La Lavazza A Modo Mio Jolie Evo es una máquina de café cápsulas excepcionalmente pequeña, diseñada para ejectuar espresso con las cápsulas A Modo Mio de la propia empresa. Estas cápsulas, selladas al vacío, se presentan en una amplia variedad de tipos de café, tuestes y blends; a diferencia de Nespresso, no hay elaboradas opciones con sabores añadidos. En mi opinión, eso no es negativo, porque la Jolie Evo ofrece de las mejores espressos obtenidos de una máquina de cápsulas, y los cafés con sabor tienden a sonar artificiales.

La Jolie Evo también se mantiene a un precio razonable (mucho menor que la Lavazza A Modo Mio Smeg y la A Modo Mio Deséa); sin embargo, necesitarás un espumador de leche independiente si quieres preparar lattes y cappuccinos. Recomiendo, por ejemplo, el Smeg Mini Milk Frother o el Philips Baristina Milk Frother.

Los controles son extremadamente simples: un único botón y una palanca grande. Ten en cuenta que no hay temporizador, por lo que tendrás que pulsar manualmente el botón para detener el flujo una vez que la máquina haya dispensado la cantidad deseada de café.

En conjunto, es una excelente máquina de espresso compacta. Su principal inconveniente es que las cápsulas de plástico no son fáciles de reciclar; solo se pueden entregar en puntos de recogida designados, que pueden ser escasos fuera de las grandes ciudades.

[Imagen: Espresso preparado con la Lavazza Jolie Evo] (crédito de imagen: Future)

Lavazza A Modo Mio Jolie Evo: especificaciones
– Nombre: Lavazza A Modo Mio Jolie Evo
– Tipo: Máquina de café en cápsulas
– Dimensiones (An x Al x Pr): 4.9 x 8.3 x 13 pulgadas / 124 x 210 x 330 mm
– Peso: 5.7 lb / 2.6 kg
– Capacidad del depósito de agua: 20.3 oz / 600 ml

Lavazza A Modo Mio Jolie Evo: precio y disponibilidad
– Precio de lista: £99 / AU$129 (aprox. $190)
– Amplia disponibilidad en UK y Australia
– Listada en el sitio de Lavazza en EE. UU., pero no disponible para comprar al momento de escribir estas líneas

Para los usuarios del Reino Unido, es posible adquirir la máquina por £49 si te suscribes al servicio de entrega de cápsulas de Lavazza. Incluso a precio completo, ofrece una buena relación calidad-precio frente a alternativas como la Lavazza A Modo Mio Smeg (£249 / AU$349) o la A Modo Mio Deséa (£249 / AU$349), esta última con sistema de leche integrado.

Si deseas hacer lattes y cappuccinos con la Jolie Evo, necesitarás un espumador de leche independiente, como Lavazza MilkEasy Plus, que cuesta £79 / AU$119 (aprox. $150), o bien los ya mencionados Smeg o Philips. Valoración de valor: 4.5/5

Lavazza A Modo Mio Jolie Evo: diseño
– Ideal para cocinas pequeñas
– Solo dos controles (palanca y botón)
– Palanca ergonómica y fácil de usar

La Jolie Evo es una de las máquinas de café más compactas que he probado, con medidas de 4.9 x 8.3 x 13 pulgadas. Es incluso más pequeña que la Nespresso Vertuo Pop. El aspecto es más elegante que su contraparte de Nespresso, gracias a un acabado mate y una gran manija cromada. Al levantar la palanca se abre una ranura en la parte superior para introducir la cápsula; al volver a bajarla, se cierra el cajón y se perfora la cápsula, y al segundo levantamiento vuelve a depositar la cápsula usada en un pequeño contenedor detrás de la bandeja. Este contenedor tiene una rejilla para drenar las cápsulas y dejarlas secas para reciclar, lo cual es un detalle muy considerado.

La gran palanca es fácil de agarrar y requiere casi cero fuerza, lo que la convierte en una buena opción para personas con movilidad reducida. La bandeja de goteo se puede quitar para facilitar la limpieza y tiene la altura adecuada para una taza de espresso; con la bandeja retirada caben tazas de tamaño normal.

Aparte de la palanca, solo hay un botón en la parte superior, con una luz blanca que indica el estado: parpadeo para calentado y blanco para listo para preparar. En Australia está disponible en negro y blanco, con una opción gris en el Reino Unido; en EE. UU. se vendió en verde y rojo al lanzarse.

Diseño: 5/5

Lavazza A Modo Mio Jolie Evo: rendimiento
– Muy simple de usar, pero no hay temporizador para el dispensado
– Produce espresso delicioso en pocos momentos
– Sus cápsulas pueden ser difíciles de reciclar frente a las de aluminio de Nespresso

Una particularidad que distingue a Jolie Evo es la ausencia de temporizador. Tras pulsar el único botón, la máquina sigue dispensando café (o agua caliente si no hay cápsula) hasta que vuelvas a pulsar el botón o se agote el depósito. Esto no es ideal si quieres que la máquina se encargue sola mientras haces otras tareas, pero hacer un espresso doble toma menos de un minuto. Se recomienda usar una taza medidora para no pasarte o quedarte corto al principio, aunque un reloj de cocina o una báscula no son necesarios para uso regular, solo para perfeccionarlo.

