La inteligencia artificial empresarial opera hoy en dos niveles distintos. La IA horizontal aborda procesos comerciales amplios: útil, escalable y cada vez más comoditizada.\n\nLa IA vertical profundiza, resolviendo desafíos complejos específicos de la industria al integrar experiencia sectorial, datos propietarios y flujos de trabajo centrales.\n\nEntender la distinción entre ambos es lo que separa mejoras incrementales de una verdadera ventaja competitiva.\n\nDurante años, los líderes empresariales trataron la IA como una bala de plata. Implementar un asistente digital aquí, un copiloto allá, y esperar resultados mágicos.\n\nPero la magia no está sucediendo, al menos no en la escala que la empresa necesita.\n\nLas soluciones horizontales son fáciles de implementar, lo que explica por qué se están comoditizando. Y cuando todos tienen la misma herramienta, nadie obtiene una ventaja competitiva.\n\nEsto es lo que he observado en nuestra base de clientes: las empresas que destacan hoy no abandonan la IA horizontal. Construyen sobre ella.\n\nSon las que dejaron de ver la implementación amplia como el destino y comenzaron a diseñar sistemas de IA vertical que reformulan fundamentalmente cómo opera su negocio.\n\nLa horizontal es la base. La vertical es donde reside la ventaja competitiva.\n\n

La Paradoja de la Complejidad

\nExiste una paradoja en juego que la mayoría de las organizaciones aún no ha comprendido. La IA horizontal es fácil de desplegar pero entrega valor marginal aislada. La IA vertical es más difícil de construir pero transforma su P&L. La mayoría se queda en la primera capa sin avanzar a la segunda.\n\nPiénsese así: un asistente digital genérico podría ahorrar algunas horas a tu equipo de atención al cliente cada semana. Eso es real y es un punto de partida necesario, pero no es transformador por sí solo.\n\nContrastarlo luego con un sistema de IA diseñado específicamente para tu industria, integrado en tus flujos de trabajo centrales y aprovechando tus datos y tu experiencia propietaria. Eso no es un simple asistente; es ingeniería de procesos de negocio. Ambos enfoques funcionan mejor en combinación, no en competencia.\n\nLa diferencia no es académica. En nuestros talleres por Europa he visto organizaciones que añaden capacidades verticales a sus fundamentos horizontales desbloquear mejoras de productividad del 15 al 20 por ciento o más, no por función sino en flujos de trabajo completos. La capa horizontal creó el tejido conectivo; la vertical generó el salto.\n\n

Por qué la Vertical Eleva Todo

\nLa IA vertical eleva lo que la IA horizontal ya ha puesto en marcha. Hace algo que las soluciones amplias no pueden hacer: comprende tu negocio. Conoce tus procesos, tus restricciones, tus requisitos de cumplimiento y tus impulsores de ingresos. No intenta ser todo para todos; está diseñada para tu problema específico, ejecutándose sobre las plataformas y flujos de trabajo que ya usan tus equipos.\n\nAquí es donde el modelo de ecosistema toma protagonismo. El mundo de la infraestructura en la nube siguió el mismo patrón: los hyperscalers proporcionaron la capa base, los proveedores especializados construyeron encima, y los integradores de sistemas orquestaron todo junto. La IA empresarial está replicando esa lógica ahora mismo. En lugar de gastar meses evaluando soluciones genéricas, las organizaciones pueden descubrir, probar y desplegar agentes específicos de la industria en días, sobre los sistemas que ya poseen.\n\nEl cambio más significativo reciente es que las plataformas empresariales, a su vez, están lanzando equipos coordinados de agentes especializados, diseñados para resultados como cobros en efectivo, programación de personal o adquisición de proveedores, en lugar de dejar que las organizaciones añadan IA de forma aislada a sus sistemas existentes.\n\nEsto ya no es teórico; es operativo. Vemos integradores de sistemas e proveedores de software empresarial independientes entregando soluciones verticales validadas en finanzas, recursos humanos, cadena de suministro y experiencia del cliente. No se trata de herramientas genéricas que reemplazan capacidades existentes, sino de agentes inteligentes diseñados para industrias y desafíos funcionales específicos, que amplifican el valor de las plataformas ya presentes.\n\n

