Observatorio Tecnológico de Hidalgo

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  • Microprocesadores Tecnología Imprescindible para el Desarrollo

    Microprocesadores Tecnología Imprescindible para el Desarrollo

    La tecnología, desde el homo sapiens, hasta la actualidad, ha sido resultado del talento humano, en un proceso histórico de constantes descubrimientos e innovaciones, tal como lo expresó Ortega y Gasset, sin la técnica el hombre no existiría, ni hubiera existido nunca (Ortega y Gasset, 2004), la tecnología es consustancial a la existencia, sobrevivencia y trascendencia de la humanidad. 

    Una de las facetas de la humanidad es la tecnología, cuyo desarrollo ha venido acelerándose cada vez más; en ésta perspectiva están los chips, que ahora tienen una relevancia estratégica en esta era de constante escalamiento tecnológico, al grado que el desarrollo de un país o de una economía, está vinculada a la creación, desarrollo y aplicación de los chips.

    La sociedad actual, ya inmersa en la hiper digitalización, con las aplicaciones de la nube, centros de datos, dispositivos del Internet de las cosas (IoT) y la demanda electrónica de consumo, teniendo a la Inteligencia Artificial (IA), como el eje transversal, acelerando las aplicaciones tecnológicas, integran, en conjunto, una demanda creciente de chips, de distintas características y capacidades, cuyo valor de mercado de semiconductores, microprocesadores y chips, asciende a más de 700 mdd (Chat, 2025).

    El mercado está formado por líderes en diseño y en fabricación, las empresas preponderantes en diseño son Nvidia, el líder en capitalización de mercado por su dominio en Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU), también la empresa AMD (Advanced Micro Device) la cual se destaca por ser líder en procesadores de alto rendimiento (AMD, 2025); Qualcomm Intelligent Computing Everywhere,  reconocida por sus diseños de chips Snapdragón, para dispositivos móviles (Toma & Saxena, 2025) e Intel que sigue siendo el líder en la construcción de procesadores como Intel Xeón 6 (intel, 2025). 

    En la fabricación, el liderazgo se ubica en Asia con Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), empresa de alta tecnología que acaba de presentar su nuevo proceso A14, con la capacidad de producir, para 2028, chips de 1.4 nanómetros, que hará posible un incremento en rendimiento del 15%, así como una reducción del 30% en el consumo de energía. 

    Se proyecta que ésta tecnología se aplicará en los procesadores de Apple, Intel y de AMD; mientras tanto los procesadores de 2 nm entrarán a producción en este 2025 (Dent, 2025). 

    Cabe señalar que la I+D no cesa, dado que y se está creando un nuevo enfoque en los chips, que utilizan agujeros estampados, para incrementar la potencia de radiación, son las llamadas ondas de terahercios, las cuales se localizan en la sección del espectro electromagnético, entre las microondas y las luz infrarroja, las ondas terahercios tienen frecuencias más altas que las ondas de radio, son una herramienta poderosa para transmitir grandes volúmenes de información a grandes velocidades, lo que las hacen utilizables para las redes 6G superando a las redes 5G. 

    Son tecnologías celulares, pero la 6G superará por mucho a la 5G, dado que la 6G no sólo acelera la transmisión de información a escalas masivas, habilitando aplicaciones como la integración hombre-máquina o las llamadas ciudades hiperconectadas; se estima que ésta red iniciará sus aplicaciones en 2030, propiciando la formación de ciudades inteligentes, con hogares inteligentes, será la tecnología del Internet de las cosas (IoT) (Kimachia, 2023).

    Sin embargo, no deja de sorprender la creación de los llamados biochips, los cuales son sistemas organoides que integran células cerebrales vivas en hardware, su potencial, según el investigador en ingeniería química y biomolecular, David Gracias, de la Universidad Jhons Hoptkins de Baltimore, supera a los procesadores construidos con silicio, como los CPU y GPU, en eficiencia y adaptabilidad. Las neuronas que se utilizan en los biochips, son grupos tridimensionales de células cultivadas en laboratorio, que simulan estructuras y funciones neuronales (Mok, 2025).  

    Que distante parece, cuando se inventó el chip en 1958, sentando las bases para la miniaturización de la electrónica, fueron Jack Kilbi y Robert Noyce, los que sentaron las bases de la digitalización; en 1971 Intel lanzó su ordenador en un chip denominado Intel 4004, abriendo camino a la electrónica de consumo. 

    Lo preocupante es la ausencia de la ética y la falta de valoración de los riesgos, ¿acaso la tendencia es la creación de los tecnohumanos?

     

    Microprocesadores Tecnología Imprescindible Para el Desarrollo

     

    Bibliografía

    Chat, D. (3 de julio de 2025). Valor Actual de mercado de semiconductores, microprocesadores y chips. Dee.

    AMD. (14 de agosto de 2025). AMD. Recuperado el agosto de 2025, de amd.com: https://www.amd.com/es/corporate/amd-story.html

    Dent, S. (24 de abril de 2025). engadget. Recuperado el agosto de 2025, de engadgaet.com: https://www.engadget.com/mobile/smartphones/tsmc-shows-off-14nm-chip-tech-that-will-appear-in-future-iphones-and-other-devices-121955292.html

    intel. (13 de agosto de 2025). intel.la. Recuperado el agosto de 2025, de intel: https://www.intel.la/content/www/xl/es/homepage.html

    Kimachia, K. (20 de febrero de 2023). TechRepublic. Recuperado el agosto de 2025, de techrepublic.com: https://www.techrepublic.com/article/5g-vs-6g/?utm_source=facebook.com&utm_medium=technologyadvice-social&utm_content=article&utm_campaign=socialflow&fbclid=IwY2xjawMLhy5leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFteElGT3lDSnFzUWtxeVJNAR6oo9RP6eevssr-vtRd-0MNcpilP80etAjNAWyv

    Mok, A. (9 de agosto de 2025). IEEE Spectrum. Recuperado el agosto de 2025, de spectrum.ieee.org: https://spectrum.ieee.org/biochip-organoid-intelligence-ai-processor?utm_source=roboticsnews

    Ortega y Gasset, J. (2004). Meditación de la técnica y otros ensayos sobre ciencia y filosofía. Santander , España: Revista de Occidente en Alianza Editorial.

