Categoría: Inteligencia Artificial

  • China supera los 700 millones de usuarios de IA

    China supera los 700 millones de usuarios de IA

    China superó los 700 millones de usuarios de inteligencia artificial (IA) generativa durante el primer semestre de 2026, con una tasa de penetración superior al 50 %, según un informe divulgado este martes por el Centro de Información de la Red de Internet de China.

    El documento, citado por la televisión estatal CCTV, fue presentado durante la Conferencia de Recursos Básicos de Internet de China y muestra el rápido crecimiento de estas herramientas desde la aparición mundial de los ‘chatbots’ a finales de 2022.

    Las consultas continúan como el principal uso de esta tecnología. El 76 % de los usuarios afirmó que recurre a herramientas de IA generativa para encontrar respuestas a diferentes preguntas, según los datos recopilados en el informe.

    Sin embargo, las aplicaciones de esta tecnología se han diversificado: el 47.8 % de los usuarios emplea la IA para procesar imágenes o vídeos, mientras que un 37.6 % la utiliza para trabajar con textos y un 32.5 % para elaborar resúmenes laborales, actas de reuniones o presentaciones.

    El estudio también señala un fuerte crecimiento de las aplicaciones destinadas a mejorar la productividad. El uso de asistentes integrales de IA y herramientas de oficina inteligente aumentó más del 100 % interanual, reflejo de su incorporación a actividades laborales y administrativas.

    Además, el 38.7 % de los internautas chinos adquirió durante los últimos seis meses algún dispositivo inteligente a través de Internet. Los dispositivos ponibles fueron comprados por el 20.2 % de los internautas, mientras que un 18.2 % adquirió teléfonos inteligentes, tabletas u otros productos digitales.

    El crecimiento de usuarios ocurre en medio de una fuerte competencia entre tecnológicas chinas como DeepSeek, Alibaba, Moonshot y Zhipu, que impulsan modelos abiertos, precios bajos y una rápida implantación comercial, frente al modelo más cerrado adoptado por compañías estadounidenses como OpenAI y Anthropic.

    La expansión de estos servicios también está acompañada por una estricta regulación en China. Desde 2023, el país exige que la IA generativa respete los «valores socialistas fundamentales» y no genere contenidos que afecten a la seguridad nacional, la unidad territorial o la estabilidad social.

     

  • La IA tiene el potencial para ayudar a reducir inflación en el largo plazo, dice presidenta del BCE

    La IA tiene el potencial para ayudar a reducir inflación en el largo plazo, dice presidenta del BCE

    La presidenta del Banco Central Europeo (BCE), Christine Lagarde, aseguró este lunes que la inteligencia artificial (IA) tiene potencial para reducir las presiones inflacionarias a largo plazo, aunque advirtió que su impacto dependerá del nivel de penetración que alcance esta tecnología en la economía europea.

    «La inteligencia artificial tiene el potencial para ayudar a las empresas a producir más y, con el paso del tiempo, una mayor productividad puede reducir costes. Si el resto de factores se mantienen igual, esto debería reducir presiones inflacionarias en el largo plazo», dijo Lagarde en una comparecencia ante la comisión de Asuntos Económicos del Parlamento Europeo.

    Lagarde explicó que la «velocidad y tamaño» del efecto dependerán de la forma en que Europa adopte la inteligencia artificial. Un informe reciente del BCE señala que, a finales de 2025, un 38 % de las empresas de la eurozona utilizaba «moderadamente» esta tecnología, mientras que solo un 7 % reportaba un uso «significativo».

    La presidenta del BCE reconoció además que Europa todavía tiene «trabajo por hacer», debido a que las inversiones vinculadas con la IA continúan por detrás de Estados Unidos, desde innovación y capacidad computacional hasta centros de datos y energía.

