Las Vegas. En un ambiente en el que surgen nuevas tendencias de uso de la tecnología como multinube, Agentes, entornos remotos o Edge, la única forma en que las empresas podrán fortalecer su ciberseguridad será a través de la automatización y combatir Inteligencia Artificial con Inteligencia Artificial, afirmaron directivos de Google.

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el panorama de la ciberseguridad, creando tanto nuevas superficies de ataque como oportunidades sin precedentes para la defensa. De acuerdo con Francis de Souza, COO de Google Cloud y presidente de Productos de Seguridad, y Yinon Costica, cofundador de Wiz, la automatización completa de las operaciones de seguridad no es opcional y será la única manera de mantener el ritmo frente a las amenazas emergentes.

“Estamos presenciando un cambio generacional en la infraestructura de TI empresarial. La ciberseguridad debe ser nativa de IA y operar a velocidad de máquina. Debemos combatir IA con IA”, afirmó de Souza durante una presentación conjunta en Google Cloud Next ‘26.

Esta transformación implica proteger nuevos elementos como modelos de IA, agentes autónomos, pipelines de datos y prompts, mientras los atacantes utilizan estas mismas tecnologías para identificar y explotar vulnerabilidades más rápido que nunca.

Bajo este contexto, los directivos alertaron sobre la creciente complejidad y los múltiples riesgos que las empresas ahora deben atender, por lo que la defensa sería imposible o muy difícil con tan sólo humanos.

Analizar, reparar y defender

Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, coincidió también en la amenaza que representa la mejora de modelos de IA, que ahora pueden ser utilizados para analizar código y realizar ataques.

En ese sentido, la estrategia de la compañía se compone principalmente de tres partes: analizar y reparar código, obtener inteligencia de la red, y automatizar la ciberseguridad con Wiz.

La primera está enfocada en analizar el código base de las aplicaciones de una empresa, que será apoyada por el lanzamiento de CodeMender, un Agente desarrollado por DeepMind para ayudar en tareas para aplicar parches a software o reparar código.

La segunda busca obtener inteligencia del mundo externo para conocer las amenazas que puedan representar un riesgo para los sistemas empresariales. Para esta tarea, la compañía cuenta con Agentes de operaciones de seguridad, potenciados por inteligencia de la dark web, que incluyen capacidades de triaje, búsqueda de amenazas y detección automatizada.

La tercera es sobre automatización de las tareas de defensa, basada principalmente en Wiz, la adquisición más grande en la historia de la empresa web por 32,000 millones de dólares.

“Una premisa fundamental detrás de Wiz era algo muy sencillo: a medida que la IA comienza a comprender el código y las vulnerabilidades, será necesario automatizar el proceso de defensa contra las amenazas. Dado que los modelos son capaces de comprender tanto el código como las vulnerabilidades, pueden ser utilizados por actores maliciosos como un vector para atacarte. En consecuencia, la única solución viable para contrarrestar esto es emplear la IA con fines defensivos”, aseguró Kurian.

Agentes de seguridad: automatización en acción

Integrados en la plataforma de Wiz, Costica presentó tres agentes de seguridad revolucionarios que automatizan funciones críticas:

Red Agent imita el comportamiento de atacantes para identificar rutas de ataque validadas, aprovechando la visibilidad profunda en entornos de Nube y las capacidades de Gemini. “Actúa como un tiburón, mostrando creatividad para encontrar formas de entrada“, explicó Costica, lo que permite resolver uno de los mayores desafíos de la seguridad: priorizar cada una de las amenazas detectadas.

Green Agent automatiza el proceso de triaje de riesgos, utilizando el gráfico de seguridad de Wiz para identificar responsables, entregar correcciones de código a desarrolladores o agentes de codificación, y redesplegar versiones corregidas de forma completamente automatizada.

Y Blue Agent automatiza investigaciones de amenazas que típicamente realizan analistas humanos de nivel 1 y 2, completando en menos de un minuto procesos que normalmente tomarían 30 minutos.

Estos agentes pueden colaborar entre sí: los hallazgos del Red Agent pueden activar al Green Agent, mientras el Blue Agent puede observar la actividad del Red Agent.

El desafío multicloud se intensifica

Google tiene claro que todas las empresas operan actualmente en entornos multicloud, ya sea intencionalmente o no, lo que incluye no sólo proveedores de Nube, sino socios SaaS.

En ese sentido, la fusión de Google con Wiz  ha permitido el desarrollo de una plataforma para proporcionar visibilidad, gobernanza y movilidad en infraestructuras de IA empresarial. Con características como Model Armor para proteger modelos y un Agent Gateway, la plataforma integra inteligencia global de VirusTotal, Mandiant y fuentes de la dark web, logrando identificar amenazas con 98% de exactitud.

Wiz soporta más de 10 Nubes diferentes, incluyendo Databricks, Salesforce, Apigee, Cloudflare y Vercel, proporcionando una capa unificada de gobernanza y seguridad.

