El 9 de febrero de 2026, Mrinank Sharma, quien lideraba el trabajo de seguridad/“safeguards” en Anthropic, anunció que ese había sido su último día en la empresa y compartió públicamente la carta con la que explicó su decisión.

Anthropic es una empresa de inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar modelos de lenguaje seguros y responsables, con un fuerte énfasis en la seguridad y la alineación de la IA con los valores humanos. Fundada por ex investigadores de OpenAI.

En el texto, Sharma lanza una advertencia clara: dice que “el mundo está en peligro”, y que no se trata solo de la IA, sino también de bioweapons y de crisis interconectadas que se están desarrollando al mismo tiempo. Su idea central es que la humanidad se acerca a un umbral en el que la sabiduría ética y social debería crecer al ritmo del poder tecnológico, o de lo contrario pagaremos las consecuencias.

También deja entrever una tensión recurrente dentro de organizaciones tecnológicas: afirma que a menudo es difícil dejar que los valores guíen realmente las acciones, porque existen presiones que empujan en otra dirección. En su caso, esa brecha entre principios y decisiones fue parte importante de la motivación para irse.

Aun así, la carta no es solo una denuncia. Sharma menciona que se va con la sensación de haber contribuido en temas de seguridad, incluyendo trabajo relacionado con riesgos de bioterrorismo asistido por IA y otros estudios sobre impactos humanos de estos sistemas. Y explica que ahora quiere enfocarse en un camino más alineado con su integridad personal, incluso con espacio para la escritura y la poesía.

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Google (DeepMind) lanzó Project Genie, un experimento que crea mundos 3D jugables desde texto o imágenes y permite explorarlos en tiempo real. Por ahora está disponible en Google Labs para suscriptores de Google AI Ultra en EE. UU. (18+), con limitaciones como un límite de 60 segundos de generación.

Además de crear mundos desde cero, Project Genie permite remixar experiencias y exportar videos de la exploración. Google aclara que es un prototipo y que todavía tiene límites: puede haber inconsistencias en el mundo, el control no siempre es perfecto y existe un límite de generación de 60 segundos. Por ahora, el acceso comienza de forma limitada para suscriptores de Google AI Ultra en Estados Unidos (18+), con intención de ampliarlo más adelante.

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En la era de la Inteligencia Artificial, muchas organizaciones siguen buscando la mejor manera de aplicarla para lograr un ROI (retorno de la inversión) positivo. Algunas, gracias a un liderazgo tecnológico sólido, son capaces de anticipar su impacto y diseñar una estrategia que les permita adoptarla de forma progresiva e inteligente. Sin embargo, la realidad es que muchas otras todavía no saben cómo aprovecharla al máximo.

Si aún no tenemos del todo claro lo anterior, mucho menos lo relacionado con la gobernanza de la IA: un tema imprescindible en este 2026 que recién comienza y que traerá retos importantes para las organizaciones, especialmente en cómo implementar una Inteligencia Artificial segura y controlada (es decir, con una gobernanza adecuada).

En este contexto, el liderazgo juega un papel determinante; es tan importante como la propia IA. Sin un líder capaz de visualizar el camino, entender la relevancia estratégica de esta tecnología y guiar su adopción, las organizaciones corren el riesgo de quedarse estancadas y perder competitividad día tras día.

Como anillo al dedo viene la palabra metodología, si hablamos de gobernanza, no es posible tener una buena estrategia, si no tenemos una buena metodología para llevar a hechos nuestra visión y aquí quiero referirme a algunos puntos que creo son importantes:

1. Sustitución: Se trata de comenzar por darles a los empleados una IA organizacional que proteja los datos de la organización en sustitución del uso de IA externas de terceros.
2. Capacitaciones: En una primera fase, crear talleres de capacitación que generen los conocimientos básicos para el uso y explotación de la IA organizacional, capacitando los conceptos básicos hasta Ingeniería de Prompt.
3. Automatizaciones: En esta etapa se deben revisar los procesos repetitivos que pueden ser automatizados y comenzar con la automatización. Es importante tener en cuenta que cada empresa es única y no se debe generalizar, hay que estar seguro de que las automatizaciones se den donde realmente agregan valor. Para esta fecha ya hay una cultura general de uso de IA en la organización.
4. Integración: Se deben identificar las oportunidades de integración con sistemas existentes para no sustituirlos, sino potenciarlos integrando herramientas de IA.
5. Modelo Organizacional: Esta última fase se debe implementar según las necesidades y objetivos de la organización, para llevarla a cabo es importante que haya pasado el tiempo suficiente donde se ha generado interacción e información suficiente para afinar un modelo con toda esta información y comenzar a usarlo como cerebro de la organización.