    El desarrollo de esta tecnología también podría transformar el mercado laboral europeo. Lagarde señaló que la IA «cambiará las tareas que realizan los trabajadores y las habilidades que requerirán las empresas», aunque recordó que históricamente los grandes avances tecnológicos no redujeron la tasa de empleo y consideró que aún «está por ver» si esta vez será diferente.

    «La cuestión central es si, en el largo plazo y para la economía en su conjunto, la IA complementará a los trabajadores o los reemplazará. Esto puede afectar a los salarios, a la demanda y a la inflación, pero el impacto es aún incierto», apuntó.

    Ante este escenario, Lagarde consideró necesario que Europa facilite la innovación relacionada con la inteligencia artificial mediante un mayor acceso al capital y una integración de sus mercados, además de avanzar en su independencia tecnológica.

    La presidenta del BCE también planteó que Europa debe «extender la IA de manera intensiva» y promover programas de formación que permitan a los trabajadores adaptarse a los cambios provocados por esta tecnología y a las nuevas habilidades que demandarán las empresas.

  • Nvidia lanza plataforma para controlar agentes de inteligencia artificial

    Nvidia lanza plataforma para controlar agentes de inteligencia artificial

    Nvidia lanzó Open Agent Safety Platform, una nueva plataforma de seguridad diseñada para contener y monitorear agentes de inteligencia artificial (IA), desde su etapa de pruebas hasta su implementación, con controles sobre el ‘software’, ‘hardware’, sistemas de computación y robótica en los que operan.

    La herramienta surge después de recientes incidentes de seguridad vinculados al entrenamiento de agentes de IA. OpenAI, Anthropic, Meta y Google enfrentaron distintos problemas de desalineación de sus modelos y agentes, que lograron acceder a internet fuera de sus entornos aislados, hackear páginas web o ingresar sin autorización a empresas.

    Según Nvidia, estos incidentes tienen un elemento en común: los agentes consiguieron evadir los controles de seguridad en la capa de asignación para completar las tareas encomendadas. Frente a este riesgo, la compañía busca proporcionar a las organizaciones herramientas abiertas y personalizables para controlar agentes que pueden permanecer funcionando durante largos períodos.

    Open Agent Safety Platform permitirá gestionar y controlar el ‘software’ utilizado por los agentes, así como las capas de ‘hardware’ y computación que permiten su funcionamiento y los sistemas robóticos encargados de ejecutar tareas en el mundo físico. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, afirmó que estas herramientas son necesarias porque «el extraordinario potencial de la IA para la sociedad» solo podrá materializarse si se resuelve «el problema de la seguridad de la IA».

    La plataforma estará basada en OpenShell, el ‘software’ de código abierto de Nvidia, y funcionará en la CPU Vera AI de la compañía. Los usuarios podrán determinar específicamente a qué información tendrá acceso un agente y, mientras este desarrolla una tarea, el sistema comprobará que respete las restricciones establecidas.

    La compañía incorporó además Nvidia Sentry, una tecnología que funciona mediante un chip independiente. Se trata de un sistema de vigilancia fuera de banda ejecutado en las DPU Nvidia BlueField 4, que supervisará continuamente el comportamiento de los agentes y podrá paralizar sus actividades cuando sea necesario.

    «Sentry proporciona seguridad integrada en el chip, lo que significa que si un agente de IA intenta salirse de su límite de software, Sentry lo pone en cuarentena y lo detiene en milisegundos», aseguró Nvidia sobre las capacidades de la tecnología.

    Sentry también se apoya en el ‘software’ Nvidia Doca, encargado de ofrecer capacidades programables para inspeccionar solicitudes y respuestas de los agentes, proporcionar telemetría certificada, verificar su identidad y aplicar políticas de acceso granulares y de confianza cero sobre datos, herramientas, interfaces de programación de aplicaciones y servicios.