Las cápsulas A Modo Mio ofrecen buena relación calidad-precio frente a otras cápsulas. Elige entre Qualità Rossa, Passionale y Qualità Oro. Las descripciones indican perfiles de intensidad y notas, y el Oro, en particular, resulta excelente para espresso y combina muy bien con leche para un latte cremoso.

Las cápsulas son principalmente de plástico y su reciclaje puede ser complicado: en Reino Unido Lavazza colabora con Terracycle, pero los puntos de recogida son escasos. Si no hay punto de entrega cercano, no es posible enviarlas por correo para su procesamiento; en el sur de Inglaterra hay buena cobertura, pero a la fecha de redacción solo existen cuatro puntos en Escocia y ninguno en Gales o Irlanda del Norte. Rendimiento: 4/5

¿Deberías comprar la Lavazza Jolie Evo?
– Deberías comprarla si tienes una cocina pequeña y necesitas un equipo compacto cuyo cable pueda dirigirse a la derecha o a la izquierda para situarlo junto a la pared. Valor: 4.5/5
– Ideal para personas con destreza limitada en las manos gracias a la palanca y al único botón. La limpieza de piezas desmontables es sencilla. Valor: 4.5/5
– Evita comprarla si buscas bebidas con sabores elaborados o cápsulas fácilmente reciclables. Valor: 4/5

También considera
– Lavazza A Modo Mio Deséa: máquina más avanzada con espumador integrado (no compatible con tazas Lavazza normales en todos los casos). Ver reseña completa de Deséa.
– Bosch Tassimo Finesse Friendly: opción igual de fácil de usar y con una amplia gama de cápsulas Tassimo, aunque pueden resultar caras, especialmente para bebidas con leche que requieren dos cápsulas.

Cómo probé la Jolie Evo
La evalué durante dos semanas, usando tres tipos de cápsulas A Modo Mio (Qualità Rossa, Passionale y Qualità Oro), preparando espresso puro y americanos con agua caliente. Seguí las instrucciones de uso y dejé secar los componentes al aire antes de reensamblarlos. Más detalles sobre nuestro proceso de pruebas en TechRadar.

Primera revisión: agosto de 2026

Conclusión general
La Lavazza A Modo Mio Jolie Evo es una opción extraordinariamente compacta que ofrece espresso de calidad en un formato diminuto, con una experiencia de uso muy directa. Su mayor limitación es la ausencia de temporizador y la dificultad de reciclar las cápsulas. Si priorizas tamaño, ergonomía y simplicidad, y no te importa gestionar la reciclabilidad por tu cuenta, es una opción muy atractiva para cocinas pequeñas y usuarios con menos destreza manual.

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La familia Google Pixel 11 está a una semana de su anuncio, con indicios de que los nuevos dispositivos podrían presentarse el próximo 12 de agosto. Aunque Google mantiene reservas sobre los detalles oficiales, los distintos filtradores y publicaciones especializadas han ido armando un panorama consistente de lo que podríamos ver, y qué tan plausibles podrían ser estos rumores.

A continuación, presentamos un resumen organizado de los indicios más relevantes sobre la Pixel 11, la Pixel 11 Pro, la Pixel 11 Pro XL y la Pixel 11 Pro Fold, junto con una valoración de cuán probable parece cada novedad.

1. Nueva función HiLight (anteriormente “Pixel Glow”)

Se ha informado que las luces traseras podrían activar una función llamada HiLight cuando recibes llamadas de contactos o al conversar con Gemini. Esto aparenta ser una evolución de la antigua luz de notificaciones, con la posibilidad de mostrar distintos colores o patrones para diferentes tipos de notificación.

Google ha dejado entrever, de forma oficial, que se está explorando una función de iluminación interactiva para la gama Pixel 11. Aunque el nombre podría variar, la presencia de luces en la parte trasera parece casi segura para al menos algunos modelos.

• Probabilidad: 10/10

2. Precios más altos

Entre las filtraciones, algunas señalan incrementos en el precio respecto a la generación anterior. Según Android Headlines, los precios iniciales podrían situarse en: Pixel 11 a 899 dólares, Pixel 11 Pro a 1,099 dólares, Pixel 11 Pro XL a 1,299 dólares y Pixel 11 Pro Fold a 1,899 dólares. En todos los casos, habría un aumento de alrededor de 100 dólares respecto a modelos equivalentes de la generación previa, en paralelo a posibles mejoras de almacenamiento.

Las variantes regionales, como Reino Unido y Australia, probablemente seguirán una tendencia similar de incremento. En términos históricos, el Pixel 10 se movió en torno a £799 / AU$1,349 para el base, con subidas similares para las demás versiones.