El contexto como superpoder del defensor

“El contexto se convierte en el superpoder del defensor“, enfatizó de Souza. “Los defensores conocen más sobre sus entornos y activos valiosos que los atacantes. Con IA, podemos integrar información dispersa para crear una comprensión profunda de este contexto”.

Esta ventaja contextual, combinada con el acceso temprano a modelos de IA de frontera, permite a los defensores mantenerse una o dos generaciones por delante de los atacantes.

A pesar de los desafíos, ambos líderes expresaron optimismo. “Si la seguridad resuelve la automatización, saldremos de este ambiente significativamente más fuertes”, afirmó Costica. “Las herramientas de defensa se han habilitado al mismo tiempo que las nuevas tecnologías de IA, por lo que vamos por delante de los atacantes”.

A solo 50 días de que ruede el balón, la Copa Mundial de la FIFA 2026 no sólo será un escaparate deportivo, también se perfila como un referente de innovación ambiental. Con sedes en Norteamérica, el desafío es reducir la huella ecológica de uno de los eventos deportivos más grandes. 

La estrategia de la FIFA se centra en un plan integral de sostenibilidad que apuesta por medir emisiones, mitigar impactos y transformar la manera en que se diseñan los eventos masivos. “Las ciudades anfitrionas no sólo son socios clave para la organización del evento, sino que también representan nuestro legado”, declaró Amy Hopfinger en la página oficial de la FIFA.

Ciudad de México: Un “Mundial Verde” en marcha

La CDMX busca consolidarse como un referente de sostenibilidad con su iniciativa “Mundial Verde”. Esta propuesta articula innovación tecnológica, movilidad de bajas emisiones y participación ciudadana para replantear la gestión de eventos de escala global.

Bajo el lema “Con juego limpio el planeta gana”, el programa despliega diez ejes que van desde la eliminación de plásticos de un solo uso hasta la promoción de la economía circular. 

La iniciativa contempla la transformación de residuos en mobiliario urbano, el impulso a productos locales del suelo de conservación y proyectos ambientales emblemáticos como un santuario del ajolote en Xochimilco. 

Pero el corazón del “Mundial Verde” está en la movilidad. La capital mexicana acelera su transición hacia un sistema de transporte más limpio con proyectos de alto impacto. Destaca la Ruta Quetzalcóatl, un corredor eléctrico de 29 kilómetros que conecta el Aeropuerto Internacional de la Ciudad de México con el Estadio Banorte. A ello se suman nuevas líneas de Cablebús, la modernización del tren ligero con 17 nuevos convoyes y la renovación de taxis y microbuses mediante incentivos para migrar a tecnologías híbridas y eléctricas, junto a una nueva ciclovía de 36 kilómetros en Calzada de Tlalpan. 

Este despliegue busca consolidar una movilidad que perdure. De forma paralela, se promueven energías limpias mediante bonos verdes, mejoras en iluminación y la modernización tecnológica de los sistemas de agua y drenaje.

Monterrey y Guadalajara: listos para un Mundial más sostenible

Sin embargo, el compromiso con la sostenibilidad se extiende a las otras sedes mexicanas:

En Monterrey, la agenda se enfoca en resolver retos estructurales como la calidad del aire y el estrés hídrico. El gobierno de Nuevo León y el municipio de Monterrey ejecutan proyectos de transporte inteligente que utilizan unidades sustentables y tecnología de punta para optimizar los flujos de visitantes, mientras que el Estadio BBVA se posiciona como un recinto en eficiencia energética y uso responsable de recursos.

Por su parte, Guadalajara llega al Mundial con avances en urbanismo sostenible y economía circular. Se han fortalecido las políticas contra plásticos de un sólo uso y se ha expandido la infraestructura ciclista. El Estadio Akron será un nodo para implementar prácticas sostenibles durante el torneo.

Más allá del evento, el reto será que estas acciones trasciendan el Mundial. La clave estará en que los proyectos de movilidad, energía y manejo de residuos continúen funcionando y beneficien a las ciudades en el largo plazo. Si eso sucede, México no solo será recordado por el torneo, sino por haber dado pasos concretos hacia ciudades más sostenibles.

Las Vegas. Google Cloud introdujo el concepto de AI Hypercomputer para englobar la infraestructura integral diseñada para el ciclo de vida completo de la Inteligencia Artificial (IA). Este sistema incluye la octava generación de TPUs diseñados específicamente para la era Agéntica.

Según Amin Vahdat, vicepresidente senior y Chief Technologist de infraestructura de IA en Google, la era de los agentes de IA representa una demanda sin precedentes para la infraestructura tecnológica. El directivo aseguró que para resolver la misión de Google alrededor del cómputo, se debe resolver la inteligencia.

En ese sentido “la oportunidad es más grande que nunca, pero la infraestructura necesaria aún no existía completamente”, señaló Vahdat durante una presentación con medios.

Innovación en procesadores especializados

Para resolver este desafío, Google decidió establecer un pequeño equipo de trabajo que permitiera el diseño de componentes para atender la creciente demanda de cómputo, especialmente proveniente de nuevas cargas de trabajo como la IA.