    Toma, T., & Saxena, A. (13 de agosto de 2025). Qualcomm. Recuperado el agosto de 2025, de qualcomm.com: https://www.qualcomm.com/news/onq/2025/08/snapdragon-ride-platform-for-automakers-to-scale-with-adas

  • Así avanza la adopción de IA en las empresas colombianas

    Así avanza la adopción de IA en las empresas colombianas

    Un informe revela que el 22% de las empresas colombianas ya ha implementado más del 40% de sus iniciativas en inteligencia artificial generativa.

    Mientras la conversación global sobre la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) gana fuerza, un estudio de Bain & Company destaca a Colombia como uno de los países de la región con mayor capacidad para escalar e implementar esta tecnología en el sector empresarial.

    El informe, basado en entrevistas a altos ejecutivos de más de 100 compañías en 13 sectores estratégicos de América Latina, revela que el 22% de las empresas colombianas ya ha puesto en marcha más del 40% de sus iniciativas en GenAI, duplicando el promedio regional.

    Colombia, junto con México, lidera la inversión relativa en analítica e inteligencia artificial, mientras que Chile encabeza la migración de datos y herramientas hacia la nube. Según Bain, este posicionamiento refleja un nivel de madurez digital superior y una estrategia más definida frente a tecnologías emergentes, a pesar de retos como la escasez de talento especializado y la ausencia de modelos operativos adaptados.

    “Colombia está demostrando que la adopción efectiva de GenAI no depende solo de infraestructura tecnológica, sino de una visión clara, inversión decidida y capacidad de ejecución organizacional. Las empresas que entienden esto ya reportan mejoras tangibles en productividad, experiencia del cliente y reducción de costos”, afirmó Catalina Fajardo, socia y líder de la oficina de Bain & Company en el país.

    Entre los casos de uso más frecuentes en Colombia destacan las herramientas de productividad horizontal, el servicio al cliente y la generación de contenido personalizado. Las compañías que han avanzado en este campo reportan incrementos promedio del 29% en productividad, especialmente gracias a la automatización de tareas repetitivas y al desarrollo de soluciones digitales orientadas al usuario final.

    Aun así, persisten barreras significativas: el 60% de los encuestados identifica la falta de talento como el principal obstáculo, seguido por la madurez de los datos, la adopción interna de los usuarios y la efectividad de los modelos operativos.

    “La oportunidad de crear valor con GenAI ya no es una promesa, es una realidad comprobada. Las empresas que se anticipen estarán mejor posicionadas para reinventar sus industrias”, señaló Bhavi Mehta, experto global en transformación digital de Bain & Company.

    Por último, el informe precisa que en un contexto en el que sectores como banca, telecomunicaciones y comercio aceleran su transformación digital, Colombia tiene la oportunidad de consolidar su liderazgo en GenAI como una ventaja competitiva clave. “El reto será transformar estos avances en resultados sostenibles y escalables, apoyados en una gobernanza sólida, inversión continua en talento y una cultura organizacional alineada con la innovación”.

     

    Fuente:

    Portafolio (2025, 11 de agost0). Así avanza la adopción de IA en las empresas colombianas. Recuperado el 14 de agosto de 2025, de: https://www.portafolio.co/tecnologia/asi-avanza-la-adopcion-de-ia-en-las-empresas-colombianas-637412

  • IA calienta los Centros de Datos: Schneider Electric apuesta por el enfriamiento líquido como estándar del futuro

    IA calienta los Centros de Datos: Schneider Electric apuesta por el enfriamiento líquido como estándar del futuro

    Querétaro, México. Por décadas, el enfriamiento con sistemas de aire acondicionado ha dominado la operación de los Centros de Datos. Pero la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) está acelerando una transformación tecnológica que, según Schneider Electric, será irreversible: la migración hacia el enfriamiento líquido (liquid cooling).

    Aunque no es nueva, esta tecnología está entrando en una fase crítica de adopción, explica a DPL News Alberto Llavot, gerente de Preventa y Desarrollo de Negocios de Schneider Electric para México y Centroamérica, en el marco de su evento Data Cool 2025.

    El consumo de energía es un tema crucial para los Centros de Datos, pues es mayor a medida que aumenta el procesamiento y almacenamiento de datos en las instalaciones. Si no se gestiona adecuadamente, este consumo puede elevar significativamente los costos operativos y la huella de carbono.

    Hoy en día, la refrigeración por aire es el método más utilizado para sacar el calor que generan los enormes volúmenes de datos. Aunque había sido rentable para soportar la digitalización hasta hace unos años, se proyecta que esta tecnología no podrá responder a los requerimientos de la Inteligencia Artificial.

    “Hace 10 años, ningún administrador de TI te hubiera dicho que era la mejor forma de enfriar un servidor. Hoy, no cabe duda”, afirma. La razón es clara: la densidad térmica y el consumo energético que demandan los servidores de IA han superado los límites de la refrigeración tradicional.

    De acuerdo con proyecciones de la compañía, el 60% de los nuevos desarrollos de Centros de Datos en los próximos 5 años estarán enfocados en IA, y la mayoría incorporará liquid cooling desde su diseño.

