Consultoría Tecnológica en Madrid

Barcelona.- Más de 5.000 personas, de al menos 71 países, madrugaban hoy para llenar el auditorio del Centro de Convenciones Internacional de Barcelona (CCIB). El objetivo: escuchar de primera mano los anuncios que Microsoft iba a realizar en plena era de la inteligencia artificial agéntica. La compañía ha aprovechado la Conferencia Europea de la Comunidad Microsoft Fabric + SQL para presentar un amplio conjunto de novedades que afectan a Microsoft Fabric, Power BI, OneLake, Azure SQL y las herramientas de gestión de bases de datos. Los anuncios han tenido un denominador común. La compañía de Redmond quiere que los datos, su significado empresarial y la inteligencia artificial evolucionen hacia una plataforma unificada. Arun Ulag, vicepresidente ejecutivo de Azure Data, fue el encargado de dar comienzo a esta convención y lo hizo aportando datos. Fabric cuenta ya con más de 40.000 clientes en todo el mundo. Su comunidad cuenta con 2,6 millones de usuarios activos y las certificaciones expedidas en esta área son las que crecen más rápido dentro de la compañía. Por su parte, SQL continúa siendo una de las tecnologías centrales de las cargas de trabajo empresariales, utilizada por más del 90% de las compañías de la lista Fortune 500. Pero si queremos obtener el máximo rendimiento de la IA, esta debe ir más allá de la generación de contenidos o de la asistencia al usuario. El objetivo de Microsoft es convertirla en parte de los procesos fundamentales de las organizaciones. Y es aquí donde aparece la palabra clave del FabCon (el evento celebrado hoy en Barcelona): contexto. Las organizaciones –destacaba Arun Ulag– necesitan algo más que modelos de IA y agentes: datos fiables, definiciones empresariales compartidas, conocimiento operativo, seguridad y gobierno. Aquí entra Fabric IQ, presentado como una capa de inteligencia compartida que conecta los datos de OneLake, las métricas de los modelos semánticos de Power BI y el contexto procedente de las ontologías y de la inteligencia en tiempo real. Integración de Fabric IQ con el nuevo Microsoft Copilot Uno de los anuncios más significativos es precisamente la integración de Fabric IQ con el nuevo Microsoft Copilot. La intención es que el asistente de Microsoft no trabaje únicamente con información genérica, sino con una visión compartida del negocio construida sobre los datos y el conocimiento de cada organización. Fabric IQ ya está disponible de forma general en Copilot Chat y Cowork, sin costes adicionales de tokens, mientras que su integración con la nueva experiencia de Code llegará próximamente a través del programa Frontier. Para los usuarios de Power BI, además, las definiciones empresariales, métricas y conocimientos incorporados a sus modelos semánticos pueden utilizarse directamente como base para las respuestas y acciones de Copilot. El movimiento resulta relevante porque modifica el papel tradicional de la plataforma de datos. Ya no se trata únicamente de almacenar, integrar y analizar información. El objetivo es convertir los datos en un contexto empresarial comprensible para las personas y para los agentes de IA. Y responder con ello una pregunta: La IA puede leer tus datos, pero… ¿realmente entiende tu negocio? Microsoft La evolución de Power BI: llevar la creación de aplicaciones agentes a Microsoft Power BI Desktop Los anuncios, sin embargo, no acabaron aquí. Hasta una docena de portavoces se sucedieron en el escenario para hablar de las novedades de una compañía que, en territorio europeo, recibió también el soporte público de responsables tecnológicos de compañías del viejo continente, como SAP y Chanel.   La segunda gran línea de novedades afecta a Power BI. Microsoft ha anunciado la creación de aplicaciones agentic directamente desde Power BI Desktop. El usuario puede partir de un modelo semántico de confianza, describir mediante lenguaje natural la aplicación que necesita, generarla, previsualizarla, modificarla y publicarla en Fabric. El salto conceptual es importante. Power BI nació como una herramienta de inteligencia empresarial destinada a transformar datos en información y posteriormente incorporó capacidades conversacionales mediante Copilot. Ahora Microsoft pretende que los usuarios puedan pasar de analizar la información a crear aplicaciones operativas basadas en esos mismos datos La compañía también está