Lioness Temporada 3: Dos líneas de tiempo y el enigma por resolver


La tercera temporada de Lioness llega con un arranque tumultuoso tras su primer episodio, y ya vislumbra una estructura narrativa compleja. La serie alterna entre dos líneas temporales: una en la que Joe es secuestrada por operativos rusos desconocidos, y otra que recupera los seis meses previos a ese secuestro.

Las protagonistas, conocidas como las Lionesses, tienen la misión de extraer a un objetivo de un espacio bélico en Ucrania cuando fuerzas extranjeras «ofrecen» al individuo a la CIA. Sin embargo, todo apunta a que lo ofrecido podría haber sido una trampa para algo de mayor envergadura. ¿Qué revela la próxima entrega sobre el verdadero plan detrás de estos movimientos?

La anticipación es palpable, aunque la naturaleza de la narración sugiere que quizá no obtengamos respuestas definitivas de inmediato. En cuanto a la disponibilidad, la pregunta recurrente es cuánto tardará en llegar el siguiente capítulo a la plataforma de streaming Paramount+.

Detalles de estreno para la segunda entrega de la temporada 3:

  • Estados Unidos y Canadá: 12:00 a.m. PT / 3:00 a.m. ET
  • Reino Unido: 8:00 a.m. BST
  • India: 1:30 p.m. IST
  • Singapur: 4:00 p.m. SGT
  • Australia: 7:00 p.m. AEDT
  • Nueva Zelanda: 9:00 p.m. NZDT

Con respecto al calendario general, la temporada 3 consta de ocho episodios en total, con nuevos capítulos emitiéndose semanalmente. El esquema provisional de estrenos es el siguiente:

  • Episodio 1: ya disponible
  • Episodio 2: 9 de agosto
  • Episodio 3: 16 de agosto
  • Episodio 4: 23 de agosto
  • Episodio 5: 30 de agosto
  • Episodio 6: 6 de septiembre
  • Episodio 7: 13 de septiembre
  • Episodio 8: 20 de septiembre

Este formato modular permite que la audiencia siga de cerca el desarrollo de las dos líneas temporales y cualquier giro inesperado que aparezca al cruzar los hechos pasados con los presentes. Si te interesa un análisis más profundo sobre las motivaciones de las operaciones y las estrategias de las Lionesses, puedo preparar un desglose episodio por episodio o una revisión crítica sobre la construcción de personajes y la tensión narrativa a lo largo de la temporada.

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Samsung Galaxy Z Fold 8 Ultra: revisión en dos minutos



El Samsung Galaxy Z Fold 8 Ultra llega como una propuesta audaz dentro de las herramientas de productividad y entretenimiento móvil, manteniendo una presencia elegante en un mercado cada vez más competitivo de dispositivos plegables. A continuación, una revisión profesional que sintetiza lo esencial sin perder detalles clave.

Diseño y pantalla: El Z Fold 8 Ultra mantiene una apariencia prácticamente idéntica al modelo anterior cuando está cerrado, con un cuerpo ligero y compacto que facilita su uso diario. Al abrirlo, la transición hacia una pantalla principal de 8.0 pulgadas es notable: la ingeniería de bisagra y las nuevas láminas de titanio permiten un panel casi plano y con una cresta prácticamente invisible. El resultado es una experiencia de visualización que se siente más natural y menos intrusiva al trabajar o consumir contenido. Especificaciones como la cobertura de vidrio ultrafino y una protección Gorilla Glass Ceramic 3 refuerzan la durabilidad. En el uso práctico, la diferencia más notable es la reducción de la caída de la pantalla cuando está desplegado, y una experiencia táctil más suave al desplazarse o dibujar, aunque no cuenta con una capa de digitización para S Pen en este modelo reciente, lo que limita el uso de lápices compatibles sin un accesorio específico.

El diseño también incorpora un borde más suave en el borde de la muesca de la bisagra para facilitar la apertura, y un botón de encendido/huella dactilar/fingerprint más fácil de localizar por tacto. En su conjunto, el conjunto es extremadamente refinado: es delgado, ligero y, cuando está desplegado, ofrece una experiencia plana y estable.

Pantallas y experiencia visual: La pantalla principal ha evolucionado para presentarse prácticamente plana con una cresta casi imperceptible, apoyada por recubrimientos antirreflectantes que mejoran la legibilidad en exteriores. La resolución de 2504 x 2256 y una tasa de refresco adaptativa de 1 a 120 Hz permiten una experiencia inmersiva para juegos, vídeo y productividad. La pantalla externa de 6.5 pulgadas es útil para funciones de telefonía y notificaciones, aunque su brillo máximo no iguala al interior. En conjunto, las pantallas ofrecen una experiencia de visualización líder, con un rendimiento de color fiel y una nitidez destacada.