El Riesgo Real: Quedarse en la Primera Capa

\nLo que más me inquieta es que algunas organizaciones se sientan cómodas con sus despliegues horizontales y los traten como el punto final. Han marcado una casilla, desplegado IA y pueden mencionarlo en las llamadas de resultados. Pero han entendido erróneamente el punto de inflexión en el que nos encontramos.\n\nLa ventaja competitiva en IA solía significar acceso al mejor talento o al mayor presupuesto, pero eso ya no es suficiente. Significa tener la claridad para ir más allá de soluciones comodín y la disciplina para invertir en capacidades verticales que impulsen un impacto real en el negocio. Las organizaciones que lo hacen ahora están construyendo una ventaja estructural realmente defendible.\n\nEn contraste, las empresas que tratan la implementación horizontal como fin se quedan con capacidades que son útiles pero marginales, y empiezan a preguntarse por qué los competidores operan con una economía fundamentalmente diferente aunque partieran de la misma base.\n\n

El Camino a Seguir

\nEl mensaje no es abandonar la IA horizontal. Es secuenciar correctamente las inversiones. Comienza con las capacidades integradas ya en tus sistemas. Úsalas para impulsar eficiencia, generar confianza y sentar las bases de datos necesarias. Luego, sigue de inmediato con proyectos de IA vertical que aborden tus procesos de mayor valor y complejidad.\n\nDefine qué procesos son más relevantes para tu P&L. Construye o colabora para desarrollar sistemas de IA específicamente diseñados para esos procesos. Mide de forma constante. Y escala lo que funcione.\n\nLas empresas que lideran no son las que tienen más proyectos de IA. Son las que adoptan un enfoque disciplinado en ambas capas, entendiendo que la IA horizontal abre la puerta y la IA vertical es lo que se construye una vez atravesada esa puerta. La complejidad ya no es un obstáculo para el despliegue; es el camino hacia una ventaja competitiva real.\n\nHemos revisado, clasificado y puntuado las mejores laptops para negocios.\nEste artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar las mejores mentes de la industria tecnológica hoy.\nLas opiniones expresadas aquí corresponden a la autora y no necesariamente a TechRadarPro o Future plc. Si estás interesado en contribuir, consulta más información aquí: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

from Latest from TechRadar https://ift.tt/VA8wguR
via IFTTT IA

Las empresas de DevOps en entornos empresariales han adoptado la IA con una velocidad que ha superado la capacidad de sus sistemas operativos para acompañarla. Los modelos de lenguaje grande generan Infraestructura como Código, pipelines de despliegue y archivos de configuración en segundos, acelerando así el ciclo de entrega y cambios. Sin embargo, esa rapidez no siempre va de la mano con la gobernanza y la visibilidad necesarias para mantener la operación estable y controlada.

Los equipos de desarrollo están introduciendo cambios de infraestructura a un ritmo que hace cinco años habría parecido imposible. Los entornos de producción se vuelven más difíciles de reproducir, gobernar y operar de manera rentable. Al inicio, la IA parece un triunfo claro: se solicita a una herramienta de IA que configure infraestructura y funciona. El uso se expande, llegan más equipos y se crean más entornos para pruebas, demostraciones y desarrollo. El resultado es una organización con más componentes en movimiento, pero con menos capacidad para ver el panorama completo.

Una foto incompleta

Las herramientas que generan infraestructura son buenas describiendo cómo debería verse algo en el momento de su creación, pero no están diseñadas para vigilar qué sucede después, decidir si es seguro realizar otro cambio mientras una tarea está en progreso o detectar cuándo algo se sale de su estado previsto a lo largo de las semanas siguientes. Esa supervisión solía venir de personas de operaciones con experiencia, que ejecutaban cambios de forma gradual y con una comprensión clara de lo que ocurría alrededor. La IA eliminó la parte lenta de ese proceso sin reemplazar el juicio que lo hacía sostenible.

Hoy existen múltiples personas y varias herramientas de IA que realizan cambios en los mismos sistemas al mismo tiempo, cada una trabajando correctamente de forma aislada, pero sin una visión única del conjunto. El resultado es familiar para quienes gestionan infraestructuras modernas: entornos que funcionaban la semana pasada pueden dejar de hacerlo sin una explicación clara. Los costos en la nube crecen de forma gradual porque nadie recuerda desactivar aquello que ya no se necesita. Las equipes invierten horas facturables tratando de entender por qué dos entornos supuestamente idénticos divergen.