    El cambio, sin embargo, será gradual: muchos centros actuales fueron concebidos para sistemas de aire, por lo que la transición requerirá rediseños profundos o soluciones híbridas que combinen ambas tecnologías.

    Una carrera contra el tiempo (y contra el calor)

    Aunque cada vez más proveedores de tecnología para Centros de Datos están convencidos de la necesidad de adoptar el enfriamiento líquido, la industria enfrenta un desafío adicional: la falta de estándares globales para liquid cooling.

    Organismos certificadores como Uptime Institute y CREA están trabajando en ello, pero el avance tecnológico es más rápido que la regulación. “La tecnología evoluciona tan rápido que para cuando hay un estándar, ya existe una solución nueva”, advierte Llavot.

    En términos de beneficios, el ejecutivo destaca la eficiencia energética y la optimización de costos operativos como los principales atractivos para implementar tecnología de enfriamiento líquido. Al extraer más calor con menos recursos, dice, los Centros de Datos pueden volverse más sostenibles y atractivos para el capital.

    Una de las preocupaciones sociales ante el crecimiento de los data centers es el uso intensivo de recursos como el agua para enfriar estas instalaciones. De acuerdo con el Banco Mundial, un Centro de Datos puede utilizar hasta 25.5 millones de litros de agua al año para la refrigeración, lo equivalente al consumo diario que hacen 300,000 personas de este recurso.

    Sin embargo, Llavot señala que las soluciones de enfriamiento líquido utilizan sistemas cerrados de agua para minimizar el desperdicio y garantizar la sostenibilidad.

    Además, Adriana Rivera expone que la Asociación Mexicana de Data Centers, la cual dirige, hizo un estudio en el que encontró que el consumo de 1 MW anual por un Centro de Datos es igual a lo que se usa para producir 6.6 kg de carne de cerdo ó 2.4 kg de carne de res, por lo que considera que la huella hídrica es mínima.

    México, en fase de exploración

    Aunque la refrigeración líquida ya se aplica en países como Estados Unidos, donde Schneider Electric ha implementado proyectos de hasta 800 kW en sólo 10 gabinetes, México aún no registra implementaciones formales.

    “La industria no está lista todavía, pero estamos difundiendo el cambio para que la adopción sea más clara”, expone Llavot.

    El especialista prevé que, con la presión que ejercerá la IA sobre la capacidad de procesamiento y enfriamiento, la adopción será inevitable. Incluso Data Centers pequeños —de 100 a 200 kW— podrían beneficiarse de esta tecnología.

    “Hoy dominan los sistemas de aire, pero poco a poco vamos a migrar hacia sistemas híbridos”, anticipa Alberto Llavot. Sobre todo, porque el país se ha vuelto muy atractivo para el desarrollo de campus de Data Centers y ya hay diversos anuncios de inversión por parte de empresas como Amazon Web Services, Microsoft y Alibaba.

    “El crecimiento de los Centros de Datos es evidente en el panorama global. México está siendo uno de los puntos importantes para ese crecimiento, especialmente el estado de Querétaro”.

    ”Y sobre todo, los requerimientos que está demandando la Inteligencia Artificial actualmente están impulsando una revolución total en la forma en la que se lleva a cabo el enfriamiento y eso es a través del liquid cooling”.

    “Ahora no cabe duda. La cantidad de carga, la densidad térmica que están manejando los servidores es tan alta; se calientan tanto y demandan tanta energía que no existe otra forma de enfriarlos de la manera regular”, advierte Llavot.

    Fuente:

    DPL News(2025, 13 de agosto).  IA calienta los Centros de Datos: Schneider Electric apuesta por el enfriamiento líquido como estándar del futuro. Recuperado el 14 de agosto de 2025, de: https://dplnews.com/ia-calienta-los-centros-de-datos-schneider-electric-apuesta-enfriamiento-liquido/

  • Senadores proponen ley para etiquetar contenido generado por IA

    Senadores proponen ley para etiquetar contenido generado por IA

    Iniciativa busca proteger a la ciudadanía de deepfakes y noticias falsas, exigiendo un sello visible y rastreable en todo contenido artificial con las palabras “CREADO POR IA” o “GENERADO POR IA”, para prevenir fraudes y delitos basados en IA, proteger la integridad de procesos judiciales, fomentar un ecosistema tecnológico ético y transparente.

    La moción, patrocinada por los Senadores Bianchi, Castro González, Castro Prieto, Kusanovic y Walker, busca regular la obligación de establecer un sello claro y rastreable del contenido generado con inteligencia artificial.

    Los autores de la moción exponen que, si bien la inteligencia artificial generativa ofrece oportunidades importantes para la innovación en sectores cómo la educación, la salud y las comunicaciones, su mal uso puede tener consecuencias devastadoras. Entre los usos maliciosos identificados se incluyen la creación de videos falsos con contenido sexual sin consentimiento (deepfakes), la clonación de voces para cometer estafas, la generación de pruebas falsas en procesos judiciales, y la difusión de noticias falsas con fines políticos o económicos.

    En este contexto, la moción busca establecer un estándar legal claro que permita distinguir entre contenido auténtico y contenido generado artificialmente, protegiendo así a la ciudadanía frente a la manipulación digital. Se establece la obligación de incluir un sello visible con las palabras “CREADO POR IA” o “GENERADO POR IA”, acompañado de metadatos o marcas de agua digitales que permitan rastrear su origen. Este sello deberá ubicarse en un lugar perceptible del contenido, sin afectar la visualización sustancial del mismo.