Cámaras: El sistema cuádruple/cinco cámaras incluye un sensor principal de 200 MP, junto con un ultra gran angular de 50 MP, un teleobjetivo de 3x a 10 MP y dos cámaras frontales de 10 MP. El salto significativo lo da el ultra gran angular de 50 MP y mejoras en el procesamiento de imágenes ProVisual, que aportan una mejor fidelidad de color y detalle. Aunque el teleobjetivo podría beneficiarse de una mayor apertura óptica para lograr un zoom más limpio, la experiencia fotográfica es en general excelente, con resultados consistentes en condiciones de buena iluminación y en escenarios de contraluz. En fotografía de retrato, el rendimiento del procesamiento y la separación del fondo son especialmente notables.

Software y experiencia de usuario: El teléfono llega con Android 17 y OneUI 9, una combinación que mantiene la claridad de Android con capas de Galaxy que añaden herramientas útiles sin entorpecer. Destacan características de IA como Photo Assist y Now Brief, así como Galaxy AI y Gemini, que ofrecen edición de imágenes por voz, ajustes automáticos y ayudas contextuales para multitarea. Aunque algunas características pueden requerir tiempo para optimizarse a nivel personal, la experiencia es fluida y altamente productiva. La función QuickShare facilita la transferencia entre dispositivos Android y iOS/Mac, un avance importante para la interoperabilidad.

Rendimiento y batería: Impulsado por el SoC Qualcomm Snapdragon 8 Elite Gen 5 para Galaxy, el Z Fold 8 Ultra ofrece un rendimiento de primer nivel, con capacidades para multitarea (hasta cuatro apps en pantalla) y edición de vídeo 8K suave. En pruebas, el rendimiento se mantiene estable, con una temperatura que puede subir ligeramente en uso sostenido. La batería de 5,000 mAh ofrece vida útil de todo el día en uso mixto, con pruebas de laboratorio que muestran hasta 14 horas. Soporta carga rápida de 45W y 20W sin cable, además de la función Wireless PowerShare para compartir energía entre dispositivos.

Calidad de sonido y conectividad: Los altavoces ofrecen volumen alto con un timbre limitado de graves y la calidad de llamada es excelente. Conectividad 5G y Wi‑Fi 7, junto con Bluetooth 6.0, mantienen una experiencia de conectividad sólida, especialmente para auriculares y relojes Galaxy.

¿Vale la pena? Sí, si buscas lo último en foldables con una experiencia de usuario premium y un conjunto de cámaras destacado. El rendimiento, la autonomía y las capacidades de IA hacen que valga la inversión para quienes requieren productividad móvil y fotografía de alta gama.

Puntuaciones resumidas:
– Valor: 4/5
– Diseño: 5/5
– Pantallas: 5/5
– Cámara: 4.5/5
– Software: 4.5/5
– Rendimiento: 4.5/5
– Batería: 5/5

Conclusión: El Galaxy Z Fold 8 Ultra representa la cúspide de la experiencia plegable de Samsung, con un diseño refinado, una pantalla principal casi plana, un sistema de cámaras robusto y una integración de software que eleva la productividad. Aunque su precio es elevado y el zoom óptico podría mejorar, es, en su categoría, la mejor oferta para quien busca un dispositivo dos en uno que combine creatividad, entretenimiento y trabajo en una sola máquina.

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Prepararse para la era cuántica: visibility, PQC y la ruta hacia una cryptografía resistente


La seguridad cuántica ha pasado de ser teórica a operativa en 2026, y este cambio ya es imposible que las empresas lo ignoren. Google se ha comprometido a completar su migración post-cuántica para 2029, el NCSC para 2035, y el G7 señala 2034. NIST ha finalizado su primer conjunto completo de estándares criptográficos post-cuánticos, impulsando la planificación de migración obligatoria en industrias reguladas. Aunque los plazos no estén perfectamente alineados, el mensaje es claro: el riesgo es real y el momento de actuar es ahora. Avances en hardware cuántico y en optimización cuántica acelerada por IA acercan cada vez más el “Día Q”. Esto eleva la visibilidad cuántomo-resistente, el descubrimiento criptográfico y la inteligencia de tráfico encriptado a una prioridad para toda empresa.

No es la primera vez que la industria enfrenta una amenaza anticipada pero mal entendida. Las similitudes entre la computación cuántica y el Y2K son difíciles de ignorar. Lo que comenzó como historias sobre un sistema de supermercados que rechazaba productos por estar 80 años desfasado, o una persona de 104 años invitada a la escuela porque una computadora la registró como una de cuatro años, evolucionó pronto hacia el miedo cuando se comprendió la magnitud del problema.

Para 1995, la Bolsa de Valores de Nueva York gastó más de 30 millones de dólares remediando sus sistemas. Y2K se convirtió en un momento definitorio para la gestión de riesgos, y la lección clave fue que las organizaciones deben entender y responder a la exposición de manera rápida y decisiva.

Abordar con éxito la amenaza que plantea la computación cuántica para la cifrado exige la misma mentalidad, aunque esta vez aplicada a un paisaje digital mucho más complejo e interconectado.

La amenaza invisible ya en curso

Una diferencia clave entre Y2K y la computación cuántica es que esta última no se ancla en un único momento temporal. La expresión “cosechar ahora, descifrar después” describe la práctica de adversarios que recolectan datos cifrados hoy con la expectativa de que las capacidades cuánticas les permitirán descifrarlos en el futuro.

