Observatorio Tecnológico de Hidalgo

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  • De la inspección visual a la IA: así mejora la calidad en el sector automotriz

    De la inspección visual a la IA: así mejora la calidad en el sector automotriz

    La inteligencia artificial ya no es una promesa futura para la industria automotriz, sino una herramienta que está redefiniendo procesos fundamentales como la validación de materiales, la inspección de componentes y la garantía de calidad en línea.

    Aplicaciones de la inteligencia artificial en calidad automotriz

    Durante el panel “Más allá del rumor – Más allá de la moda: ¿Qué significa la IA para la industria automotriz?”, realizado en el marco del GTI Summit, José Luis Tobías, director de quality assurance en KIA, destacó cómo la IA ha permitido acelerar y optimizar procesos tradicionalmente complejos.

    “En nuestro laboratorio de materiales, una evaluación con rayos X que antes tomaba hasta tres horas, hoy puede reducirse a minutos gracias al aprendizaje no supervisado aplicado a bases de datos de imágenes buenas y defectuosas”, explicó.

    Asimismo, una de las aplicaciones más impactantes es la inspección visual automatizada. Víctor Cuevas, director de digitalización e innovación global en Katcon, compartió que en su planta han desarrollado modelos de visión por computadora capaces de detectar defectos en soldaduras con gran precisión.

    “Antes, la variabilidad entre operadores complicaba la inspección; ahora, la IA genera una línea base objetiva que compensa esas diferencias y permite un control más confiable”, aseguró.

    Mejora continua y detección de defectos en tiempo real

    Por otro lado, la experiencia de Siemens en este ámbito complementa la visión desde el lado del software industrial. Eduardo Shelley, portfolio development executive en Siemens Digital Industries, señaló que la detección de patrones y el reconocimiento óptico están resolviendo problemas críticos en la línea de producción.

    “Típicamente, el 60% de las piezas defectuosas no se detectan a tiempo. Con IA podemos reconocer imperfecciones en soldadura o pintura sin esperar a una revisión tardía”, afirmó.

    Además de reducir el margen de error, estas tecnologías también permiten establecer un ciclo de mejora continua. Katcon, por ejemplo, utiliza los datos recolectados en producción para retroalimentar a sus equipos de ingeniería, lo que permite que los nuevos diseños consideren defectos históricos y variaciones reales de proceso.

    Este enfoque marca una diferencia clave: no se trata solo de automatizar lo que antes hacía una persona, sino de ampliar la capacidad de análisis y predicción con base en millones de datos. “La IA no sustituye la experiencia humana, la potencia”, concluyó Tobías.

    Así, la industria automotriz mexicana comienza a dar pasos firmes hacia una manufactura más inteligente, donde la calidad ya no depende del ojo humano, sino de sistemas que aprenden, anticipan y mejoran continuamente.

    Fuente.

    Mexico Industry (2025, 16 de julio). De la inspección visual a la IA: así mejora la calidad en el sector automotriz. Recuperado el 31 de julio de 2025, de: https://mexicoindustry.com/noticia/de-la-inspeccion-visual-a-la-ia-asi-mejora-la-calidad-en-el-sector-automotriz

  • Así cambiará la industria automotriz con IA y aprendizaje automático

    Así cambiará la industria automotriz con IA y aprendizaje automático

    La industria automotriz ya no gira solo en torno a motores, transmisiones y diseño. Hoy, los vehículos deben aprender, decidir y adaptarse. Esa es la razón por la que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se consolidan como habilidades imprescindibles para el talento que quiera mantenerse vigente hacia 2030.

    Durante su intervención en el GTI Summit, Ricardo Swain Oropeza, decano de la Facultad de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey, fue directo:

    “La IA no va a reemplazar a los ingenieros, pero los ingenieros que no usen IA, sí serán reemplazados”, dijo.

    El mensaje es claro: el dominio de la inteligencia artificial no es opcional. Ya no se trata solo de conocer el concepto, sino de saber cómo entrenar modelos, interpretar grandes volúmenes de datos, tomar decisiones en tiempo real y adaptarse al entorno.

    Tecnologías que transforman el vehículo inteligente

    Los sistemas actuales —asistencia al conductor, mantenimiento predictivo, navegación autónoma, personalización del usuario— ya dependen de algoritmos de IA. Y su implementación exige que el talento tenga habilidades para trabajar con flujos de datos, sensores y herramientas de entrenamiento de modelos.

    Swain explicó que estas competencias no solo están en los laboratorios del futuro. Ya se aplican en campus universitarios y empresas que desarrollan vehículos capaces de identificar obstáculos, trazar rutas, optimizar recursos o adaptarse a condiciones inesperadas, usando inteligencia artificial directamente desde el vehículo, sin necesidad de conexión a la nube.

    Una de las habilidades clave es desarrollar sistemas que puedan operar “on the edge”, es decir, procesar datos de forma local, sin depender de servidores externos. Esto requiere comprender cómo funciona el hardware, pero también cómo adaptar modelos entrenados para que sean eficientes y rápidos en condiciones reales.

    “El que no entienda lo que le está pidiendo a una IA, tampoco entenderá los resultados. Y eso es peligroso cuando hablamos de vehículos que transportan personas o mercancías”, advirtió.

    La IA impulsa nuevas competencias en el talento automotriz

    Con el auge de plataformas como ChatGPT, Copilot o asistentes predictivos, muchos jóvenes creen que la IA hará el trabajo por ellos. Pero la realidad es que la ventaja competitiva está en saber integrarla estratégicamente, no solo usarla superficialmente.

    De cara al 2030, los ingenieros e ingenieras capaces de diseñar vehículos que piensen, se anticipen y tomen decisiones seguras y eficientes serán quienes definan el rumbo de la industria automotriz.