Sea cual sea la metodología y la estrategia que uses, los retos siguen siendo los mismos, cómo las organizaciones controlan y gobiernan la IA, de forma que no comprometa la misión y visión de las organizaciones, como el liderazgo es fundamental para implementar esta herramienta y la importancia de hacerlo sin temor pero con una metodología y estrategia clara.

Este 2026 trae estos retos y en mi opinión es el año de una expansión de la IA en las organizaciones, los líderes que tengan una visión, una estrategia y una metodología clara, serán los que hagan crecer a sus organizaciones, los que no verán como el resto le pasan por el costado y los adelantan.

En Cognidata ofrecemos Cognidata Suite que convierte la IA en una extensión natural de tu organización: privada, trazable y completamente bajo tu control, desatando una nueva era de productividad y eficiencia mientras te da la libertad de escalar sin límites y mantener tu entorno siempre protegido. Te ofrece total gobernanza de la IA, permitiendo a los líderes lo realmente importante, la visión y la estrategia.

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Al finalizar 2025, la inteligencia artificial continúa siendo un tema central en el debate público y tecnológico, con un impacto creciente en múltiples sectores. Es razonable anticipar que en 2026 esta relevancia se mantendrá. En este contexto, el objetivo de este artículo es analizar el eje más representativo de la evolución de la IA durante 2025: los agentes de IA.

La adopción de agentes de IA en 2025 no fue gradual, sino explosiva. Según el sondeo trimestral de KPMG del segundo trimestre de 2025, la mayoría de las organizaciones globales (90 por ciento) ya habían superado la fase puramente experimental de evaluación de agentes. Esta cifra es particularmente significativa cuando se compara con solo seis meses antes, cuando muchas empresas aún estaban en fases exploratorias. Además, un 33 por ciento de las organizaciones que respondieron había logrado implementar al menos algunos agentes de IA en sus operaciones reales.

En el sector sanitario, los agentes de IA autónomos para diagnóstico asistido demostraron capacidades extraordinarias. Los agentes entrenados en análisis de patología fueron capaces de identificar células malignas con una precisión del 99.5 por ciento, trabajando como asistentes digitales disponibles 24/7 para los patólogos.

El sector financiero fue particularmente transformado por los agentes de trading impulsados por modelos financieros especializados. Estos agentes procesaban datos de mercado en marcos de tiempo de cinco y quince minutos, logros significativos comparados con modelos anteriores que operaban en marcos horarios. Los resultados documentados mostraron que algunos agentes logrados rendimientos anualizados que excedían el 200 por ciento, con tasas de ganancia del 65 a 75 por ciento. Aunque estos ejemplos representaban los casos más agresivos y exitosos, demostraban el potencial tangible de los agentes para crear valor económico medible.

En la industria de seguros, los agentes autónomos fueron desplegados para procesar reclamaciones de bajo volumen y baja complejidad como daños causados por desastres naturales. Los agentes fueron capaces de clasificar automáticamente reclamaciones, extraer información relevante y procesar solicitudes que previamente requerían cuatro o más días de revisión manual, consolidando ese trabajo en procesos completamente automatizados.

En desarrollo de software, los agentes de codificación autónoma evolucionaron significativamente más allá de simples sugerencias de completación de código. Para finales de 2025, los agentes avanzados podían aceptar un objetivo en lenguaje natural, generar el código completo, escribir y ejecutar pruebas, analizar resultados, depurar y refactorizar código automáticamente para lograr el objetivo.

En marketing, los agentes de IA autónomos ejecutaron campañas completas manejando múltiples subtareas simultáneamente. Una empresa reportó que sus equipos podían entregar más valor con significativamente menos recursos mediante agentes de IA especializados que trabajaban a escala.

El mercado global de IA agéntica creció con fuerza en 2025: tras valorarse en US$ 5.99 mil millones en 2024, se proyectó que alcanzaría US$ 7.29 mil millones en 2025 y podría llegar a US$ 88.35 mil millones para 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 42.8%. En este contexto, América del Norte lideró la participación del mercado con 34.89% en 2024.

Por segmentación, las soluciones “listas para implementar” dominaron y se estimó que alcanzarían 64.7% de participación en 2025, impulsadas por su rapidez para generar valor (integrando NLP, machine learning y automatización). En aplicaciones, destacaron servicio al cliente y asistentes virtuales, y por uso final prevalecieron las empresas por su necesidad de automatizar procesos y mejorar decisiones. A nivel regional, Europa se proyectó como la segunda de mayor crecimiento (≈42.5% y US$ 2.31 mil millones en 2025), mientras Asia-Pacífico ocuparía el tercer lugar (US$ 1.86 mil millones en 2025), con impulso fuerte en China e India.

