar operaciones complejas, identificar la fórmula financiera más adecuada y facilitar el acceso a tecnologías de alto valor”, apunta Ana Martínez. En su opinión, “el mayorista actúa como un catalizador que acerca las oportunidades de negocio al cliente final en un mercado donde la flexibilidad financiera es tan importante como la propia tecnología. Asimismo, contribuye a acelerar la transformación digital”. Lo que le da pie a reconocer que la financiación ha dejado de ser un elemento accesorio dentro de una operación tecnológica. “Hoy es un factor fundamental que permite a los partners acelerar proyectos, aumentar el valor de las oportunidades y responder a un mercado que demanda cada vez más flexibilidad, suscripción y pago por uso”, precisa. Por consiguiente, para la coordinadora de crédito Esprifinance en el Grupo Esprinet, aquellos partners que integren la financiación en su propuesta comercial estarán mejor preparados para capturar el crecimiento asociado a tecnologías como la IA, la ciberseguridad y la modernización de infraestructuras durante los próximos años.