Desde su presentación en 2015, la compañía ha presentado la renovación de sus chips con una cadencia anual. Este año, sin embargo, presentó la octava generación compuesta por dos variantes de TPUs, cada una optimizada para necesidades específicas:

El TPU 8t fue diseñado específicamente para el entrenamiento de modelos. Este nuevo chip ofrece casi tres veces el rendimiento de cómputo por pod respecto a generaciones anteriores. Con capacidad para escalar hasta 9,600 TPUs conectados en topología de torus 3D (estructura de interconexión donde los nodos forman una ‘dona 3D’). Esta nueva arquitectura proporciona 121 exaflops de cómputo FP4 (punto flotante) y 2 terabytes de memoria compartida en un solo “superpod”.

Según Google, este componente promete reducir el ciclo de desarrollo de modelos de frontera de meses a tan solo semanas. El cómputo entregado por estos componentes supera en 3 veces a los TPUs de la generación previa (Ironwood).

Por su parte, el TPU 8i está optimizado para inferencia, incluyendo el trabajo de múltiples agentes. Este componente integra un motor de aceleración especializado que reduce la latencia en chip por 5 veces. Además, puede escalar hasta 1,152 TPUs en un solo pod, entregando 11.6 exaflops FP8, lo que representa un aumento de rendimiento de 9.8 veces frente a la generación anterior.

Estos dos chips vienen acompañados del CPU Axion, chip basado en Arm diseñado por Google, pensado para manejar el complejo preprocesamiento de datos y la orquestación, de modo que los TPUs puedan recibir una correcta fuente de datos.

Vahdat explicó que Google se vio en la necesidad de diseñar este tipo de chips para resolver los cuellos de botella de los chips más tradicionales o de cómputo general (CPU) y así poder atender nuevos casos de uso demandantes de cómputo. Por ejemplo, aseguró que un servicio como la traducción por reconocimiento de voz habría requerido “construir dos o tres Googles completos” para permitir que cada usuario de la compañía pudiera interactuar por 30 segundos con el sistema.

Confiabilidad como prioridad

Vahdat destacó que uno de los mayores desafíos técnicos era resolver la confiabilidad al coordinar decenas de miles de chips a nanoescala. “Es un sistema nervioso donde un solo chip puede afectar todo el sistema. Los sistemas tradicionalmente fallan una vez al día, lo que puede llevar de horas a días la detección”, explicó.

Google busca superar el 97% de “goodput”, es decir, detectar y reconfigurar fallas rápidamente.

Agentic Data Cloud: contexto para la IA

Complementando el hardware, Google introdujo también su nueva solución Agentic Data Cloud, como una plataforma de datos que incluye:

• Knowledge Catalog: Motor de contexto universal que integra datos estructurados y no estructurados
• Data Agent Kit: Herramientas potenciadas por Gemini para científicos de datos
• Nuevo Lightning Engine: Plataforma para el análisis de grandes cantidades de datos diseñado para Apache Spark con hasta 2 veces mejor rendimiento-precio
• Cross-Cloud Lakehouse: Acceso unificado a datos multi-nube sin necesidad de migración

Casos de éxito empresarial

Citadel Securities, que negocia más de 500 mil millones de dólares diarios, logró ejecutar cargas de trabajo de 2 a 4 veces más rápido con un costo 30% menor. Vodafone utiliza la plataforma para lanzar cientos de agentes que resuelven proactivamente interrupciones, ahorrando millones anuales.

Ciudad de México. La computación cuántica se consolida como una de las tecnologías con mayor impacto económico y científico para las próximas décadas; sin embargo, su adopción real depende hoy de la preparación y el talento.

De acuerdo con el Readiness Index de IBM, en la región 4 de cada 10 organizaciones ya participan en ecosistemas de cooperación cuántica, mientras que 3 de cada 10 han comenzado a desarrollar frameworks. Además, 34% de las empresas ya se alista para entrar en fase operativa.

El impacto en la economía global

El potencial económico es masivo. “La computación cuántica podría crear más de 500,000 millones de dólares en valor al alcanzar su madurez tecnológica”, afirmó Alexandre Pfeifer, líder de IBM Quantum para América Latina, añadiendo que otros estudios, como los de McKinsey, elevan esa cifra hasta el billón de dólares.

Para Pfeifer, la misión de IBM es traer computación cuántica útil al mundo. “Esto implica no sólo crear una plataforma, sino lograr que las personas estén capacitadas para utilizarla. Tenemos que activar esta red de empresas y centros académicos que adaptarán la tecnología para aplicarla a casos de uso reales”, explicó.

Este esfuerzo no es nuevo. Desde 2016, IBM permite el acceso gratuito a computadores cuánticos a través de la Nube, por lo que la evolución ha sido constante en capacidad y número de qubits, la unidad básica de información en la computación cuántica que puede operar en múltiples estados a la vez.

Mirando al futuro, Pfeifer delineó tres hitos: 

El primero se sitúa en 2026, año en que se espera alcanzar la ventaja cuántica, permitiendo que ciertos problemas complejos se resuelvan con mayor velocidad, precisión o menores costos que en la informática tradicional.