Las configuraciones de seguridad que funcionaban al inicio dejan de estar alineadas a medida que todo evoluciona de forma independiente. Ninguno de estos problemas es una falla dramática individual; son fugas lentas que requieren más tiempo y costo para detectar y reparar que frente a fallas repentinamente evidentes.

Demasiada fragmentación

Los equipos responsables de la infraestructura han ido adaptándose en tiempo real. Hace unos años, su principal función era facilitar a los desarrolladores: quitar fricciones, ofrecer autoservicio y permitirles avanzar. Eso sigue siendo parte del trabajo, pero ahora se espera que también apliquen políticas organizacionales, gestionen costos de compute cada vez más caros, sigan lo que realmente está en ejecución y garanticen coherencia entre entornos cada vez más complejos. Añadir otra herramienta automatizada para gestionar una pieza del rompecabezas no resuelve el problema subyacente; a menudo solo añade una pieza más a un volumen que ya está fragmentado para gestionar mal.

Un entorno no es solo la infraestructura que contiene. También incluye quién tiene acceso, qué depende de qué, cuánto cuesta mantenerlo y cuánto tiempo debe permanecer antes de que se necesite limpiarlo. Anticipar problemas implica incorporar esa conciencia directamente en cómo se despliega y mantiene la infraestructura, en lugar de descubrir incidencias tras lo ocurrido mediante documentación que nadie lee o incidentes que nadie quería vivir.

Los procesos deben estar integrados

Esta necesidad se acentúa cuando las empresas invierten en hardware específico para IA. Configurar entornos impulsados por GPU no se reducing a asegurar el hardware; requiere todo lo que rodea a ese hardware —red, almacenamiento, seguridad y software— para coordinarse correctamente y mantenerse cohesionado. Tener el hardware disponible no resuelve, por sí solo, el reto de coordinación. Solo procesos más robustos pueden lograrlo, y ese proceso debe construirse deliberadamente en lugar de montarse con herramientas esporádicas.

Las preguntas que conviene plantearse cambian, incluso si muchas organizaciones aún no se han puesto al día. ¿Qué tan rápido puede generar infraestructura un equipo ya no es la métrica más útil? En realidad, no fue la parte más difícil. Lo importante ahora es saber si los entornos se mantienen consistentes con el tiempo, cuántas variaciones ocurren sin que nadie lo detecte, cuánto tiempo permanecen entornos no utilizados generando costos y si alguien puede describir con confianza qué está ejecutándose en producción en cualquier momento.

Las empresas que obtendrán el mayor valor sostenible de la IA no serán necesariamente las que usen las herramientas más avanzadas o las más numerosas. Serán aquellas que apliquen un esfuerzo disciplinado similar al que pusieron en producir la infraestructura en primer lugar y traten la gobernanza no como una tarea posterior, sino como el factor que determina si toda esa velocidad realmente se traduce en algo valioso.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, una iniciativa para presentar las ideas de mentes destacadas en la industria tecnológica.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/TsBMzoP
via IFTTT IA

La «preparación para la IA» suele utilizarse como término paraguas para describir la variada gama de actividades que las empresas deben llevar a cabo para obtener el valor de la IA generativa y minimizar los riesgos asociados.

La preparación para la IA tiene en cuenta desde contar con las bases y la gobernanza de datos adecuadas hasta fomentar la alfabetización en IA entre el personal y establecer salvaguardas éticas.

Un aspecto en el que las empresas –incluidas grandes marcas– no están totalmente preparadas para la IA es garantizar que su marca aparezca de forma visible y fielmente representada en los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs) y en las respuestas de herramientas de IA como ChatGPT, Gemini y Claude.

La visión desde el exterior

Demasiadas grandes corporaciones cuentan con un ecosistema digital que contiene contenidos desactualizados o contradictorios. Como las herramientas de IA basan sus respuestas en el contenido que encuentran, las marcas corren el riesgo de recibir información inexacta o de que su marca, productos u organización se representen de forma errónea.

Asimismo, existe el riesgo de que las marcas no aparezcan en las respuestas o lo hagan en menor medida que sus competidores, lo que afecta la visibilidad futura y la competitividad.