• Probabilidad: 8/10

3. Nuevos colores

La apuesta por colores suele acompañar a cada nueva generación. En los listados filtrados se mencionan combinaciones como Midnight, Fuchsia y Moss para Pixel 11 y Pixel 11 Pro/Pro XL, así como opciones como Dune, Sterling, Pine y Light Fog para Pixel 11 Pro y Pro XL. El Pixel 11 Pro Fold podría quedarse con combinaciones como Midnight y Pine.

Las imágenes filtradas sugieren una paleta variada entre tonos vibrantes y sobrios, compatibles con la estética habitual de la marca. Aunque los nombres pueden variar, es razonable esperar una oferta cromática atractiva en la línea 11.

• Probabilidad: 7/10

4. Nuevo chipset

Es casi seguro que la Pixel 11 abra con un procesador actualizado frente a la generación anterior. Las filtraciones apuntan a un Tensor G6, que ofrecería un incremento notable en rendimiento de CPU con mejoras modestamente perceptibles en GPU. El salto no parece ser revolucionario, pero sí significativo para un uso cotidiano y tareas exigentes.

• Probabilidad: 9/10

5. Menos cámaras en la Pixel 11

Un informe sugiere que la Pixel 11 podría disminuir a dos cámaras traseras (gran angular y ultra gran angular, sin teleobjetivo). Esto representaría una reducción respecto a la Pixel 10, que sí incluía teleobjetivo. Aunque hay que tomarlo con cautela, la reducción de cámaras podría ayudar a contener costos frente a un entorno de precios ascendente.

A nivel competitivo, esta estrategia podría alinear a Google con tendencias de otros fabricantes, aunque muchos usuarios valoran la versatilidad de un teleobjetivo. Se recomienda considerar si esa configuración se ajusta a tus necesidades de fotografía.

• Probabilidad: 5/10

6. Menos RAM

Otra filtración habla de configuraciones con 12 GB de RAM para las variantes Pro y Pro XL, frente a 16 GB en la Pixel 10 Pro y Pixel 10 Pro XL. Mantendrían opciones de 16 GB, pero a un costo mayor. Esto, sumado a posibles subidas de precio, podría influir en la experiencia de usuario, especialmente en multitarea y uso intensivo de apps.

• Probabilidad: 6/10

7. Zoom de 120x

Un detalle filtrado por Evan Blass sugiere que la Pixel 11 Pro podría traer zoom digital de hasta 120x, probablemente potenciado por IA. Este incremento, si se confirma, superaría a muchos rivales en alcance. No sería un zoom óptico, sino una ampliación asistida por algoritmos, pero podría ampliar la versatilidad de fotografía a larga distancia.

• Probabilidad: 8/10

En resumen, la Pixel 11 y su familia llegan con una mezcla de funciones esperadas y novedades que podrían justificar un repunte de precio, especialmente para versiones avanzadas. La presencia de HiLight, o su nombre alterno, así como un chipset más potente, prometen mejoras sustanciales en rendimiento y experiencia de usuario. A medida que se acerque el lanzamiento, seguiremos analizando estos rumores con lupa y contrastando con las informaciones oficiales para ofrecer una visión clara y actualizada.

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Google ha anunciado una transición importante para los usuarios de Android y Wear OS: la despedida de Google Assistant en más dispositivos y la consolidación de Gemini como la opción predeterminada para asistentes de IA. Este cambio, que empieza a hacerse efectivo a partir del 4 de septiembre, marca un punto de inflexión en la forma en que interactuamos con nuestros dispositivos móviles y wearables.

Desde su debut en mayo de 2016 dentro de la aplicación Allo, Google Assistant ha acompañado a millones de usuarios. Con Gemini, Google apunta a una plataforma de IA más avanzada y amplia, capaz de gestionar desde comandos básicos del teléfono hasta tareas de creación de imágenes y más funcionalidades en el ecosistema de Google. El ritmo de implementación ha sido constante en los últimos meses y ahora se confirma la fecha de finalización de la compatibilidad de Assistant en Android y Wear OS.

Según correos enviados a algunos usuarios de Google Assistant y cubiertos por medios como 9to5Google, el apagado en Android y Wear OS comenzará el viernes 4 de septiembre. A partir de esa fecha, es posible que la disponibilidad se extienda durante varias semanas hasta cubrir todos los dispositivos y usuarios afectados. Esto implica que Google Assistant dejará de funcionar en teléfonos, tabletas y wearables vinculados a Android; Android Auto también quedará afectado, aunque los vehículos con integración de Google pueden mantener el servicio durante un poco más de tiempo.

La fecha límite fue originalmente prevista para el año anterior, pero fue pospuesta y ahora parece definitiva. En los últimos meses, Google ha trabajado para convertir Gemini en la opción predeterminada en una amplia gama de dispositivos, incluyendo dispositivos del hogar inteligente y Google TV.

Qué hacer a continuación

Si aún utilizas Google Assistant en Android o Wear OS, es recomendable migrar a Gemini cuanto antes. Si Gemini no venía preinstalado, puedes obtenerlo desde la Google Play Store. Un nuevo mundo de IA te espera, abarcando desde comandos básicos del teléfono hasta la generación de imágenes.

Durante el proceso de configuración, Gemini guiará al usuario para reemplazar Assistant como la IA predeterminada. Dado que se utiliza la misma cuenta de Google para ambas apps, la transición debería ser relativamente fluida.