Este avance preparará el terreno para que, hacia 2029, se consolide la computación tolerante a fallos, un salto de escala que habilitará aplicaciones mucho más robustas y sofisticadas.

Finalmente, el ejecutivo subrayó que esta evolución del hardware debe ir de la mano con una abstracción de software efectiva; es decir, la creación de capas tecnológicas que permitan a los usuarios resolver problemas reales sin necesidad de ser expertos en las complejidades técnicas de la computación cuántica.

Asimismo, enfatizó el reto del talento. “Es uno de los cuellos de botella de la tecnología. Por eso estamos invirtiendo en facilitar el acceso y en educar a las personas”, afirmó.

El directivo aclaró que esta tecnología no reemplazará a la computación clásica, sino que la complementará: “Las computadoras tradicionales seguirán teniendo su rol. Veremos a ambos componentes trabajando juntos para ofrecer una capacidad computacional sin precedentes”.

Durante el evento de IBM Quantum en la Ciudad de México, Petra Florizoone, directora de Alianzas Globales, advirtió que la carrera cuántica es global y acelerada. Mientras Estados Unidos y Japón lideran en inversión y habilidades, otros actores como Rusia y China avanzan de forma más hermética.

Florizoone destacó un cambio de paradigma. Reiteró que la inversión ya no es exclusiva de los gobiernos. “Hoy existe un equilibrio de 50/50 entre el sector público y el privado. Empresas líderes ya buscan casos de uso; esto no es sólo un sueño, ya está empezando”, indicó.

El impacto, respaldado por análisis de Boston Consulting Group, abarca sectores desde finanzas hasta energía y salud. Actualmente, IBM aplica la computación cuántica principalmente en entornos de investigación y desarrollo. En sectores como el automotriz y aeroespacial, trabaja con empresas como Mercedes-Benz, Volkswagen, Bosch y Boeing en el desarrollo de nuevos materiales y baterías mediante modelos y simulaciones avanzadas. En el sector salud, el objetivo es utilizar esta tecnología para acelerar el descubrimiento de fármacos y reducir costos, aunque su adopción aún se encuentra en etapas tempranas y experimentales.

La directora resaltó el crecimiento del ecosistema, con una comunidad que ya supera los 340,000 usuarios. El siguiente gran paso en la hoja de ruta es el IBM Quantum Starling, un sistema diseñado para operar a escala y con corrección de errores. “Necesitamos computadoras cuánticas a escala útil, software robusto y una comunidad que trabaje unida”, concluyó Florizoone.

En DPL Tech hemos realizado diversas pruebas a dispositivos distintos, pero en esta ocasión fue algo muy diferente, porque sometimos al Realme C85 a líquidos muy rudos, desde agua con jabón, café, hasta refresco de cola y ¡vinagre!

Si eres de los que tiene “manos de estómago” o simplemente te gusta que tus dispositivos aguanten el ritmo real de la vida, el Realme C85 llegó para darnos una lección de aguante.

No es común encontrar un teléfono que equilibre un diseño estilizado con una capacidad de resistencia de alto nivel gracias a sus certificaciones como IP69K, IP69, IP68 e IP66. Este teléfono puede resistir inmersiones, lluvias, salpicaduras y chorros de agua a alta presión.

La prueba de fuego (o mejor dicho, de líquidos)

Lo primero que hicimos fue llevar al límite su certificación de resistencia. Queríamos ver si realmente aguantaba lo que promete, así que lo sometimos a situaciones que destruirían a cualquier otro smartphone de esta gama.

El baño jabonoso

Lo pasamos por agua con jabón y lo lavamos como si fuera un plato más. Los altavoces no se distorsionaron y el puerto de carga no presentó errores de humedad.

Ácidos y azúcares

La siguiente prueba fue vaciar sobre el Realme C85 líquidos como vinagre, refresco de cola y café. La verdad es que verter este tipo de líquidos a un teléfono es algo que dudas al principio, pero ya que tomamos confianza, lo hicimos sin piedad.

El refresco suele ser letal por el azúcar que pega los componentes, pero tras un enjuague rápido con agua, el C85 siguió funcionando como si nada. Además, el panel táctil no perdió sensibilidad en ningún momento.

Realme C85 le quiere decir adiós a las baterías portátiles

El corazón de este equipo es su impresionante batería de 7,000 mAh. No podíamos desaprovechar un teléfono con las baterías de mayor capacidad en la industria y podemos decirte que si sólo revisas redes sociales, mandas correos y escuchas música, podrías llegar a la mañana del tercer día sin haber tocado el enchufe.

Pero también lo pusimos a reproducir video en alta resolución de forma continua y la caída de porcentaje es increíblemente lenta. La verdad es que es el compañero ideal para viajes largos o jornadas de trabajo donde no tienes acceso a la electricidad.

En el apartado fotográfico, Realme no ha descuidado el sensor principal que es de 50 MP. Las fotos de día tienen una buena calidad, pues mantiene el detalle tanto en las sombras como en las zonas muy iluminadas. El enfoque es rápido, algo que se agradece cuando quieres capturar un momento espontáneo. Me gustó que tiene muchos modos fotográficos, entre ellos Retrato, Nocturno, Panorámica, Cinematográfica, Cámara lenta y Exposición prolongada.