Las implicaciones de esta táctica son significativas, con un 87 por ciento de las organizaciones expresando preocupación ante escenarios así a medida que avanza la computación cuántica.

Los registros financieros, datos personales y propiedad intelectual mantienen su valor mucho después de su creación y la información cifrada hoy puede seguir siendo sensible bien entrada la futuro. Las decisiones tomadas ahora sobre la resiliencia criptográfica afectarán directamente la seguridad y la reputación de una organización.

Por qué PQC es fundamentalmente más complejo que Y2K

En su núcleo, el reto Y2K era un problema de remediación con un alcance relativamente definido. Migrar a la criptografía post-cuántica es fundamentalmente diferente.

Los controles criptográficos están profundamente integrados en la infraestructura digital moderna: aplicaciones, APIs, servicios en la nube, dispositivos IoT, tecnología operativa y una creciente red de integraciones de terceros. En muchos casos operan de forma invisible y están mal documentados. Las organizaciones no solo actualizan sistemas conocidos, sino que primero deben descubrir qué niveles de cifrado se han utilizado y dónde.

Abordar esto implica construir un inventario integral de activos criptográficos. Deben identificarse todas las suites de cifrado débiles, certificados caducados y métodos de cifrado no conforme.

Una vez encontrados, las organizaciones deben estandarizar en protocolos más fuertes como Transport Layer Security (TLS) 1.3. Este protocolo más rápido, más simple y de mayor duración es, en última instancia, más seguro que versiones antiguas como TLS 1.1 y TLS 1.2, que podrían ser quebrados por computadoras cuánticas en cuestión de horas, minutos o incluso segundos.

No puedes asegurar lo que no puedes ver

En la respuesta a Y2K y a los desafíos de ciberseguridad actuales, un principio destaca: la visibilidad. A medida que las organizaciones se preparan para un futuro post-cuántico, el 91 por ciento reporta que la visibilidad del tráfico cifrado es crítica para la preparación PQC.

La telemetría de red ofrece una vía escalable para lograrlo. Analizando flujos de tráfico y metadatos, las organizaciones pueden construir una visión integral del uso criptográfico en activos gestionados y no gestionados. Esta perspectiva externa complementa los inventarios internos y ayuda a descubrir dependencias que podrían permanecer ocultas.

Con una mejor visibilidad llega la capacidad de evaluar el riesgo con mayor precisión, priorizar la remediación y garantizar que la adopción de enfoques resistentes a cuánticos no introduzca vulnerabilidades inadvertidas.

Evitar repetir la historia

La respuesta ante Y2K tuvo éxito porque las organizaciones reconocieron la amenaza y tomaron medidas. Fue una función de forzamiento que llevó a grandes actualizaciones de infraestructura tecnológica y modernización de pilas tecnológicas.

Al igual que Y2K, el desafío cuántico de hoy no es solo la posibilidad del evento en sí, sino la escala del esfuerzo de remediación requerido a través de sistemas, aplicaciones y tecnologías embebidas, lo que hace que la acción temprana sea crucial.

La transición a la criptografía post-cuántica no se logrará de la noche a la mañana. Exigirá un esfuerzo coordinado entre seguridad, infraestructura, desarrollo y cumplimiento, junto con una estrecha colaboración con proveedores y socios estratégicos.

Más importante aún, requiere un cambio en cómo se enmarca el desafío. Las organizaciones que tomen medidas proactivas ahora, estableciendo un inventario integral de activos criptográficos, mejorando la visibilidad en sus entornos y desarrollando planes de transición estructurados, estarán mucho mejor posicionadas para navegar el cambio.

Mantendrán el control sobre sus cronogramas y reducirán la probabilidad de cambios disruptivos de última hora.

Aquellas que retrasen pueden encontrarse en una posición que se siente extrañamente familiar. Un problema conocido con una ventana de respuesta cada vez más estrecha.

Hemos destacado el mejor software de protección de endpoints.

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

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

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Redefinir la productividad en la era de la IA: un enfoque centrado en el contexto y la experiencia


La conversación sobre la inteligencia artificial ha vendido una idea tranquilizadora: que nos volvemos drásticamente más productivos. Salidas más rápidas, herramientas más inteligentes, menos esfuerzo. Una reforma silenciosa de cómo trabajamos. Sin embargo, si miramos con atención, la pregunta clave no es cuán rápido trabajamos, sino cuán productivos somos en sentido real.

Para la mayoría de profesionales con los que hablo, la respuesta es no. El trabajo puede parecer más ágil, pero también más fragmentado, más reactivo y extrañamente más agotador. La promesa de eficiencia está en la teoría; la experiencia real cuenta otra historia. Esa discrepancia vale la pena observarla con detenimiento.