ampliando las aplicaciones de Fabric para facilitar el paso del prototipo a producción. Los desarrolladores pueden conectar aplicaciones con almacenes de Fabric, bases de datos SQL, lakehouses y modelos semánticos de Power BI sin duplicar los datos y manteniendo los permisos y la lógica empresarial existentes. Las nuevas funciones incluyen backend en TypeScript, Secret Store, PostgreSQL, acceso privado por defecto y métricas integradas de uso y rendimiento. OneLake evoluciona hacia una red abierta de datos Otro de los ejes de la presentación es OneLake. A medida que las organizaciones escalan la IA, conectar datos ya no es suficiente. Los copilotos y agentes también necesitan contexto empresarial, incluyendo terminología, relaciones, instrucciones y conocimientos del dominio, para ofrecer respuestas relevantes y tomar medidas informadas. Microsoft OneLake proporcionará una base abierta para conectar datos entre nubes, aplicaciones y plataformas. La compañía lo ha presentado como una evolución hacia una red de datos abierta en la que los productos de datos pueden reutilizarse para análisis e inteligencia artificial. GD | Foundry Más anuncios Microsoft ha presentado también el agente de ingeniería de datos de Fabric, diseñado para automatizar tareas complejas como migraciones, modernización de lakehouses, optimización, procesos ETL y preparación de datos. También llegan nuevas capacidades de Copilot en Real-Time Intelligence, que permiten crear paneles mediante lenguaje natural y automatizar tareas de administración de Eventhouse. El agente de operaciones incorpora análisis de causa raíz y recomendaciones para resolver incidencias. Además, amplía Fabric IQ con capacidades para generar ontologías a partir de modelos semánticos, datos de OneLake y documentos de contexto. Las organizaciones pueden ahora definir reglas en lenguaje natural y reutilizar métricas de Power BI, proporcionando a personas un significado empresarial común y mejorando con ello la precisión de sus respuestas. En un capítulo importante como el de gastos, los de Redmond suman ahora la facturación bajo demanda, que permite pagar por la capacidad de computación utilizada, y el aprovisionamiento cero de Fabric y OneLake. En el ámbito de bases de datos, Database Hub ofrece un plano de control centralizado para SQL Server, Azure SQL, PostgreSQL, Cosmos DB y SQL Database en Fabric. Llegan también agentes de bases de datos para SQL y PostgreSQL. Por último, Azure SQL Database Hyperscale incorpora índices vectoriales DiskANN, orientados a búsqueda semántica y aplicaciones RAG. Microsoft completa los anuncios con la disponibilidad general de SQL Server en Azure Local y sus operaciones desconectadas, reforzando el soporte a escenarios locales, edge y soberanos. Una plataforma, un contexto y una nueva generación de agentes El conjunto de anuncios dibuja una evolución significativa de Microsoft Fabric, que busca potenciar la eficiencia real en la era de los agentes. Para ello, Microsoft está construyendo alrededor de Fabric una arquitectura en la que OneLake conecta los datos; Power BI aporta modelos semánticos y métricas; Fabric IQ incorpora el contexto empresarial; Copilot y los agentes utilizan ese conocimiento; y las herramientas de observabilidad, gobierno y bases de datos proporcionan la capa operativa necesaria para mantener todo el sistema bajo control. La propia conclusión de Microsoft resume el cambio de paradigma: la transformación mediante IA no dependerá tanto del número de agentes que una organización sea capaz de crear como de su capacidad para comprender el negocio y colaborar para conseguir resultados. Por eso, la batalla tecnológica que se vislumbra desde Barcelona no se libra únicamente en el terreno de los modelos de IA. Se libra, cada vez más, en el terreno de los datos, el contexto, la semántica, la gobernanza y las infraestructuras que permiten que esa inteligencia sea realmente útil. Mientras tanto, el congreso de especialistas continúa en la ciudad condal, donde no han faltado referencias a entidades locales como el F.C. Barcelona. Justo antes de la conferencia inaugural, los organizadores apelaron al claim del equipo –“més que un club”– para impulsar el sentimiento de pertenencia a una compañía que quiere cambiar el modo de aprovechar la IA. Más de 130 sesiones, tutoriales, encuentros y mesas redondas esperan estos días a los asistentes.