Respecto a video, el Realme C85 te permite Video de Vista Dual, Time-lapse, Alta resolución, Google Lens, Modo Acuático, PRO, Hipertexto, Escáner de Documentos, Inclinación y Desplazamiento.

La pantalla de 6.8” tiene una tasa de refresco de 144Hz y hace que navegar por el sistema sea una experiencia suave. A pesar de ser un teléfono enfocado en la duración de batería, la pantalla ofrece un brillo suficiente para usarse bajo el sol intenso de mediodía sin problemas de visibilidad.

El procesador de este teléfono es un Qualcomm Snapdragon 685 y tiene 24 GB de RAM dinámica y hasta 256 GB de almacenamiento.

Uno pensaría que una batería de 7,000 mAh y tanta protección contra líquidos resultaría en un teléfono tosco. Sin embargo, Realme ha logrado un diseño ergonómico. El acabado de la parte trasera tiene un agarre excelente, lo que reduce las posibilidades de que se resbale, aunque, como ya vimos, si se cae al café, no pasa nada.

El Realme C85 no es sólo un teléfono con una batería súper poderosa; es una herramienta de supervivencia tecnológica. Es perfecto para personas que trabajan en exteriores, o entornos donde el polvo y los líquidos son un riesgo constante.

Lo recomiendo para aquellos que además no quieren depender de una Power Bank, o incluso para papás con niños pequeños que pueden derramar líquidos en cualquier momento.

Si buscas tranquilidad mental y olvidarte de cargar el celular todas las noches, el Realme C85 es, probablemente, el teléfono más resistente y autónomo que puedes comprar hoy en su categoría.

Precio: desde 4,073 MXN

Buenos Aires. Alexandre Siebra, consultor asociado de Inteligencia Artificial y Nube de Nokia Américas, enfatizó sobre la complejidad de monetizar en el sector de las telecomunicaciones cuando se adopta tecnología como la Inteligencia Artificial (IA).

Durante su participación en Argentina Digital Summit 2026, organizado por DPL Group, Siebra dijo que la implementación exitosa de la IA requiere un enfoque con pilares clave. 

El primero de ellos, mencionó, es entender que la IA es una transformación de negocio, y no meramente tecnológica. La estrategia de cómo transformar la organización debe ser de negocios, con una clara priorización para evitar esfuerzos dispersos.

Otro pilar son las personas y el talento. Siebra reveló que las últimas contrataciones de Nokia en IA no fueron ingenieros, sino profesionales con experiencia en industrias específicas como la minería o la agricultura, destacando la importancia de contratar a quienes entienden la industria y saben calibrar modelos de algoritmos.

El ejecutivo señaló que toda decisión tecnológica debe partir de la estrategia de negocio. En el contexto de las redes, la IA va más allá del transporte de datos, pues la red se convierte en una parte integral de la inteligencia, siendo vital aplicar capacidad de respuesta en tiempo real.

Siebra también abordó otras prioridades para el sector, incluyendo la necesidad de mayor eficiencia operacional para atender mejor a los clientes y reducir costos; el fortalecimiento de la ciberseguridad; la exploración del tema de educación y talento; la importancia de una estrategia nacional y regulación, y el desarrollo de ecosistemas de alianzas sólidas para la innovación.

Buenos Aires. La Inteligencia Artificial (IA) Generativa detonó una nueva carrera tecnológica, pero su evolución ya está reconfigurando nuevamente el mercado. Para Intel, la siguiente fase de la IA devolverá protagonismo a las CPUs, impulsará una mayor demanda de memoria y acelerará la renovación del parque de computadoras personales.

Durante su participación en el Argentina Digital Summit, Marcelo Bertolami, director de Ventas para Latinoamérica de Intel, explicó que la conversación global sobre IA ya cambió en apenas unos meses.

Si primero el foco estuvo puesto en las GPUs para entrenar grandes modelos, ahora la industria entra en una etapa marcada por agentes de IA, Edge Computing y procesamiento distribuido.

“La CPU vuelve a tener un rol súper importante”, afirmó el ejecutivo.

También lee: Honor imagina el “teléfono verdaderamente inteligente” con IA multimodal

Bertolami recordó que la Inteligencia Artificial existe desde hace décadas, pero la irrupción de herramientas como OpenAI y su popularización con ChatGPT acercaron la tecnología al usuario final, al permitir interacción directa mediante lenguaje natural.

Sin embargo, sostuvo que la siguiente ola será la de los agentes de IA, sistemas capaces de ejecutar tareas, coordinarse entre sí y generar resultados autónomos. Ese cambio altera también la arquitectura de los Centros de Datos.

Antes, explicó, una CPU podía administrar múltiples GPUs dedicadas al entrenamiento de modelos. Ahora, con miles de agentes intercambiando datos y requiriendo orquestación constante, la relación tenderá a equilibrarse. “Pasamos de 1 a 8 a 1 a 1”, dijo, al referirse a la proporción CPU-GPU.