Google Assistant no mantiene un archivo de chat histórico de forma extensiva, por lo que no hay datos para sincronizar entre dispositivos en términos de conversaciones antiguas. Si deseas revisar interacciones anteriores, estas seguirán disponibles a través de la página de Web & App Activity de tu cuenta de Google.

Es posible seguir usando comandos antiguos de Assistant con Gemini, incluyendo la frase de activación “Hey Google”. En general, la funcionalidad debería mantenerse, aunque algunos usuarios han reportado algunos fallos durante la transición. Gemini sincronizará las conversaciones entre dispositivos por defecto, lo que facilita una experiencia continua entre tu teléfono y tu reloj u otros dispositivos.

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Un nuevo variante de Shai-Hulud, un malware autorreproductivo orientado a la cadena de suministro, ha sido identificado en la escena real, afectando a más de 1,300 paquetes de npm y dejando tras de sí un rastro de credenciales robadas y secretos expuestos. Aikido, un equipo de investigación en seguridad, reportó que al menos 868 paquetes, distribuidos en 1,381 versiones, fueron comprometidos por este gusano. Este hallazgo subraya una preocupante realidad: las dependencias de código abierto y las pipelines de CI/CD pueden convertirse en vectores potentes para atacantes que buscan escalar privilegios y obtener acceso a datos sensibles.

Qué significa ChainDrop en el contexto de la cadena de suministro de software:
– Cadena de compromiso: ChainDrop se infiltra a través de repositorios de proyectos dependientes, empujando cambios maliciosos directamente a las ramas principales y emitiendo nuevas versiones de los paquetes afectados. En este caso, las bibliotecas afectadas incluyen Keyv, Cacheable, flat-cache y file-entry-cache, entre otras, con alcance a organizaciones reconocidas como Deliveroo, Ornikar, OneReach, Picsart, Qlik y ServiceTitan.
– Alcance de distribución: los paquetes comprometidos reportan un volumen de descargas cercano a los miles de millones mensuales cuando se suman las descargas de todas las versiones comprometidas, lo que facilita la propagación del malware a través de numerosos proyectos y entornos de desarrollo.
– Exfiltración de credenciales: una vez en el sistema, el malware roba credenciales de desarrolladores y de la nube, claves API y otros secretos, los cuales se encriptan y envían a un repositorio público de GitHub denominado “Shai-Hulud: Here We Go Again”.
– Amplificación de impacto: además de credenciales, el malware roba archivos de configuración locales, tokens de GitHub (ghp_, gho_, ghs_), tokens de npm, secretos de GitHub Actions, credenciales de AWS y secretos de Kubernetes, entre otros.

Implicaciones para administradores y equipos de seguridad:
– Toma de conciencia inmediata: cuando se detecta una campaña como ChainDrop, los administradores deben tratar los sistemas afectados —incluidos estaciones de trabajo de desarrolladores y entornos de ejecución de CI/CD— como comprometidos, incluso después de eliminar los paquetes maliciosos. Esto implica realizar escaneos de credenciales y revisiones de acceso para detectar cualquier uso indebido posterior.
– Verificación de dependencias: se recomienda auditar las dependencias directas e indirectas y considerar medidas como la reversión de cambios recientes, rotación de credenciales expuestas y fortalecimiento de políticas de control de versiones en repositorios críticos.
– Protección de CI/CD: fortalecer las pipelines para evitar que cambios maliciosos pasen por las revisiones automáticas, habilitar escaneos de seguridad en cada commit y limitar el uso de tokens y credenciales sensibles dentro de los flujos de trabajo.
– Monitorización continua: mantener vigilancia sobre movimientos sospechosos en repositorios y dependencias, así como alertas ante la distribución de versiones nuevas de paquetes afectados.

Contexto y antecedentes:
En mayo de 2026, actores que se atribuyen a un grupo conocido como TeamPCP publicaron el código fuente del gusano Shai-Hulud, abriendo la puerta a campañas paralelas y variantes copiadas. Esta situación ha generado múltiples campañas imitadoras y variantes, entre ellas la versión identificada por Aikido como ChainDrop. El patrón común es la explotación de bibliotecas ampliamente utilizadas y la publicación de versiones comprometidas que introducen malware en grandes ecosistemas de desarrollo.

Conclusión: la seguridad en la cadena de suministro de software requiere una combinación de monitoreo continuo, controles de acceso reforzados y prácticas de rotación de credenciales. La historia de ChainDrop resalta la necesidad de respuestas coordinadas entre equipos de seguridad, desarrolladores y operaciones para mitigar el impacto de incidentes que aprovechan bibliotecas de uso cotidiano en proyectos críticos.

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En tiempos recientes, algunas de las organizaciones más impulsadas por datos han reconocido que gastar en IA ya no es una simple inyección de capacidad, sino un desafío de eficiencia y resultados. Un vistazo al panorama actual revela que las empresas están evaluando cuidadosamente el retorno de la inversión (ROI) y que, pese al entusiasmo, la adopción masiva no siempre se traduce en mejoras concretas de productividad.