    Fuente:

    Mexico Industry(2025, 29 de julio). Así cambiará la industria automotriz con IA y aprendizaje automático. Recuperado el 31 de julio de 2025, de: https://mexicoindustry.com/noticia/asi-cambiara-la-industria-automotriz-con-ia-y-aprendizaje-automatico

  • La Aplicación de la Inteligencia Artificial En la producción de medicamentos

    La Aplicación de la Inteligencia Artificial En la producción de medicamentos

    El éxito de los medicamentos está en la superación de la enfermedad en los pacientes; por lo que la generación de medicamentos exige un proceso de investigación, tanto en la producción de fármacos como en  la herbolaria.

    En la generación de medicamentos, los costos y la complejidad son crecientes, lo que hace imprescindible diseñar nuevas estrategias y aplicar nuevas tecnologías, siendo la Inteligencia Artificial (IA) la preponderante, sobre todo en materia de I+D, que siempre requiere largos periodos de tiempo, en promedio entre 10 y 13 años, incluso más, para realizar el proceso que incluye: descubrimiento de la entidad molecular, fase preclínica, ensayos clínicos, revisión, producción y farmacovigilancia, esta última fase es continua (Farma, Industria, 2025).

    La IA genómica está impactando en los ensayos clínicos, en la monitorización, las alertas, los modelos de riesgo y la optimización en el uso de recursos; se estima que la IA genómica podría generar más de 50 mmdd en valor anual, en las fases fundamentales de la cadena de valor (Lewis & Rascke, Ralf, et alt, 2025). 

    Las aplicaciones de modelos como BioGPT y Med-PaLM analizan datos de microscopía, patología y modelos químicos, orientados a la predicción de proteínas (Shah & Bleys, Joachim; et alt, 2024). 

    Las enfermedades, en el tránsito histórico de la humanidad, algunas desaparecen, pero surgen nuevas más complejas, requiriéndose de nuevos fármacos, para lo cual la IA, en convergencia con la inteligencia humana, se logra la Inteligencia Aumentada, como modelo de asociación, para llegar al paradigma del aprendizaje trascendente, que va del diseño de fármacos, asistido por computadora, a uno asistido por la inteligencia aumentada,  llegando a un diseño de fármacos asistido por el humano (Saldivar-Gonzalez & Medina, Franco, Jose L, 2023).  

    La IA facilita el mapeo de las estructuras de las proteínas, identificando sus puntos críticos para diseñar las moléculas, llamadas aglutinantes, creando nuevas generaciones de fármacos proteicos, destinados a tratar el dolor, el cáncer y enfermedades cerebrales (Xuelai, 2025).  

    Las aplicaciones de la IA en la industria de biofármacos, se centra en enfermedades que afectan a poblaciones de altos ingresos, dejando de lado las enfermedades crónicas, de pacientes con menor poder adquisitivo, ésta industria dominada por trasnacionales, se rige por el mercado y la  alta rentabilidad,  desincronizándose de las poblaciones de países con menor desarrollo (Ahlawat, Graves, & Hou, Tina, et alt, 2022). 

    Para las poblaciones con menores recursos está la herbolaria, donde también la IA ha empezado a impactar, captando e integrando los grandes volúmenes de  información, desarrollando aplicaciones, para los procesos de formulación de remedios complejos, incluso personalizando tratamientos específicos. 

    Dado que la esencia de la IA es la información, sus aplicaciones se orientan a: identificación y clasificación de plantas medicinales a través de imágenes, contribuyendo al estudio y conservación de la biodiversidad, también se aplica en el análisis fitoquímico y en actividades terapéuticas; captando la información necesaria, la cual analiza para predecir efectos terapéuticos (Google, 2025).

    No menos importante son las aplicaciones de la IA en el desarrollo de nuevas formulaciones herbales, ya que tiene capacidad de analizar miles de combinaciones de plantas, para identificar las sinergias de más impacto valorando los efectos secundarios. 

    El campo de aplicaciones de la IA en la herbolaria, si bien es incipiente, tiene un gran potencial, dado que a través de la IA generativa, puede diseñar e identificar nuevas moléculas y compuestos bioactivos con potencial terapéutico.  

    Los fármacos y la herbolaria, son dos vertientes que pueden converger y dar mayor y mejor respuesta a las enfermedades, que se han padecido, se padecen y las nuevas que ya se están generando, como resultado de los cambios climáticos que están propiciando mutaciones, en nuestras capacidades de adaptación.

    El problema que persiste, como una pandemia, es la voracidad de las grandes trasnacionales que se rigen por el criterio del mercado de alta rentabilidad, contrario a la búsqueda de soluciones con sentido social, la salud no debe ser comprada, es un derecho de vida y de sobrevivencia de la especie humana, encarecer los medicamentos mas allá de lo justo, debería ser un delito tan grave como el genocidio impune, obra de la dupla Trump-Netanyahu, que padecen los palestinos. 

    Bibliografía

    Lewis, J., & Rascke, Ralf, et alt. (13 de febrero de 2025). McKinsey/ Ciencias de la Vida. Recuperado el julio de 2025, de McKinsey & Company: https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/faster-smarter-trials-modernizing-biopharmas-r-and-d-it-applications?stcr=999E979B5DB0451CA3

    Ahlawat, H., Graves, G., & Hou, Tina, et alt. (27 de octubre de 2022). McKinsey, Ciencias de la vida. Recuperado el julio de 2025, de mckinsey.com: https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/the-helix-report-is-biopharma-wired-for-future-success#/

    Farma, Industria. (7 de junio de 2025). farma industria. Recuperado el julio de 2025, de farmaindustria.es: https://www.farmaindustria.es/web/reportaje/cuanto-tiempo-se-tarda-y-por-que-en-desarrollar-un-medicamento/

    Google. (25 de julio de 2025). Respuesta de IA, sobre la aplicación de la IA en la medicina herbolaria.