A typical working day

Tomemos como ejemplo una jornada laboral típica: una constelación de correos, calendarios, listas de tareas, notas, plataformas de mensajería y documentos. Cada herramienta contiene una pieza del rompecabezas, pero ninguna es la imagen completa. Así, nos convertimos en el sistema que lo une. Abrimos un correo, consultamos el calendario para entender el contexto, revisamos una lista de tareas y buscamos en notas para recordar por qué existe esa tarea. Respondemos a un mensaje y revisamos hilos previos para encontrar lo acordado. Esto no es el trabajo en sí; es la gestión del trabajo.

Al añadir IA, aparecen capacidades como resumir correos, redactar respuestas, transcribir reuniones, generar notas y sugerir tareas. En aislamiento, cada función es impresionante y ahorra minutos o segundos. Pero no resuelve el problema fundamental: a veces lo amplifica. En lugar de cambiar de herramienta, cambiamos entre herramientas y sus capas de IA. Un asistente en el correo. Otro en el editor de documentos. Otro en la herramienta de videollamadas. Cada uno útil, pero ninguno consciente de los demás. Seguimos gestionando todo por nuestra cuenta, solo a mayor velocidad. Aquí empieza a deshilacharse la narrativa de la productividad impulsada por IA.

Defining success

Se ha definido el éxito en la velocidad: qué tan rápido una herramienta puede escribir, resumir, responder u organizar. Y, para ser justos, la IA ha cumplido en ese aspecto. Pero la velocidad sin contexto es una herramienta poco precisa. Si respondemos más rápido pero a prioridades equivocadas, no somos más productivos. Si generamos más output sin avanzar trabajo significativo, solo aceleramos el ruido.

La fricción real en el trabajo moderno no es la ejecución de tareas; es la constante necesidad de decidir qué importa, reconstruir contexto y alinear información fragmentada a través de múltiples sistemas. En la realidad actual, la IA rara vez aborda esa capa de fondo. En warpSpeed, hemos adoptado un ángulo ligeramente distinto: no empezamos preguntando cómo hacer las tareas más rápido, sino por qué el trabajo se siente tan fragmentado en primer lugar. La respuesta es evidente: todo está disperso. El correo vive en un lugar, el calendario en otro, las tareas en otro, las notas en otro aún. Cada decisión exige saltar entre ellos.

Nos centramos entonces en unir esos elementos en un entorno único y conectado, un sistema donde el contexto fluya naturalmente entre ellos, facilitado por IA. No como una característica añadida a herramientas individuales, sino como algo capaz de ver más allá de un correo o una nota aislada, entendiendo la relación entre comunicaciones, compromisos y prioridades. La diferencia, aunque sutil, es significativa. Así es como me gusta imaginar el funcionamiento de un asistente exitoso: cuando alguien pregunta “¿en qué debería enfocarme hoy?”, la respuesta no se genera aislada; se apoya en tareas atrasadas, correos sin respuesta, reuniones próximas y compromisos previos, reflejando la realidad del día de esa persona.

Small changes

Las mejoras en interacción pueden cambiar comportamientos sin cambios radicales. Un ejemplo: el correo. Replanteando cómo los usuarios navegan por su bandeja, hemos visto a las personas procesar grandes volúmenes de correos en una fracción del tiempo anterior. No porque trabajen más, sino porque el sistema reduce fricción y resalta lo que importa. Estas mejoras son incrementales, no transformaciones gloriosas, y siguen siendo imperfectas. Seguimos aprendiendo, afinando y descubriendo dónde reside el valor real.

Si la IA debe cumplir su promesa de productividad, necesitamos repensar lo que le pedimos que haga. Ahora, la mayoría de las herramientas están diseñadas para asistir con tareas: escribir esto, resumir aquello, sugerir una respuesta, crear una lista. Lo que falta es una comprensión más profunda del contexto y de la personalización. ¿Para quién es esto? ¿Por qué importa? ¿Qué más está ocurriendo alrededor? ¿Qué debe tomar prioridad? Sin esa capa, la IA permanece reactiva: responde a respuestas, pero no ayuda a navegar el día.

Moving forward

Para avanzar, la industria debe moverse en tres direcciones. Primero, de herramientas aisladas a sistemas conectados: el valor de la IA aumenta exponencialmente cuando puede operar a lo largo de todo el flujo de trabajo, no solo dentro de una sola herramienta. Segundo, de inteligencia genérica a contexto personal: la IA más útil estará moldeada por la forma de trabajar, lo que te importa y cómo tomas decisiones. Tercero, de resultado a resultado significativo: no basta generar contenido o completar tareas; el objetivo es avanzar un trabajo de forma sustantiva.

Nada de esto es sencillo: requiere repensar el diseño de producto, la arquitectura de datos y la experiencia de usuario a un nivel fundamental. También exige cierto grado de autopresión: no todos los problemas necesitan una nueva función; a veces basta con menos piezas móviles.