La adopción acelerada de agentes autónomos en 2025 elevó de forma crítica los riesgos de seguridad: si no se controlan, pueden convertirse en un nuevo vector de ataque. Muchos agentes operaban con permisos heredados o credenciales genéricas, sin límites claros, lo que abría la puerta a accesos indebidos, ejecución de acciones no autorizadas o filtraciones accidentales de datos. A esto se sumó el fenómeno del “shadow AI”, con agentes desplegados fuera del control del área de seguridad, creando puntos ciegos y aumentando la probabilidad de fallos cuando varios agentes interactúan y escalan privilegios de manera impredecible.

En gobernanza y cumplimiento, la falta de registros y trazabilidad dificultó demostrar conformidad con marcos como GDPR, NIS2 o DORA, reforzando la idea de que cada agente debe tratarse como una identidad privilegiada. Las encuestas mostraron además que pocas organizaciones tenían una estrategia madura para gestionar identidades no humanas. Ante esto, la industria de ciberseguridad reaccionó con rapidez (lanzamientos, adquisiciones y alianzas) y se consolidó una respuesta técnica basada en Zero Trust para agentes, donde nada se confía por defecto: cada acción se verifica continuamente, se limita el privilegio y se bloquea cualquier acceso no justificado.

Este fue un recorrido rápido por el gran protagonista de 2025: los agentes de IA. Pero si 2025 fue el año de su expansión, el desafío que se impone para 2026 es su gobernanza: cómo mantener el control, asegurar trazabilidad y definir límites claros para que estos sistemas actúen de forma alineada con nuestros objetivos. El reto ya no es solo qué pueden hacer los agentes, sino bajo qué permisos, con qué supervisión, y con qué garantías de seguridad y cumplimiento para que realmente trabajen para nosotros en un entorno confiable y controlado.

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Estaba escuchando un pódcast hace algunos días sobre el uso de la Inteligencia Artificial en la música y el entrevistado decía algo que me mostró una perspectiva diferente de nuestra relación con esta ciencia, una que hasta el momento no había descubierto y que hizo estallar mi cerebro, les cuento: el entrevistado comenta que subieron una interpretación de José José (un excelente cántete de origen Mexicano) a una IA que su función es medir la afinación en una canción, ¿y qué creen?, la IA encontró más problemas de afinación que en un libro de matemáticas. Debo complementar que este hombre fue dueño de una voz extraordinaria, que le ha permitido trascender generaciones y que ha dejado un legado musical importante.

Esto me lleva a una reflexión más profunda sobre nuestra naturaleza y de los comentarios de muchos de que vamos a ser remplazados por la Inteligencia Artificial, pero quiero mostrarles un ángulo que quizás muchos hasta la fecha no hemos visto, continuando con el relato de la canción de José José, el entrevistado afirma algo para mí fue revelador, dijo: «En la música lo más importante es el error humano», si afinas a José José, ya no sería él, perdería su esencia, lo que lo hace diferente al resto de cantantes.

Piensa un poco en esto, veamos ahora el ejemplo de un artista que durante un rodaje se le olvidó el libreto y su improvisación fue mejor incluso que el mismo guion, cuantos cantantes extraordinarios han afirma haber escrito sus mejores canciones en los momentos más difíciles de sus vidas, no todo tiene que ser perfecto, nuestras imperfecciones sacan lo mejor de nosotros y eso es precisamente la naturaleza humana.

Nuestra naturaleza imperfecta que trasladamos a todo lo que hacemos, es los que nos define y nos hace únicos a la vez, siento que nuestra imperfección es lo que aporta ese sabor diferente a las cosas que hacemos, en mi opinión no estamos listos para vivir en un mundo perfecto, y eso es lo que creo que quieren hacer con la IA, que esta elimine los errores humanos, puede que existan muchos de ellos que sea necesario perfeccionar, pero paremos un momento e imaginemos un mundo perfecto, me pregunto si no sería extremadamente aburrido.

Otro fenómeno es el de la información, me refiero a la que consumimos a diario en internet, con respecto a esto algunos afirman que más del 50% de esta información es de origen sintético, producida por Inteligencia Artificial y es un fenómeno que va en aumento y al parecer no tiene luces de que va a parar, ante esta realidad muchos grupos sobre todo de artistas, están usando medios tradicionales de comunicación como cartas para establecer canales de información entre ellos. ¿Esto nos puede llevar a un apagón tecnológico?, no lo sé, tampoco lo descarto.