    Asimismo, la iniciativa contempla una serie de excepciones justificadas, tales como contenido artístico, de ficción o paródico, siempre que su naturaleza artificial sea evidente. También se exceptúan contenidos utilizados en investigación científica o desarrollo tecnológico, así como aquellos destinados a uso interno, privado y no difundido públicamente. La Agencia de Protección de Datos Personales podrá establecer, mediante norma general, otras excepciones debidamente justificadas.

    Respecto a las sanciones, se indica que el incumplimiento de la obligación de etiquetado será considerado una infracción grave. La eliminación o alteración maliciosa del sello o de los metadatos será igualmente sancionada. Estas infracciones estarán sujetas a lo dispuesto en la Ley N° 21.459, sin perjuicio de las responsabilidades civiles o penales adicionales que puedan derivarse del uso fraudulento de contenido generado por IA.

    Entre los objetivos específicos del proyecto, se busca fortalecer la veracidad informativa en el entorno digital; establecer mecanismos de prevención frente a delitos y fraudes basados en IA; reforzar la integridad de los procesos judiciales evitando la introducción de pruebas manipuladas; y fomentar un ecosistema tecnológico seguro, transparente y éticamente responsable.

    La moción se inspira en legislaciones comparadas, especialmente en la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, que ha introducido requisitos explícitos de transparencia para los sistemas de IA generativa. También se consideran recientes normativas emitidas por la República Popular China, que enfatizan la trazabilidad del contenido generado con IA. En ambos casos, se establece la responsabilidad de etiquetado en quienes desarrollan o difunden esta tecnología, buscando evitar fraudes y proteger a los ciudadanos.

    El proyecto de ley actualmente se encuentra en su primer trámite constitucional en la Comisión de Desafíos del Futuro, Ciencia, Tecnología e Innovación del Senado y, posteriormente, pasará a la Comisión de Transportes y Telecomunicaciones de esa Corporación.

    Fuente:

    Diario Constitucional (2025, 29 de julio). Senadores proponen ley para etiquetar contenido generado por IA. Recuperado el 12 de agosto de 2025, de: https://www.diarioconstitucional.cl/2025/07/29/senadores-proponen-ley-para-etiquetar-contenido-generado-por-ia/

  • IA en telecomunicaciones: clave para la eficiencia y nuevos negocios

    IA en telecomunicaciones: clave para la eficiencia y nuevos negocios

    Buenos Aires, Argentina. Las empresas de telecomunicaciones revisan con lupa sus acciones en un escenario de constante innovación y que, por las inversiones necesarias y la feroz competencia, no permite pasos en falso. En este contexto, y aún con riesgos asociados, la Inteligencia Artificial(IA) se presenta como un aliado obligado para ganar eficiencia y generar nuevos negocios. El Fiber Connect Latam 2025 fue escenario del debate.

    Las telcos se enfrentan al desafío de estar en constante innovación por mayores expectativas de los usuarios, más demanda de servicios, crecimiento de redes y la necesidad de encontrar nuevas fuentes de ingresos. La IA puede ser la respuesta a algunas de las preguntas que tienen los protagonistas del sector, pero deben entender que no opera sola. “No hay IA sin datos. No se puede ser turista en el mundo IA y no se trata de hacer un roadmap, sino que los planes de negocio incluyan la tecnología por sus virtudes”, inició Cristian Lucchesi, Telecom & Media Industry Advisor de Google Cloud Latin America.

    Las empresas se animan al desafío. “68% de las telco tienen productivos casos de IA y la mitad de ellos los desplegó hace más de un año”, reveló el ejecutivo y agregó que, al mismo tiempo, está bajando el time to market de productos asociados: más del 86% de las empresas tomaron menos de seis meses desde el proceso de ideación hasta la puesta en producción. ¿En qué se utiliza? Principalmente para atención al cliente, back-office y mayor eficiencia.

    Lucchesi añadió que las firmas observan a la IA como aliado ideal principalmente para modernizar la red, garantizando la confiabilidad del servicio, mayor escalabilidad y rendimiento; acelerar la eficiencia, con cambios favorables en aspectos como operaciones en terreno y productividad de la fuerza laboral; mejorar la experiencia del cliente; y nuevas formas de monetización. En este camino, el sector debe aprovechar sus virtudes, tales como la capacidad de su red y la experiencia en “generar ecosistema de partners”, cerró.

    Luego, en un panel en el que se discutieron oportunidades de negocio en clave IA, Alejandro Girardotti, de Cirion, marcó que “el impacto (de IA) es grande y la idea es que sea mayor: dispara necesidades en todos los ámbitos desde el punto de vista de la conectividad y a eso se le agrega la latencia como factor relevante para alguno de los casos. Hay que estar listo en varios niveles, también en aspectos adicionales como energía”, marcó.

    Para Gerardo Renzetti, CTO de Arsat, la Inteligencia Artificial presenta virtudes como la eficiencia y mejoras en la gestión de tráfico pero, al mismo tiempo, “empuja a los operadores a una renovación constante de tecnología y, en este punto, hay que revisar también cuál y cómo es el retorno de la inversión”. Indicó que “agregar valor con IA no debe ser igual a cambiar el concepto que tienen las compañías” y destacó la importancia de diferenciar automatización de IA.

    “Avanzamos con IA en lo que respecta a la atención al cliente, para la automatización de procesos. En cuanto a las redes, es algo en lo que recién entramos, porque hay que hacer muchos cambios para que funcione. Entendemos que es una tecnología que tenemos que abrazar”, valoró Luis Quinelli, presidente de SION. Coincidió al cierre con Miguel Zehnder, de Alvis, y con el resto de los oradores en que la aplicación de IA será útil para lograr eficiencia, un factor clave para un sector ávido de agilizar procesos para la reducción de costos.