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. Coming soon: our 2026 list of Climate Tech Companies to Watch With the planet nearing 1.5 °C of warming, climate policies being unraveled, and Big Tech backpedaling on its climate ambitions,…

Earlier this month, the UN announced the planet will tip past 1.5 ˚C of warming, “likely within the next few years,” squashing any lingering hope that nations would cut emissions fast enough to achieve the loftiest goal of the Paris climate agreement. In the US, the world’s second-largest-emitting country, its leader continues to deny climate…

When customers talk about AI costs, the conversation usually starts with token prices and ends with access to the latest, most capable model in the cloud. Do they always need that level of capability? Not necessarily. But that is often where the conversation goes. As AI moves from experimentation to production, model choice is only…

Con este nombramiento, la compañía refuerza su estructura de dirección para impulsar una nueva etapa de transformación, crecimiento e internacionalización L'articolo Jokin Ariceta se convierte en el nuevo Global Managing Director de Entelgy proviene da Computing.

OpenAI ha suspendido el entrenamiento, la evaluación y la inferencia relacionados con el uso de herramientas en sus modelos de IA más avanzados después de que un agente eludiera las restricciones de red para comunicarse con un chatbot externo durante el entrenamiento mediante aprendizaje por refuerzo de un modelo de investigación interno. “Nuestro análisis de seguridad partía de la base de que el modelo no podía acceder a Internet en tiempo real y de que la supervisión detectaría cualquier intento que tuviera éxito. El incidente puso de manifiesto una brecha en nuestros controles sobre las restricciones de red”, escribió la empresa en un nuevo informe sobre el incidente, uno de los tres que publicó el viernes. Afirmó que solo reanudaría el entrenamiento una vez que “se haya resuelto la brecha” y se haya sometido el sistema a nuevas pruebas. El incidente se produjo durante una tarea de investigación en la que se le pidió al modelo que identificara a una persona utilizando la información disponible en la web. Cuando sus herramientas habituales de búsqueda en la web no lograron proporcionar la información que necesitaba, el modelo comenzó a buscar otra forma de acceder a Internet, explica la empresa en la publicación. El modelo reconoció que, aunque el acceso directo a Internet estaba bloqueado, el entorno aún permitía consultas DNS. A continuación, utilizó el DNS como canal de comunicación indirecto para enviar solicitudes a un chatbot externo, eludiendo así de forma efectiva la restricción de red que se suponía que debía impedirle acceder a servicios externos, según OpenAI. Es posible que los controles existentes no sean suficientes Sin embargo, para las empresas y sus directores de sistemas de información (CIO), a pesar de que el modelo no se haya hecho público, el incidente plantea cuestiones fundamentales sobre si los controles de seguridad y gobernanza existentes pueden seguir el ritmo del comportamiento inesperado de los modelos, a medida que los agentes de IA ganan mayor autonomía y acceso a los sistemas empresariales, señalaron los analistas. “Es posible que los controles de seguridad tradicionales no sean suficientes para los agentes de IA, ya que estos controles se han diseñado en torno a rutas de acceso conocidas, como las aplicaciones que se conectan a API o bases de datos autorizadas. Los agentes de IA plantean un reto diferente, ya que pueden explorar formas alternativas de realizar una tarea cuando se bloquea la ruta prevista, incluido el uso de herramientas o protocolos permitidos de formas no previstas”, afirma Abhishek Satapathy, analista principal de Avasant. Esto requiere «controles aplicados de forma independiente en torno a la invocación de herramientas, la salida de la red y el acceso a los datos, junto con los controles de seguridad existentes, para garantizar que las restricciones se mantengan incluso cuando un agente intente realizar una acción no autorizada», señaló Satapathy. Su opinión encuentra eco en un artículo de 2026, escrito conjuntamente por investigadores de Google, Qualcomm, Meta y varias universidades, en el que se sostiene que las garantías de seguridad deben aplicarse a nivel del sistema, en lugar de basarse únicamente en medidas de protección a nivel del modelo. Más concretamente, las empresas deberían endurecer las restricciones sobre las conexiones salientes y la resolución de DNS, proporcionando a los agentes que manejan datos sensibles únicamente vías aprobadas y registradas para la comunicación externa, con el fin de reducir el riesgo de exfiltración de datos, comunicación externa no autorizada y otras acciones no deseadas, dice Amit Kumar Jena, responsable de desarrollo de IA en la consultora informática Kanerika. “Los equipos de seguridad también deberían implementar sistemas de supervisión que alerten a los operadores humanos sobre patrones de tráfico inusuales e intentos fallidos de llegar a destinos no autorizados, especialmente por parte de agentes que ejecutan código y son capaces de encontrar formas poco convencionales de realizar tareas”, añade Jena. La IA se coló a través de las brechas operativas El problema, sin embargo, es que, en este caso, OpenAI sí contaba con dichos sistemas de supervisión y sí contaba con personas en el proceso: simplemente no funcionaron como se esperaba. El sistema de supervisión tardó más de 10 minutos en emitir una alerta en respuesta al uso indebido del DNS por parte del agente y, según OpenAI, hubo otros casos de acceso externo al DNS que el sistema no detectó. Un revisor humano tardó solo tres minutos en confirmar la alerta de DNS que el sistema sí generó, pero pasaron otras dos horas y media antes de que se detuviera la sesión de entrenamiento. OpenAI achacó el retraso a un fallo del sistema automatizado: “La sesión no se detuvo automáticamente como se esperaba, lo que generó confusión sobre si debería haberse detenido”, señala en su informe. La empresa afirma que está subsanando las deficiencias operativas, reforzando la detección del uso del DNS por parte de los modelos en fase de evaluación y mejorando las pruebas de los sistemas de detección. “También hemos acelerado las pruebas de simulación de ataques (red-teaming) asistidas por modelos en el entorno de pruebas y los controles de red. Estas pruebas de simulación de ataques podrían sacar a la luz otras rutas de acceso a Internet transitivas; en tal caso, tomaremos medidas correctivas con rapidez y pausaremos las cargas de trabajo de investigación si procede”, reza el texto de OpenAI. Sin embargo, la imposición de estas capas adicionales de seguridad, gobernanza, pruebas y supervisión humana conlleva sus propios problemas. Estas capas adicionales afectarán al grado de autonomía que pueden alcanzar los modelos, indica Satapathy. “En los flujos de trabajo que impliquen datos sensibles, conectividad externa o acciones con consecuencias importantes, los controles adicionales, las pruebas y la supervisión humana pueden limitar el grado en que las tareas pueden automatizarse por completo”.