     

  • Modelos de IA suman una nueva capa de control industrial

    Modelos de IA suman una nueva capa de control industrial

    Google, OpenAI y Anthropic han puesto en marcha un organismo compartido para vigilar la seguridad de sus modelos de IA, según Infobae. La iniciativa añade una capa de coordinación entre desarrolladores que hoy comparten retos similares: evaluación de capacidades, pruebas previas al despliegue y protocolos de respuesta cuando aparecen comportamientos emergentes fuera de los parámetros previstos.

    La novedad importa por una razón concreta: la industria está pasando de controles internos aislados a mecanismos de seguimiento más estructurados. En paralelo, Xataka reportó que OpenAI ha frenado el entrenamiento de algunos de sus sistemas más potentes tras detectar desajustes en agentes avanzados. En términos técnicos, no se trata de una narrativa apocalíptica, sino de una fase de validación adicional en modelos cada vez más complejos.

    Más regulación y más despliegue

    El endurecimiento de controles no está frenando la expansión de la IA. TechCrunch informó que Google prueba compras asistidas mediante Gemini y AI Mode en India, integrando capacidades conversacionales en comercio digital. Infobae, por su parte, señaló que la compañía también adelanta el uso de chips de IA en infraestructura espacial. La señal es clara: el sector sigue ampliando aplicaciones mientras mejora sus sistemas de verificación.

    En el plano geopolítico, Xataka indicó que China estudia límites para modelos de pesos abiertos. Esa discusión se suma a un patrón global: mayor supervisión sobre modelos de uso general, especialmente cuando pueden reutilizarse en gran escala. Al mismo tiempo, herramientas más especializadas avanzan con rapidez. Hipertextual destacó una IA de código abierto orientada a detectar vulnerabilidades de seguridad sin enviar datos a internet, un enfoque que combina automatización con procesamiento local.

    La siguiente etapa del mercado

    La convergencia entre seguridad, gobernanza y despliegue comercial define la nueva etapa de la IA. Los laboratorios ya no compiten solo por tamaño de modelo o potencia de cómputo. Compiten también por demostrar trazabilidad, fiabilidad operativa y capacidad de corrección. Ese cambio convierte la seguridad en parte del producto, no en una capa externa.

    Para empresas y usuarios, la consecuencia es directa: llegarán más servicios basados en IA, pero con evaluaciones más formales, límites de uso mejor definidos y supervisión técnica continua. La transición ya está en marcha.

  • China califica el diálogo con EE.UU. como importante para una IA «orientada al bien común»

    China califica el diálogo con EE.UU. como importante para una IA «orientada al bien común»

    China defendió este lunes la creación de un sistema de gobernanza global para la inteligencia artificial (IA) y destacó el diálogo establecido con Estados Unidos como una vía para impulsar el desarrollo de una tecnología «orientada al bien común y accesible».

    El portavoz de la Cancillería china, Guo Jiakun, aseguró durante una rueda de prensa que Pekín participa en la gobernanza internacional de la IA con una posición «constructiva y responsable», mientras mantiene su disposición a continuar las conversaciones con Washington.

    «Hemos defendido siempre que se debe construir un sistema de gobernanza global de la IA justo y razonable», aseguró Guo, quien agregó que China está dispuesta a mantener la comunicación y los intercambios con Estados Unidos mediante los canales de diálogo establecidos.

    El portavoz chino calificó este mecanismo como una «vía importante» para promover a escala mundial una IA «orientada al bien común y accesible para todos». También consideró que las conversaciones forman parte de la construcción de una relación bilateral «estratégica, constructiva y estable».

    El nuevo canal surgió después de la reunión que sostuvieron la semana pasada en Washington el presidente estadounidense, Donald Trump, y su homólogo chino, Xi Jinping. Ambos países acordaron intercambiar posiciones sobre los riesgos y beneficios asociados con el desarrollo de esta tecnología.

    El próximo intercambio mediante este mecanismo está previsto para noviembre de 2026. Washington y Pekín también acordaron establecer un canal bilateral de comunicación para atender incidentes relacionados con la inteligencia artificial.