    Saldivar-Gonzalez, F. I., & Medina, Franco, Jose L. (abril-junio de 2023). Inteligencia Artificial en el diseño de fármacos: hacia la Inteligencia Aumentada. Educación Química(34), 17-25.

    Shah, B., & Bleys, Joachim; et alt. (9 de enero de 2024). McKinsey & Company. Recuperado el julio de 2025, de mckinsey.com: https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/generative-ai-in-the-pharmaceutical-industry-moving-from-hype-to-reality#/

    Xuelai, F. S. (21 de julio de 2025). Singularityhub. Recuperado el julio de 2025, de singularityhub.com: https://singularityhub.com/2025/07/21/ai-designed-drugs-can-now-target-previously-undruggable-proteins-in-cancer-and-alzheimers/?utm_campaign=SU%20Hub%20Daily%20Newsletter&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-_CZEm9C0VScql5aghFqTrbiTwbVo-e0JixC5NdBQnnDp6hBs4H9

     

  • Agentes autónomos: el futuro del trabajo colaborativo ya está aquí, según NTT Data

    Agentes autónomos: el futuro del trabajo colaborativo ya está aquí, según NTT Data

    NTT Data presentó sus desarrollos más avanzados en IA: agentes sintéticos y robótica, mostrando cómo estas tecnologías están redefiniendo la forma en que trabajamos, nos comunicamos y coexistimos con las máquinas.

    La Inteligencia Artificial (IA) ya no es simplemente una herramienta para automatizar tareas o responder preguntas. Para NTT Data, los agentes inteligentes con mayor autonomía están marcando el inicio de una nueva era en el trabajo colaborativo.

    En su conferencia The Future Uncovered, la compañía japonesa destacó que la IA ya no se trata sólo de interacciones texto a texto o asistentes virtuales limitados: ahora se desarrollan entidades capaces de razonar, coordinarse, ejecutar tareas complejas y aprender de su entorno.

    Como ejemplo, uno de los desarrollos más llamativos de NTT Data es Rita, una agente de Inteligencia Artificial que puede conversar de forma natural en varios idiomas, observar su entorno, imaginar escenarios, generar imágenes y responder en tiempo real.

    Su capacidad para interrumpir y ser interrumpida, al igual que un humano en una conversación, es un ejemplo del alto nivel de sofisticación alcanzado, afirmó Xavier Colomer, jefe de Inteligencia Artificial DTI en NTT Data.

    Pero el gran salto conceptual presentado por la compañía fue el de los agentes colaborativos. Estas IAs trabajan en conjunto como un equipo humano distribuido: un agente puede encargarse de la ortografía, otro de la estructura narrativa y otro de la coherencia temática, todos dirigidos por un “agente manager” que coordina el flujo de trabajo.

    Ya no se trata de un solo modelo haciendo todo, sino de varios agentes especializados que cooperan para alcanzar un objetivo común, explicó Víctor Leon Marambio, jefe de Innovación Tecnológica Digital y director de Tecnología de la empresa.

    Personas sintéticas: networking automatizado

    Durante el Mobile World Congress 2025, NTT Data desplegó Synthetic Affairs, una plataforma donde los visitantes podían crear un clon digital basado en su perfil profesional.

    Estos “humanos sintéticos” realizaron networking de forma autónoma, visitaron stands, conversaron con otros avatares y generaron más de 20 mil interacciones útiles. Al final del día, los usuarios reales recibían una lista personalizada de contactos y leads que probablemente no habrían conseguido por cuenta propia.

    Los ejecutivos resaltaron que esta dinámica también puede aplicarse a eventos, marketing, testing de campañas o incluso selección de personal, lo cual refleja una transformación profunda del rol humano: ya no es únicamente quien opera las herramientas, sino quien la dota de propósito y supervisión.

    De la pantalla al mundo físico

    Otro punto destacado de la conferencia fue la presentación de Pixel, un robot cuadrúpedo con IA integrada ―parecido en forma a un perro― capaz de mapear entornos tridimensionales, evitar obstáculos, manipular objetos y funcionar incluso sin conexión a la Nube.

    Diseñado para tareas en entornos de riesgo como minas o zonas de desastre, este desarrollo demuestra cómo la Inteligencia Artificial también está extendiendo las capacidades físicas, no sólo las cognitivas.

    Según NTT Data, en el horizonte los humanoides también cobrarán protagonismo, al estar adaptados a moverse en entornos construidos para humanos —con puertas, manivelas o escaleras—, lo que amplía su aplicabilidad en sectores como la industria, la salud o la logística.

    Nuevos dilemas, nuevas habilidades

    Si bien las oportunidades que abren estas tecnologías son inmensas, NTT Data subrayó los retos que implican: ética, veracidad de la información, seguridad y sostenibilidad.

    La posibilidad de crear clones digitales, la mayor autonomía de los agentes y la generación de contenidos hiperrealistas hacen urgente establecer límites éticos, salvaguardas técnicas y formación masiva para prevenir riesgos o usos inadecuados.

    “La IA no tiene conciencia, pero sí genera resultados en función del contexto y los datos que le damos. Si los insumos tienen mala intención, las respuestas también lo tendrán”, advirtió Xavier Colomer.La clave, de acuerdo con los especialistas, está en combinar la autonomía de las máquinas con la supervisión y el juicio humano, bajo el principio del “humano aumentado”.