Esto es como si la IA mirara desde fuera y luego presentara una imagen de lo que ha encontrado. Al medir este elemento “fuera hacia adentro” de la preparación para IA en los sitios web de más de 250 marcas globales con una herramienta de evaluación remota automatizada y un modelo de madurez de IA, encontramos que solo aproximadamente el 3% de los sitios podían considerarse “líderes” en cuanto a preparación para IA.

Por qué la preparación para IA es importante

La forma en que las personas buscan información en la web está cambiando rápidamente. Los consumidores están recurriendo a ChatGPT en lugar de las búsquedas tradicionales de Google; encuestas indican que el 37% de los consumidores en EE. UU. que ya usan IA comienzan sus búsquedas con herramientas de IA en lugar de Google.

Esto significa que, en lugar de consultar una página web de la propia empresa, la percepción de la marca por parte de los consumidores proviene cada vez más de las respuestas de IA como primer paso, en lugar de proceder directamente desde una página controlada por la empresa.

Eso supone un problema si un consumidor pide a la IA una lista de proveedores o vendors y su empresa no figura cuando debería, o si la IA proporciona información errónea sobre la empresa y sus productos desde el inicio. Reconociendo la rapidez con la que los consumidores recurren a herramientas de IA para buscar, los equipos de marketing digital que antes invirtieron en SEO ahora invierten en prácticas relacionadas como GEO (Optimización de Motores Generativos) y AEO (Optimización de Respuestas) con cierta urgencia para que su huella digital se refleje con éxito en herramientas de IA como ChatGPT.

Pero las razones por las que algunas de las marcas más grandes del mundo siguen teniendo mucho trabajo por hacer en este ámbito se deben a que, en el pasado, se dio prioridad baja a la gobernanza y el mantenimiento básicos de su estate digital, con el riesgo de que la IA presente respuestas como hechos o difunda percepciones basadas en contenido desactualizado y superado.

Por supuesto, los riesgos asociados con respuestas erróneas pueden variar, pero pueden ser agudos, especialmente en industrias fuertemente reguladas como servicios financieros, atención sanitaria o farmacéuticas con cumplimiento estricto de la información que las empresas deben ofrecer a los clientes, o en áreas como productos donde las instrucciones de salud y seguridad deben ser correctas.

La huella digital oculta

Una de las principales razones por las que las empresas cometen errores es construir una huella digital –a menudo sin darse cuenta– que no se gestiona activamente y que contiene información desactualizada e inexacta.

A lo largo del tiempo, las empresas acumulan una cantidad sorprendentemente grande de activos digitales accesibles en línea, a veces alojados en plataformas de terceros: sitios web para sub-marcas o ubicaciones, boletines en línea, campañas, lanzamientos de productos, eventos, microsites, contenido de socios, portales de clientes, formularios, experimentos digitales y más. Además, puede haber áreas de un sitio corporativo que han sido efectivamente olvidadas.

A lo largo de los años, esta huella digital en algunas organizaciones no se ha gestionado correctamente, por lo que un sitio creado para apoyar un evento único permanece en línea indefinidamente en lugar de ser desactivado. A veces, cuando una empresa adquiere otra, también se hace responsable de estos residuos digitales acumulados y que el nuevo equipo desconoce por completo la huella total que ha heredado.

Investigaciones anteriores que realizamos entre 2017 y 2023 muestran que los equipos digitales centrales pueden no estar al tanto de hasta el 41% de toda su huella digital.

El peligro de una mala gestión documental

Otra causa crítica de la falta de preparación para IA es la sobredependencia de los documentos. Muchos sitios web contienen archivos PDF que no se actualizan con frecuencia y que se acumulan a lo largo de los años, conteniendo información que ya no es relevante o correcta.

Informes anuales, folletos, formularios manuales, guías de productos y más permanecen accesibles en sitios web. Nuestra investigación sugiere que hasta uno de cada cinco (19%) de los documentos de un sitio web son duplicados, lo que puede generar señales inconsistentes para la IA sobre cuál es la versión actual y autorizada.

No basta con que las organizaciones no adopten un enfoque estructurado para gestionar sus documentos a lo largo de su estate digital, lo que significa que no pueden actualizar eficazmente la documentación para reflejar cambios de marca, regulatorios u operativos, con la IA que ahora extrae respuestas de estos archivos desactualizados.

Cómo reducir la exposición al riesgo

A medida que más empresas descubren que la IA puede producir información errónea sobre ellas y aumenta la cantidad de consumidores que utilizan herramientas de IA para la búsqueda de información, es probable que aumente la conciencia de este problema.

