Redacción DEM ADMIN HC

Categoría: Inteligencia Artificial

  • IA en el bolsillo y más funciones sin conexión

    IA en el bolsillo y más funciones sin conexión

    Los grandes movimientos en móviles pasan por integrar más inteligencia artificial directamente en el dispositivo y por reforzar las funciones clave sin depender constantemente de la red. Google prepara Gemini Intelligence para Android, con una primera ola de teléfonos compatibles que usarán modelos generativos para asistir en escritura, organización y búsqueda avanzada en el propio terminal.

    En paralelo, Google Traductor trabaja en ofrecer traducción de voz sin conexión, lo que permitiría interpretar conversaciones en tiempo real en viajes o entornos con mala conectividad, aprovechando modelos comprimidos ejecutados en el chip del teléfono.

    Y desde el lado de los modelos de lenguaje, OpenAI planea llevar Codex al móvil, integrando capacidades de asistencia al desarrollo de software directamente en la aplicación, para editar, revisar o generar código desde el teléfono con interfaces adaptadas a pantallas pequeñas.

    Android rediseñado y salto en fotografía y plegables

    Google también avanza en el plano visual con un rediseño de Android basado en efectos de vidrio esmerilado y capas translúcidas, una evolución de la interfaz que busca mejorar legibilidad y jerarquía de la información sin penalizar el rendimiento gráfico.

    En la gama alta, los comparativos entre modelos como Vivo X300 Ultra y Xiaomi 17 Ultra confirman la competencia en fotografía móvil: sensores de mayor tamaño, zoom de largo alcance y modos nocturnos asistidos por algoritmos dedicados se convierten en argumentos de compra centrales.

    La categoría de plegables se consolida con familias como los Motorola Razr 70, 70 Plus y 70 Ultra, que comparten diseño exterior pero se diferencian en procesador, memoria, cámaras y baterías, apuntando a segmentos de precio y uso distintos.

    Ese despliegue se apoya en una cadena de suministro en transformación: informes apuntan a que Intel ya estaría fabricando chips para iPhone, iPad y Mac, mientras Apple redefine su estrategia industrial bajo nueva dirección, diversificando socios y capacidades para sostener ciclos rápidos de innovación en móviles y otros dispositivos.

  • Servidores en órbita para procesar IA

    Servidores en órbita para procesar IA

    Google y SpaceX mantienen conversaciones para desplegar centros de datos en órbita baja capaces de ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial directamente en el espacio, según adelantaron medios especializados. La idea es acercar la capacidad de cómputo a la red de satélites de comunicaciones para ofrecer servicios de procesado en tiempo casi real, reducir latencias y aliviar la presión sobre los centros de datos terrestres.

    El modelo en estudio contempla satélites de comunicaciones conectados a módulos orbitales con servidores, que funcionarían como nodos de borde (edge computing) en el espacio. Estos nodos podrían ejecutar desde modelos de IA para optimizar el propio tráfico satelital hasta aplicaciones comerciales como análisis de imágenes, comunicaciones seguras o servicios de datos de baja latencia para clientes corporativos y gubernamentales.

    Las negociaciones incluirían aspectos técnicos clave: gestión térmica en vacío, protección frente a radiación, consumo energético y suministro eléctrico mediante paneles solares de alta eficiencia. También se analizan los costes de lanzamiento, la vida útil de los equipos y la logística de sustitución, dado que el hardware de cómputo en órbita tendrá ciclos de actualización más complejos que en tierra.

    Una nueva capa de infraestructura espacial

    El proyecto se encuadra en una tendencia más amplia: convertir la órbita baja en infraestructura digital distribuida, no solo en una red de antenas. Mientras los satélites actuales se centran en conectividad y observación, los centros de datos orbitales añadirían una capa de procesamiento que permitiría que muchos datos se analicen en origen, antes de ser reenviados a la Tierra.