    Fuente:

    DPL News (2025, 24 de julio). Agentes autónomos: el futuro del trabajo colaborativo ya está aquí, según NTT Data. Recuperado el 30 de julio de 2025, de: https://dplnews.com/agentes-autonomos-el-futuro-del-trabajo-colaborativo-ya-esta-aqui-segun-ntt-data/

  • Humanos superaron la puntuación de oro de la IA en el principal concurso de matemáticas

    Humanos superaron la puntuación de oro de la IA en el principal concurso de matemáticas

    Los organizadores del concurso advirtieron que no pudieron verificar cuánta potencia informática habían utilizado los modelos de IA.

    Los humanos vencieron a los modelos de Inteligencia artificial creados por Google y OpenAI en una importante competencia internacional de matemáticas, a pesar de que los programas alcanzaron puntajes de nivel oro por primera vez.

    Ninguno de los modelos obtuvo la máxima puntuación, en cambio, cinco jóvenes lograron puntuaciones perfectas en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OMI), una prestigiosa competición anual en la que los participantes deben tener menos de 20 años.

    Los organizadores del concurso advirtieron que no pudieron verificar cuánta potencia informática habían utilizado los modelos de IA o si hubo participación humana.

    Google dijo el lunes que una versión avanzada de su chatbot Gemini había resuelto cinco de los seis problemas matemáticos planteados en la OMI, celebrada este mes en Queensland, Australia.

    “Podemos confirmar que Google DeepMind alcanzó la tan deseada meta, obtuvo un puntaje de 35 sobre 42 puntos, un marcador de medalla de oro”, dijo el gigante tecnológico estadounidense citando al presidente de la OMI, Gregor Dolinar.

    “Sus soluciones fueron sorprendentes en muchos aspectos. Los evaluadores de IMO las encontraron claras, precisas y la mayoría fáciles de seguir”.

    Alrededor del 10% de los concursantes humanos ganaron medallas de oro y cinco recibieron puntuaciones perfectas de 42 puntos.

    OpenIA, el fabricante estadounidense de ChatGPT, dijo que su modelo de razonamiento experimental también obtuvo un nivel de oro, con 35 puntos en la prueba.

    “Evaluamos nuestros modelos con los problemas de la OMI de 2025, bajo las mismas reglas que los concursantes humanos”, dijo en las redes sociales el investigador de OpenIA Alexander Wei.

    “Para cada problema, tres ex medallistas de la OMI calificaron de forma independiente las respuestas que presentaron los modelos”, agregó Wei.

    Fuente.

    El Economista (2025, 26 de julio). Humanos superaron la puntuación de oro de la IA en el principal concurso de matemáticas. Recuperado el 29 de julio de 2025, de: https://www.eleconomista.com.mx/tecnologia/humanos-superaron-puntuacion-oro-ia-principal-concurso-matematicas-20250726-769528.html

     

  • Los Agentes de Inteligencia Artificial Están transformando a la sociedad

    Los Agentes de Inteligencia Artificial Están transformando a la sociedad

    Ésta era tecnológica está marcada por la velocidad con que se diseñan, crean y articulan aplicaciones, de nuevas herramientas tecnológicas, para intensificar el flujo de información, en toda actividad productiva y social, siendo la Inteligencia Artificial (IA) el centro y la transversalidad, que hace posible la interoperabilidad, tanto en los procesos empresariales, comerciales, como políticos y en sí, en la dinámica social, en ambientes de paz, como de guerras sobre todo genocidas, tanto en los espacios fisicos y virtuales, como de esparcimiento y de conectividad social rutinaria; según Dirk Hoerig, fundador y Director de Innovación Commercetools (Personal de VB, 2025) ahí está presente la IA, impactando el comportamiento humano, en lo económico, lo social, y lo político, creando una cultura que amenaza, con enterrar los valores humanos que hasta hoy nos han unido. 

    El escalamiento tecnológico de última generación, se observa en el tránsito de lo que representó el ChatGPT, a la creación de los Agentes de IA; con los modelos GPT se generaron los asistentes, pero con el Agente de IA denominado Astra, de Google, se inició la fase donde los usuarios interactúan con él, mediante audio, texto y video; por ello las tecnológicas trasnacionales, están inviertiendo en I+D  para crear Agentes de IA.

    Según David Barber, Director del Centro de IA de la University College de Londres, son modelos de algoritmos con capacidad de actuar de forma autónoma, tomando decisiones por sí mismos; Para Jim Fan, investigador senior de Invidia, hay dos categorías de agentes, los Agentes de Software y los Agentes Encarnados; los primeros operan en computadoras fijas y dispositivos móviles, con capacidad de gestionar correos electrónicos y procesos administrativos automatizados. 

    Mientras que los Agentes Encarnados operan en los mundos de 3D, como videojuegos y robótica, para que desarrollen actividades domésticas, como el Agente de IA llamado MineDojo, que opera en el videojuego Minecraf; todos ellos requieren de grandes volúmenes de información, sin ella no podrían funcionar (Heikkila, Melisa, 2024).  

    Para científicos informáticos como Stuart Rusell y Peter Norvig, un Agente (Artificial) es cualquier ente informático capaz de percibir su medio ambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio, utilizando actuadores (es la reacción de un estímulo realizando una acción por sí mismo (Russell & Norvig, Peter, 2004, págs. 37-38); el ente informático, recibe pulsaciones de información, a través de la red, que no son más que entradas sensoriales, lo que le permite actuar. 

    La ruta de operación de un Agente de IA es: Percepción-Procesamiento- Acción; la percepción es el proceso de recopilacion de información del entorno, vía dispositivos de imagen, voz y texto; durante el Procesamiento el Agente de IA aplica algoritmos, para interpretar la información y decidir que acción tomar; finalmente la Acción es la decisión específica, como leer y dar respuesta de un correo electrónico o mover un brazo robótico etc. 