Eso implica una creciente necesidad de procesadores tradicionales, además de más memoria y almacenamiento. Según Intel, los grandes hyperscalers que invirtieron masivamente en GPUs ahora están complementando esa infraestructura con CPUs y memoria adicional.

La presión sobre memorias

El ejecutivo vinculó esa transformación con fenómenos visibles en el mercado de consumo, como el encarecimiento de memorias y dispositivos.

“Eso es lo que está impactando lo que ustedes ven hoy en el mercado de las PCs o en el mercado de los móviles, de por qué las memorias están volando por el aire”, señaló.

En otras palabras, parte de las tensiones de precios en computadoras y smartphones responde a la enorme demanda de componentes desde los Centros de Datos enfocados en IA.

IA cerca del usuario

Intel también anticipó una expansión acelerada de la IA en el borde de la red; es decir, en dispositivos y entornos locales sin depender completamente de la Nube.

Bertolami mencionó aplicaciones en manufactura, visión computacional, automatización industrial y ciudades inteligentes. En esos casos, el reto principal será combinar capacidad de procesamiento con eficiencia energética.

Destacado: Intel se une al proyecto de Elon Musk, Terafab, para redefinir la fabricación de chips

Por ello, destacó la relevancia de chips que integren CPU, GPU y NPU (Neural Processing Unit), capaces de ejecutar cargas de IA con menor consumo eléctrico.

“Cuanto más llevemos la IA al borde, menos vamos a necesitar y depender de la conectividad”, afirmó.

AI PCs serán el nuevo estándar

Para el ejecutivo de Intel, la computadora personal también está entrando en una nueva etapa: la de las AI PCs. Para la compañía, una AI PC no sólo debe incluir una NPU, sino una plataforma integral donde CPU, GPU y NPU trabajen juntas y el software sea capaz de distribuir tareas entre esos motores.

Además, sostuvo que cuando el usuario ejecuta IA Generativa localmente, sin enviar datos a la Nube, pueden utilizarse los tres motores al mismo tiempo, con beneficios en privacidad, seguridad y rendimiento.

Según el directivo, ya 80% de las nuevas PCs se comercializan bajo esta categoría y pronto será una condición estándar del mercado.

Oportunidad para Argentina

Bertolami planteó que la naturaleza híbrida de la IA —entre Nube, Centros de Datos privados, Edge y dispositivos personales— abre oportunidades para países con capacidad energética e infraestructura.

“Argentina tiene espacio. Argentina tiene capacidad para generar energía verde”, afirmó.

No obstante, advirtió que países como Brasil y Chile avanzan con incentivos para atraer inversiones en Centros de Datos, por lo que pidió acelerar condiciones competitivas para captar proyectos vinculados a IA.

Las Vegas. Durante su evento anual Google Cloud Next ’26, la compañía presentó múltiples funcionalidades a sus servicios de Nube enfocadas principalmente en la creación, gobernanza y seguridad de Agentes, con lo que busca preparar a las empresas para una nueva “era Agéntica”, caracterizada por la automatización de flujos de trabajo.

Pese a ciertas dudas que pesan sobre el desarrollo de la IA, como la existencia de una posible burbuja y su verdadera utilidad, Google aprovechó su evento anual para redoblar su apuesta sobre la oferta de capacidades de IA, especialmente la capacidad de Agentes para agilizar el flujo de tareas corporativas.

En ese sentido, Sundar Pichai, CEO de Google, reveló que la compañía invertirá entre 175,000 y 185,000 millones de dólares en infraestructura, un incremento equivalente a casi seis años de inversión, lo que permitirá acelerar el despliegue de cómputo. Más de la mitad del nuevo cómputo de Google de Machine Learning será destinado para servicios en la Nube.

La compañía de Internet ya ha servido como el “cliente cero”, al ser el primero en poner a prueba todas las nuevas funcionalidades. Según el directivo, 75% del código de la compañía ya es generado por IA.

“Ahora estamos transitando hacia flujos de trabajo verdaderamente agénticos. Nuestros ingenieros están orquestando fuerzas de tarea digitales plenamente autónomas, desplegando Agentes y logrando cosas increíbles”, aseguró. Por ejemplo, detalló que realizaron una compleja migración seis veces más rápido, a la vez que han mejorado dramáticamente su capacidad de detección de amenazas.

“Estamos en la era agéntica de Gemini, con una nueva plataforma que permite a cada empleado en cualquier organización ser un creador de Agentes”, afirmó Pichai.

Según datos del proveedor de Nube, casi el 75% de los clientes de Google Cloud utilizan productos de IA para potenciar sus negocios. Como muestra de que la demanda es cada vez más fuerte, la compañía señala que en los últimos 12 meses, tan sólo 330 clientes procesaron más de 1,000 millones de tokens cada uno, mientras que 35 alcanzaron la meta de los 10 billones de tokens.

Por otro lado, los modelos propios de Google procesan ahora más de 16,000 millones de tokens por minuto a través del uso directo de API, frente a los 10,000 millones del trimestre pasado.