    La IA adquirió protagonismo durante el encuentro entre Trump y Xi. Mientras el mandatario estadounidense expresó en redes sociales que esta tecnología debe «dejarse tal y como está», el presidente chino planteó durante la reunión la necesidad de garantizar que «permanezca bajo control humano y beneficie a la población».

    China reiteró su posición sobre la inteligencia artificial este sábado durante la Asamblea General de la ONU, donde el vicepresidente Han Zheng defendió una IA «orientada al bien» y con un enfoque «centrado en las personas», destinada a reducir la brecha digital y generar beneficios para todos los países.

  • China y Estados Unidos establecen un canal de comunicación sobre «superinteligencia»

    China y Estados Unidos establecen un canal de comunicación sobre «superinteligencia»

    China y Estados Unidos acordaron establecer un canal de diálogo sobre inteligencia artificial (IA) para intercambiar puntos de vista sobre los riesgos y beneficios de esta tecnología, así como un nuevo acuerdo por el que Pekín importará carbón estadounidense.

    Según los comunicados de la Casa Blanca y la agencia estatal Xinhua sobre lo tratado durante la visita de Estado del presidente chino, Xi Jinping, a Washington esta semana, el próximo intercambio del mecanismo tendrá lugar en noviembre de 2026, y ambos países pactaron además establecer un canal de comunicación bilateral para incidentes relacionados con la IA.

    El documento estadounidense se refirió a esta tecnología emergente como «superinteligencia», según la rebautizó el presidente Donald Trump este martes, pero en el texto chino se siguen refiriendo a ella como inteligencia artificial.

    La IA ganó peso en la reunión entre ambos mandatarios después de que Trump haya desoído las advertencias de los líderes del sector para regularla por temor a que China sobrepase a Estados Unidos.

    Mientras el estadounidense dijo en redes sociales que esta tecnología debe «dejarse tal y como está», Xi apostó durante la cita por garantizar que «permanezca bajo control humano y beneficie a la población».

    China importará carbón estadounidense

    En el plano comercial, se pusieron en marcha el Consejo de Comercio EEUU-China y el Consejo de Inversión EEUU-China, constituidos durante la visita de Trump a Pekín en mayo de 2026, y se anunció que China importará al menos 10 millones de toneladas métricas de carbón procedente de Estados Unidos en 2027 y de nuevo en 2028.

    Asimismo, ambos países alcanzaron un consenso sobre recomendaciones para aplicar un trato arancelario más favorable a 30.000 millones de dólares en bienes no sensibles en cada dirección. Entre las exportaciones estadounidenses figuran productos agrícolas, madera o cosméticos y entre las importaciones, electrodomésticos o juguetes.

    El comunicado norteamericano también señala que ambas partes «seguirán trabajando» en las preocupaciones estadounidenses sobre las exportaciones chinas de tierras raras y minerales críticos a Estados Unidos, «con el objetivo de garantizar que los niveles de envío vuelvan a ser adecuados».

    El texto también señala que Estados Unidos instó a Pekín a seguir luchando contra los precursores químicos del fentanilo y a aumentar la producción de productos petrolíferos para «estabilizar el suministro mundial», mientras que Trump abogó por negociaciones trilaterales de control de armamento entre Estados Unidos, Rusia y China.

    Xinhua añadió que ambas fuerzas armadas firmarían «lo antes posible» un memorando de entendimiento para fortalecer la comunicación y la prevención de crisis.

    Taiwán e Irán

    En ambos comunicados se recoge que Xi y Trump acordaron que Irán debe cumplir su compromiso de no desarrollar armas nucleares y que ningún país u organización debe imponer peajes en las vías navegables internacionales.

    Ninguno de los documentos menciona a Taiwán, un asunto delicado para China sobre el que Xi presionó a Trump para que expresara un rechazo explícito a la independencia de la isla, cuya soberanía reclama Pekín, mientras el presidente estadounidense mantiene bloqueado un paquete de armamento defensivo para Taipéi que pretende utilizar como «moneda de cambio» en sus negociaciones.

