Etiqueta: IA

  • ChatGPT estrena un modo de bloqueo para resguardar información sensible en empresas

    ChatGPT estrena un modo de bloqueo para resguardar información sensible en empresas

    OpenAI incorporó un modo bloqueo en ChatGPT para elevar la protección de información sensible en entornos empresariales. La función está orientada a reducir el riesgo de exposición ante técnicas de prompt injection, un tipo de manipulación en el que instrucciones externas intentan alterar el comportamiento esperado del asistente de IA.

    La novedad llega en un momento en el que las empresas integran modelos generativos en tareas de soporte, análisis documental, programación, atención interna y gestión del conocimiento. En esos escenarios, los sistemas pueden interactuar con correos, archivos, bases de datos o contenidos web. El nuevo modo añade una capa de control para limitar operaciones potencialmente delicadas cuando el modelo procesa información no verificada o instrucciones procedentes de terceros.

    Un control más para adopción corporativa

    El objetivo no es frenar el uso de IA, sino hacerlo más administrable. La inyección de instrucciones se ha convertido en un desafío técnico para productos que combinan lenguaje natural, herramientas externas y acceso a datos corporativos. Un asistente puede recibir una orden legítima del usuario y, al mismo tiempo, encontrar instrucciones ocultas en un documento o una página. El modo bloqueo busca reducir ese vector mediante restricciones adicionales en el tratamiento de información sensible.

    Para los responsables de tecnología, la función encaja con una tendencia más amplia: convertir los asistentes de IA en sistemas gobernables, auditables y compatibles con políticas internas. La seguridad ya no depende solo del modelo base. También requiere permisos, aislamiento de datos, trazabilidad, controles por usuario y configuración según el nivel de exposición de cada flujo de trabajo.

    Seguridad como requisito de productividad

    La mejora refuerza la posición de los asistentes generativos como herramientas de productividad empresarial. Su valor aumenta cuando pueden operar sobre datos reales de la organización sin ampliar innecesariamente la superficie de riesgo. En la práctica, este tipo de controles permite usar IA en procesos más exigentes: revisión legal preliminar, análisis financiero, consultas sobre documentación interna o automatización de tareas repetitivas.

    El movimiento confirma que la competencia en IA empresarial ya no se mide solo por velocidad o calidad de respuesta. También pesa la capacidad de ofrecer seguridad configurable, integración con políticas corporativas y mecanismos para contener comportamientos no deseados durante el procesamiento de información.

  • Apple abre una puerta operativa a la IA conversacional

    Apple abre una puerta operativa a la IA conversacional

    Apple aprobó a Poke como el primer agente de inteligencia artificial en su plataforma Messages for Business, según publicó TechCrunch. La decisión permite que una empresa use automatización conversacional dentro del canal de mensajería empresarial de Apple, con interacción directa desde la app Mensajes y bajo las reglas de integración del ecosistema.

    El cambio es relevante porque traslada los agentes de IA desde aplicaciones o sitios externos hacia un punto de contacto nativo del usuario. Para las compañías, el canal puede reducir fricción en atención al cliente, seguimiento de pedidos, consultas comerciales y resolución de solicitudes frecuentes. Para Apple, supone una expansión funcional de Messages for Business sin convertirlo en una plataforma abierta sin control.

    Un despliegue en entorno cerrado

    La aprobación de un primer agente no equivale a una apertura masiva e inmediata. Apple mantiene un modelo de revisión y autorización para los servicios que operan dentro de sus plataformas. Ese enfoque le permite incorporar capacidades de IA generativa sin ceder el diseño de experiencia, la privacidad operativa ni los límites de uso a terceros sin supervisión.

    El movimiento llega en una fase de mayor presión competitiva en asistentes y agentes autónomos. Varias tecnológicas están intentando que los modelos conversacionales pasen de responder preguntas a ejecutar tareas. En ese contexto, Messages for Business ofrece una ventaja concreta: ya existe como canal de relación entre usuarios y empresas, por lo que la IA puede integrarse en flujos reales sin exigir un cambio drástico de comportamiento.

    La IA de Apple apunta a tareas concretas

    La noticia también encaja con los reportes previos sobre una evolución de Siri hacia funciones más contextuales y orientadas a la asistencia personal. Infobae recogió que Apple prepararía capacidades más avanzadas para su asistente, con mayor acceso a información del usuario dentro de límites de permiso y privacidad. La clave técnica será coordinar contexto, autorización y ejecución fiable.