    Para la inteligencia artificial, este enfoque abre varias posibilidades. Modelos de visión por computador podrían procesar imágenes de la superficie en tiempo casi real para agricultura, respuesta a desastres o monitorización ambiental. Algoritmos de optimización ajustarán rutas y asignación de recursos de la constelación satelital de forma autónoma, mejorando eficiencia energética y calidad de servicio. Y al distribuir el cómputo entre órbita y tierra, se incrementa la resiliencia del sistema ante picos de demanda o caídas regionales.

    Los desafíos son principalmente ingenieriles y regulatorios: certificar hardware resistente a la radiación, diseñar sistemas de refrigeración adaptados al entorno espacial, coordinar espectro y frecuencias de comunicación, y encajar esta infraestructura en las normas de gestión de desechos espaciales.

  • Nvidia recompone su mapa de poder en la inteligencia artificial

    Nvidia recompone su mapa de poder en la inteligencia artificial

    Nvidia atraviesa un cambio estructural en su negocio de inteligencia artificial: su cuota en China se ha reducido prácticamente a cero por las restricciones de exportación de chips avanzados de EE. UU., al tiempo que la compañía se consolida como uno de los mayores inversores de capital en el ecosistema global de IA.

    Según datos recogidos por TechCrunch, Nvidia ha comprometido ya alrededor de 40,000 millones de dólares en acuerdos de capital vinculados a IA en lo que va de año, incluyendo participaciones estratégicas en desarrolladores de modelos fundacionales y plataformas de software avanzadas.

    Este giro coincide con la visita de su consejero delegado, Jensen Huang, a China, un mercado donde la firma llegó a dominar el segmento de GPU para centros de datos. Diversos análisis señalan que las sanciones estadounidenses han dejado su cuota actual de aceleradores avanzados en China en torno al 0%, abriendo espacio a alternativas locales y a diseños específicos para cumplir con los límites de exportación. El desplazamiento de Nvidia en este mercado obliga a la compañía a maximizar su influencia en otros eslabones de la cadena de valor de la IA.

    Inversor global y proveedor de infraestructura para la industria

    El volumen de acuerdos de capital permite a Nvidia asegurar demanda futura para sus plataformas de hardware y software, y anclarse en los modelos que estructuran la nueva economía de IA. Las inversiones abarcan desde startups de modelos generativos hasta compañías que integran IA en productos de consumo, como los primeros móviles que incorporan sistemas avanzados tipo Gemini en origen, y soluciones industriales basadas en simulación y gemelos digitales.

    En manufactura y logística, fabricantes globales están recurriendo a IA para optimizar cadenas de suministro, utilizando plataformas de simulación y entornos de gemelo digital compatibles con ecosistemas como Omniverse. Estas herramientas permiten modelar fábricas, flujos de transporte y decisiones de inventario con datos en tiempo real, reduciendo costes y tiempos de respuesta ante disrupciones. Para Nvidia, esta capa de software industrial y de plataformas de cómputo especializado actúa como vía de crecimiento alternativa a China y refuerza su posición como infraestructura central de la IA aplicada.

    En paralelo, Huang ha advertido sobre el despliegue masivo de agentes de IA y la necesidad de diseñar sistemas que gestionen de forma responsable la interacción continua con usuarios. Este enfoque sitúa a la compañía no solo como proveedor de capacidad de cómputo, sino como actor que busca definir estándares técnicos y buenas prácticas en la integración de la IA en productos cotidianos y procesos productivos

  • WhatsApp presenta un chat de incógnito para hablar de forma privada con la IA de Meta

    WhatsApp presenta un chat de incógnito para hablar de forma privada con la IA de Meta

    WhatsApp anunció este miércoles el lanzamiento de un nuevo sistema de conversaciones privadas con Meta AI mediante un chat en modo incógnito que promete mayor protección y confidencialidad para los usuarios.

    La plataforma de mensajería explicó que esta nueva función permitirá interactuar con la inteligencia artificial de Meta en conversaciones temporales y completamente privadas.