La experiencia de grandes líderes de la industria demuestra que la clave no es acumular herramientas ni lanzar numerosos pilotos, sino rediseñar los procesos de negocio para que la tecnología se integre de forma orgánica en el flujo de trabajo. Este enfoque exige una mirada crítica sobre qué significa realmente “producción lista para IA” y cómo se mide su impacto en el negocio.

El punto de inflexión es claro: la productividad emerge cuando las mejoras tecnológicas se traducen en cambios en la forma de trabajar. Si cada token utilizado o cada herramienta instalada se queda en una métrica de uso sin que eso conlleve decisiones y resultados, el valor real se diluye y la inversión se vuelve difícil de justificar.

Para avanzar, las empresas deben abandonar el simple conteo de herramientas y centrarse en un marco de madurez que conecte oportunidad con resultado. Una estructura práctica para lograrlo es el marco 3-3-3: tres días para priorizar, tres semanas para demostrar valor y tres meses para lanzar una primera versión integrada en el entorno de negocio.

En la fase de priorización, la pregunta no es qué puede hacer IA, sino qué oportunidad específica, ligada a un resultado concreto, ofrece la mejor combinación de valor, viabilidad, disponibilidad de datos y patrocinio organizacional para avanzar ahora. En la fase de prueba, la validación debe ser comercial: ¿este enfoque genera valor medible para usuarios y para el negocio? Y en la fase de lanzamiento, la solución debe integrarse con sistemas existentes, ser adoptada por las personas a las que fue diseñada y medirse por el resultado deseado, no por el uso de tokens.

Este ritmo no es rígido; la forma del trabajo depende del problema, del entorno de datos, de la complejidad técnica y de la apetencia al cambio de la organización. Lo que ofrece el marco es impulso y disciplina para mantener ese impulso anclado en el valor.

Un paso crítico es la transición de métricas de adopción a métricas de resultado. Medir el uso no basta; es necesario definir el éxito en términos de reducción de costos, tiempo de decisión, impacto en ingresos, satisfacción del cliente y construir un marco de medición alrededor de esos resultados. Además, la responsabilidad debe distribuirse: cada iniciativa debe tener un propietario claro, un problema definido y una definición explícita de éxito.

La pregunta final es: ¿cómo cerrar la brecha entre actividad y valor? La respuesta está en adoptar una mentalidad de madurez que priorice la reingeniería de procesos sobre la simple incorporación de herramientas. La realidad de IA de hoy exige no solo introducir tecnología, sino transformar la forma en que trabajamos para que la IA respalde decisiones y acciones reales.

En última instancia, las organizaciones que triunfen en la era de IA serán aquellas que logren convertir las ideas en valor medible y escalar ese valor con confianza. Esta madurez no llega por casualidad; requiere estructura, disciplina y una voluntad de hacer las preguntas difíciles sobre lo que IA está entregando, y lo que aún no.

Este análisis forma parte de una reflexión sobre la convergencia entre tecnología y negocio, orientada a ayudar a las empresas a transitar desde la adopción hacia el impacto real.

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Gracias a los avances rápidos en IA, los profesionales de ciberseguridad tienen un recordatorio: el panorama de amenazas ha cambiado de forma fundamental. Esta vez es OpenClaw quien marca las alarmas, pero, en verdad, observamos el mismo ciclo repetirse una y otra vez, solo con tecnología nueva.

En cuestión de días desde la existencia de OpenClaw como código abierto, investigadores detectaron interfaces de gestión expuestas y paquetes de habilidades maliciosas diseñados para engañar a los usuarios y hacerles instalar funcionalidades comprometidas.

Si bien la comunidad de seguridad legítima respondió con la misma rapidez de siempre, los atacantes se movieron a la misma velocidad.

Esta realidad debería llevar a las organizaciones que aún no lo han hecho a reconsiderar una suposición peligrosa: la creencia de que, si aparece algo malicioso en nuestro entorno, los productos de seguridad de Internet lo detectarán lo suficientemente rápido como para evitar daños graves.

Esa suposición resulta poco realista en un mundo dominado por la automatización impulsada por IA y por ecosistemas de agentes de código abierto.

La pregunta más adecuada es: ¿por qué debería permitirse que se ejecute software desconocido en primer lugar?

La adopción descontrolada de IA es el problema central

OpenClaw pone de manifiesto un problema mucho más amplio: la IA sombra que opera dentro de las organizaciones. Empleados descargando agentes locales de IA, probando modelos de código abierto, instalando habilidades desarrolladas por la comunidad y conectando todas estas herramientas directamente a los recursos corporativos.

A diferencia de las aplicaciones SaaS tradicionales, muchas de estas plataformas agenticas se ejecutan directamente en los puntos finales. Solicitan acceso al sistema de archivos, interactúan con navegadores, se conectan a servicios en la nube y automatizan flujos de trabajo empresariales.

Cada nueva habilidad, extensión o complemento amplía la superficie de ataque. Aunque el uso de IA es un avance tecnológico importante, el problema emergente es que las organizaciones suelen tener poca visibilidad o control sobre qué herramientas de IA están entrando en su entorno, y mucho menos qué pueden hacer una vez que llegan.