    El desafío no está en presentar un chatbot más, sino en asegurar que el sistema entienda solicitudes, mantenga continuidad entre mensajes y derive a soporte humano cuando corresponda. Si Apple escala este modelo, la IA en Mensajes podría convertirse en una capa de servicio integrada para empresas, con automatización útil y supervisión de plataforma.

  • Japón impulsa reforma de datos para acelerar desarrollo de IA

    Japón impulsa reforma de datos para acelerar desarrollo de IA

    Japón busca modificar su legislación de protección de datos personales para facilitar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), una medida que el Gobierno considera clave para evitar que el país pierda competitividad tecnológica frente a otras potencias mundiales.

    El ministro de Transformación Digital, Hisashi Matsumoto, advirtió este viernes que Japón corre el riesgo de convertirse en una dependencia tecnológica si no acelera la adopción y el desarrollo de herramientas basadas en IA. “Si las cosas continúan como están, nos convertiremos en una colonia de la IA”, afirmó durante una conferencia de prensa.

    La propuesta de reforma, que ya recibió la aprobación de la Cámara Baja del Parlamento japonés, pretende reducir algunas restricciones relacionadas con el uso de datos personales, con el objetivo de impulsar la innovación y la competitividad del país en este sector estratégico.

    Según el funcionario, la iniciativa busca mantener un equilibrio entre la protección de la privacidad y la necesidad de utilizar datos para fortalecer la investigación, el desarrollo tecnológico y la adopción de soluciones basadas en inteligencia artificial. “Esta enmienda se está elaborando considerando un delicado equilibrio”, sostuvo.

    La normativa permitiría a las empresas compartir determinados datos corporativos con otras compañías y eliminaría la obligación de obtener autorización individual para acceder a información considerada sensible, como historiales médicos o antecedentes penales, en ciertos escenarios contemplados por la ley.

    Matsumoto defendió la medida al señalar que “Con el desarrollo de la IA acelerándose tan rápidamente, nuestro país no debe quedarse atrás en dicho desarrollo”. Asimismo, explicó que la excepción incluida en la propuesta “significa que no necesitaremos obtener el consentimiento de cada individuo para proporcionar su información”.

    Sin embargo, la iniciativa ha generado críticas de partidos de oposición y grupos defensores de la privacidad, que alertan sobre posibles riesgos de filtraciones o uso indebido de información sensible de los ciudadanos.

    En paralelo a esta reforma, Japón reforzó este viernes su estrategia internacional en inteligencia artificial al anunciar una alianza de investigación con Estados Unidos que contempla inversiones conjuntas por $1,000 millones durante los próximos cinco años. El acuerdo forma parte de la denominada “Misión Génesis”, impulsada por la administración estadounidense.

    El portavoz del Gobierno japonés, Minoru Kihara, explicó que el proyecto promoverá equipos binacionales de científicos, el intercambio de infraestructura tecnológica y recursos informáticos, así como el desarrollo de investigaciones avanzadas. Según el Departamento de Energía de Estados Unidos, ambas naciones aportarán $500 millones cada una para fortalecer una de las colaboraciones científicas y tecnológicas más importantes entre los dos países.

  • La inteligencia artificial atrae cada vez más inversión en infraestructura tecnológica

    La inteligencia artificial atrae cada vez más inversión en infraestructura tecnológica

    La inversión tecnológica vuelve a concentrarse en inteligencia artificial con una escala propia de infraestructura crítica. TechCrunch informó que Alphabet realizó una captación récord de 85,000 millones de dólares vinculada a su negocio de IA, una señal de que el mercado financiero sigue respaldando el despliegue de centros de datos, chips, servicios cloud y productos empresariales basados en modelos avanzados.

    El movimiento coincide con acuerdos de consumo intensivo de nube. La startup Lovable firmó un contrato plurianual con un gran proveedor cloud para multiplicar por cinco veces su uso de infraestructura, según TechCrunch. Ese dato apunta a una demanda concreta: las compañías que construyen software con IA necesitan capacidad estable, escalable y contratada a largo plazo, no solo acceso experimental a modelos.