    Según WhatsApp, el nuevo chat fue desarrollado con su tecnología de “tratamiento privado”, diseñada para impedir que terceros accedan al contenido de las conversaciones.

    “Nadie puede leer tu conversación, ni siquiera nosotros”, aseguró la compañía en una publicación divulgada en su blog oficial.

    La empresa recordó que hace diez años incorporó el cifrado de extremo a extremo en las conversaciones tradicionales entre usuarios y que ahora ampliará esa protección a los chats con Meta AI.

    La nueva herramienta comenzará a implementarse de forma gradual durante los próximos meses dentro de la aplicación de mensajería.

    WhatsApp explicó que cada vez que un usuario abra un chat incógnito con Meta AI se creará una conversación temporal visible únicamente para la persona que utiliza el servicio.

    Además, los mensajes serán procesados en un entorno seguro al que “ni siquiera Meta puede acceder”, de acuerdo con la descripción técnica presentada por la compañía.

    La plataforma también indicó que las conversaciones no quedarán almacenadas y que, por defecto, los mensajes desaparecerán automáticamente después de un tiempo determinado.

    Como parte de las próximas actualizaciones, WhatsApp adelantó que trabaja en una función denominada “chat paralelo”, protegida igualmente bajo el sistema de tratamiento privado.

    Esta nueva modalidad permitirá que Meta AI intervenga dentro de conversaciones comunes ofreciendo asistencia basada en el contexto del chat sin interrumpir el diálogo principal entre usuarios.

    Con estas funciones, Meta busca ampliar el uso de inteligencia artificial dentro de WhatsApp mientras intenta responder a las crecientes preocupaciones sobre privacidad y protección de datos personales.

  • Almacenamiento con baterías de automóvil para una red más flexible

    Almacenamiento con baterías de automóvil para una red más flexible

    Estas unidades, que ya no cumplen los requisitos de autonomía para el automóvil pero conservan buena parte de su capacidad, se integran en contenedores modulares que se conectan a la red o a instalaciones aisladas. El objetivo es cubrir la demanda creciente de potencia de centros de datos, industrias y comunidades, suavizando picos de consumo y facilitando la integración de renovables variables como la solar y la eólica.

    El modelo combina economía circular y flexibilidad de red: alarga la vida útil de las baterías, reduce residuos y aplaza la necesidad de fabricar nuevos sistemas de almacenamiento. En paralelo, responde a lo que la compañía define como demanda casi ilimitada de potencia firme para electrificación del transporte, expansión de servidores en la nube y uso intensivo de inteligencia artificial.

    Un “cerebro artificial” que reduce el gasto energético de la IA

    En el otro extremo del sistema, investigadores presentaron un chip de cómputo inspirado en el cerebro que busca recortar drásticamente la energía necesaria para procesar modelos de IA. La arquitectura se basa en computación en memoria, donde el almacenamiento y el procesamiento se realizan en el mismo lugar físico, reduciendo los traslados de datos que hoy concentran buena parte del consumo en las GPU tradicionales. Este enfoque neuromórfico pretende ejecutar tareas de aprendizaje automático con menor latencia y menos vatios por operación.

    Aplicado a centros de datos que alojan modelos de lenguaje y generadores de vídeo de última generación, un hardware más eficiente puede moderar el impacto energético de la expansión de la IA. La combinación de chips especializados, algoritmos optimizados y gestión inteligente de cargas permite que el aumento de capacidad no implique un crecimiento proporcional en emisiones, especialmente si se alimenta con energía renovable almacenada en sistemas de segunda vida como los de Moment Energy.

    Infraestructuras locales: del parking solar a las redes comerciales digitales

    En el ámbito urbano, Zaragoza prueba una solución de marquesinas fotovoltaicas sobre plazas de aparcamiento que generan electricidad in situ y reducen la acumulación de calor en los vehículos. Estas estructuras pueden abastecer puntos de recarga o inyectar energía a la red, reforzando el autoconsumo y descargando subestaciones en horas de máxima radiación.