En un video que toca en parte este tema, el CEO y cofundador de Platzi es Freddy Vega, hace una declaración más que interesante, en sus propias palabras dice que no va a usar más la IA para escribir, es un fundamento, una capacidad que quiere proteger y cultivar. También en ese video habla sobre la brecha entre los que mantengas estos fundamentos y los que no y su impacto en el furo de cada grupo. Pero la idea detrás de esta reflexión es que no dejes que la IA haga todo por ti, pues ese error humano que lleva tu creación es lo que le da el sabor, que te hace único, y a la vez solidificas tus fundamentos.

Yo también estoy comprometido a no crear más artículos con IA, de hecho hace algún tiempo que no lo hago, no importa que solo pueda escribir uno a la semana, pueden estar seguros de que cada artículo será escrito por mí, es totalmente probable que encuentres errores de escritura o de otras índoles, solo puedo comprometerme a mejorar en ese sentido, pero no a que sea perfecto, no en este mundo.

Para terminar quiero compartir el fragmento de una excelente canción que dice «A la luz, a la sombra, en el mar o en la tierra, va desnuda la vida porque el sentimiento no se puede clonar» esta canción refleja un poco lo que hemos hablado. Si te gustó este artículo te sugiero suscribirte para que recibas más por correo electrónico, puedes hacerlo en la barra que está a la derecha. Nos vemos en otro momento para seguir hablando de Inteligencia Artificial.

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Llevo más de quince años desarrollando software, que en mi opinión es el arte de dar vida a ideas en el mundo digital, cada fragmento de código lleva consigo una parte de lo que somos, nuestras vivencias y nuestro carácter, como toda obra es una extensión de su autor, el software es un reflejo de sus creadores y eso hace que la creación de software sea fantástica. Quiero expresar mi absoluta fascinación por sentirme con tantos poderes como nunca antes.

Como si de una película de Marvel se tratara, así es como me siento cuando estoy creando software, para explicarme mejor es como si me pusiera un traje al estilo Power Rangers y de repentes tuvieras superpoderes para programar, y es que la Inteligencia Artificial te hace sentir así, al menos en mi caso, no sé si a ustedes le pasa lo mismo. El hecho de poder crear nuevas funcionalidades y probarlas en tiempos récord, o transformar una idea en un producto mínimo viable que puedes validar en un día o par de ellos para mí es extraordinario, es un superpoder que te trasforma productivamente.

Antes me pasaba, que tenía muchas ideas, pero luego, para solo probar esas ideas, no solo tenía que invertir tiempo extra, sino también dinero, pues de hacerlo solo me tomaría mucho tiempo y era necesario contratar a un equipo o como mínimo a una persona, entonces si estas condiciones no se daban, la idea quedaba en solo eso, una idea. Ahora, con la ayuda de la IA y los conocimientos alcanzados durante todo este tiempo, crear y probar una idea es cuestión de días y la inversión económica es baja. Además, tengo la sensación de poder crear cualquier cosa que se me aloje en la mente, es como una sensación de poder indescriptible.

En cuanto a esto, tengo la certeza que se rompieron las barreras que limitaban la creación de software, esto democratiza el acceso a que muchas más personas interesadas en este mundo puedan convertirse en creadores, el lenguaje natural se ha convertido en el nuevo lenguaje de programación, y es el que rompe estas barreras. Claramente, no digo que un software complejo lo pueda construir cualquiera, son necesarias habilidades propias de entender y comprender todo lo que rodea al desarrollo de software, que no son pocas y también tener una capacidad para la abstracción (Consiste en simplificar la realidad, enfocándose en qué hace algo en lugar de cómo lo hace).

Entonces, en mi opinión, estamos ante un nuevo paradigma de como crear software, la capacidad de abstracción, lógica y habilidades blandas como la comunicación, trabajo en equipo, pensamiento crítico, resolución de problemas, creatividad entre otras siguen siendo un requisito indispensable como lo fue antes, dado que cualquier software primeramente nace en una idea, esa idea se transforma en requisitos que vamos iterando una y otra vez y lo último es la parte de desarrollarlo como software. Estas capacidades siguen siendo un atributo primordial que aún no se va a poder sustituir. La IA puede participar en la validación de esa idea y en la creación de ella en el mundo digital y eso añade a un gran valor, pero aún somos y seguiremos siendo la cabeza del proceso.