     

    Fuente.

    DPL News(2025, 05 de agosto). IA en telecomunicaciones: clave para la eficiencia y nuevos negocios. Recuperado el 10 de agosto de 2025, de: https://dplnews.com/ia-en-telecomunicaciones-eficiencia-nuevos-negocios/

  • IA y computación cuántica redefinirán las industrias: esto dicen Siemens y Accenture

    IA y computación cuántica redefinirán las industrias: esto dicen Siemens y Accenture

    En una conversación futurista, Alejandro Preinfalk, director ejecutivo de Siemens México, y Jorge Castilla, director general de Accenture, exploraron cómo la Inteligencia Artificial (IA) y la computación cuántica están confluyendo para transformar radicalmente las industrias, la medicina y el entorno empresarial global.

    Durante el Siemens Media Day en la Ciudad de México, ambos ejecutivos coincidieron en que el punto de inflexión actual en la historia tecnológica está marcado por una capacidad sin precedentes de interacción con las máquinas.

    “Antes, había que saber programar para hablar con una computadora. Hoy basta con hablarle”, destacó Castilla. Este cambio representa, en palabras de Preinfalk, una verdadera democratización del acceso a la tecnología.

    La IA toma cuerpo: el siguiente nivel

    Una de las reflexiones más provocadoras fue planteada por Castilla, al prever una “segunda evolución” de la IA: cuando esta se dote de cuerpo y sensibilidad a través de la robótica y los sensores.

    Esta integración ―dijo― en un futuro permitiría que la Inteligencia Artificial no sólo procese datos, sino que experimente el entorno físico, acercándose así a una cognición más humana.

    A este escenario se suma la computación cuántica, que promete revolucionar la resolución de problemas complejos, desde exploración espacial hasta nuevos tratamientos médicos.

    Según Castilla, “lo que hoy tarda 30 años en procesarse, con quantum computing podría tardar segundos”. Y si se combina con el poder de la IA, las posibilidades en áreas como la biotecnología se disparan.

    Uno de los ejemplos más palpables de esta sinergia fue el desarrollo acelerado de vacunas durante la pandemia. Siemens participó activamente, utilizando gemelos digitales para simular combinaciones moleculares, reduciendo años de trabajo a meses. “Cinco años después, aún estaríamos esperando vacunas si no fuera por esta tecnología”, afirmó Preinfalk.

    Otra muestra del potencial de la Inteligencia Artificial es el desarrollo de agentes de IA, sistemas que son capaces de realizar tareas de forma autónoma. Estos sistemas van más allá de los asistentes conversacionales.

    Castilla detalló que estos agentes no sólo responden preguntas, sino que ejecutan tareas, automatizan procesos y actúan de manera proactiva con base en el objetivo para el que fueron diseñados, convirtiéndose en una extensión del propio trabajo humano.

    En el ámbito de la manufactura, Preinfalk subrayó que, gracias a la IA, es posible interactuar directamente con las máquinas para programar producción, ajustar operaciones o realizar mantenimiento predictivo sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

    Alianzas para acelerar la adopción

    Ambos ejecutivos subrayaron que el despliegue efectivo de estas tecnologías exige una base de infraestructura digital sólida y una colaboración estrecha.

    En ese sentido, destacaron la alianza entre Siemens y Accenture lanzada en abril de este año. Las empresas crearon un grupo de trabajo con más 7,000 ingenieros con experiencia industrial y en transformación digital para acelerar proyectos tecnológicos en sectores clave, incluyendo la manufactura y la energía.

    Esta colaboración ya permite implementar soluciones como copilotos industriales: sistemas que traducen instrucciones en lenguaje natural a comandos de producción automatizados, incluso con capacidades predictivas para mantenimiento.

    Eficiencia, personalización y sostenibilidad

    La automatización, la simulación industrial avanzada y el metaverso industrial abren paso a una nueva era de hiperpersonalización, eficiencia energética y creatividad empresarial.

    Castilla lo resume así: “las empresas tendrán más energía, más capital y más tiempo para innovar. La eficiencia se transformará en creatividad”.

    Además, señalaron que la convergencia entre TI (Tecnologías de la Información) y OT (Tecnologías Operativas) permitirá simular y optimizar operaciones completas antes de implementarlas, mitigando riesgos y reduciendo tiempos de reacción ante cuellos de botella.

    En términos de sostenibilidad, ambos reconocieron el rol central de la tecnología para enfrentar el cambio climático. Desde avances en baterías y paneles solares, hasta la autosuficiencia energética a nivel industrial, el horizonte apunta hacia una electrificación descentralizada que democratice el acceso a la energía y reduzca emisiones.

    Otro mensaje contundente fue que la IA no sólo es para grandes corporaciones. “Es el ecualizador más poderoso del mundo”, sostuvo Castilla.

    Gracias a estas herramientas, las pequeñas y medianas empresas pueden acceder a capacidades que antes eran exclusivas de gigantes tecnológicos: crear campañas de marketing, automatizar procesos o incluso diseñar productos a medida.

    ¿Y México?

    A pesar del enorme potencial, México aún figura por debajo del puesto 50 en los rankings globales de digitalización, algo que preocupa a ambos directivos. Las causas, coincidieron, van desde rezagos en educación tecnológica hasta un ecosistema de innovación que necesita mayor confianza, infraestructura y financiamiento.

    “La buena noticia es que tenemos todo: academia, talento, ingenieros, incluso más que Alemania. Lo que nos falta es perder el miedo”, concluyó Preinfalk.

    Fuente.