Futuro agéntico

Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, presentó Gemini Enterprise Agent Platform como “el sistema integral de la era de los agentes: el tejido conectivo entre tus datos, tus empleados y todas tus aplicaciones”. Explicó que la plataforma permitirá a las empresas crear procesos desconectados en un flujo agéntico único.

“Este es nuestro plan maestro para la empresa agéntica. Es también la respuesta a esa pregunta fundamental: la inteligencia, sumada a la automatización, debe generar valor. Para lograr que esto funcione, se requiere contexto y acción. La inteligencia proviene de los datos; la automatización es impulsada por agentes. Para resolver esta ecuación a escala, se necesita un sistema completo e integrado”, agregó.

Modelos avanzados y asociaciones estratégicas

La plataforma ofrece acceso a modelos de IA como Gemini 3.1 Pro (disponible actualmente en prelanzamiento), Gemini 3.1 Flash, Nano Banana 2 para generación de imágenes, Veo 3.1 Lite para aplicaciones de video de alto volumen, y Lyria 3 Pro para generación de música.

“Si bien todos estos modelos representan un salto masivo en inteligencia, su verdadero valor se materializa cuando se ponen en operación para resolver problemas de misión crítica”, apuntó Kurian.

Entre las asociaciones anunciadas destacan nuevos modelos fundacionales para Apple basados en Gemini, los cuales serán utilizados para mejorar la funcionalidad de Apple Intelligence, además de la presentación de un Siri personalizado que será introducido más adelante en el año.

Liverpool, empresa minorista mexicana, implementará un nuevo asistente de compras, mientras que la NASA empleó Gemini para los procesos de vuelo y seguridad de los astronautas en la misión Artemis II que recientemente realizó un sobrevuelo a la cara oculta de la Luna.

Para facilitar la creación y uso de agentes, Google Cloud introdujo Agent Development Kit (ADK) y Agent Studio, una interfaz de bajo código que democratiza la creación de agentes. Asimismo, el Agent Marketplace permite desplegar instantáneamente agentes especializados de partners como Atlassian, Box, Oracle, ServiceNow y Workday.

Otras capacidades de la plataforma incluyen la funcionalidad de escalar agentes, con mejoras en tiempo de ejecución de menos de un segundo, compatibilidad con agentes de larga duración de hasta siete días, y bancos de memoria persistentes.

Kurian también destacó la importancia de la gobernanza, por lo que introdujo algunas funcionalidades como Agent Identity, donde cada Agente tiene su propia identificación y acciones trazables, administrados centralmente mediante Agent Gateway con tecnología Model Armor para proteger información y datos.

Finalmente, Agent Observability permite revisar el proceso de razonamiento de los agentes, realizar simulación automatizada de usuarios para pruebas de estrés y telemetría compatible con OpenTelemetry.

Interoperabilidad y ecosistema abierto

Kurian aseguró que Google Cloud mantiene su compromiso con un ecosistema abierto, por lo que ofrece exposición de todos sus servicios mediante MCP (Model Context Protocol) para permitir que las empresas puedan trabajar en múltiples Nubes, modelos de IA y plataformas de datos.

Entre las novedades en este apartado, Google Cloud ahora cuenta con interoperabilidad con Microsoft 365, así como la funcionalidad Cross-Cloud Interconnect con AWS, ahora con disponibilidad general, a la que se han sumado las neocloud Core Weave y Lumen.

La aplicación Gemini Enterprise introduce Projects, espacios inteligentes que permiten resolver los problemas más complejos de la empresa sin contaminación de datos, transformando el almacenamiento en un colaborador activo.

Buenos Aires. Honor proyecta una visión ambiciosa sobre el futuro de los dispositivos inteligentes: una nueva generación de equipos impulsados por Inteligencia Artificial (IA), capaces de transformar la manera en que las personas interactúan con la tecnología.

David Moheno, director regional de Comunicaciones y Relaciones Públicas para América Latina de Honor, explicó que la compañía trabaja en el Honor Alpha Plan, su estrategia corporativa 2025-2030 con la que busca evolucionar de fabricante de hardware a una marca centrada en maximizar el potencial humano mediante IA.

“Honor quiere ser una marca que maximice el potencial humano. La política de Honor no involucra reemplazar al usuario, sino avanzar la civilización, ser un catalizador de innovación”, afirmó Moheno, durante su participación en el Argentina Digital Summit, evento organizado por DPL Group. 

El teléfono verdaderamente inteligente

La apuesta de la empresa va más allá de incorporar funciones de IA en los equipos actuales. Según Moheno, la meta es construir un “teléfono verdaderamente inteligente”, en el que la Inteligencia Artificial no sólo sea una aplicación adicional, sino un sistema capaz de reinventar el propio hardware.

Esto implica dispositivos con percepción multimodal, capaces de comprender voz, imagen, contexto y comportamiento del usuario, así como responder con reacciones multimodales más naturales e intuitivas.

“Queremos que el usuario interactúe con su smartphone a través de verdaderas emociones y situaciones tangibles de la vida real”, explicó.