No sé si llegaremos al punto donde la IA nos va a sustituir completamente, pero de algo estoy seguro y es que no será tan pronto como muchos creen, siento que sí, la IA te da esos poderes que ya hablamos y que ahora es el mejor momento para experimentar ideas y crear software de forma general como nunca antes, pero aún nos necesita para que el software sea eso, una extensión de un equipo o personas apasionadas por lo que hacen y que hacen único cada aplicación sacada del horno, es como si dijéramos, todas las panaderías hacen un pan bueno, pero el pan de la panadería de Bartolo es el mejor, tiene un sabor diferente.

Si te ayuda y te gustan estos artículos que suelo escribir de vez en cuando, deja tu comentario y un like también. Nos vemos en otro momento para seguir hablando de Inteligencia artificial.

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Aunque en un principio se les conocía principalmente por sus empresas, hoy en día cada modelo se distingue claramente en sus capacidades y enfoques, haciéndolos únicos en sus respectivas áreas. Si sigues el desarrollo de la Inteligencia Artificial desde sus inicios en esta nueva era, puedes identificar que en ese momento no podías identificar claramente en que se diferenciaba una de otra, era más como la IA de fulano o mengano.

En un principio todos los modelos de IA eran muy parecidos y su uso también, su principal funcionalidad era el completamiento de frases como por ejemplo: «Crea un poema al estilo Edgar Allan Poe donde se habla del amor» y las IA del momento tenían la capacidad de crear este poema y lo hacían bastante bien, aunque los modelos de hoy también pueden hacer esto, la diferencia es que ahora pueden hacer muchas más cosas y alucinan mucho menos que en ese entonces.

Parece que estamos hablando de hace diez o veinte años atrás, pero para nada, hablamos de a penas dos años atrás, es increíble a la velocidad que podemos ver los avances en esta ciencia, solo por mencionar que en ese momento esperábamos un año para ver actualizaciones, hoy estamos viendo mejoras increíbles cada seis meses, así de rápido vamos, esto genera diversas especulaciones como la que dice que estamos en una burbuja de IA a punto de explotar, pero esto es tema para otro momento.

Ya en la actualidad podemos percibir como se van creando marcadas diferencias entre los principales competidores de IA y vamos a ver cada uno de ellos:

ChatGPT: Sigue siendo el líder del mercado en cuanto a tráfico, me refiero a la cantidad de personas que lo usan a diario, para tareas relacionadas con el lenguaje natura, en cuanto a ecosistemas de aplicaciones en mi opinión es también el número uno, sobre todo luego de reciente evento donde presentaron una serie de mejoras en este sentido y repito que es el más popular entre la gente por razones obvias, fue el primero en poner en manos de las personas un uso decatizado de la IA por decirlo de alguna manera, galardón que pase lo que pase podrá presumir de él para siempre.

Claude: Poco conocido, pertenece a la empresa Anthropic gestada desde dentro mismo de OpenAI, pero que marcaron un paso y una idea diferente, ellos se centraron en la programación y la matemática, por lo que es evidente que es muy popular entre los creadores de software sobre todo, en mi opinión tienen los mejores modelos para programar, los uso a diario y luego de probar incluso las recientes actualizaciones de los modelos para código de OpenAI esa es mi conclusión, ha creado un ecosistema increíble para los desarrolladores de software y creo que en eso han marcado la diferencia.

Gemini: Perteneciente al gigante tecnológico Google, los modelos de Gemini se caracterizan por creación de imágenes como ningún otro modelo lo puede hacer, el recientemente lanzado modelo conocido como Nano Banana es increíble y no tiene competidores cercanos. Además, su modelo Veo 3 para la creación de videos es realmente increíble, aunque OpenAI ha presentado su modelo de creación de video Sora 2 tengo que decir que Veo 3 sigue siendo mejor, por muy poco, pero mejor desde mi punto de vista. Gemini también posee un robusto ecosistema de aplicaciones al rededor de la IA y ya están moviendo la fichas hacia la búsqueda totalmente guiada por la IA, vamos a pasar de buscar en el navegador como lo hacíamos tradicionalmente a búsquedas guiadas por una IA.

Como ven, hay una marcada diferencia entre estos tres grandes competidores, que en mi opinión son los que marcan el paso, claro que hay otros y sin en afán de menospreciarlos, pero no creo que sean dominadores a corto plazo. Si tuviera que apostar por uno de estos para el futuro, diría que Google, con su ecosistema y sus millones de usuarios, su capacidad para generar nueva tecnología y la indiscutible experiencia, serían mi apuesta de cara al futuro si de un dominador de la IA se tratara.

¿Y tú, como ves el panorama de la Inteligencia Artificial en este sentido, si tuvieras que apostar por uno de ellos a futuro cuál sería? Gracias por llegar hasta aquí, nos vemos en otro artículo para hablar de IA. ¡Nos vemos!