    DPL News (2025, 07 de agosto). IA y computación cuántica redefinirán las industrias: esto dicen Siemens y Accenture. Recuperado el 08 de agosto de 2025, de: https://dplnews.com/ia-computacion-cuantica-redefiniran-industrias-siemens/

  • La Inteligencia Artificial en el Escalamiento Tecnológico de las Telecomunicaciones

    La Inteligencia Artificial en el Escalamiento Tecnológico de las Telecomunicaciones

    El mercado de las telecomunicaciones entró en una nueva dinámica, a partir de la pandemia del 2020, impulsando una amplia transformación tecnológica, lo que ha implicado una necesidad de inversiones, para desarrollar infraestructura de última generación, según la empresa GSMA Intelligence las empresas de los dispositivos móviles destinarán, por lo menos un Billón de dólares para el despliegue de la tecnología 5G, sin considerar la adquisición del espectro. (Telekom, 2019), de esta forma estar en condiciones de atender, la creciente demanda de banda ancha, tanto de redes fijas, como de dispositivos móviles, cuyo dinamismo es exponencial.

    El sector de las telecomunicaciones enfrenta desafíos, propiciados por los aranceles, que Trump está usando como arma geopolítica, ya ha afectado a las cadenas de suministro, al incrementarse los costos de componentes como reuters, switches, antenas y las tecnologías para la 5G, los aranceles tienen un efecto de tsunami (Chat, DeepSeek, 2024). 

    Para la trasmisión de datos a finales del siglo XIX, desde él telégrafo y el teléfono, hasta el Internet por línea telefónica (DSL) (Digital Suscriber Line) se utilizaron los hilos de cobre; fue a mediados del siglo XX cuando se inició el uso de la fibra óptica, que sustituyó las líneas de cobre (Osado, 2025). 

    El desarrollo de la tecnología de la fibra óptica, fue resultado de investigaciones realizadas por Charles Kao, del Standard Telecommunication Laboratories y   Robert Maurer, Donald Keck y Peter Schultz, de la corporación CORNING, logrando la fibra óptica en 1970. 

    Con la luz la información viaja 65 mil veces más rápido, que en el cobre (CORNING, 1970). El uso de las redes troncales Híbridas HFC (Hibrid-Fiber-coaxial), fueron resultado de la combinación de la fibra óptica con el cable coaxial. 

    ALOHnet fue la primera red de datos inalámbrica, descubierta en 1968, es un acceso aleatorio para un gran número de transmisores intermitentes (Abramson, 2009); en los 80s aparecen los modems inalámbricos, en los 90s, NCR y AT&T construyeron las bases del Wi-fi, surgiendo su primer estándar IEEE-802.11, también en ésta década aparecen los primeros sistemas de datos móviles GPRS y EDGE; en 2001 el 3G, y en 2010 el 4G para entrar a la carrera del 5G y del 6G.

    Partiendo del principio que la luz viaja un 47% más rápido en el aire que en el vidrio de sílice, se reduce drásticamente la latencia, factor crítico para el 5G y el 6G.

    Bajo el concepto de cristales fotónicos, de Eli Yablonobich, Philip Russell, de la Universidad de Southampton, diseñó en 1999, la fibra de núcleo hueco (Hollow-core fiber) (RF, BJ,, & JC,, 1999), surgiendo así una de las innovaciones de más alto impacto para las redes de alta velocidad (Gambardella, 2025). 

    Las aplicaciones de la IA en las telecomunicaciones, ya son parte natural de sus procesos, la diferencia está en las estrategias, de cómo se aplican la gran diversidad de tipos IA en operaciones específicas

    Si bien es cierto que la IA  no es es una línea, ni de cobre, ni fibra óptica, funciona como una capa, que está por encima de toda la infraestructura de las telecomunicaciones, para hacerla más eficiente, autónoma y segura, con aplicaciones para predecir, analizar y actuar, mejorando el rendimiento, mediante gestión de tráfico, predecir congestiones, mantenimiento predictivo, eficiencia energética, detección de amenazas, respuesta automatizada, planificación y despliegue de redes, optimiza la 5G, y previendo para la 6G redes auto-reparables, así como una comunicación semántica, entre otras que desarrollará (Google, 2025). 

    Esto es porque la IA se ha transformado en el cerebro, para que la infraestructura de las telecomunicaciones, escale hasta lograr la construcción de un sistema inteligente, cuyas características principales son la predicción y la autonomía, para que la empresa esté en condiciones, de atender la creciente demanda, unas comunicaciones con velocidad y precisión, para el futuro cercano, que exige una conexión eficiente, rápida y eficaz.

    En una era tecnológica, la interconectividad es una necesidad fundamental, sin embargo entraña grandes riesgos, nuestras vidas y rutinas han cambiado, a una velocidad que no alcanzamos a dimensionar, el riesgo mayor es la pérdida del sentido humano, al desaparecer los valores fundamentales, sólo la ciberética podrá redimensionar el papel de la especie humana, en el centro del paradigma tecnológico. 

     

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    Bibliografía

    Chat, DeepSeek. (2024). Impacto de la Politica de aranceles del Presidente Trump en el sector de telcomunicaciones a nivel global.

    Chat, DeepSeek. (2 de agosto de 2024). Impacto de la Politica de Aranceles del Presoidente Trump en el sector de telecommunicaciones a nivel global.