Para reducir la exposición al riesgo, a alto nivel, generalmente hay que hacer tres cosas:

• Que el tema sea gestionado a nivel ejecutivo o de junta, con una persona responsable de abordarlo.
• Que los equipos digitales utilicen herramientas de evaluación automatizadas para medir y monitorear el riesgo asociado con toda su huella digital y para realizar el seguimiento de las acciones correctivas.
• Que el equipo digital implemente procesos de gobernanza y gestión del ciclo de vida que les permitan tener más control y supervisión sobre su huella digital, evitando que vuelva a convertirse en un desorden digital.

La preparación para IA abarca muchas áreas. Una prioridad clave para las marcas que desean maximizar la visibilidad de IA mientras reducen la posibilidad de desinformación es poner la casa digital en orden. Por supuesto, hay otras actividades importantes a considerar, como garantizar que el contenido esté estructurado de forma óptima, pero reducir la cantidad de contenido desactualizado es un punto de partida crítico.

hemos destacado el mejor chatbot de IA para negocios.

Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar las mejores mentes en la industria tecnológica hoy.

Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

from Latest from TechRadar https://ift.tt/z56HG2u
via IFTTT IA

Este agosto trae una oleada de novedades de Lego que merece la pena explorar con detenimiento. Desde íconos de la pantalla grande hasta figuras inspiradas en la vida real, la nueva entrega de sets ofrece opciones para coleccionistas y resolutores de rompecabezas por igual. A continuación, un vistazo a las incorporaciones más destacadas y lo que las convierte en piezas deseables para cualquier aficionado.

ET The Extra-Terrestrial encabeza la lista de los clásicos en brick form: el personaje extraterrestre favorito llega con articulaciones en su dedo para la clásica escena de “phone home”, además de un maceta y un ladrillo luminoso que acentúan su encanto emocional. Aunque menos arrugado que el original del cine, el conjunto mantiene la esencia entrañable que lo hizo famoso, convirtiéndolo en una pieza imprescindible para quienes crecieron con la película y para las nuevas generaciones que descubren su magia.

En la esfera de iconos reales, Tower Bridge ha sido rediseñado para una experiencia más dinámica: este kit puede elevarse y bajar, incorporando detalles como un autobús rojo de dos pisos, un río Thames de tono ultramarino y un escudo que rinde homenaje al set original. Es un tributo detallado a un hito londinense, ideal para quien aprecia la ingeniería y la historia en formato LEGO.

Además, los aficionados de la nostalgia y los videojuegos encontrarán en Donkey Kong Arcade un título que invita a jugar: con un mecanismo de liberación de barriles programado para simular la experiencia arcade, el set ofrece interacciones divertidas además de su valor estético.

El mundo Pokémon continúa ampliándose con varias incorporaciones, entre ellas un tándem de figuras adorables como Munchlax y Arcanine, acompañadas de decorados y elementos temáticos que enriquecen las colecciones y permiten composiciones creativas. También se destacan propuestas dentro de la línea LEGO Botanicals y otros temas que celebran la estética y la cultura pop contemporánea.

Qué esperar de esta tanda de agosto
– Variedad de temáticas: arquitectura clásica, cine, videojuegos retro y Pokémon, todas disponibles en múltiples formatos y tamaños para distintos presupuestos y niveles de experiencia.
– Detalles e interactividad: la novedad de Tower Bridge con movimiento, y el Donkey Kong Arcade con mecánicas integradas para jugar, elevan la experiencia más allá de la simple construcción.
– Coleccionismo y exhibición: las piezas de LEGO Icons y LEGO Architecture ofrecen opciones para exhibir con distinción, mientras que las líneas de Pokémon y KPop Demons Hunters traen una vibra lúdica y colorida para espacios creativos.

Si tienes un set favorito, compártelo en los comentarios. A continuación, enlaces y referencias a algunas de las novedades destacadas para agosto (US y UK).