Productivity at scale

Ironía: cuanto más poderosa es la IA, más importante se vuelve la simplicidad. La productividad a gran escala depende de eliminar la necesidad de pensar en la complejidad; la intuición se vuelve más valiosa que nunca. En última instancia, la productividad no se trata de hacer más cosas, sino de hacer las cosas correctas con menos fricción. La IA no está rota; quizás lo que utilizamos de forma actual sí lo está. Si seguimos superponiendo inteligencia sobre sistemas fragmentados, obtendremos lo mismo: trabajo más rápido, pero no mejor. La verdadera oportunidad reside en algo más quieto, pero mucho más impactante: usar la IA para eliminar la necesidad de gestionar el trabajo desde el origen. No para ayudarte a seguir el ritmo, sino para ayudarte a mantener el enfoque en lo que realmente importa.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra plataforma para presentar las ideas más innovadoras en la industria tecnológica.

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GaN y GaAs: el punto de inflexión en semiconductores de alta frecuencia y la importancia de la metrología



En el mundo de los semiconductores de alta frecuencia, la conversación suele empezar con el gallio arsenuro (GaAs). Durante décadas, GaAs ha sido el material de elección para dispositivos RF de alto rendimiento que habilitan una amplia gama de aplicaciones, incluyendo comunicaciones por satélite, radar y redes móviles. Es una tecnología madura y bien entendida, y las obleas de gran tamaño y alta calidad pueden cultivarse de forma económica, lo que facilita un rendimiento constante de los dispositivos y una fabricación escalable.

Sin embargo, se está produciendo una transición. Cada vez más, la industria se orienta hacia el nitruro de galio (GaN), un material que ofrece ventajas de rendimiento claras, especialmente a frecuencias más altas, con mayores niveles de potencia y condiciones de operación más exigentes.

La promesa del GaN está bien establecida. El reto reside en hacerlo confiable, escalable y comercialmente competitivo. Y, como sucede con muchas tecnologías de semiconductores emergentes, cumplir ese desafío depende tanto de la medición como del propio material.

Un material con ventajas y límites

El GaN permite desarrollar dispositivos que pueden operar a voltajes más altos, temperaturas más elevadas y con densidades de potencia superiores a las de sus contrapartes de GaAs. Esto lo hace especialmente atractivo para sistemas RF de próxima generación, incluyendo comunicaciones 5G y 6G, aplicaciones de defensa y tecnologías espaciales, donde ambientes extremos son la norma.

En principio, GaN puede ofrecer una ruta de actualización directa. A veces se piensa en él como un reemplazo funcional de GaAs para entregar un rendimiento mejorado. Sin embargo, en la práctica, la situación es más compleja y se requiere un enfoque de sistema completo para rediseñar un módulo. Además, el método de fabricación para GaN es fundamentalmente diferente.

El costo oculto de la heteroeptía

A diferencia de GaAs, que puede cultivarse como obleas grandes y de alta calidad mediante métodos establecidos, GaN presenta un desafío de fabricación fundamental: producir sustratos grandes y libres de defectos para GaN sigue siendo difícil y costoso.

Como resultado, la mayoría de los dispositivos de GaN se producen mediante un proceso llamado heteroeptía, en el que se cultiva una capa delgada de GaN sobre un sustrato diferente, normalmente silicio o silicio cerámico. Este enfoque permite a los fabricantes aprovechar tecnologías de obleas existentes, pero tiene un costo.

Cuando el GaN se cultiva sobre un sustrato disímil, las diferencias en la estructura de retícula y la dilatación térmica introducen defectos en el material. Estos defectos pueden afectar desde el rendimiento eléctrico hasta la fiabilidad a largo plazo.

Esto genera un trade-off complejo: el GaN ofrece un rendimiento teórico superior, pero lograr ese rendimiento de forma consistente en obleas y dispositivos es mucho más desafiante que con GaAs. La ventaja de usar GaN depende cada vez más de la calidad del material y de la capacidad para controlarla y entenderla.

Y eso depende de la medición.

La medición como herramienta competitiva

Para las empresas que desarrollan tecnologías GaN, la metrología cumple tres roles distintos y esenciales.

El primero es en el desarrollo de procesos. El GaN a través de la heteroeptía implica equilibrar cuidadosamente múltiples parámetros, como temperatura, tasas de deposición y preparación del sustrato. Pequeños cambios pueden mejorar o degradar la calidad del material. Sin medición fiable, es difícil saber si un ajuste del proceso ha beneficiado o perjudicado al material. La metrología proporciona la retroalimentación necesaria para refinar las técnicas de crecimiento y reducir las densidades de defectos.

El segundo rol es en la demostración de la calidad del material. En un mercado donde el rendimiento depende en gran medida del material subyacente, los fabricantes deben poder mostrar que su GaN es superior al de la competencia. Esto requiere métodos de medición que sean no solo precisos, sino también comparables entre organizaciones. Los clientes necesitan confianza en que una afirmación sobre la calidad del material signifique lo mismo, independientemente de dónde se mida.

El tercer rol es en la validación del rendimiento de los dispositivos. En última instancia, a los clientes les interesa cómo se comporta un dispositivo en aplicaciones reales. Para componentes RF, esto incluye métricas como salida de potencia, eficiencia, respuesta en frecuencia y estabilidad térmica. Vincular estas características a nivel de dispositivo con la calidad del material es esencial para demostrar que las mejoras en el crecimiento del material se traducen en beneficios de rendimiento tangibles.