    Según los dos mandatarios, el viaje ha servido para reforzar la relación bilateral de las dos potencias, con Trump destacando en sus palabras de bienvenida la «extraordinaria amistad» que lo une al mandatario chino y Xi pidiendo una competencia sin conflictos y mutuamente beneficiosa.

    Más allá de estos anuncios, la cita se ha saldado con la prórroga hasta enero de la tregua arancelaria anunciada justo antes de la llegada del presidente chino a Washington.

  • Nvidia impulsa la IA distribuida para reducir cuellos de botella

    Nvidia impulsa la IA distribuida para reducir cuellos de botella

    Nvidia ha puesto el foco en un problema concreto del despliegue de agentes de IA: los cuellos de botella de hardware cuando múltiples modelos, herramientas y procesos compiten por memoria, cómputo y ancho de banda en un solo equipo. Su respuesta es PAIR, una propuesta para distribuir cargas de trabajo entre varios dispositivos en red y así ejecutar tareas de IA de forma más fluida.

    La novedad llega en un momento en el que la empresa también empuja la inferencia local en PC con nuevos chips y plataformas orientadas a IA. El patrón es claro: llevar más procesamiento al borde, aprovechar mejor los recursos disponibles y evitar que una sola máquina limite el rendimiento de aplicaciones complejas.

    Del centro de datos al PC con IA

    Los anuncios recientes alrededor de RTX Spark y de nuevos portátiles con ese tipo de chip refuerzan esa estrategia. Nvidia no solo busca más potencia bruta; intenta construir un ecosistema en el que el software pueda decidir dónde conviene ejecutar cada parte de una tarea, ya sea en un portátil, una estación de trabajo o un clúster conectado.

    Ese enfoque es especialmente relevante para asistentes multimodales, automatización avanzada y agentes que encadenan razonamiento, búsqueda, generación y ejecución. En esos casos, repartir inferencia y memoria entre nodos puede traducirse en menos latencia, mayor estabilidad y mejor uso del hardware existente.

    Infraestructura, energía y siguiente fase

    El avance técnico coincide con otra discusión de fondo: la necesidad de ampliar capacidad eléctrica y de centros de datos para sostener el crecimiento de la IA. Nvidia participa además en iniciativas sectoriales para encontrar más espacio en la red eléctrica para nueva infraestructura, una señal de que el reto ya no es solo diseñar chips más rápidos, sino orquestar cómputo, energía y software a gran escala.

    En conjunto, PAIR encaja como una capa intermedia entre el hardware y las aplicaciones. Su valor no está solo en acelerar modelos, sino en coordinar recursos distribuidos para que la IA funcione con menos fricción en entornos reales.

  • La IA no sustituye el trabajo: reduce el costo del conocimiento y multiplica las oportunidades de crecimiento

    La IA no sustituye el trabajo: reduce el costo del conocimiento y multiplica las oportunidades de crecimiento

    La conversación sobre inteligencia artificial suele centrarse en la automatización y la posible sustitución de empleos. Sin embargo, existe otra perspectiva: la IA puede aumentar la productividad, reducir el costo de los servicios especializados y hacerlos accesibles para empresas que antes no podían pagarlos.

    Este cambio puede ser especialmente relevante para las pequeñas y medianas empresas. Al tener acceso a conocimiento, herramientas y capacidades que antes estaban reservadas para organizaciones con mayor presupuesto, miles de empresas podrían fortalecer sus operaciones, crecer y participar en nuevos mercados.

    La pregunta que deberíamos estar haciendo

    Durante décadas, las grandes transformaciones tecnológicas han cambiado profundamente la forma de trabajar.