    Consolidación en productos y hardware

    La etapa actual también combina adquisiciones, dispositivos y automatización. Hipertextual reportó la compra de io, la empresa de inteligencia artificial de Jony Ive, por parte de OpenAI. La operación refuerza una línea estratégica: integrar modelos, diseño industrial y nuevos formatos de hardware para llevar la IA a experiencias menos dependientes del ordenador o del teléfono tradicional.

    En paralelo, la misma fuente señaló negociaciones entre OpenAI y Microsoft orientadas a ordenar su relación corporativa, con una posible salida a bolsa en el horizonte. La lectura empresarial es clara: la IA generativa está pasando de acuerdos de investigación y distribución a estructuras de financiación, propiedad intelectual y gobierno corporativo capaces de sostener negocios globales.

    Productividad, regulación y retorno

    La adopción también avanza dentro de operaciones concretas. Infobae informó que Microsoft incorporó “Autopilotos” a Copilot para ejecutar tareas de forma más autónoma en entornos corporativos. The Verge, por su parte, reportó el desarrollo de un robot de almacén al que los trabajadores pueden dar instrucciones por voz. En ambos casos, el objetivo técnico es reducir fricción operativa: traducir lenguaje natural en acciones, flujos de trabajo y asistencia en procesos físicos o administrativos.

    El crecimiento trae ajustes de mercado. The Verge indicó que el regulador británico exige opciones para que los editores puedan excluir sus contenidos de funciones de búsqueda con IA. El punto económico no es frenar la tecnología, sino definir reglas de tráfico, monetización y consentimiento. La próxima fase se medirá en productividad verificable, contratos de datos, costes de cómputo y capacidad para convertir innovación en ingresos recurrentes.

  • Nvidia promueve computadoras capaces de ejecutar agentes de IA desde el propio dispositivo

    Nvidia promueve computadoras capaces de ejecutar agentes de IA desde el propio dispositivo

    Nvidia está empujando una nueva generación de ordenadores personales diseñados para ejecutar agentes de inteligencia artificial de forma local, según TechCrunch.

    La idea técnica es clara: llevar capacidades de inferencia, automatización y asistencia contextual al propio PC. Esto reduce la dependencia permanente de centros de datos, mejora la latencia y permite usar modelos y agentes en tareas cotidianas como búsqueda de archivos, redacción, análisis de documentos, programación, videollamadas o gestión de flujos de trabajo.

    El movimiento también redefine el concepto de gadget avanzado. El ordenador deja de ser solo una terminal conectada a servicios remotos y pasa a operar como una plataforma de ejecución local para software autónomo. En ese esquema, CPU, GPU, memoria y unidades neuronales especializadas se combinan para sostener experiencias de IA más fluidas.

    Del asistente en la nube al agente en el dispositivo

    La tendencia coincide con el avance de herramientas de IA orientadas a tareas, como Gemini Spark, reseñada por Xataka e Infobae como una función integrada en el ecosistema de Google para automatizar acciones y organizar información. La diferencia clave es dónde ocurre el procesamiento: la nube aporta escala; el dispositivo local aporta inmediatez, privacidad operativa y funcionamiento más estable cuando la conectividad es limitada.

    Para Nvidia, el reto consiste en trasladar su liderazgo en aceleración de IA desde servidores hacia equipos de consumo y estaciones profesionales. Para los fabricantes de PC, la oportunidad está en renovar una categoría madura con una razón de actualización concreta: ejecutar cargas de IA sin esperar siempre a servicios externos.

    El despliegue dependerá de tres variables: coste del hardware, eficiencia energética y disponibilidad de aplicaciones útiles. Si esos elementos convergen, los PC con IA local pueden convertirse en la siguiente plataforma de productividad personal, con agentes especializados que operen sobre documentos, calendarios, código, imágenes y comunicaciones dentro del propio equipo.

  • La inteligencia artificial gana protagonismo como base operativa de las empresas

    La inteligencia artificial gana protagonismo como base operativa de las empresas

    La inteligencia artificial empresarial acelera su paso de herramienta de consulta a infraestructura de trabajo. Las novedades recogidas esta semana apuntan a un mismo eje: modelos más fiables, ejecución de tareas, análisis de vulnerabilidades, control de APIs y hardware preparado para cargas locales. En conjunto, el mercado empieza a ordenar la IA como una capacidad transversal, no como un producto aislado.