En los tres ámbitos, la medición no es simplemente una actividad de apoyo. Es una parte central de cómo se crea y comunica la ventaja competitiva.

De materiales a sistemas

Los desafíos asociados al GaN forman parte de un cambio más amplio en la industria de semiconductores. A medida que los dispositivos se vuelven más especializados y operan en condiciones más exigentes, el rendimiento está cada vez más determinado por interacciones sutiles entre materiales, estructuras y procesos. Esto es especialmente relevante en sistemas RF, donde pequeñas imperfecciones pueden tener efectos desproporcionados en la integridad de la señal y la eficiencia. También se conecta a una tendencia más amplia observada en otras áreas de la tecnología de semiconductores, incluida la fotónica, donde la integración heterogénea reúne diferentes materiales y tipos de dispositivos dentro de un solo sistema, creando desafíos de medición similares. En ambos casos, el éxito depende de la capacidad de entender y controlar la complejidad a múltiples escalas.

Un punto de inflexión estratégico

Para la industria de semiconductores RF, la transición de GaAs a GaN representa más que un simple reemplazo de material. Marca un cambio hacia tecnologías en las que el rendimiento está menos limitado por procesos de fabricación establecidos y más determinado por qué tan bien se pueden diseñar y caracterizar los nuevos materiales. Esto crea una oportunidad. Los países con capacidades sólidas en ciencia de materiales, desarrollo de procesos y medición pueden desempeñar un papel definitorio en la evolución y aplicación exitosa de las tecnologías GaN en la industria de semiconductores.

La capacidad de medir la calidad del material, correlacionarla con el rendimiento del dispositivo y establecer referencias de confianza influirá en la velocidad con que se adopta GaN en los mercados globales. Esto significa que el futuro de los semiconductores RF de alta frecuencia no estará determinado solo por los materiales.

GaN puede ofrecer propiedades intrínsecas superiores, pero esas ventajas deben hacerse realidad en la práctica. Eso exige una calidad de crecimiento de material consistente, una fabricación de dispositivos fiable y una validación de rendimiento creíble, todo lo cual depende de una medición eficaz y de normas compartidas. Por ello, la metrología se volverá cada vez más central en la innovación de semiconductores RF, no como una verificación posterior, sino como una parte integral del desarrollo, la fabricación y la adopción en el mercado. En los semiconductores de alta frecuencia, como en la fotónica, la capacidad de medir bien ya no es solo un requisito técnico: se está convirtiendo en una característica definitoria de la competitividad.

Hashtag y cierre comercial

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra iniciativa para presentar las ideas de las mentes más brillantes de la industria tecnológica en la actualidad. Las opiniones expresadas pertenecen al autor y no necesariamente a TechRadar Pro o Future plc. Si estás interesado en contribuir, encuentra más información en la sección Perspectives.

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Aston Martin’s Bold Leap: Tracking the Start of a New Era in Formula 1



¡La emoción está en el aire! Heading into Formula 1’s major technical overhaul, Aston Martin llega con una mezcla de confianza y expectativa que se siente en cada línea de la fábrica de Silverstone. Con un complejo de operaciones de última generación, un diseñador legendario y una alianza de fábrica con Honda, las piezas del rompecabezas parecían encajar a la perfección para impulsar a la escudería hacia un nuevo y audaz capítulo.

El potencial era claro: tecnología de punta, innovación de alto calibre y un compromiso inquebrantable con la excelencia. A primera vista, todo apuntaba a un rendimiento que podría marcar la diferencia en la parrilla. Pero, como suele ocurrir en el deporte motor, las cosas raramente se alinean en una sola maniobra; el inicio de la nueva era ha traído sus desafíos, poniendo a prueba la resiliencia y la paciencia de cada miembro del equipo.

Aun así, el entusiasmo no se desvanece. En el corazón de Silverstone late una ambición palpable: convertir la promesa en progreso tangible, temporada tras temporada. Los aplausos pueden esperar a que las piezas encajen a la perfección en cada carrera, pero la mentalidad de crecimiento ya está en marcha: aprender, adaptar y avanzar con cada vuelta.

El futuro parece prometedor cuando miramos hacia el largo plazo. Si la colaboración con Honda continúa fortaleciendo la base tecnológica y si la fábrica sigue siendo un motor de innovación, las perspectivas para Aston Martin son optimistas y aspiracionales. La historia aún se escribe, y este arranque podría ser solo el prólogo de una epopeya de rendimiento y superación.

Keep reading para descubrir cómo evoluciona esta historia y qué estrategias están impulsando el impulso técnico de la escudería en medio de una era de cambios radicales en la Fórmula 1.
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Context Engineering: La nueva frontera en la ingeniería de inteligencia artificial para negocios


La ingeniería de prompts fue brevemente la cara del auge de empleos en IA. En 2025, la firma de tecnología SPG Resourcing reportó que las ofertas de trabajo en promotores de IA en el Reino Unido habían crecido un 180% con respecto al año anterior. Fue una cifra llamativa que capturó el ánimo de la primera ola comercial de la IA generativa. Las empresas estaban tratando de entender cómo comunicarse con los modelos de lenguaje grande (LLMs) y convertir los primeros experimentos en algo útil. Esa necesidad no ha desaparecido.