    Se conocen 5 tipos de Agentes de IA: los Reactivos Simples que se concretan a condición-acción, no tienen memoria y reaccionan a la percepción actual; Reactivos basados en Modelos, tienen una noción de cómo funciona su entorno, lo que les permite manejarlos, como un GPS en un túnel; Agentes Basados en Objetivos, no solo reaccionan al entorno, si no que tienen objetivos definidos ampliando su capacidad de elegir que decisión tomar; Agentes Basados en Utilidad, cuentan con múltiples formas de alcanzar un objetivo, eligiendo la más óptima; Finalmente los Agentes de Aprendizaje, tienen la capacidad de aprender de su propia experiencia y volverse mas expertos, en la medida que se retroalimentan, superando su rendimiento (Google, 2025). 

    Sin lugar a dudas que son herramientas cuyo desarrollo es incipiente, pero registran un escalamiento acelerado, los Agentes de IA son el siguiente paso evolutivo de la IA generativa, expresó Vijoy Pandey, Vicepresidente de OutShift (Personal de VB, 2024) son como empleados que nunca se cansan, están diseñados para realizar tareas específicas y mejorarlas, por que están aprendiendo constantemente. 

    Sin embargo, presentan riesgos, como la falta de ética, pueden propiciar la  violación de la privacidad, registran una falta de comprensión del contexto real, porque no tienen el sentido histórico, además de tener limitaciones en innovación y creatividad, nada es perfecto y la tecnología no tiene honor. 

     

    Los Agentes de Inteligencia Artificial Están transformando a la sociedad

     

    Bibliografía

    Google. (20 de julio de 2025). Agentes de Inteligencia Artificial / Respuesta del Modelo de lenguaje Gemini. (Google, Ed.)

    Heikkila, Melisa. (5 de julio de 2024). Technology Review. Recuperado el julio de 2025, de tecnologyreview.com: https://www.technologyreview.com/2024/07/05/1094711/what-are-ai-agents/

    Personal de VB. (13 de agosto de 2024). VentureBeat. Recuperado el julio de 2025, de venturebeat.com: https://venturebeat.com/ai/beyond-assistants-ai-agents-are-transforming-the-paradigm/

    Personal de VB. (24 de febrero de 2025). Venture Beat. Recuperado el julio de 2025, de venturebeat.com: https://venturebeat.com/ai/ai-agents-are-redefining-digital-commerce-dont-let-your-platform-be-the-bottleneck/?utm_source=VentureBeat&utm_campaign=ebcb0d9f98-VB-3-17&utm_medium=email&utm_term=0_-4e77a05d82-36335086&mc_cid=ebcb0d9f98&mc_eid=4341a15e8c

    Russell, S., & Norvig, Peter. (2004). Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno (segunda edición). (P. E. S.A., Ed.) Madrid , Madrid , España: PEARSON Prentice Hall.

     

  • De chatbots a colaboradores: cómo los agentes de IA están transformando el trabajo empresarial

    De chatbots a colaboradores: cómo los agentes de IA están transformando el trabajo empresarial

    Scott White aún se maravilla de la rapidez con la que la inteligencia artificial ha pasado de ser una novedad a un verdadero aliado en el trabajo. Hace poco más de un año, el responsable de producto de Claude AI en Anthropic observó cómo las primeras herramientas de codificación de IA apenas podían completar una sola línea de código. Hoy, él mismo desarrolla funciones de software listas para producción, a pesar de no ser un programador profesional.

    “Ya no considero mi trabajo como escribir un PRD e intentar convencer a alguien de que haga algo”, dijo White durante una charla informal en VB Transform 2025 , la cumbre anual de IA empresarial de VentureBeat en San Francisco. “Lo primero que hago es buscar la manera de crear un prototipo funcional en nuestro servidor de pruebas y luego compartir una demostración de su funcionamiento real”.

    Este cambio representa una transformación más amplia en la adopción de la IA por parte de las empresas, que va más allá de simples chatbots que responden preguntas y se convierte en sofisticados sistemas “agentísticos” capaces de trabajar de forma autónoma. La experiencia de White ofrece una visión de lo que podría depararles el futuro a millones de otros trabajadores del conocimiento.

    De la finalización de código a la programación autónoma: la vertiginosa evolución de la IA

    La evolución ha sido notablemente rápida. Cuando White se unió a Anthropic, el modelo Claude 2 de la compañía podía gestionar la autocompletación de texto básica. El lanzamiento de Claude 3.5 Sonnet permitió la creación de aplicaciones completas, lo que dio lugar a funciones como Artifacts , que permiten a los usuarios generar interfaces personalizadas. Ahora, con Claude 4 alcanzando una puntuación del 72,5 % en la prueba de referencia de codificación SWE-bench , el modelo puede funcionar como lo que White denomina “un ingeniero de software agente completamente remoto”.

    Claude Code , la herramienta de programación más reciente de la compañía, puede analizar bases de código completas, buscar documentación de API en internet, emitir solicitudes de extracción, responder a comentarios de revisión de código e iterar soluciones, todo ello trabajando de forma asíncrona durante horas. White señaló que el 90 % de Claude Code fue escrito por el sistema de IA.

    “Es como todo un proceso agente en segundo plano que no era posible hace seis meses”, explicó White.

    Los gigantes empresariales reducen el tiempo de trabajo de semanas a minutos con agentes de IA

    Las implicaciones van mucho más allá del desarrollo de software. Novo Nordisk , el gigante farmacéutico danés, ha integrado Claude en flujos de trabajo que antes tardaban 10 semanas en completar informes clínicos, y ahora completan el mismo trabajo en 10 minutos. GitLab utiliza la tecnología para todo, desde propuestas de venta hasta documentación técnica. Intuit implementa Claude para brindar asesoramiento fiscal directamente a los consumidores.