    CORNING. (15 de agosto de 1970). CORNING. Recuperado el agosto de 2025, de corning.com: https://www.corning.com/worldwide/en/markets/Optical-Communications-Market/streamlined-connectivity/timeline-1970.html

    Abramson, N. (29 de septiembre de 2009). SCHOLARPEDIA, The peer-reviewed, open access enclycopedia. (U. d. Prof. Francesco Vatalaro, Productor, & doi:10.4249/scholarpedia.7020) Recuperado el julio de 2025, de scholarpedia.org: http://www.scholarpedia.org/article/Aloha_random_access

    Gambardella, L. (5 de agosto de 2025). dpl news. Recuperado el agosto de 2025, de dplnews.com: https://dplnews.com/hollow-fiber-la-fibra-que-no-se-ve-pero-puede-cambiarlo-todo/

    Google. (2 de agosto de 2025). Reporte sobre la evolución de las telecomuniciones del cobre a la fibra optica y el papel de la IA.

    Osado, D. (31 de julio de 2025). Telefonica. Recuperado el julio de 2025, de telefonica.com: https://www.telefonica.com/es/sala-comunicacion/blog/luz-fibra-optica/?utm_campaign=ttlc20250731&utm_medium=email&utm_source=acumbamail

    RF, C., B. M., & J. K. (3 de septiembre de 1999). Guía de luz en el aire mediante la banda prohibida fotónica monomodo. Science, 285(5433), 1537-1539.

    Telekom. (15 de mayo de 2019). DEUTSCHE TELEKOM –Informe anual 2019. Recuperado el agosto de 2025, de report.telekom.com: https://report.telekom.com/annual-report-2019/management-report/the-economic-environment/telecommunications-market.html

  • El deep learning está pasado de moda

    El deep learning está pasado de moda

    Nadie puede negar que, en la evolución exponencial de la inteligencia artificial, el deep learning ha sido uno de los protagonistas más distinguidos. Este tipo de aprendizaje automático –machine learning–, que imita la forma en que el cerebro humano adquiere ciertos tipos de conocimientos, ha sido el motor detrás de muchos avances significativos en campos que van desde el reconocimiento de voz y de imágenes hasta la mejora de los sistemas de recomendación en plataformas de streaming y comercio electrónico.

    Sin embargo, a medida que la tecnología avanza y las necesidades de la sociedad se transforman, surgen voces que proclaman que el deep learning podría estar llegando a sus últimos momentos, en aras de nuevas técnicas más transparentes.

    Y es que una de las mayores críticas apunta a su naturaleza inherentemente opaca. Estos modelos, especialmente aquellos con arquitecturas complejas y profusas capas de redes neuronales, son difíciles de interpretar. A medida que un algoritmo de deep learning “aprende” de los datos, realiza ajustes en sus parámetros internos. Entender cómo estas modificaciones afectan a las decisiones finales entraña una dificultad considerable.

    Esta “caja negra” en la toma de decisiones se ha convertido en un punto de fricción significativo, especialmente en aplicaciones donde la transparencia y la rendición de cuentas son cuestiones de especial relevancia.

    Pongamos como ejemplo un médico o un juez que usan un algoritmo de aprendizaje profundo para complementarse a la hora de abordar el diagnóstico de un paciente o el veredicto de un acusado. En principio, este profesional obtendrá del modelo de IA el resultado, la conclusión, pero no los pasos que ha seguido hasta hacer la consideración final. Por este motivo, es difícil su uso actual en la toma de decisiones complejas.

    Razones éticas y legales

    La creciente demanda de entender los procesos que hay detrás de la IA está enraizada en un conjunto diverso de preocupaciones, que abarcan desde la ética hasta la legalidad. La implementación de regulaciones como la Ley de la Inteligencia Artificial en la Unión Europea, recientemente aprobada, subraya la importancia de que los sistemas sean transparentes, explicables y justos.

    Con ello, no solo busca proteger los derechos de los individuos, sino también fomentar la confianza en las tecnologías de aprendizaje automático, al asegurar que se puedan entender y cuestionar sus decisiones. En este sentido, el deep learning, con su intrincada red de cálculos y su dificultad para la transparencia, choca directamente con estos principios y cada vez se va convirtiendo en un desafío mayor.

    Alternativas menos opacas

    Así, la necesidad de sistemas más transparentes y explicables está remodelando las prioridades de investigación y desarrollo, con un impulso por buscar alternativas que no sacrifiquen el rendimiento, pero que ofrezcan una mayor claridad en su funcionamiento interno.

    Una de estas nuevas vías es la apuesta por técnicas de explicabilidad por diseño, que integran la capacidad de explicación en el corazón mismo de los modelos de IA. Se trata de programas que buscan no solo mejorar la interpretación de los modelos existentes, sino también crear nuevos tipos de algoritmos que sean intrínsecamente más transparentes.

    Por otro lado, la comunidad científica está trabajando en otra alternativa viable: modelos híbridos que combinan elementos de aprendizaje profundo con enfoques más tradicionales de la inteligencia artificial, como los sistemas basados en reglas o la lógica simbólica. Esta opción pretende equilibrar la capacidad de generalización y el rendimiento del deep learning con la claridad y la explicabilidad de los métodos más antiguos.

    En cualquier caso, parece que la tendencia es avanzar hacia técnicas más estructuradas y menos dependientes de datos masivos, como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje federado.

    Estos enfoques ofrecen caminos alternativos para desarrollar sistemas inteligentes que pueden ser más fáciles de auditar y entender.

    El machine learning está lejos de ser lineal o predecible y, aunque el deep learning ha dominado el campo durante años, estamos viendo que su posición no está asegurada. Es probable que se diversifiquen los enfoques de esta tecnología, donde la efectividad se mide no solo en términos de precisión o eficiencia, sino también en la capacidad de los modelos para ser comprendidos y cuestionados. Será fundamental para poder cumplir, de manera adecuada y más fácilmente, con las diferentes regulaciones en IA que se están empezando a desarrollar en todo el mundo.