    El caso más claro es Claude Opus 4.8, presentado por Anthropic con mejoras orientadas a fiabilidad, gestión de tareas y workflows. La actualización busca reducir respuestas inconsistentes y aumentar la utilidad en entornos donde una instrucción puede activar procesos internos, revisar documentos, asistir a equipos técnicos o coordinar pasos repetitivos. La prioridad ya no es solo generar texto, sino sostener flujos verificables.

    Seguridad, desarrollo y datos ganan peso

    El análisis sobre Claude Mythos sitúa otro frente relevante: el uso de modelos especializados para ciberseguridad. La lectura empresarial no está en el alarmismo, sino en la capacidad de automatizar revisión de código, priorizar vulnerabilidades y apoyar a equipos que protegen infraestructuras críticas. Estos sistemas todavía exigen supervisión, validación de resultados y límites de acceso, pero aportan velocidad en tareas donde el volumen supera a los equipos humanos.

    La misma lógica aparece en el desarrollo de software. La visión planteada desde GitHub apunta a ampliar la base de programadores con asistentes de IA capaces de traducir intención en código, documentación y pruebas. En empresas grandes, esto puede reducir barreras internas, acelerar prototipos y mejorar el mantenimiento, siempre que se acompañe de controles de calidad, trazabilidad y revisión de seguridad.

    Gobernanza y computación local definen la siguiente etapa

    La gobernanza de datos también entra en primer plano. La decisión de Strava de endurecer el acceso contra extracción automatizada antes de su salida a bolsa refleja una tensión creciente: las plataformas necesitan abrir APIs para crear ecosistemas, pero también proteger datos, licencias y modelos de monetización. En paralelo, el escrutinio regulatorio sobre nube e IA en grandes tecnológicas anticipa más exigencias para contratos, interoperabilidad y competencia.

    El hardware completa el cuadro. Nuevos chips para PC con capacidad de IA local prometen ejecutar agentes y modelos en equipos corporativos sin depender siempre de la nube. Para las empresas, el valor está en combinar rendimiento, privacidad y coste operativo. La fase que se abre favorece arquitecturas híbridas: nube para escala, equipos locales para baja latencia y datos sensibles, y políticas claras para auditar cada decisión automatizada.

  • Xiaomi 17T y 17T Pro apuestan por cámaras, batería e IA para competir en la gama alta

    Xiaomi 17T y 17T Pro apuestan por cámaras, batería e IA para competir en la gama alta

    El móvil de gama alta ya no compite solo por potencia bruta. La comparación de los nuevos Xiaomi 17T y 17T Pro con rivales directos muestra que la decisión de compra se concentra en cámara, batería, rendimiento sostenido, pantalla y funciones de IA. La diferencia no está únicamente en el procesador, sino en cómo el software aprovecha el hardware para editar imágenes, resumir información, asistir búsquedas y automatizar tareas cotidianas.

    Este cambio reduce la distancia entre terminales premium y modelos más ajustados en precio. La gama media avanzada incorpora pantallas de alta tasa de refresco, carga rápida y sensores fotográficos cada vez más capaces. El resultado es un mercado menos dependiente del nombre del fabricante y más condicionado por la experiencia diaria: autonomía, fluidez, actualizaciones y compatibilidad con aplicaciones críticas.

    España confirma el empuje de marcas asequibles

    En España, Xataka identifica el crecimiento silencioso de Motorola como una señal relevante. La marca gana visibilidad en segmentos económicos y de gama media, apoyada en una combinación de precio contenido, diseño reconocible y memoria de marca. Ese posicionamiento conecta con usuarios que buscan un dispositivo funcional sin asumir el coste de los modelos insignia.

    La estrategia incide en una tendencia más amplia: el comprador prioriza ciclos de uso más largos y prestaciones suficientes por encima de especificaciones extremas. En ese contexto, los fabricantes que ofrezcan buen soporte, baterías fiables y software limpio pueden capturar demanda incluso sin liderar el escaparate tecnológico.

    La compatibilidad se convierte en factor de compra

    La retirada de soporte de Netflix en determinados celulares y televisores desde finales de mayo y el 1 de junio de 2026 añade otra variable. Para el usuario, la antigüedad del dispositivo ya no implica solo menor rendimiento. También puede significar pérdida de acceso a servicios de streaming, seguridad limitada o imposibilidad de instalar versiones recientes de apps.