    White distingue entre diferentes niveles de integración de IA: modelos de lenguaje simples que responden preguntas, modelos mejorados con herramientas como la búsqueda web, flujos de trabajo estructurados que incorporan IA en los procesos de negocios y agentes completos que pueden perseguir objetivos de forma autónoma utilizando múltiples herramientas y razonamiento iterativo.

    “Pienso en un agente como algo que tiene un objetivo y que puede hacer muchas cosas para lograrlo”, dijo White. El factor clave ha sido lo que él llama la relación inexorable entre la inteligencia del modelo y las nuevas capacidades del producto.

    La revolución de la infraestructura: creación de redes de colaboradores de IA

    Un desarrollo crucial de infraestructura ha sido el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic , que White describe como “el USB-C de las integraciones”. En lugar de que las empresas creen conexiones separadas para cada fuente de datos o herramienta, MCP proporciona una forma estandarizada para que los sistemas de IA accedan al software empresarial, desde Salesforce hasta los repositorios de conocimiento internos.

    “Realmente está democratizando el acceso a los datos”, dijo White, señalando que las integraciones creadas por una empresa pueden ser compartidas y reutilizadas por otros a través del protocolo de código abierto.

    Para las organizaciones que buscan implementar agentes de IA, White recomienda empezar con poco y construir gradualmente. “No intenten construir un sistema completo de agentes desde cero”, aconsejó. “Construyan el componente, asegúrense de que funcione y luego creen el siguiente”.

    También enfatizó la importancia de los sistemas de evaluación para garantizar que los agentes de IA funcionen según lo previsto. «Las evaluaciones son el nuevo PRD», afirmó White, refiriéndose a los documentos de requisitos del producto, y destacó cómo las empresas deben desarrollar nuevos métodos para evaluar el rendimiento de la IA en tareas comerciales específicas.

    De los asistentes de IA a las organizaciones de IA: la próxima frontera de la fuerza laboral

    De cara al futuro, White prevé que el desarrollo de la IA se vuelva accesible para trabajadores sin conocimientos técnicos, de forma similar a cómo han avanzado las capacidades de programación. Imagina un futuro donde las personas gestionen no solo un agente de IA, sino organizaciones enteras de sistemas de IA especializados.

    “¿Cómo puede cada uno ser su propio mini CPO o CEO?”, preguntó White. “No sé exactamente cómo se ve eso, pero es el tipo de cosa que me despierta y quiero lograr”.

    La transformación que describe White refleja las tendencias más amplias del sector a medida que las empresas se enfrentan a las crecientes capacidades de la IA. Si bien la adopción inicial se centró en casos de uso experimentales, las empresas están integrando cada vez más la IA en sus procesos de negocio principales, transformando fundamentalmente la forma de trabajar.

    A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y competentes, el desafío pasa de enseñar a las máquinas a realizar tareas a gestionar colaboradores de IA que puedan trabajar de forma independiente durante periodos prolongados. Para White, este futuro ya está llegando, una función de producción a la vez.

     

    Fuente.

    VentureBeat(2025, 30 de junio). De chatbots a colaboradores: cómo los agentes de IA están transformando el trabajo empresarial. Recuperado el 11 de julio de 2025, de: https://venturebeat.com/ai/from-chatbots-to-collaborators-how-ai-agents-are-reshaping-enterprise-work/

  • Petro propone crear un tratado internacional para regular la Inteligencia Artificial

    Petro propone crear un tratado internacional para regular la Inteligencia Artificial

    En el marco de la Cuarta Conferencia sobre Financiación al Desarrollo, de la Organización de Naciones Unidas (ONU) que se lleva a cabo en Sevilla, España, el presidente de Colombia, Gustavo Petro habló sobre dos de los problemas más importantes que enfrenta la sociedad moderna: el cambio climático y la Inteligencia Artificial (IA).

    A través de una metáfora sobre por qué la Nube no debería llamarse nube sino sangre, Petro cuestionó “¿quiénes son los dueños de la información?”, e hizo un llamado para crear un tratado internacional y multilateral para regular el mercado de la Inteligencia Artificial.

    “La IA no es más que el acumulado digitalizado del pensamiento humano en la historia. En vez de decirle nube, deberíamos decirle sangre, porque no está en el cielo, sino que va por debajo de la tierra a través de cañerías, por debajo del mar, en la red mundial de fibra óptica.

    “El problema está en de quién es la sangre, si de 5 megamillonarios que se han apropiado a través de redes de la información, de los bits que hoy constituyen el pensamiento humano colectivo o de la humanidad como un bien común, y que por tanto exige un tratado internacional multilateral para regular el mercado de la Inteligencia Artificial y no permitir que los propietarios de la sangre de la información controlen a la humanidad, sino que la humanidad pueda controlar la Inteligencia Artificial”, aseguró Petro.

    Según el mandatario, en el primer caso (donde 5 megamillonarios controlan la información) puede morir la humanidad, en el segundo (si la humanidad controla la IA) “también puede morir la humanidad porque no logra diferenciar la vida real de la digital y se acaba la esencia humana de nuestra especie”, aseguró Petro citando a Stephen Hawking.

    No es la primera vez que Petro se refiere a la IA como una herramienta con el potencial de destruir la humanidad.

    En septiembre de 2024, durante el Foro del Sector Privado de la Cumbre del Futuro de la ONU, aseguró que “la IA puede confundir a cualquier ser humano, dentro de poco tiempo, entre la realidad y la no realidad.

    Cambio climático

    Respecto al cambio climático como el primer problema que enfrenta la humanidad, el presidente Gustavo Petro se refirió a los encuentros que han realizado en el mundo para avanzar en propuestas y soluciones para mitigar el impacto.