    A escala global, redes de comercio digital basadas en análisis de datos y modelos de IA optimizan rutas marítimas, trazabilidad y tiempos de entrega. Esta visibilidad en tiempo real permite planificar mejor el transporte de combustibles, equipos eléctricos y componentes de baterías, reduciendo kilómetros innecesarios y consumo asociado. Junto a sistemas de almacenamiento distribuido y chips de baja potencia, estas herramientas delinean una transición energética donde la clave no solo es producir más, sino gestionar mejor cada kilovatio hora.

  • La IA dispara la inversión en chips y materiales avanzados

    La IA dispara la inversión en chips y materiales avanzados

    El aumento de capacidad de cálculo necesario para entrenar y desplegar modelos generativos ha convertido a los chips avanzados y a su ecosistema de proveedores en un eje central de la economía digital.

    Empresas de referencia del sector de memorias y procesadores ven cómo la demanda ligada a centros de datos y servicios de IA sostiene subidas bursátiles de gran escala, mientras competidores como AMD revisan su dependencia de un único gran fabricante como TSMC y abren la puerta a diversificar producción. En paralelo, proveedores de materiales especializados, como un fabricante de vidrio técnico que pasó de suministrar pantallas de móviles a desarrollar soluciones para aceleradores de IA, se posicionan como eslabones críticos en la cadena de valor del hardware.

    Para aliviar cuellos de botella, se proyectan decenas de nuevas plantas de semiconductores y componentes, concentradas en pocos países asiáticos y en algunos polos emergentes, con fuertes subvenciones públicas y compromisos de compra a largo plazo por parte de la industria tecnológica.

    Dependencia tecnológica de EEUU y búsqueda de alternativas

    Mientras se acelera la infraestructura para IA, gobiernos y empresas intentan reducir su dependencia estructural de proveedores y plataformas estadounidenses. Análisis sectoriales señalan que, aunque existen planes para impulsar alternativas locales en software, cloud y hardware, la comodidad con el ecosistema actual —por coste, madurez técnica y red de socios— dificulta cambios rápidos.

    El resultado es una transición gradual: más incentivos para diseñar chips y sistemas propios, diversificación geográfica de fábricas y negociaciones para compartir capacidades productivas, pero sin un abandono brusco de las soluciones dominantes. En paralelo, las alianzas industriales en otros sectores —como redes logísticas digitales o producción de vehículos eléctricos en Europa— muestran un patrón común: uso intensivo de datos, automatización y acuerdos de capacidad compartida para ganar eficiencia sin perder resiliencia.

    En este contexto, la IA se consolida como palanca económica: impulsa inversiones millonarias, redefine posiciones de poder en la cadena de suministro y obliga a repensar estrategias de soberanía tecnológica, con un enfoque técnico en resolver escalabilidad, costes energéticos y concentración de proveedores.

  • Europa blinda sus datos críticos y presiona a los grandes de la nube

    Europa blinda sus datos críticos y presiona a los grandes de la nube

    El objetivo es reforzar la soberanía digital de la UE, reducir la dependencia de infraestructuras externas y favorecer ecosistemas cloud con garantías de jurisdicción europea. Esta estrategia puede obligar a administraciones públicas y grandes compañías a revisar contratos de nube, arquitectura de datos y planes de continuidad de negocio.

    El movimiento se encuadra en un contexto de regulación intensiva (NIS2, DORA, Data Act) que empuja a las empresas a segmentar cargas de trabajo, diversificar proveedores y auditar el flujo transfronterizo de información sensible. El impacto inmediato será un incremento de proyectos de multinube y nube soberana, así como la negociación de nuevas cláusulas de localización de datos y soporte.