Según el fundador de esta empresa tecnológica alicantina, la IA transforma el negocio tecnológico, pero también plantea nuevos riesgos de concentración de poder, seguridad y control de los datos L'articolo Ángel Pineda, CEO de Orizon: “La tendencia de todo va a ser cloud se acabó” proviene da Computing.

Zyxel Networks ha presentado el “Programa MSP Partner” con el que ofrece a sus socios ventajas como descuentos adicionales y el acceso completo a Nebula, la plataforma de gestión en la nube con IA integrada de Zyxel Networks que gestiona todos los clientes desde el primer día, sin importar el número, entre otros beneficios para los MSP. De esta manera, las figuras disponen de un único panel desde el que administrar, detectar problemas antes de que ocurran y desplegar nuevas sedes en minutos. Otros beneficios que ofrece el programa son onboarding técnico dedicado, soporte presales, formación continua, material comercial listo para usar y herramientas de comarketing conjuntas. Desde la compañía aseguran que este nuevo programa abre la oportunidad al MSP a la ciberseguridad como oportunidad estratégica, si se tiene en cuenta la necesidad que tienen las empresas de contar con partners de confianza para la seguridad gestionada. Y es que, como reconoce Gonzalo Echeverría, director general de la compañía, “las pymes buscan un único proveedor de confianza que garantice redes estables de forma segura y quieren que alguien lo haga por ellas”, de ahí este nuevo modelo de negocio para el MSP que le permite construir “su propio servicio de red gestionada, sus tarifas y condiciones”.

Con más de 5.000 inscritos, 90 ponentes y 60 empresas, la tercera edición del congreso abarca desde ponencias de referentes como Carme Artigas hasta zonas inmersivas de ciberseguridad, emprendimiento, robótica infantil y networking L'articolo Potencial Digital 2026 convierte a Cáceres en el epicentro tecnológico e inmersivo del suroeste ibérico proviene da Computing.