    “Hemos hecho innumerables COP (Conferencias de las Partes). Ya vamos para 30, ojalá sea la definitiva en Brasil. En Cali, Colombia, realizamos la de la biodiversidad número 16. 30 reuniones de jefes de Estado mundiales para tratar de construir, y voy a poner esa palabra subrayada, un plan para mitigar el cambio climático y salvar la vida en el planeta”, enfatizó.

    Sin embargo, aseguró que no se ha hecho seguimiento de esos planes y, por el contrario, algunas entidades que pueden tomar decisiones al respecto no asisten a los encuentros. Se refirió puntualmente a Kristalina Georgieva, gerente del Fondo Monetario Internacional (FMI), y a Estados Unidos.

    Fuente.

    DPL News(2025, 03 de julio). Petro propone crear un tratado internacional para regular la Inteligencia Artificial. Recuperado el 10 de julio de 2025, de: https://dplnews.com/petro-propone-crear-un-tratado-internacional-para-regular-la-inteligencia-artificial/

  • ¿Llegó la competencia para Google y Safari? Perplexity lanza su primer navegador web impulsado por IA

    ¿Llegó la competencia para Google y Safari? Perplexity lanza su primer navegador web impulsado por IA

    El navegador está respaldado por el mismo modelo que impulsa el sistema de preguntas y respuestas de Perplexity, el cual se ha vuelto muy popular debido a que no incorpora publicidad ni sesgos comerciales como otros navegadores.

    Perplexity lanzó oficialmente Comet, su primernavegador web con Inteligencia Artificial (IA) integrada en fase beta. Comet combina las funciones de un navegador tradicional con la experiencia conversacional de un asistente virtual, lo que permite al usuario navegar e investigar en tiempo real a través de una interfaz conversacional asistida por IA.

    La principal diferencia respecto a navegadores tradicionales es que el de Perplexity no sólo permite que el usuario realice una búsqueda de información, sino que también dialogue con la herramienta. Además, está respaldado por el mismo modelo que impulsa el sistema de preguntas y respuestas de Perplexity, el cual se ha vuelto muy popular como alternativa a Google y Safari, debido a que no incorpora publicidad, ni sesgos comerciales.

    La IA de Comet ofrece enlaces o fragmentos de texto (como cualquier otro navegador) y responde directamente a preguntas, proporciona contexto relevante, sugiere nuevas búsquedas e integra información de múltiples fuentes confiables y actualizadas.

    Comet también permite hacer resúmenes automáticos de páginas web, realizar preguntas dentro de cualquier sitio que se visite y ofrece una experiencia centrada en la eficiencia del tiempo y la comprensión profunda de los contenidos.

    Otro aspecto innovador del navegador de Perplexity es su enfoque en la privacidad. Según sus desarrolladores, Comet no rastrea la actividad del usuario con fines publicitarios ni construye perfiles de comportamiento.

    Este navegador se suma a una ola de herramientas impulsadas por IA que buscan transformar el acto de navegar por Internet en una experiencia más inteligente y personalizada.

    Comet está disponible para los suscriptores de Perplexity Max y, de acuerdo con la compañía, el acceso por invitación se irá ampliando gradualmente a su lista de espera durante el verano.

    Los nuevos usuarios también recibirán un número limitado de invitaciones para compartir.

    Fuente.

    DPL News (2025, 9 de julio). ¿Llegó la competencia para Google y Safari? Perplexity lanza su primer navegador web impulsado por IA. Recuperado el 10 de julio de 2025, de: https://dplnews.com/llego-la-competencia-para-google-y-safari-perplexity-lanza-su-primer-navegador-web-impulsado-por-ia/

  • Los ciberataques hospitalarios cuestan 600.000 dólares por hora. Así es como la IA está cambiando las matemáticas.

    Los ciberataques hospitalarios cuestan 600.000 dólares por hora. Así es como la IA está cambiando las matemáticas.

    En años pasados, las instalaciones médicas no eran tan vulnerables como ahora; los piratas informáticos tenían una regla no escrita de no atacar instituciones o servicios donde una interrupción pudiera poner a las personas en peligro físico.

    Pero eso ya no es así: el ransomware como servicio ha proliferado y la información médica robada se ha vuelto altamente monetizable, lo que impulsa a los actores de amenazas a atacar hospitales a niveles sin precedentes. 

    Alberta Health Services (AHS) no tiene intención de quedar vulnerable: el sistema médico está reforzando sus defensas con IA. 

    Al implementar operaciones cibernéticas reforzadas con IA de la plataforma de ciberseguridad Securonix , AHS ha reducido su tiempo promedio de respuesta a incidentes de alta prioridad en más de un 30 %. También ha reducido las alertas de falsos positivos en un 90 % y la carga de trabajo de 2 a 3 horas diarias, lo que se traduce en un ahorro de cientos de miles de dólares. 

    “Muchas redes hospitalarias son blancos fáciles y voraces”, declaró Richard Henderson, director ejecutivo y CISO de AHS, a VentureBeat. “No duermo mucho porque me aterra recibir esa llamada a las 2 de la madrugada diciendo que todo nuestro entorno se ha caído debido al ransomware”.

    Realizar el trabajo de 1.000 (o sustancialmente más) analistas de SOC

    AHS es la segunda red hospitalaria más grande de América del Norte y la instancia individual más grande del mundo de la plataforma de registros médicos electrónicos (EHR) Epic. 

    Henderson explicó que él y su equipo son responsables de la ciberseguridad de 106 hospitales, 800 clínicas, 20.000 médicos y 150.000 empleados que atienden a entre 4,5 y 5 millones de albertanos. Describió a AHS como una “organización local masiva”, con todas las instalaciones conectadas a la misma instalación de Epic. 