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Llevo más de 15 años programando y siento que a medida que pasan los años tengo más conocimiento y dominio de todo lo que envuelve este hermoso arte de crear, para mí es así, es un arte, creamos artefactos que cobran vida en el mundo digital y cada uno de ellos lleva consigo el espíritu de la persona o el equipo que lo desarrolló. Lo que nunca imaginé, ni en mi más optimista visión del futuro, es que mi hija de 10 años pudiera programar.

Les cuento un poco la historia de como se dieron los hechos; la otra noche estaba desarrollando una idea que tenía en mente hace algún tiempo, la idea es básicamente un sistema de búsquedas de productos de forma inteligente, conectando tiendas existente y ofreciendo a los que no tiene una tienda simple, bueno estaba justo desarrollando una tienda en línea simple, esto lo estaba haciendo con la ayuda de la Inteligencia Artificial y aquí viene lo interesante.

Resulta que mi hija, que es muy curiosa para todo, se me acerca y me pregunta qué estoy haciendo, yo en lo particular me gusta compartir con mis hijos lo que hago, si es un nuevo proyecto o una idea que tengo, la comparto con ellos, me interesa mucho sus opiniones libres de sesgos y sincera, yo ya le había comentado a ella sobre este tema, así que le dije que estaba trabajando en la idea que yo le platiqué días atrás.

Le comencé a explicar como la Inteligencia Artificial me ayudaba a crear código según instrucciones que yo le daba en lenguaje natural y se me ocurrió que ella se sentara a escribir estas instrucciones mientras yo le iba diciendo que escribir, recuerdo que estábamos creando la funcionalidad de la lista de deseos, todos conocen que es la lista de deseos cuando ingresamos a una tienda en línea. En un punto la funcionalidad no estaba haciendo su trabajo bien, al quitar un producto de la lista de deseos se eliminaban todos, yo como reto y para ver que pasaba me fui a duchar y la dejé frente a la PC a solas con la IA con la tarea de intentar resolver ese problema.

Mi sorpresa cuando regresé de la ducha fue que con gran alegría mi hija me dijo «lo arreglé papá», ya la lista de deseos funcionaba perfectamente, si bueno lo sé, no es que mi hija de 10 años sepa programar precisamente, pero de alguna manera tenía que llamar su atención para que entraran y leyeran este artículo, pues considero importantes algunas preguntas que nos podemos hacer de esta experiencia:

¿La IA está democratizando la creación de software y haciéndola accesible a muchas más personas de la que imaginamos?

¿Pasar de conocer lenguajes de programación a programar en lenguaje natural es el futuro de la programación?

¿Esto significa que los programadores se extinguirán con el auge de la IA y su capacidad para crear código?

Estas son solo algunas interrogantes de las que podríamos hacernos, en mi opinión, la Inteligencia Artificial está democratizando el acceso a la creación de aplicaciones, esto hace que muchas más personas puedan crear sus propias aplicaciones hasta ciertos niveles, antes era una tarea imposible para alguien no técnico plantearse crea una aplicación por muy simple que fuera.

Por otra parte, creo que la evolución normal de los programadores será hacia la programación en lenguaje natural, así que será importante conocimiento de patrones, buenas prácticas de desarrollo, arquitectura y todo tipo de conocimiento teórico de la creación de software una especie de arquitectos para definirlo de alguna manera. No creo que los programadores se extingan o algo por el estilo, creo que como ya mencione seremos más comunicadores efectivos para crear código con la IA, seremos por decir un nombre conocido arquitectos, más que conocedores de lenguajes de programación. También creo que los lenguajes de programación van a cambiar y se van a adaptar más a estos nuevos tiempos de la era de la Inteligencia Artificial.

¿Y tú que crees de todo esto? Me gustaría conocer tu opinión al respecto, así que déjame tu comentario. Bueno, ha sido todo por ahora, nos vemos en otro artículo para seguir hablando de Inteligencia Artificial.

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En un reciente artículo de Anthropic, una de las empresas más influyentes en el mundo de la Inteligencia Artificial, habla sobre temas de adopción de la IA a niveles geográficos y empresariales, con datos muy interesantes. Al leer este artículo me propuse investigar un poco más sobre el tema en nuestra región.

Solo para recordar, Anthropic es una empresa fundada en 2020 por ex-empleados de OpenAI (creadora de ChatGPT) y otras empresas tecnológicas. Su misión es desarrollar IA que sea útil y segura. Desde su creación, Anthropic ha buscado abordar los desafíos éticos que surgen con el desarrollo de la IA, proponiendo un enfoque responsable y sostenible.