Bajo esta lógica, los celulares evolucionarían hacia asistentes proactivos que ayuden a tomar decisiones cotidianas, desde organizar tareas hasta anticipar necesidades personales, con acciones cada vez más autónomas.

Inversión en IA

Para respaldar esta estrategia, Honor está invirtiendo 10,000 millones de dólares en tecnologías como Inteligencia Artificial como parte de su plan durante los próximos años.

La compañía también trabaja en construir un ecosistema interconectado que integrará smartphones, auriculares, tablets, electrodomésticos y otros gadgets, con compatibilidad entre distintos sistemas operativos, una característica que busca eliminar barreras entre plataformas.

“Nuestra meta es crear un mundo verdaderamente inteligente en el que la vida humana y los cerebros basados en silicio trabajen y convivan como uno mismo”, expresó Moheno.

No te pierdas: “Buscamos democratizar la IA para todos”: Lola Huang, CEO de Honor Colombia

Dado que la ampliación de capacidades de los smartphones también implica que se abren nuevas vías de vulnerabilidad, otro de los ejes en los que trabaja la compañía es la seguridad digital.

Moheno dijo que Honor está desarrollando herramientas capaces de detectar si una persona en una videollamada es real o si se trata de contenido generado con IA, una función enfocada en combatir fraudes, deepfakes y suplantación de identidad.

Esta capacidad podría convertirse en un diferenciador para los fabricantes de dispositivos móviles, en un contexto donde la IA Generativa avanza rápidamente.

Buenos Aires. Ante la pregunta sobre si Argentina tiene el potencial de convertirse en un hub de Inteligencia Artificial (IA), el país tiene los activos para ser competitivo: talento humano, economía del conocimiento y un sector público que impulsa la tecnología, expuso Diego Urbina, gerente de Políticas Públicas para la Región Andina Sur de AWS.

Durante Argentina Digital Summit 2026, el ejecutivo desglosó que, respecto al talento técnico, en el país hay más de 150,000 profesionales en el sector de Tecnologías de la Información, que representa 6% del PIB. Sobre el segundo punto, dijo que Argentina es uno principales exportadores de servicios basado en la economía del conocimiento y esta ocupa el tercer lugar de las exportaciones, sólo después del sector petroquímico y las oleaginosas y cereales, y se espera que en la próxima década su valor ascienda a 30,000 millones de dólares.

En cuanto al tercero, destacó que existe un gobierno que tiene la voluntad de promover y avanzar con la tecnología, y la empresa lo está apoyando por medio de sus programas AWS Entrena y AWS Desarrolla, este último mediante el cual otorga créditos de Nube a startups y pequeños emprendedores, para que los próximos unicornios estén usando su Nube.

IA: 3 pilares para salvar la brecha entre intención y adopción

Urbina expuso tres pilares fundamentales para cerrar la brecha que existe entre la adopción y la intención de la IA:

1. Nube como infraestructura habilitadora de la IA: dotar a todos los actores del ecosistema de las mismas herramientas.
2. Regulación habilitante, no restrictiva: que promueva la adopción sin restringirla bajo principios generales de IA responsable.
3. Marco de seguridad basado en estándares y riesgos que aumente la confianza digital.

A propósito del primer punto, el ejecutivo puntualizó que uno de los objetivos de AWS es que la Nube democratice el uso de la IA. Sin embargo, advirtió que el reto es la adopción de IA, ya que sólo una de cada 3 empresas lo está haciendo, por lo que hay mucho margen por crecer.

Explicó que, en esta importante brecha, el principal obstáculo es la falta de conocimiento, no sólo sobre cómo implementarla, sino también sobre cómo retribuye esto su inversión, es decir, el ROI de las soluciones, ya que estas mejoran la productividad.

A propósito del tercer punto, Urbina detalló que la Nube también puede aportar estándares y un enfoque basado en riesgos, ya que opera bajo un modelo de responsabilidad compartida, en el que el proveedor se encarga de la seguridad de la infraestructura y el cliente de la seguridad en la Nube, es decir, de lo que pone en ella.

El ejecutivo enfatizó que la seguridad es lo principal que tiene AWS en su arquitectura general e infraestructura global, ya que cuenta con certificaciones y estándares muy altos de ciberseguridad, por lo que no sólo hace la IA más accesible, sino también más segura.

Finalmente, sobre la cuestión de la gobernanza y la legislación, dijo que en el Congreso se encuentran más de 50 proyectos sobre Inteligencia Artificial y 11 de ellos leyes generales, por lo que Argentina es el país de América Latina con más iniciativas de IA.

Y, antes de concluir, hizo una advertencia: “Cuando tomamos decisiones basadas en paradigmas del pasado, eso puede limitar cómo usamos la tecnología hoy en día”. “No debemos dejar que esos viejos paradigmas nos condicionen cómo vemos la IA”, advirtió, y aseguró que, al igual que con la Revolución Industrial y la llegada del Internet, la IA está cambiando la forma en que solucionamos problemas, generamos valor y desbloqueamos talento humano.