    En los próximos años seremos testigos de grandes cambios… esto es solo el principio. Nadie tiene una bola de cristal para garantizar al 100 % hasta dónde llegaremos en la evolución de los sistemas de inteligencia artificial. Trabajemos conjuntamente para intentar conseguir que dicha evolución tenga el impacto más positivo posible tanto a nivel profesional, como en las personas.

     

    Fuente:

    The Conversation (2024, 25 de abril). El deep learning está pasado de moda. Recuperado el 04 de agosto de 2024, de: https://theconversation.com/el-deep-learning-esta-pasado-de-moda-227380

  • Semiconductores: el corazón invisible de la tecnología moderna

    Semiconductores: el corazón invisible de la tecnología moderna

    Los celulares, automóviles, televisores, computadoras y refrigeradores tienen algo en común: dependen del funcionamiento de los semiconductores. Aunque pasan desapercibidos a simple vista, su papel en la tecnología moderna es tan esencial que, sin ellos, “nuestra vida actual sería impensable”, aseguró José Luis Jáuregui, académico de la Maestría en Innovación y Excelencia Operacional de CETYS Universidad.

    “Si no existieran los semiconductores, probablemente seguiríamos en la Edad de Piedra”, afirmó. “Nos permiten comunicarnos, transportarnos, entretenernos y acceder a servicios básicos. La tecnología ya no es un lujo: es una necesidad cotidiana”.

    Cómo funcionan los semiconductores y por qué son fundamentales

    Los semiconductores son materiales que tienen la capacidad de controlar el flujo de energía eléctrica, permitiendo o bloqueando su paso según sea necesario. Esta propiedad los convierte en piezas clave en todos los dispositivos electrónicos, desde un teléfono móvil hasta un equipo de resonancia magnética.

    “Son los encargados de regular cuánta energía necesita cada componente. Sin ellos, los dispositivos simplemente no funcionarían o se dañarían”, explicó el docente. Además, se fabrican mayormente con silicio, un elemento abundante en la Tierra, lo que ha facilitado su producción y expansión.

    Aplicaciones tecnológicas y crecimiento del sector

    Por otra parte, resaltó que los avances en semiconductores han transformado sectores enteros. En el ámbito médico, permiten el funcionamiento de equipos quirúrgicos robotizados; en la industria automotriz, hacen posible la conducción asistida y la seguridad inteligente en vehículos; en la educación y la comunicación, sustentan plataformas de videollamadas y redes digitales.

    Además, señaló que el crecimiento del sector de los semiconductores está lejos de detenerse. De acuerdo con la Ley de Moore, cada dos años se duplica la cantidad de transistores (o chips) que pueden integrarse en un circuito. Esto se traduce en dispositivos cada vez más potentes, pequeños y eficientes, por lo que subrayó la importancia de fomentar en la sociedad una mayor conciencia tecnológica.

    “No se trata de que todos seamos expertos en física electrónica, pero sí de comprender que esta tecnología es parte de nuestra vida diaria y que conocerla puede abrir muchas puertas. Las universidades, como CETYS, están formando a los líderes que impulsarán este campo en el futuro”, concluyó.

     

    Fuente.

    Mexico Industry (2025, 24 de julio). Semiconductores: el corazón invisible de la tecnología moderna. Recuperado el 01 de agosto de 2025, de: https://mexicoindustry.com/noticia/semiconductores-el-corazon-invisible-de-la-tecnologia-moderna

  • Corte láser, soldadura y dobladoras: Grupo HI-TEC muestra el futuro de manufactura avanzada

    Corte láser, soldadura y dobladoras: Grupo HI-TEC muestra el futuro de manufactura avanzada

    Con una exhibición de tecnología de punta y soluciones de manufactura inteligentes, Grupo HI-TEC demostró su liderazgo durante su participación en FABTECH México 2025. José Martín Serrato, jefe de Aplicaciones de la empresa, compartió los avances y nuevas propuestas que posicionan a la firma como un aliado estratégico para la industria mexicana.

    Entre los equipos presentados, destacó unalínea completa de maquinaria para corte y soldadura láser, dobladoras de lámina y tubo, prensas y desbarbadoras de material. En particular, se introdujo la marca TFON, la cual ahora se suma a la oferta de valor de HI-TEC para robustecer las soluciones en procesos de desbarbado y nivelado.

    “Estamos mostrando demostraciones en las que integramos procesos completos: desde el corte láser, pasando por desbarbado, doblado de lámina y soldadura láser. Todo esto en una sola pieza, con el objetivo de mostrar cómo nuestras tecnologías trabajan en conjunto para optimizar la producción”, explicó Serrato.

    Además, Grupo HI-TEC presentó sus soluciones en automatización, que incluyen adaptaciones robóticas a máquinas de soldadura y dobladoras.

    La empresa, orgullosamente mexicana desde 1992, abarca todo tipo de sectores, como el automotriz, la aeronáutica y las maquiladoras. Actualmente, cuenta con presencia estratégica en la República Mexicana y trabaja con marcas reconocidas como HASS, NAKAMURA y CITIZEN. Su propuesta de valor incluye no solo la comercialización de maquinaria, sino también asesoría integral, soporte técnico e ingeniería especializada.

    “Nuestra misión es apoyar a nuestros clientes en cada etapa con excelencia en servicio y soluciones personalizadas”, concluyó el jefe de Aplicaciones.

     

    Fuente.

    Mexico Industry (2025, 26 de mayo). Corte láser, soldadura y dobladoras: Grupo HI-TEC muestra el futuro de manufactura avanzada. Recuperado el 01 de agosto de 2025, de: https://mexicoindustry.com/noticia/corte-laser-soldadura-y-dobladoras-grupo-hi-tec-muestra-el-futuro-de-manufactura-avanzada