    IA, chips y planificación avanzada reconfiguran el enterprise

    En paralelo, la explosión de la demanda de inteligencia artificial impulsa a fabricantes y proveedores de hardware a máximos históricos. TechCrunch detalla cómo el auge de la IA ha empujado la capitalización de Samsung hacia el umbral del billón de dólares, reflejando el valor estratégico de los semiconductores para centros de datos y servicios empresariales basados en modelos avanzados. Xataka apunta a que decisiones recientes de grandes clientes como AMD comienzan a fragmentar el dominio de TSMC, introduciendo más competencia en la fabricación de chips de alto rendimiento.

    En el plano del software, Supply Chain Digital Magazine describe cómo la plataforma o9 integra capacidades de planificación empresarial basadas en IA con el entorno de datos de Snowflake para unificar información de demanda, inventario y producción. Este tipo de soluciones permite simular escenarios, anticipar roturas de stock y optimizar la red logística con datos casi en tiempo real, reduciendo costes y mejorando la resiliencia operativa.

    Seguridad, regulación de la IA emocional y nuevas alianzas

    La seguridad corporativa vuelve a situarse en primer plano tras el ataque a la plataforma educativa Canvas, que según The Verge derivó en un acuerdo con los atacantes para mitigar el uso de datos robados. El caso reabre el debate sobre la gestión de crisis, la comunicación con clientes y la negociación en incidentes críticos, especialmente en entornos con grandes volúmenes de datos personales y académicos.

    Al mismo tiempo, Infobae recoge la preocupación regulatoria en torno a sistemas de IA capaces de inferir emociones y estados afectivos a partir de voz, texto o imagen. Juristas y expertos plantean marcos legales que definan límites claros para usos comerciales, laborales o de vigilancia, orientando su aplicación a contextos transparentes y con consentimiento informado. Para las empresas, esto implica reforzar la gobernanza de datos, la trazabilidad de modelos y las evaluaciones de impacto ético.

    En el terreno de las alianzas, Infobae destaca el acuerdo entre una gran compañía de software y una plataforma de comunicación social para simplificar la suscripción a servicios de videojuegos en la nube. El movimiento ilustra cómo las grandes tecnológicas continúan integrando ecosistemas y canales para ampliar su base de usuarios y monetizar servicios recurrentes.

    En conjunto, estos frentes —soberanía digital europea, chips para IA, planificación avanzada, ciberseguridad y regulación algorítmica— obligan a las organizaciones a revisar su estrategia enterprise: dónde residen los datos, cómo se protegen, qué infraestructura soporta la IA y bajo qué reglas se despliega.

  • La IA entra en el PC: más funciones, más consumo de recursos

    La IA entra en el PC: más funciones, más consumo de recursos

    Chrome integra Gemini Nano en PC y Mac para ofrecer funciones de resumen y ayuda contextual sin depender siempre de la nube. El componente se descarga en segundo plano, lo que ha despertado dudas sobre consumo de almacenamiento, CPU y memoria, así como sobre la posibilidad de desactivarlo o eliminarlo desde la configuración avanzada del navegador.

    En paralelo, aplicaciones como Locally AI facilitan instalar modelos como Llama, Gemma, Qwen o DeepSeek en modo local en iPhone, iPad y Mac. El enfoque es ejecutar modelos directamente en el dispositivo, aprovechando CPU, GPU y aceleradores de IA, con dos ventajas claras: menor latencia y más control sobre los datos, que pueden permanecer en el equipo sin enviarse a servidores externos, a cambio de un mayor uso de recursos y necesidad de ajustar parámetros para no saturar el sistema.

    Asistentes de escritorio y optimización de Windows 11

    El movimiento no es exclusivo del ecosistema móvil. Un nuevo asistente descrito como «Personal Computer» para Mac conecta modelos de IA con archivos locales, conectores y web desde una interfaz unificada en el escritorio. El objetivo es convertir el ordenador en un centro de comando que entiende contexto, documentos y aplicaciones, manteniendo parte del procesamiento de forma local para mejorar respuesta y preservar información sensible.