La detección no puede seguir el ritmo de los ataques automatizados

La industria continúa invirtiendo recursos considerables en detectar amenazas más rápido, y hay valor en ello; pero OpenClaw ilustra por qué la detección por sí sola no puede ser la estrategia principal.

Para cuando una plataforma de detección identifica un comportamiento sospechoso, un agente de IA podría haber accedido a archivos sensibles, autenticado servicios en la nube, descargado componentes adicionales o expuesto información confidencial. En lugar de preguntar con qué rapidez podemos detectar algo, las organizaciones deben preguntarse si debería haber podido ejecutarse en absoluto.

Controlar la IA sin interrumpir el negocio

Para mitigar eficazmente las amenazas cibernéticas impulsadas por IA, la industria debe adoptar un enfoque de Zero Trust que pase de un modelo de permitir por defecto a otro de negar por defecto.

En el contexto de Shadow AI, la allowlisting de aplicaciones garantiza que solo los agentes aprobados operen dentro del entorno, mientras que la contención de aplicaciones limita aún más lo que esos agentes confiables pueden hacer.

De esta forma, si un agente se ve comprometido, se bloquea por completo cualquier acceso innecesario a archivos, memoria, motores de scripting, funciones de red u otras aplicaciones.

Estos controles, en conjunto, refuerzan los límites que su negocio ya pretendía establecer.

Una de las mayores ideas erróneas sobre Zero Trust es que requiere bloquear todo de inmediato. Esto no es cierto.

Cuando se implementa correctamente, el control de aplicaciones permite entender qué ya está en ejecución, establecer un comportamiento operativo normal y aplicar políticas de forma gradual sin interrumpir a los usuarios.

Definir qué significa “bueno”

La ciberseguridad ha priorizado históricamente la identificación de comportamientos maliciosos, pero los atacantes continuamente inventan nuevas formas de hacerlo. Un modelo más sostenible es definir qué representa lo correcto para su organización.

Si un script o una aplicación como OpenClaw no está explícitamente aprobada en su entorno, no debería ejecutarse.

La conclusión es que, si un agente de IA no necesita acceso a directorios sensibles, recursos en la nube, PowerShell o almacenes de credenciales, esas interacciones no deberían ser posibles. Este enfoque de negar por defecto reduce drásticamente las oportunidades tanto para atacantes como para aplicaciones comprometidas.

En lugar de perseguir un flujo interminable de nuevas amenazas, está estableciendo requisitos comerciales conocidos.

Lección de liderazgo

La innovación de código abierto tiene un valor enorme y continuará impulsando el progreso tecnológico, pero cada incidente cibernético importante deja una lección.

El incidente de OpenClaw demuestra que las organizaciones ya no pueden permitirse entornos donde cualquier nueva herramienta opere con supervisión mínima. Los líderes deben dejar de medir el éxito por la rapidez con la que responden a las brechas y comenzar a medir cuán efectivamente reducen la oportunidad de que ocurran.

Los ecosistemas de IA de código abierto seguirán evolucionando a una velocidad notable; nuevas capacidades seguirán surgiendo. En paralelo, los atacantes seguirán innovando sus métodos. Afortunadamente, su estrategia de seguridad no necesita cambiar cada vez que surge una nueva amenaza.

Los principios para endurecer su entorno permanecen: sabe qué pertenece a su entorno y permita solo lo que haya sido explícitamente aprobado. Restrinja lo que las aplicaciones confiables pueden hacer y trate cada solicitud de acceso como no confiable hasta que se demuestre lo contrario.

Las organizaciones que adopten esa filosofía no solo estarán mejor preparadas para OpenClaw, sino que estarán listas para lo que venga después.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra plataforma para presentar las mentes más brillantes de la industria tecnológica.

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Con la temporada de vuelta a clases en el aire, es probable que estés buscando un nuevo Mac para la universidad. Sin embargo, esta decisión puede resultar confusa, con múltiples modelos y configuraciones para elegir, y podrías perder mucho tiempo tratando de determinar qué es lo mejor para tus necesidades.

Para evitar complicaciones, te presentamos esta guía. Hemos reunido todo lo que necesitas saber, desde cuál Mac es la mejor para ti hasta cómo obtener descuentos estudiantiles. Estarás equipado y listo en poco tiempo.

Cómo elegir las especificaciones adecuadas para tu Mac

[Imagen: Estudiantes utilizando dispositivos Apple en un aula] (Imagen con crédito: Apple)

Cuando compras una Mac, debes elegir varias especificaciones: el chip, la memoria y el almacenamiento. También hay que decidir el color y, en algunos modelos, opciones adicionales como el recubrimiento de la pantalla y el adaptador de corriente. Las tres primeras, especialmente el chip, la memoria y el almacenamiento, son las más importantes y las que requieren más atención.

El chip determina la potencia de tu MacBook. Los chips más potentes y más recientes suelen ser mejores, y cuanto mayor es el número del chip, más reciente es su generación.