La IA se diferencia de las tecnologías anteriores por su velocidad de adopción sin precedentes. Tan solo en EE. UU., el 40 % de los empleados afirma utilizar IA en el trabajo, frente al 20 % de 2023 de hace dos años.

Es un dato más que importante que refleja esa rápida adopción de la IA, movida claramente por la utilidad de esta tecnología para una amplia gama de aplicaciones y su facilidad de uso (con tan solo escribir o hablar) sin necesidad de formación especializada.

Sin embargo, el progreso en la adopción de esta tecnología no es uniforme. Los datos recientes de una encuesta global de IA revelan una aceleración generalizada en la adopción, con un aumento del 50% en los últimos seis años a un notable 72% a principios de 2024 en las organizaciones encuestadas a nivel mundial. Esta tendencia refleja un interés global que trasciende fronteras regionales. No obstante, las organizaciones con sede en LATAM son la excepción a esta regla, ya que solo el 58% de los encuestados en la región reportaron haber adoptado la IA.

Chile, Brasil y Uruguay lideran la adopción de IA en América Latina, concentrando más del 70 % de las iniciativas. Chile destaca por la mayor cantidad de publicaciones e investigadores en IA y busca convertirse en un “hub global del hemisferio sur”. Brasil posee la mayor infraestructura tecnológica, con más del 90 % de la capacidad de cómputo de alto rendimiento de la región, lo que le brinda una ventaja para entrenar modelos. Uruguay, a pesar de su menor tamaño económico, se sitúa cerca de Chile en infraestructura y talento, sobresaliendo en la disponibilidad de GPUs per cápita.

México, Argentina y Colombia también son actores clave, pero enfrentan retos:Argentina cuenta con talento especializado en informática y matemáticas, pero su ecosistema se ve limitado por infraestructura insuficiente y falta de financiamiento. México tiene buen desempeño en I+D, pero su estrategia nacional de IA parece desarticulada y poco coordinada. Colombia lidera la adopción de IA en PyMEs (66 % de las empresas), y avanza en políticas públicas de transformación digital enfocadas en la formación de talento.

El siguiente mapa comparativo ofrece una visión detallada de las disparidades geográficas, destacando las fortalezas y los desafíos de los países clave de la región.

Una de las tendencias más alentadoras es el crecimiento sostenido del uso de la IA en las pequeñas y medianas empresas de América Latina. Según un informe reciente, más del 50% de las PyMEs de la región ya ha incorporado soluciones de IA en sus operaciones, y un notable 70% planea seguir invirtiendo en esta tecnología en 2025. Países como Colombia (66%) y México (64%) están a la vanguardia de esta tendencia.

La alta tasa de adopción en las PyMEs es una aparente contradicción con la percepción de los desafíos regionales, pero se explica por el tipo de implementación. Las PyMEs no están invirtiendo en proyectos de I+D complejos, sino que están adoptando herramientas de IA generativa «fuera de la caja», como las que se utilizan para la búsqueda y análisis de información o la automatización de tareas operativas.

A continuación, se presenta un desglose de los rangos de inversión estimados para la implementación de la IA, lo que ilustra la magnitud de los costos y por qué la inversión es un cuello de botella crítico.

Sector público: Es esencial que los gobiernos inviertan en conectividad universal y en capacidad de cómputo de alto rendimiento, creando una base digital que reduzca la brecha tecnológica y favorezca el desarrollo local de IA. Además, deben impulsar programas educativos y políticas de retención de talento, así como transformar las estrategias nacionales de IA en planes de acción con presupuestos, métricas y gobernanza proactiva que garanticen una implementación ética y eficaz.

Sector privado: Las empresas, sobre todo las PyMEs, deberían iniciar con proyectos de IA de bajo costo y alto retorno, escalando gradualmente a iniciativas más ambiciosas. La colaboración con universidades y centros de investigación permite compartir recursos y talento, mientras que la inversión en gobernanza, limpieza y etiquetado de datos asegura modelos de calidad, libres de sesgos y adaptados al mercado local. 

La adopción de IA en América Latina muestra un contraste marcado: por un lado, la rápida incorporación de herramientas generativas y la alta penetración en PyMEs demuestran un ecosistema dinámico y democratizado que ya está generando beneficios tangibles; por otro, persisten brechas estructurales como la insuficiente infraestructura digital, la escasez de talento especializado y la escasa inversión en I+D, junto a estrategias de gobernanza que rara vez se implementan eficazmente, lo que expone a la región a riesgos como sesgos y pérdida de soberanía digital.