Llevo ya unos cuantos años viendo cómo evoluciona la conversación sobre seguridad en las empresas, y hay algo que se repite casi siempre: tendemos a mirar donde es más fácil mirar. Infraestructura, sistemas, redes, perímetros. Es lógico. Es lo que se ve, lo que se puede medir, lo que encaja bien en un informe. El problema es que ese enfoque, que durante mucho tiempo ha funcionado, empieza a quedarse corto. Mientras afinábamos ese modelo, el contexto ha cambiado por completo. Las organizaciones dejaron de operar dentro de un perímetro claro hace tiempo. Hoy todo está distribuido: accesos, usuarios, dispositivos, aplicaciones… y, cada vez más, procesos automatizados que actúan como si fueran personas. En ese escenario hay una idea que cuesta asumir, pero que termina imponiéndose: el perímetro ya no está donde lo situábamos. Está en la identidad. Cuando uno baja de la teoría a lo que pasa en el día a día, la cosa se entiende rápido. Hay operaciones que dependen de una persona concreta porque es quien tiene el certificado. Accesos que no se pueden revocar cuando deberían. Firmas que no salen porque alguien no está. Sistemas que funcionan perfectamente hasta que dejan de hacerlo por algo tan poco épico como eso. Y aquí está el punto incómodo; no hace falta un ciberataque para que una empresa deje de operar. Basta con no tener control sobre quién puede hacer qué en un momento dado. Esto no suele aparecer en los grandes discursos sobre ciberseguridad, pero es donde empiezan muchos problemas reales. Bloqueos, retrasos, falta de trazabilidad. Situaciones que no tienen nada de sofisticado, pero que impactan directamente en la operación y que, en muchos casos, no se pueden explicar con claridad cuando alguien lo pregunta. Regulaciones como DORA no vienen a complicar el escenario. Vienen a evidenciarlo. A obligar a las organizaciones a hacerse preguntas que hasta ahora podían esquivar: qué pasa si una persona clave no está, si se puede sustituir, si los accesos se pueden revocar en tiempo real o si se puede demostrar quién hizo qué y cuándo. La respuesta, en demasiados casos, no es tan clara como debería. Durante años hemos tratado la gestión de certificados digitales como una cuestión técnica: emitir, instalar, renovar. Que funcionen. Y funcionan. El certificado, en sí mismo, rara vez es el problema. El problema llega cuando el control no es real al depender de personas concretas, o de dispositivos específicos, incluso de procesos poco visibles. Es entonces cuando lo que se tiene no es otra cosa que una sensación de seguridad que se mantiene solo mientras todo va bien. Y ahí es donde empieza a notarse de verdad. No en el sistema, sino en la operativa. Pasar de gestionar certificados a gobernar identidades no es un matiz técnico. Es otra forma de entender el control. Ya no basta con saber que el acceso existe. Hay que saber quién lo usa, en qué condiciones y con qué capacidad de supervisión. Porque en el momento en el que eso no está claro, lo demás deja de importar bastante rápido. La tecnología sigue estando ahí, por supuesto. PKI, custodia, gestión del ciclo de vida. Todo eso es necesario, pero deja de ser el centro de la conversación. Pasa a ser la base que permite algo más relevante: que la organización pueda operar sin depender de individuos concretos y sin perder visibilidad en el proceso. Y eso, en la práctica, es lo que marca la diferencia entre una organización que funciona y una que puede seguir funcionando cuando las cosas se complican. La presión regulatoria va a seguir creciendo, eso parece claro. Pero reducir esta conversación a cumplir o no cumplir sería quedarse en la superficie. Lo relevante es asumir que el modelo de seguridad que nos ha traído hasta aquí se ha quedado corto. Y que el siguiente paso no va de proteger más sistemas, sino de entender y controlar las identidades que los hacen funcionar. Daniel Rodríguez es director general de Redtrust, compañía especializada en identidad digital y gestión de certificados digitales integrada en Keyfactor. Con más de dos décadas de experiencia en ciberseguridad, ha desarrollado su carrera combinando un profundo conocimiento técnico en seguridad y criptografía con la dirección de negocio. Desde su posición al frente de Redtrust lidera la expansión de la compañía y su estrategia para ayudar a las organizaciones a reforzar el gobierno y la protección de sus identidades digitales.

En el nuevo espacio, los profesionales de la compañía trabajan con organizaciones y startups para coinnovar y desarrollar soluciones habilitadas por la IA agéntica L'articolo Accenture inaugura su Agentic AI Innovation Hub en Barcelona proviene da Computing.

Siguen los tiempos de cambios en TD SYNNEX. Al de Pauli Amat, su histórico director general en Iberia anunciado el pasado mes de julio, se une ahora el de otro no menos histórico como es el director general de Soluciones Avanzadas, Santiago Méndez Colomo. A partir del próximo 1 de diciembre, un peso pesado de canal como es Sergio de Mingo se hará cargo de las riendas del negocio de la división en Iberia. Por su parte, Méndez se mantendrá dentro del mayorista como consejero ejecutivo.   De Mingo puede presumir de una larga y exitosa trayectoria dentro de las TI, que ha compartido en compañías como Microsoft, ServiceNow, Wolters Kluwer, Oracle y Accenture. Desde TD SYNNEX apuestan por dicha trayectoria, pero también por la visión de negocio y profundo conocimiento de la industria que posee Sergio de Mingo para seguir impulsando el crecimiento de Advanced Solutions en Iberia. Ambos directivos trabajarán conjuntamente hasta el 1 de diciembre para garantizar así el traspaso de responsabilidades.