Los chips se presentan en varios niveles: hay opciones básicas (por ejemplo, M5, M4, M3), chips Pro como M5 Pro, M4 Pro y M3 Pro, y chips Max como M5 Max y M4 Max. El nivel más potente, Ultra, está limitado a Macs de escritorio como el Mac Studio (la versión más reciente es M3 Ultra).

Los chips de Apple combinan CPU, GPU y memoria en un solo sistema en un chip (SoC). La cantidad de núcleos de la CPU y la GPU indica la capacidad de manejos de cargas exigentes.

Entonces, ¿cuál necesitas? Los chips básicos suelen ser más que suficientes para redactar ensayos e investigar. Sin embargo, si vas a usar aplicaciones complejas, procesamiento de datos o trabajos gráficos, quizá convenga un chip Pro o incluso Max.

En cuanto a la memoria, está integrada en el SoC, pero puedes elegir más o menos memoria al configurar tu Mac (aunque algunas combinaciones de memoria requieren un chip más potente). Más memoria facilita la multitarea y es útil para cargas exigentes.

El almacenamiento que elijas depende de cuánto planeas conservar el equipo, cuánto espacio digitales acumulas y qué tipo de archivos almacenarás. ¿Trabajas con aplicaciones grandes o video de alta resolución? Necesitarás más almacenamiento. Es mejor pecar de precavido, ya que es difícil (aunque no imposible) ampliar el almacenamiento después de la compra. Aunque existe la posibilidad de hacerlo, no es para los que temen complicaciones.

Una alternativa es conectar un disco duro externo para obtener más espacio. Sin embargo, no es lo ideal, ya que añade peso y si se desconecta accidentalmente podrías perder datos.

Recuerda realizar copias de seguridad de tu Mac regularmente, ya sea con Time Machine o con un servicio en la nube como Backblaze.

Cómo obtener el descuento para estudiantes de Apple

Apple tiene una tienda educativa para estudiantes, docentes y más. Aquí hay ahorros disponibles dependiendo del producto. Por ejemplo, el MacBook Neo está a un precio de 599 dólares, con descuento respecto al precio regular. Apple indica que los descuentos para estudiantes están disponibles para “estudiantes universitarios actuales y recién aceptados y sus padres, así como para profesores, personal y docentes de homeschooling de todos los niveles”. Deberás verificar tu estado de estudiante en línea o en una Apple Store.

Los ahorros para estudiantes se aplican a más que Macs e incluyen:
– Mac
– iPad y ciertos accesorios
– Apple Watch
– Displays
– AppleCare+ para Mac
– AppleCare+ para iPad
– AppleCare+ para Display

Apple señala que debes buscar el icono de birlote (gorro de graduación), que indica que el producto adquirido a través de la tienda educativa está descontado. Obtendrás las mismas ventajas que al comprar en la tienda regular de Apple: podrás elegir componentes y colores, canjear un dispositivo antiguo, personalizar tu equipo con grabados y emojis, pagar al contado o a plazos, y más.

Las tres mejores Macs para volver a clases

A continuación, presentamos tres Macs que recomendamos para estudiantes. Los tres son portátiles de Apple, ideales para llevar a las clases y por el campus. Si tu grado de horas de clase es bajo o estudias desde casa, podría interesarte el Mac mini (a partir de 699$ en la tienda educativa de Apple). Es un equipo excelente y asequible, pero requiere una pantalla externa, por lo que no es la opción más práctica para clases y seminarios.

MacBook Neo

El MacBook Neo es la opción perfecta para estudiantes con presupuesto limitado. El modelo por defecto viene con 256 GB de almacenamiento, un chip Apple A18 Pro y 8 GB de memoria. Cuesta 599$ en la tienda educativa de Apple, con un ahorro de 100$ respecto al precio regular.

Si tu trabajo escolar implica principalmente redactar ensayos e investigar en línea, el Neo es lo que necesitas y podrá manejar todo lo que hagas. La pregunta es si conviene subir a 512 GB de almacenamiento, lo que también añade un botón Touch ID para iniciar sesión y verificar compras.

MacBook Air

Una opción de gama media sólida es el MacBook Air de 13 pulgadas con chip M5. Puedes elegir entre chips M5 con GPU de 8 núcleos o 10 núcleos, pero normalmente te recomendamos el de 8 núcleos; si necesitas más potencia gráfica, el MacBook Pro será la mejor opción, que abordaremos a continuación.

Entre 16 GB, 24 GB y 32 GB de memoria, la elección depende de tus cargas de trabajo, pero en general 16 GB es suficiente para la mayoría de estudiantes. Si necesitas más, elige el MacBook Pro. En cuanto al almacenamiento, el modelo base con M5 está limitado a 512 GB; para más almacenamiento necesitarás el chip M5 más potente, lo que eleva el precio. Ten en cuenta que no se puede cambiar el almacenamiento interno después de la compra, así que, ante la duda, opta por más.

En cuanto al cargador, el MacBook Air M5 viene con un cargador de 40 W que admite hasta 60 W. Si quieres carga rápida (según Apple, hasta el 50% en unos 30 minutos), necesitarás la opción de 70 W, que añade 20$ al costo.