En este contexto, la IA puede ser un motor de crecimiento, productividad y equidad, pero solo si gobiernos, empresas y academia actúan de forma coordinada y con visión a largo plazo para superar los cuellos de botella estructurales; de lo contrario, la revolución podría profundizar las desigualdades existentes. 

Hasta pronto, no vemos en otro artículo para seguir hablando de Inteligencia Artificial. Recuerda que debes ser un actor en esta revolución, no un simple espectador.

Fuentes:

https://indicelatam.cl/home-2025/

https://www.cepal.org/es/comunicados/indice-latinoamericano-inteligencia-artificial-ilia-mantiene-chile-brasil-uruguay-como

https://institutodeinnovaciondigital.ar/ia-en-pymes-una-adopcion-sostenida-que-impacta-en-el-modelo-productivo/

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Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI escribió hace poco en X su preocupación sobre el contenido generado automáticamente, según él, este superará al generado por los humanos, por lo que los peligros de la desinformación, la manipulación y condicionamientos de conductas de forma intencionada sin dudas se multiplicarían.

Nunca tomé tan en serio la teoría de la Internet muerta, pero parece que ahora hay muchas cuentas de Twitter administradas por LLM.

La revolución de la Inteligencia Artificial ha permitido la generación de contenido a una alta velocidad, contenido que pueden ser imágenes, texto y videos. No solo se trata de la velocidad, también del hecho de estar al alcance de prácticamente todos en el mundo, esto incluye a los malintencionados que quieren sacar provecho, sobre todo en redes sociales, a estos contenidos y me refiero no a la práctica de buena fe sino a contenido engañoso que arrastre olas de usuarios, consumiéndolo y compartiéndolo.

Un estudio de la empresa de seguridad Imperva publicado hace dos años ya calculaba que “casi la mitad de todo el tráfico de Internet fue realizado por bots”

«Ya hay pruebas sólidas de que las redes sociales están siendo manipuladas por bots [programas informáticos que imitan el comportamiento humano] para influir en la opinión pública con desinformación y ha estado sucediendo durante años»

Jake Renzella y Vlada Rozova, investigadores de universidades de Sydney y Melbourne

A medida que las cuentas en redes sociales impulsadas por bots comienzan a tener seguidores reales, aumenta su credibilidad y se vuelve más complejo detectar si se trata de un bot o de una persona real. La falta de habilidades para poder determinar origen de contenido y de la cuenta en sí misma es algo que está influyendo a que estas cuentas bots sigan creciendo.

También hay que apuntar que al ser contenido mayormente proveniente de la Inteligencia Artificial, teniendo en cuenta que esta ya conoce nuestro lenguaje, cada vez será más complicado distinguir si es humano o no por su parecido.

Y esos bots no solo son capaces de crear contenidos singulares, sino también de imitar la fórmula para que su difusión sea masiva y viral

Según un nuevo estudio publicado en Physical Review Letters y dirigido por investigadores de la Universidad de Vermont y el Instituto Santa Fe:

«lo que se propaga, ya sea una creencia, una broma o un virus, evoluciona en tiempo real y gana fuerza a medida que se distribuye siguiendo un modelo matemático de cascadas de autorrefuerzo [Self-Reinforcing Cascades]»

Investigadores alertan que los riesgos de viralización de contenidos que manejan la manipulación o la desinformación se multiplican con las herramientas de inteligencia artificial y exigen a los usuarios una mayor conciencia de los peligros de los asistentes y agentes de Inteligencia Artificial.

Otros creen que la «Internet ética» es posible, argumentan que el problema no es necesariamente que el contenido sea generado con Inteligencia Artificial, sino que alguien se haga cargo de él, en otras palabras está diciendo que quien comparta contenido firme de alguna manera ese contenido.

Analizando todo el panorama estamos ante hitos y retos importantes en la historia, no podemos mirar al costado y debemos como humanidad tomar cartas en el asunto antes que se nos salga de control, si no es que ya está camino a eso. La inteligencia Artificial es una gran herramienta en las manos adecuada, pero una mortal arma en las erróneas.

La inteligencia Artificial es una gran herramienta en las manos adecuada, pero una mortal arma en las erróneas.

¿Qué tú que crees? ¿Cuál es tu opinión al respecto?, debe tener una, esto te va a afectar aun si no dices nada, así que, porque no comentar y dar tu opinión, deja tu comentario, estaré encantado de leerlo.

Te dejo mi libro, por si quieres aprender más sobre Inteligencia Artificial:

Hasta pronto, no vemos en otro artículo para seguir hablando de Inteligencia Artificial. Recuerda que debes ser un actor en esta revolución, no un simple espectador.

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