    En Windows 11, la apuesta pasa por optimizar lo que ya existe. La herramienta PowerToys incorpora un modo de memoria reducida que ajusta el consumo de RAM de procesos en segundo plano para liberar recursos. Esta función resulta relevante en un contexto en el que la memoria es un cuello de botella creciente por el peso de navegadores, juegos y ahora componentes de IA, y busca alargar la vida útil de PCs que no pueden ampliarse fácilmente.

    Mercado del PC, crisis de RAM y configuraciones clave

    La presión sobre la RAM tiene impacto directo en el mercado del PC. La combinación de sistemas más exigentes, aplicaciones pesadas y módulos de memoria encarecidos tensiona especialmente el segmento de portátiles baratos con poca RAM ampliable. Este escenario favorece a fabricantes que integran memoria unificada y diseños optimizados, mientras obliga al resto del sector a cuidar mejor el equilibrio entre precio, capacidad de memoria y soporte futuro para cargas de IA y multitarea.

    Para los usuarios que estrenan ordenador con Windows 11, la configuración inicial se vuelve crítica. Ajustar opciones de privacidad, desactivar aplicaciones en segundo plano que no aportan valor, revisar permisos de localización y telemetría, y definir qué servicios de sincronización y copia en la nube estarán activos desde el primer día marca la diferencia en rendimiento y seguridad. Con la llegada masiva de componentes de IA y nuevas utilidades de sistema, gestionar memoria, procesos y datos ya no es un ajuste avanzado: es una tarea básica para aprovechar el hardware durante más años.

  • El 77 % de padres pide a los gobiernos leyes para controlar a empresas de IA en Europa

    El 77 % de padres pide a los gobiernos leyes para controlar a empresas de IA en Europa

    El 77 % de los padres pide a los gobiernos leyes para controlar a las empresas de inteligencia artificial (IA), según una encuesta realizada en España y otros tres países europeos por la organización estadounidense Common Sense Media.

    El sondeo, difundido la víspera de una conferencia internacional sobre IA y jóvenes en el Parlamento danés, apunta a que solo el 14 % de los padres confía en que las compañías de IA vayan a innovar de forma responsable sin necesidad de regulaciones.

    El estudio -que incluye también a Dinamarca, Holanda y Polonia- revela una falta de confianza en esas firmas: solo el 8 % de los padres y el 27 % de los jóvenes confía en que prioricen la protección de los menores.

    Dos de cada tres padres creen que la IA supondrá un cambio tan dramático como supusieron la electricidad o internet y el 40 % confía en que ayudará a la sociedad a largo plazo, un porcentaje que aumenta al 59 % en el caso de los jóvenes encuestados, con edades entre los 12 y los 17 años.

    Casi uno de cada tres adolescentes están interesados en herramientas que usen IA para ayudarles a aprender, aunque el 78 % admite que deberían aprender a pensar de forma crítica sin IA y el 27 % reconoce que ese instrumento les hace estar menos motivados para hacerlo por su cuenta.

    Mientras la mitad de los jóvenes espera un impacto positivo de la IA en su aprendizaje, ese porcentaje baja al 22 % en el caso de los padres.

    El 71 % de los adolescentes y el 66 % de los padres está a favor de que las escuelas enseñen a los alumnos a utilizar la IA de forma responsable, creando una base común para futuras políticas y uso práctico.

    De acuerdo con el sondeo, el 48 % de los jóvenes españoles están preocupados por su futuro económico a causa de la IA, casi tres veces más que el porcentaje de daneses; y el 36 % cree que la IA hará más difícil encontrar trabajo, el número más elevado en los cuatro países estudiados.

    El 59 % de los adolescentes españoles cree que los programas de IA tendrán un impacto positivo en su aprendizaje, el porcentaje más alto en los cuatro países.

    Los padres españoles son los que más creen (75 %) que la inteligencia artificial cambiará su vida de forma dramática.