MacBook Pro

Para las cargas de trabajo más exigentes, querrás mirar el MacBook Pro. Nuestra recomendación es empezar con el modelo de 14 pulgadas con chip M5 Pro. Evita, por ahora, la pantalla nano textur —es una buena opción adicional, pero innecesaria para estudiantes con presupuesto limitado.

Si necesitas más potencia, actualiza al chip M5 Pro o al M5 Max si sabes que realizarás trabajos realmente pesados que requieren mucha potencia de cálculo. A diferencia del Neo y del Air, el Pro tiene ventiladores integrados, lo que significa un sistema de enfriamiento mucho más eficiente para trabajos exigentes. Con esa capacidad, puedes elegir un chip potente si lo necesitas.

Con el M5 Pro, las opciones de memoria son 24 GB o 48 GB. 24 GB suele ser suficiente para la mayoría, pero si no estás seguro, mejor elige la opción superior. Aunque existen otras opciones, como 36 GB, 64 GB y 128 GB, estas requieren cambiar al M5 Max y pagar un precio mucho más alto.

La configuración que hemos descrito viene con 1 TB de almacenamiento incluido, suficiente para la mayoría. Sin embargo, cualquiera que trabaje con fotos y videos grandes, aplicaciones de alto rendimiento o modelos de aprendizaje automático probablemente necesitará más espacio.

Por último, está el tema del cargador. La opción por defecto es de 70 W, que no es suficiente para carga rápida (el MacBook Pro consume mucho más que el MacBook Air, donde 70 W sí es suficiente). Dado que la actualización a 96 W cuesta solo 20$ más e habilita la carga rápida (del 0 al 50% en unos 30 minutos) y el High Power Mode, creemos que vale la pena.

Conclusión

Elegir la Mac adecuada para la vuelta a clases depende de tu presupuesto, tus tareas académicas y tu preferencia por la portabilidad frente a la potencia. Si tu trabajo se centra en redacción e investigación, el Neo o el Air pueden ser suficientes; si vas a trabajar con medios pesados o aprendizaje automático, el Pro o incluso el Max pueden ser más adecuados. Recuerda considerar la memoria y el almacenamiento desde el inicio, ya que son decisiones difíciles de revertir después de la compra. Y no olvides aprovechar las ventajas de la tienda educativa para maximizar tu ahorro.

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Microsoft ha lanzado nuevas pautas internas para optimizar el uso de tokens de IA entre sus ingenieros, con el objetivo de canalizar la inversión hacia resultados de mayor impacto en clientes y negocio. A pesar de haber reportado resultados financieros récord, la compañía ha señalado la necesidad de medir y gestionar el gasto en tokens para conseguir un mayor valor por unidad de token.

En un correo visto por 404 Media, mailado por Jay Parikh, vicepresidente ejecutivo de Microsoft, se advierte que el crecimiento en el uso de GitHub Copilot debe ir acompañado de una consciencia clara sobre el consumo de tokens. “Tokenmaxxing no es lo que estamos optimizando para obtener resultados,” afirma el mensaje, subrayando que la prioridad es maximizar los resultados que realmente mueven la aguja para clientes y negocio.

Entre las medidas se encuentra la actualización de la guía interna y la gestión del gasto en tokens con la misma disciplina que se aplica a otros recursos críticos. Como parte de la estrategia para obtener “un mayor valor de nuestra inversión en tokens”, Microsoft ha indicado que el modelo predeterminado para uso interno será la versión más asequible, GPT-5.6 de OpenAI.

Adicionalmente, a partir de julio de 2026, varias divisiones de Microsoft cuentan con un “objetivo de presupuesto de tokens de IA”, y los empleados pueden seguir su gasto individual para promover una mayor responsabilidad fiscal. Aunque aún no se ha revelado un valor objetivo de gasto, la guía reportada sugiere que muchos ingenieros gastan entre cientos de dólares al mes y unos pocos miles de dólares mensuales en tokens.

Parikh aclaró que la intención no es frenar el progreso hacia una organización “AI-first”, sino seguir aprendiendo y ajustando las políticas de IA a medida que evolucionan los modelos y productos. En sus palabras: “No estamos optimizando para menos tokens; estamos optimizando para más impacto por token.”

Estas medidas llegan en un momento en que Microsoft ha mostrado resultados financieros sólidos, lo que implica una mayor capacidad para invertir en IA. La empresa ya ha reducido recientemente su uso de ciertos modelos internos en favor de herramientas como GitHub Copilot CLI, y ha señalado la necesidad de ajustes continuos conforme se desarrolle el ecosistema de IA.

El fenómeno del “tokenmaxxing” no es ajeno a otras grandes tecnológicas. En el sector se han reportado casos donde el uso desmedido de herramientas de IA ha impactado presupuestos internos. Este enfoque de control y optimización apunta a evitar gastos innecesarios y orientar la IA hacia tareas de mayor valor añadido, al tiempo que se mantiene el impulso hacia una cultura de innovación impulsada por IA.

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