Con un aumento del 61% en las ofertas de roles especializados en IA desde el año pasado, según PWC, está claro que siguen importando los buenos prompts. Pero gran parte de esa demanda reciente se concentra en personas capaz de aplicar la IA dentro de un negocio, no solo en conversar con un modelo.

Muchas organizaciones han superado la fase de la primera demostración. Ahora buscan construir agentes de IA, sistemas de generación con recuperación (RAG) y flujos de trabajo habilitados por IA que operen dentro de la empresa.

Eso genera una brecha de habilidades distinta.

Este es el impulso detrás de lo que yo denomino ‘ingeniería de contexto’. Aunque no es un término universal, la capacidad está ganando protagonismo como esencial. Las compañías que quieren agentes de IA útiles y sistemas RAG necesitan personas que diseñen el entorno alrededor del modelo, no solo el prompt que se envía a éste.

De prompts mejores a contexto mejor

La ingeniería de prompts se ocupa de la instrucción, mientras que la ingeniería de contexto se ocupa del mundo que rodea esa instrucción.

Un agente de soporte no solo necesita un prompt bien redactado, también necesita el registro correcto del cliente, políticas, historial de productos y límites de permiso. Del mismo modo, un agente de desarrollo necesita el código relevante, pruebas, dependencias y restricciones de implementación.

En ambos casos, la calidad de la salida depende del contexto. Sin él, el modelo adivina a partir de evidencia incompleta. Con demasiado contexto, el sistema se vuelve ruidoso y difícil de gobernar. El objetivo es hacer que el contexto sea útil, actual y controlado.

Eso es lo que distingue la ingeniería de contexto de la ingeniería de prompts.

Los agentes elevan el nivel de exigencia

El auge de los agentes de IA eleva la urgencia. Un chatbot con contexto deficiente puede dar una respuesta débil, pero ese mismo contexto pobre puede provocar que otro agente cometa un error grave. Cuando un sistema de IA puede llamar herramientas, consultar sistemas empresariales, mantener estado y actuar en varios pasos, el contexto pasa a ser una parte esencial de la arquitectura de producción. Decide qué puede ver el agente, qué puede hacer y cuánta confianza puede otorgarse al resultado.

Recuerdo un chiste sobre pruebas de límites. Un desarrollador entra a un bar y pide una cerveza, luego cinco, luego 999.999.999 cervezas, luego -1. El cantinero parpadea, pero todo está bien. Un usuario entra y pregunta dónde está el baño y el bar explota. El mismo principio se aplica a proyectos de IA. El prototipo inicial puede funcionar con un conjunto estrecho de ejemplos y volverse frágil ante datos reales. La información del cliente está en un sistema, los datos operativos en otro, y el conocimiento importante en documentos. Se espera que el agente razone sobre todo ello, pero la capa de contexto no está diseñada para ese trabajo.

Un equipo de servicios financieros, por ejemplo, puede necesitar conectar datos de CRM, una plataforma de datos existente y documentos internos antes de que un agente pueda responder con precisión. El esfuerzo no es solo mover los datos: es moldearlos para que el agente recupere las evidencias correctas y opere dentro del límite de permisos adecuado.

El título de trabajo aún está poniéndose al día

Esto genera un momento de contratación incómodo. La necesidad de ingeniería de contexto se vuelve más clara, pero el título de trabajo aún no está definido. Algunas organizaciones pueden buscar específicamente contratar a ‘ingenieros de contexto’, pero muchas no lo harán. La capacidad suele aparecer dentro de roles como ingeniero de IA, ingeniero de agentes, ingeniero de plataformas de IA, ingeniero de IA aplicado o ingeniero de datos. En otras empresas, será responsabilidad de un equipo compartido entre datos, plataforma y seguridad, así como ingeniería de software.

Por ello, los líderes deben contratar por el trabajo, no por la etiqueta. El candidato no necesita tener ‘ingeniero de contexto’ en su CV para ser útil. La mejor señal es si comprende cómo se mueve la datos a través de sistemas, cómo se aplican permisos y cómo convertir un prototipo en algo lo suficientemente fiable para producción.

Esto también significa que la reserva de talento es más amplia de lo que muchas compañías asumen. La experiencia en aprendizaje automático es valiosa, pero la ingeniería de contexto se apoya fuertemente en disciplinas de ingeniería existentes. Los ingenieros de datos entienden pipelines y recuperación. Los ingenieros de plataformas entienden la resiliencia operativa. Los equipos de seguridad entienden el control de accesos y la auditabilidad. Los ingenieros de software entienden cómo convertir requisitos desordenados en sistemas mantenibles.

Los mejores candidatos pueden parecerse a ingenieros de IA full-stack. No necesitan ser especialistas en cada modelo, base de datos o marco, pero sí deben tener suficiente alcance para conectar la capa de modelo con los sistemas de negocio que lo rodean.