    Los jóvenes españoles son los más entusiastas sobre el impacto a largo plazo de la IA (63 %) y el 82 % está interesado en recurrir a ese tipo de herramientas para su aprendizaje.

    El estudio será presentado mañana en la conferencia ‘Mantener seguros a nuestro niños y familias en la era de la IA’, impulsada por Common Sense Media, una organización sin fines de lucro dedicada a la seguridad en línea de los niños, y la oenegé Save the Children.

    La conferencia será inaugurada por el rey Federico X de Dinamarca y en ella intervendrán, entre otros, la presidenta de la Comisión Europea (CE), Ursula von der Leyen, y por videoconferencia, la exsecretaria de Estado estadounidense Hillary Clinton.

  • Malware disfrazado de apps y servicios populares

    Malware disfrazado de apps y servicios populares

    Investigadores de seguridad han detectado varias campañas de malware dirigido a ordenadores personales que se apoyan en el uso cotidiano de servicios digitales. Una de ellas replica una web falsa de un conocido asistente de IA para distribuir código malicioso en equipos Windows, aprovechando descargas manuales de supuestos instaladores. Otra afecta a una aplicación con millones de descargas utilizada para gestionar imágenes de disco: versiones manipuladas incorporan un troyano que abre la puerta a robos de datos y control remoto del sistema.

    En paralelo, un malware identificado como CloudZ explota características de Windows 11 para interceptar SMS y credenciales, combinando técnicas de keylogging, acceso a notificaciones y exfiltración cifrada. El patrón común es claro: los atacantes buscan programas y servicios de uso masivo —incluidos asistentes de IA— para insertarse en la cadena de instalación o actualización, sin vulnerar necesariamente los servicios originales.

    Las medidas de mitigación pasan por descargar software solo desde sitios oficiales, comprobar dominios y certificados, evitar instaladores de terceros y mantener sistemas y antivirus actualizados. Los expertos insisten en que el vector principal sigue siendo el descuido del usuario, no fallos estructurales de la tecnología subyacente.

    IA de escritorio y nuevos horizontes de cómputo

    Al mismo tiempo, el ecosistema de ordenadores incorpora capacidades de IA más avanzadas en el propio escritorio. Una compañía de modelos generativos ha liberado para todos los usuarios de Mac su herramienta de «ordenador personal» basada en agentes, que opera como asistente local integrado en el flujo de trabajo: organiza información, automatiza tareas repetitivas y actúa como capa inteligente sobre aplicaciones existentes. Otro gran proveedor de IA está probando un modo de colaboración persistente para escritorio, que mantiene contexto y coedita contenidos con el usuario.

    En el plano del hardware de próxima generación, la investigación en superátomos gigantes como cúbits promete ordenadores cuánticos universales más estables, con cúbits menos sensibles al ruido ambiental. Estos avances apuntan a máquinas capaces de resolver problemas de optimización y simulación hoy inabordables, con impacto esperado en criptografía, materiales y logística. La convergencia entre IA más próxima al usuario y arquitecturas de cómputo más potentes refuerza la necesidad de fortalecer la seguridad desde el diseño y educar al usuario final para reducir el margen de maniobra del malware.

    Mercado de portátiles en ajuste y cadenas de suministro más inteligentes

    En el segmento de consumo, se anticipa la posible retirada de la configuración básica de 256 GB de un popular portátil de entrada, lo que encarecería el acceso al ecosistema de ordenadores de esa marca y desplazaría a los usuarios hacia modelos de mayor capacidad. Este movimiento se suma a la consolidación de dispositivos complementarios —como pulseras inteligentes sin pantalla— que recogen datos de salud y sueño, y se apoyan en el PC o el móvil como centro de procesamiento.

    En la industria, cada vez más fabricantes incorporan IA en la cadena de suministro mediante gemelos digitales, sensores IoT y modelos predictivos. El uso de estas herramientas busca reducir costes, anticipar roturas de stock y optimizar rutas logísticas.