    La inteligencia artificial parece seguir ese mismo camino, pero gran parte de la conversación actual se concentra en una pregunta:

    ¿Cuántos empleos serán reemplazados?

    Tal vez sea necesario plantear otra:

    ¿Qué ocurre cuando una persona aprende a trabajar mejor con inteligencia artificial y logra producir más resultados sin invertir más tiempo?

    Esta pregunta permite analizar el impacto de la IA desde una perspectiva diferente: no solamente como una tecnología que automatiza tareas, sino como una herramienta que puede aumentar la capacidad productiva de las personas y reducir el costo de generar conocimiento.

    Más productividad, menor costo de producción

    Cuando un profesional incorpora herramientas de IA a sus procesos, puede realizar determinadas tareas con mayor velocidad, consistencia y, en muchos casos, calidad.

    Diversos estudios han mostrado aumentos significativos de productividad en trabajos basados en conocimiento. Investigaciones realizadas por el National Bureau of Economic Research (NBER) encontraron incrementos promedio de productividad del 14% en agentes de servicio al cliente, mientras que otros estudios asociados al MIT muestran mejoras relevantes en tareas de consultoría, análisis y redacción profesional.

    El efecto inmediato es que una misma persona puede generar más valor durante la misma jornada laboral.

    Pero existe una consecuencia adicional. Si producir un determinado resultado requiere menos tiempo, también disminuye el costo de producirlo. Esto crea la posibilidad de ofrecer servicios a precios más accesibles sin sacrificar necesariamente la rentabilidad. Y ahí aparece una de las mayores oportunidades de la inteligencia artificial.

    Cuando bajar el costo permite crear nuevos mercados

    Durante mucho tiempo, determinados servicios profesionales estuvieron principalmente al alcance de organizaciones con capacidad financiera suficiente para contratarlos.

    Entre ellos se encuentran:

    • Consultoría empresarial.

    • Transformación digital.

    • Gestión avanzada de recursos humanos.

    • Inteligencia de negocios.• Analítica de datos.

    • Automatización de procesos.

    • Estrategias de marketing especializadas.

    Muchas empresas pequeñas no carecen de interés por acceder a estas capacidades. Lo que normalmente les falta es presupuesto.

    Si la inteligencia artificial permite que los profesionales que ofrecen estos servicios sean más productivos, el costo de prestarlos puede disminuir. Como consecuencia, soluciones que anteriormente estaban reservadas para grandes organizaciones pueden comenzar a estar al alcance de pequeñas y medianas empresas.

    Esto cambia el tamaño potencial del mercado.

    No se trata únicamente de vender más a los clientes existentes, sino de incorporar a miles de empresas que antes estaban fuera de ese mercado.

    La democratización del conocimiento especializado

    La reducción del costo no representa solamente una ventaja económica para quien presta un servicio. También puede ampliar el acceso al conocimiento especializado.

    A medida que consultores, asesores, especialistas y otros profesionales aumentan su productividad mediante la IA, más empresas pueden contratar capacidades que anteriormente consideraban inalcanzables.

    El resultado puede ser un ecosistema empresarial con mayor acceso a mejores prácticas, herramientas y procesos de gestión.

    Las pequeñas empresas pueden fortalecer su administración. Las medianas empresas pueden acelerar su crecimiento. Y las organizaciones pueden mejorar su competitividad.

    El verdadero reto de las MYPES: crecer

    Las pequeñas y medianas empresas representan una parte fundamental de la actividad económica de cualquier país.

    Sin embargo, muchas enfrentan limitaciones para acceder a las capacidades necesarias para avanzar hacia una nueva etapa de crecimiento.En áreas como gestión, asesoría especializada, automatización, análisis financiero, recursos humanos, inteligencia de negocios y transformación digital, la barrera muchas veces no es la necesidad, sino el costo.

    Esto contribuye a que miles de empresas permanezcan durante años en la misma escala operativa, con dificultades para mejorar su productividad, profesionalizar sus procesos o expandirse hacia nuevos mercados.