    El aviso refuerza una conclusión práctica: comprar un móvil exige revisar años de actualizaciones, versión del sistema operativo y soporte de aplicaciones. Las funciones de IA integradas en móviles, como asistentes generativos y herramientas contextuales, elevan además la demanda de chips más eficientes y software actualizado. La innovación no sustituye al soporte; lo vuelve más importante.

  • Expansión de la inteligencia artificial impulsa nueva competencia energética fuera de los centros de datos

    Expansión de la inteligencia artificial impulsa nueva competencia energética fuera de los centros de datos

    La expansión de la inteligencia artificial está moviendo la competencia energética más allá del centro de datos tradicional. Grandes actores tecnológicos exploran servidores en órbita alimentados por energía solar continua, mientras startups de fusión y gobiernos refuerzan alternativas para producir y almacenar electricidad con mayor estabilidad.

    El proyecto más disruptivo plantea alojar capacidad de cómputo en satélites con paneles solares, una ubicación donde la generación puede ser más constante que en la superficie terrestre. La propuesta apunta a reducir restricciones de suelo, refrigeración y conexión eléctrica, tres cuellos de botella que ya condicionan el crecimiento de los centros de datos para IA.

    Fusión y almacenamiento ganan capital

    La financiación privada también se desplaza hacia tecnologías de base. Thea Energy, derivada del entorno de Princeton, captó 100 millones de dólares y se consolida entre las startups de fusión mejor financiadas. Su objetivo es avanzar en reactores compactos capaces de entregar electricidad firme, un complemento potencial para redes con alta participación renovable.

    En paralelo, los sistemas de baterías a gran escala se convierten en infraestructura crítica. Argentina licitó centrales de almacenamiento para mejorar la confiabilidad del suministro y reducir cortes en zonas del interior. Estas instalaciones no generan electricidad, pero permiten desplazar energía hacia las horas de mayor demanda, absorber excedentes renovables y estabilizar redes saturadas.

    La aceptación social entra en la ecuación

    La transición energética no depende solo de tecnología. Euskadi evalúa fórmulas para que municipios próximos a parques eólicos reciban hasta 7% de los beneficios, una vía para convertir parte de la oposición local en participación económica. El mecanismo busca acelerar permisos, repartir valor y reducir conflictos territoriales en proyectos renovables.

    El patrón es claro: la demanda digital, incluida la IA, exige más energía disponible y mejor gestionada. La respuesta combina generación solar en entornos no convencionales, investigación en fusión, almacenamiento estacionario y nuevos incentivos sociales. La próxima etapa energética no será una sola tecnología, sino una arquitectura coordinada de producción, respaldo y distribución.

  • IA empresarial gana terreno en operaciones, compras y sistemas de seguridad

    IA empresarial gana terreno en operaciones, compras y sistemas de seguridad

    La IA empresarial avanza desde los laboratorios hacia procesos centrales de negocio. Los últimos movimientos del sector muestran tres frentes simultáneos: creación de contenidos, orquestación de compras y cadena de suministro, y endurecimiento de controles de seguridad.

    Hipertextual informó del relanzamiento de Freepik bajo la marca Magnific, con una propuesta centrada en creación visual asistida por IA. La compañía sostiene que más de 250 empresas de primer nivel, incluida BBC, figuran entre sus clientes Enterprise. El dato confirma que la generación y edición de activos visuales ya no se limita a equipos creativos aislados: entra en departamentos de marketing, comunicación, producto y comercio digital.

    Orquestación para compras y suministro

    El avance también aparece en operaciones. Supply Chain Digital reportó que Coupa presentó nuevos productos de orquestación con IA y agentes para procurement y cadena de suministro. El enfoque apunta a conectar datos, aprobaciones y decisiones entre áreas que suelen operar con sistemas fragmentados. En ese entorno, la IA funciona como una capa de coordinación: prioriza tareas, identifica cuellos de botella y ayuda a ejecutar procesos con menos fricción administrativa.

    El reto no es solo tecnológico. Otro informe citado por Supply Chain Digital recoge advertencias de Gartner sobre brechas de confianza en el rediseño operativo con IA. Para los directores de compras, la adopción exige definir qué tareas automatizar, qué decisiones requieren validación humana y cómo medir el desempeño de los nuevos flujos. La transformación depende tanto de modelos y datos como de gobernanza, roles y trazabilidad.