US: nuevas series de LEGO para agosto
– Tower Bridge (Lego Architecture): kit detallado con características móviles y un guiño al set original.
– Donkey Kong Arcade (Lego Super Mario): edición que permite jugar con un mecanismo de barriles para recrear la experiencia arcade.
– ET The Extra-Terrestrial (Lego Ideas): versión inspirada en el personaje icónico.
– Arcanine y Munchlax (Lego Pokémon): figuras emblemáticas para aficionados de los monstruos de bolsillo, acompañadas de elementos temáticos.
– Dark Flower Arrangement (Lego Botanicals): un arreglo floral oscuro para coleccionistas de diseño botánico.
– Jaguar E-Type (Lego Icons): un modelo de coche clásico que combina estética y elegancia.
– Derpy Tiger and Sussie Bird (LEGO KPop Demon Hunters): figura de colección con guiños divertidos.
– SMART Play: Jigglypuff Concert y SMART Play: Training House With Pikachu (LEGO Pokémon): sets interactivos pensados para jugar y exponer.

UK: nuevas series de LEGO para agosto
– Tower Bridge (Lego Architecture) y Donkey Kong Arcade (Lego Super Mario): versiones adaptadas al mercado británico.
– ET The Extra-Terrestrial, Arcanine y Munchlax (LEGO Pokémon): continuaciones populares para coleccionismo y juego.
– Dark Flower Arrangement y Jaguar E-Type (Lego Botanicals, Lego Icons): opciones para amantes del diseño y la ingeniería.
– Derpy Tiger and Sussie Bird y SMART Play: Jigglypuff Concert / Training House With Pikachu (LEGO Pokémon): sets que amplían las líneas temáticas de forma atractiva.

Si te interesa alguna pieza en particular, dime cuál es y te ayudo a evaluar su valor para tu colección, posibilidades de organización de display, o ideas para integrar estos sets en proyectos de fotografía o storytelling visual. ¿Qué opción te llama más la atención para empezar?

from Latest from TechRadar https://ift.tt/tKe42jG
via IFTTT IA

La industria de las telecomunicaciones en el Reino Unido vive un momento de consolidación y aceleración estratégica. Vodafone ha confirmado la adquisición de las acciones restantes de VodafoneThree, completando una operación de 4.3 mil millones de libras esterlinas (aproximadamente 4.9 mil millones de euros) para obtener la totalidad de la propiedad sobre la red que ya operaba conjuntamente tras la fusión con Three en junio de 2025. Este paso, anunciado en mayo de 2026 y cerrado meses después, marca un hito en la consolidación de una de las infraestructuras móviles y de banda ancha más extensas del país y apunta a una expansión más rápida de la red en todo el territorio.

Con la compra total, Vodafone busca acelerar la ejecución de su plan de inversión en red, que forma parte de un ambicioso programa valorado en 11 mil millones de libras para desarrollar una de las redes más modernas de Europa. Según la propia compañía, la operación se ha financiado con recursos de caja existentes y está diseñada para generar sinergias de costes e inversión por valor de 700 millones de libras anuales para el año fiscal 2030. El objetivo es claro: mejorar la conectividad para los clientes a lo largo y ancho del país, impulsar la economía digital y entregar valor sostenido a los accionistas a través de una ejecución más ágil y centrada.

Margherita Della Valle, presidenta ejecutiva de Vodafone Group, subrayó que, con la propiedad y control total, la empresa podrá avanzar con más velocidad en la próxima fase de construcción de una de las redes líderes en Europa. Sus palabras destacan la visión de una infraestructura de primer nivel que no solo beneficia a los usuarios, sino que también fortalece la posición competitiva de Vodafone en el mercado británico y europeo.

Además, VodafoneThree ha anunciado que celebrará un Investor Briefing en octubre de 2026 para detallar la estrategia, las ambitions de crecimiento y la creación de valor que esperan entregar en los próximos años, con el foco puesto en construir la mejor red del Reino Unido. Este movimiento llega en un contexto en el que la expansión de la red ya estaba en marcha desde la fusión de 2025, y se alinea con la intención de la compañía de acelerar el despliegue de capacidades móviles y de banda ancha para respaldar un ecosistema digital más dinámico y competitivo.

En resumen, la adquisición completa de VodafoneThree consolida a Vodafone como faro de la conectividad en el Reino Unido, con una red integrada y un plan de inversión ambicioso que busca convertir la infraestructura en un motor de progreso económico, mejoras en la experiencia del cliente y generación de valor a largo plazo para los accionistas.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/cTRueZX
via IFTTT IA

from Latest from TechRadar https://ift.tt/ZOeAQtr
via IFTTT IA