    La inteligencia artificial puede modificar esta ecuación.

    El caso de El Salvador

    El impacto potencial adquiere una dimensión particular en El Salvador. Las MYPES representan más del 99% del parque empresarial nacional. Además, existen alrededor de 290,000 microempresas y más de 17,000 pequeñas empresas distribuidas en todo el país. *

    Según datos compartidos por CONAMYPE, las micro y pequeñas empresas representan más del 93% de los patronos formales activos del país y generan más del 70% del empleo nacional.

    Su contribución económica también es determinante. Diversos estudios y estimaciones sitúan su aporte entre el 40% y casi el 50% del PIB nacional, considerando tanto la actividad formal como informal.

    Estas cifras hacen que la capacidad de crecimiento de las pequeñas empresas tenga una relación estrecha con el futuro económico del país.

    Por eso, el desafío no consiste únicamente en crear nuevas empresas, sino también en ayudar a las existentes a crecer.

    De microempresa a gran empresa

    Si miles de pequeñas empresas pudieran acceder a servicios especializados a una fracción de su costo histórico, podrían fortalecer áreas fundamentales de su operación.

    Entre otras posibilidades, podrían:

    • Profesionalizar su administración.

    • Implementar indicadores de gestión.

    • Automatizar procesos.• Mejorar sus controles financieros.

    • Gestionar mejor a su personal.

    • Incrementar sus ventas.

    • Tomar decisiones basadas en datos.

    Con mejores capacidades, aumentaría la posibilidad de que más empresas evolucionen de microempresa a pequeña empresa, de pequeña a mediana empresa y de mediana a gran empresa.

    Ese proceso tendría un impacto directo en la productividad nacional, la generación de empleo y la capacidad competitiva del país.

    También es necesario preguntarse:

    ¿Cuántas nuevas oportunidades pueden surgir cuando millones de empresas tengan acceso a capacidades que antes solo estaban al alcance de unas pocas?

    La verdadera revolución no ocurrirá cuando unas pocas grandes empresas utilicen inteligencia artificial. Ocurrirá cuando miles de pequeñas empresas puedan utilizarla para crecer.

    En Conclusión

    La inteligencia artificial será realmente transformadora cuando permita que una pequeña empresa acceda al mismo conocimiento, las mismas capacidades y las mismas oportunidades que antes estaban reservadas para las grandes organizaciones. Cuando eso ocurra, no solo crecerán las empresas; crecerá también la economía del país.

    *Observatorio MYPE de la Escuela LID de FUSAI. (2025). El Estado de la MYPE 2025: La Otra Cara de la Economía. San Salvador, El Salvador. Fundación de Apoyo Integral (FUSAI) en alianza con Programa FLACSO El Salvador, octubre de 2025

  • Musk, Altman y los gigantes de la IA, en la cena de Trump con Xi; Amodei, ausente

    Musk, Altman y los gigantes de la IA, en la cena de Trump con Xi; Amodei, ausente

    Algunos de los nombres más poderosos de la industria tecnológica estadounidense, entre ellos Elon Musk, Sam Altman, Jensen Huang y Tim Cook, compartieron este jueves mesa con el presidente chino, Xi Jinping, durante la cena de Estado ofrecida por Donald Trump en la Casa Blanca.

    La lista de asistentes reunió a varios protagonistas de la carrera estadounidense por la inteligencia artificial (IA), entre ellos Huang, de Nvidia; Altman, de OpenAI; Sundar Pichai, de Alphabet; Jeff Bezos, fundador de Amazon; Michael Dell, de Dell Technologies; y Musk.

    Musk regresó así a la Casa Blanca para participar en un acto de alto perfil junto a Trump después del enfrentamiento público que ambos protagonizaron el año pasado. Entre los invitados también estuvo Cook, ahora presidente del consejo de Apple.