    Entonces, señaló Henderson, «si baja, baja para todos. Y no es exagerado decir que, si baja, podría tener un gran impacto en la vida de un paciente». 

    Tampoco es una exageración decir que una interrupción total de Epic, independientemente de si está relacionada con ransomware o no, podría fácilmente costarle a la provincia de Alberta entre 500.000 y 600.000 dólares por hora, dijo. 

    Para evitar estas situaciones, AHS ha implementado la plataforma Securonix en su entorno. Esto incluye las capacidades de detección, investigación y respuesta a amenazas (TDIR) de la empresa de ciberseguridad a través de su plataforma de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) basada en IA. Esto proporciona gestión de registros, análisis de comportamiento y un lago de datos de seguridad en un solo paquete. 

    Henderson explicó que la red médica consume terabytes de datos en su SIEM y se basa en la arquitectura nativa de la nube de Securonix para gestionar la normalización y el enrutamiento de datos. Snowflake impulsa gran parte de ese backend. 

    El análisis de comportamiento es fundamental en la estrategia de detección de AHS. La plataforma de Securonix aprende constantemente qué es lo normal para sus usuarios, endpoints y sistemas, explicó Henderson, lo que ayuda a su equipo a detectar “lo sutil”, como una cuenta de confianza que se comporta “ligeramente fuera de lugar”. 

    “Se trata de buscar patrones y conectar elementos”, dijo Henderson. “Puedes contratar a 1000 analistas de seguridad y aun así no tendrías suficiente personal para analizar toda la telemetría que consumen las empresas digitales modernas”.

    AHS está reduciendo el tiempo de resolución y mejorando los tiempos de respuesta

    Por ejemplo, las herramientas basadas en IA de AHS aprenden cómo es el comportamiento normal de la red en sus hospitales . Cuando ocurre algo inusual, como que un dispositivo se comunique repentinamente con un servidor externo con el que nunca antes había tenido contacto, lo detecta de inmediato. Esto puede llevar a los equipos de seguridad a una herramienta mal configurada que podría haber sido explotada si, de otro modo, hubiera pasado desapercibida. 

    “Esos tipos de configuraciones erróneas han provocado brotes catastróficos de ransomware en otras redes hospitalarias en el pasado”, dijo Henderson. 

    O, por ejemplo, una carga útil podría resultar sospechosa, pero está ofuscada, lo que significa que los humanos deben intentar averiguar exactamente qué es y qué hace, señaló Henderson. Ahora, pueden pedirle a la plataforma que desofusque la carga útil y determine qué intentaba hacer el atacante, y en cuestión de segundos, esta realiza todo el trabajo. 

    “Estos últimos dos años, poder hablar con una computadora como si hablaras con una persona ha cambiado radicalmente la percepción de la IA”, dijo. “El procesamiento del lenguaje natural existe desde hace mucho tiempo, pero no a este nivel, y me sigue asombrando su calidad”.

    Como resultado, AWS ha podido reducir considerablemente el tiempo de resolución y mejorar su capacidad de respuesta. Henderson afirmó que el tiempo promedio de respuesta a incidentes de alta prioridad se ha reducido en más de un tercio en comparación con el año pasado. 

    Esto se debe a que la IA está haciendo el trabajo pesado, ayudando a los analistas a comprender qué está sucediendo y qué intenta lograr un atacante, señaló Henderson. En la ciberseguridad moderna, la IA se ha vuelto crucial para la detección de redes, la protección de endpoints, el filtrado de correo electrónico y otras funciones de ciberseguridad. “Mi equipo ahorra horas al día usando herramientas de IA”, afirmó. 

    La plataforma de Securonix también ha ayudado a reducir el ruido: AHS ha visto una caída sustancial en los falsos positivos que llegan a sus analistas junior, lo que “realmente ayuda a concentrarse y evita el agotamiento”, dijo Henderson. 

    Señaló que se debate mucho sobre la posibilidad de que la IA sustituya a los niveles inferiores de las operaciones de seguridad. Pero, desde su perspectiva, «la IA no va a sustituir al personal subalterno. Lo que sí hará es ayudarles a aprender más rápido, a realizar mejor su trabajo y a proteger el entorno empresarial».

    El aumento de los ataques hace que la educación sea crucial

    Dado el gran tamaño de AHS y sus numerosas instalaciones en toda la provincia, el equipo de Henderson necesita rastrear dónde se produce el mayor volumen de incidentes. Esto puede ayudarles a determinar si una región geográfica específica es el objetivo más que otra. 

    Henderson señaló que Calgary y Edmonton son las dos ciudades más grandes de Alberta, por lo que, naturalmente, cabría esperar que sufrieran una carga considerable de ataques. Sin embargo, no siempre es así; los hospitales rurales más pequeños suelen ser el objetivo porque los actores de amenazas asumen que sus defensas son más débiles. 

    La IA le permite a él y a su equipo mantener un registro actualizado de dónde ocurren los incidentes para planificar acciones de apoyo adicionales si es necesario. Henderson dedica mucho tiempo al aspecto humano de la seguridad, comentó, capacitando al personal de enfermería y a los médicos de AHS sobre campañas de ataque anteriores para que sepan qué buscar. 

    “Así que, si vemos un repunte en nuestros hospitales rurales, sin duda crearé una campaña educativa para decir: ‘Están atacando a los hospitales rurales porque creen que son un blanco más fácil. Este es el tipo de cosas que deberían buscar’”, explicó. 

    Fuente.

    VentureBeat (2025, 20 de junio). Los ciberataques hospitalarios cuestan 600.000 dólares por hora. Así es como la IA está cambiando las matemáticas. Recuperado el 09 de julio de 2025, de: https://venturebeat.com/security/hospital-cyber-attacks-cost-600k-hour-heres-how-ai-is-changing-the-math/