    Seguridad y supervisión ganan peso

    La madurez del mercado también expone nuevas obligaciones. TechCrunch informó que Braintrust, una startup de evaluación de IA, confirmó una brecha de seguridad y pidió a todos sus clientes rotar claves sensibles. El incidente subraya una práctica crítica para cualquier despliegue corporativo: gestión estricta de credenciales, segmentación de accesos y capacidad de respuesta rápida ante exposición de secretos.

    Otros casos muestran límites operativos que deben resolverse con diseño y supervisión. Infobae describió un experimento con cuatro modelos de IA al mando de emisoras online que derivó en fallos de coordinación. Lejos de frenar la adopción, este tipo de pruebas delimita requisitos prácticos: controles humanos, objetivos acotados, pruebas de estrés y evaluación continua antes de delegar operaciones completas.

  • Procesadores para IA que cambian el PC y el edge

    Procesadores para IA que cambian el PC y el edge

    Nuevos SoC para portátiles integran CPU, GPU y aceleradores dedicados en arquitecturas híbridas, con controladores internos optimizados para mover datos entre memoria y núcleos de cómputo sin saturar el sistema.

    En paralelo, la nueva generación de procesadores dirigidos al edge industrial combina núcleos de alto rendimiento con motores específicos para IA y control en tiempo real. Estos componentes están pensados para desplegar inferencia directamente en fábricas, vehículos o equipamiento crítico, reduciendo latencias y dependencia de centros de datos remotos. La lógica es clara: aproximar el cómputo al punto donde se generan los datos.

    En el entorno PC, los fabricantes de equipos empiezan a girar su discurso: el valor ya no se mide sólo en gigahercios o gigabytes, sino en la capacidad del hardware para ejecutar asistentes y funciones generativas de forma continua, con consumo contenido y sin abandonar el dispositivo.

    Robots más ágiles y fábricas más densas en sensores

    En el terreno físico, los nuevos robots industriales introducen una generación de actuadores, sensores de fuerza y visión por computador que incrementan de forma notable su agilidad en planta. Los diseños recientes combinan cuerpos más compactos, articulaciones con mayor rango de movimiento y controladores que calculan trayectorias complejas en tiempo casi real, permitiendo tareas de manipulación más finas en líneas de montaje ya existentes.

    Esta evolución de los componentes mecánicos y electrónicos facilita reconfigurar una fábrica sin rediseñar por completo la infraestructura: se insertan robots más capaces en celdas ya montadas, aprovechando mejor el espacio y coordinándose con operarios humanos y sistemas de transporte automatizados.

    Dependencias críticas y rivalidades útiles en semiconductores

    En la capa estratégica, la fabricación de chips se concentra en pocas manos, pero las relaciones entre diseñadores y fundiciones se vuelven más colaborativas, incluso cuando compiten. Un gran diseñador-fabricante occidental ha reconocido que su principal rival asiático en capacidad de producción es también uno de sus aliados más valiosos para sacar al mercado nodos avanzados. Esta competencia cooperativa acelera la llegada de nuevos procesos litográficos, pero mantiene una fuerte concentración geográfica y tecnológica.

    Algo similar ocurre en las comunicaciones críticas: grandes clientes institucionales dependen cada vez más de constelaciones de satélites en órbita baja y de su hardware asociado para sostener operaciones seguras y con baja latencia. Esa dependencia otorga mayor capacidad de negociación a los proveedores de infraestructura, que trasladan costes y condiciones más exigentes a los contratos de servicio.

    Cadena de suministro y confianza en la automatización

    En la cadena de suministro global, conferencias sectoriales y análisis de consultoras especializadas apuntan a la misma dirección: la próxima ola de rediseño operativo pasa por combinar plataformas de IA, sensores en tiempo real y sistemas de planificación conectados. Los directivos muestran interés, pero también lagunas de confianza en la madurez de estas soluciones para tareas críticas.

    Las agendas de los grandes encuentros en logística priorizan sesiones sobre IA aplicada a previsión de demanda, optimización de rutas, gestión de inventario y resiliencia ante disrupciones. El objetivo es convertir la información dispersa en una red de componentes digitales interoperables: desde el chip que procesa datos en un robot de almacén hasta el algoritmo que decide dónde colocar el siguiente contenedor. La cuestión ya no es si se automatizarán estos eslabones, sino cómo se repartirán el control, el riesgo y el valor entre proveedores de hardware, desarrolladores de software y usuarios finales.