    La ausencia del consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, destacó frente a la presencia de sus competidores. El ejecutivo ha defendido una mayor supervisión de los sistemas de IA más avanzados y controles más estrictos sobre la tecnología estadounidense que pueda llegar a China.

    Reportes publicados antes de la cena indicaron que Amodei no aparecía entre los ejecutivos tecnológicos previstos para el encuentro, aunque no existe confirmación pública de que el fundador de Anthropic no recibiera una invitación.

    Medios locales destacaron su ausencia debido a las posiciones que ha mantenido sobre los riesgos asociados con los modelos avanzados de IA. Amodei ha reclamado mayor cautela, mientras Huang ha cuestionado las advertencias sobre los posibles peligros de estos sistemas.

    Trump, por su parte, rechazó frenar el desarrollo de esta tecnología bajo el argumento de que Estados Unidos debe conservar su ventaja frente a China. La presencia de los principales ejecutivos tecnológicos ocurre mientras la inteligencia artificial se convierte en uno de los asuntos de la agenda entre Trump y Xi.

    El contraste entre ambas potencias también quedó reflejado en la cena, pues no hubo representantes de empresas chinas entre los invitados, según la prensa presente. The New York Times informó que varios altos ejecutivos chinos llegaron a Washington antes de la cumbre, pero viajaron separados de la delegación de Xi. El periódico señaló que importantes compañías chinas de internet y automoción figuran en listas de sanciones estadounidenses por sus vínculos con el Ejército chino, situación que habría complicado su presencia en un acto oficial de la Casa Blanca.

  • Google probará chips de IA en órbita con su primer satélite propio

    Google probará chips de IA en órbita con su primer satélite propio

    Google lanzará su primer satélite con chips de IA para ensayar capacidades de procesamiento en órbita y evaluar si parte de la carga computacional puede ejecutarse fuera de la Tierra. El objetivo inmediato no es comercial, sino técnico: medir rendimiento, consumo energético, disipación térmica y fiabilidad de hardware avanzado en el entorno espacial.

    La iniciativa sitúa al satélite como un laboratorio de centro de datos orbital. En lugar de limitarse a telecomunicaciones u observación terrestre, la plataforma servirá para probar cómo responden procesadores especializados a tareas de inferencia, gestión de datos y automatización directamente en el espacio. Ese enfoque puede reducir la dependencia de estaciones terrestres para ciertos procesos y acortar tiempos de respuesta en misiones que generan grandes volúmenes de información.

    Qué cambia en la infraestructura espacial

    La novedad no está solo en el lanzamiento, sino en el tipo de arquitectura que propone. Si el experimento funciona, el procesamiento en órbita podría usarse para filtrar datos antes de enviarlos a la Tierra, optimizar ancho de banda y ejecutar análisis preliminares cerca del origen. Eso tiene aplicaciones potenciales en observación, monitorización climática, navegación y operaciones autónomas de satélites.

    Otras compañías también exploran la convergencia entre espacio e IA. En paralelo, han aparecido proyectos de satélites con procesamiento avanzado a bordo y naves con mayor autonomía operativa. El movimiento de Google confirma que la competencia ya no se limita al lanzamiento de cargas útiles: ahora se extiende a la capacidad de cómputo desplegada en órbita.

    Retos técnicos a resolver

    El ensayo deberá probar varios puntos críticos. Entre ellos, la resistencia del hardware a radiación, la gestión del calor en vacío, la eficiencia energética y la estabilidad del sistema durante ciclos prolongados de operación. También será clave verificar si el procesamiento embarcado ofrece ventajas reales frente a la infraestructura terrestre tradicional.

    Más allá del resultado puntual, la misión marca un cambio de enfoque: el espacio empieza a perfilarse no solo como plataforma de transporte o comunicación, sino como una extensión de la infraestructura digital. La prueba servirá para medir hasta qué punto la IA puede ejecutarse de forma útil, estable y eficiente fuera del planeta.