La lección de Kubernetes y qué deben hacer los líderes ahora

El cambio tiene un paralelismo con la transición hacia una arquitectura nativa en la nube y Kubernetes. Muchas empresas trataron Kubernetes como algo que se instala, y luego descubrieron que lo más difícil era cambiar la forma en que los equipos construyen y ejecutan software. La IA genera un riesgo similar. Las empresas pueden comprar herramientas y contratar a unos pocos especialistas, pero aun así pueden fallar en cambiar las prácticas de ingeniería que rodean a esos productos. La ingeniería de contexto exige que los equipos piensen de forma diferente sobre la documentación, la propiedad de los datos, los accesos, las pruebas y la gobernanza.

También cambia la cultura del desarrollo de software. Los ingenieros ya utilizan IA para escribir, revisar e iterar código. Eso puede aumentar la productividad, pero no elimina la responsabilidad. En áreas donde el rendimiento, la fiabilidad o la seguridad importan, el juicio humano sigue siendo crucial.

Los CTOs y CIOs no deberían esperar a que la ingeniería de contexto se convierta en una categoría de contratación madura. Deben empezar a identificar la capacidad ahora. El primer paso es examinar dónde están fallando los proyectos de IA. ¿Es realmente débil el modelo, o es el sistema el que recupera un contexto pobre? ¿Existen límites de permisos claros? ¿Puede el equipo explicar por qué el agente produjo una determinada respuesta?

El segundo paso es formar equipos multifuncionales. La IA no puede estar aislada de datos, plataforma, seguridad y producto. En muchos casos, la mejor estrategia será upskill de ingenieros que ya entienden los sistemas de la organización.

El paso final es cultural. Los ingenieros deben volverse fluidos en el desarrollo asistido por IA, manteniendo al mismo tiempo la responsabilidad de los sistemas que entregan. Los líderes deben facilitar la experimentación, pero también establecer estándares claros de revisión, evaluación y gobernanza.

El modelo no es suficiente

La contratación en IA está cambiando porque la IA misma está migrando a la producción. Los modelos seguirán mejorando y las empresas tendrán múltiples formas de acceder a ellos. La verdadera ventaja competitiva vendrá de saber conectar esos modelos con el contexto empresarial adecuado.

Las compañías que entienden esto construirán agentes y sistemas de RAG más útiles, más seguros y más gobernables. Las que lo ignoren seguirán culpando al modelo cuando la debilidad real esté en el entorno en el que debe operar.

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Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica actual.

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Bottles 65: la actualización que impulsa la ejecución de Windows en Linux con un conjunto de mejoras sin precedentes

Bottles 65

Bottles 65 ya está disponible como la mayor actualización publicada hasta la fecha para esta popular herramienta que facilita la ejecución de aplicaciones y juegos de Windows en Linux mediante WINE. El lanzamiento introduce más de un centenar de cambios repartidos entre nuevas funciones, mejoras de rendimiento, optimizaciones para videojuegos y numerosas correcciones de errores, consolidando a Bottles como una de las soluciones más completas para gestionar entornos aislados de WINE.

La nueva versión llega acompañada de Soda 11.0-4, la última revisión del entorno de ejecución basado en WINE desarrollado por el propio proyecto. Sus responsables afirman que se trata de la mejor versión de Soda publicada hasta ahora, gracias a múltiples mejoras de compatibilidad y estabilidad destinadas tanto a aplicaciones de productividad como a videojuegos.

Bottles 65 supera los 100 cambios para mejorar WINE en Linux

Uno de los cambios más destacados de Bottles 65 es la incorporación de soporte para LSFG-VK, una capa Vulkan que permite utilizar la generación de fotogramas de Lossless Scaling en los juegos compatibles. Además, la aplicación estrena un limitador de FPS configurable para cada botella de forma independiente, permitiendo fijar una tasa máxima de imágenes por segundo para un programa concreto sin afectar al resto del sistema. Estas funciones resultan especialmente interesantes para quienes buscan optimizar el consumo energético o conseguir una experiencia de juego más estable.

La integración con Steam también recibe una importante actualización. Bottles es ahora capaz de detectar automáticamente los juegos instalados mediante la plataforma de Valve, identificar los distintos entornos Proton presentes en el sistema y simplificar su utilización desde la propia aplicación. Con ello se reduce la configuración manual necesaria para ejecutar muchos títulos de Windows bajo Linux.

Otras mejoras

Otra área que ha recibido una profunda revisión es el sistema de copias de seguridad. A partir de Bottles 65 ya es posible crear respaldos únicamente de los datos pertenecientes a un programa concreto, en lugar de copiar toda la botella. También se pueden cancelar las copias de seguridad en curso, se corrige un problema que podía provocar la desaparición de archivos durante el proceso y se garantiza la conservación de archivos ocultos al duplicar una botella.

La actualización incorpora igualmente nuevas asociaciones de archivos, mejoras en el aislamiento del entorno sandbox, detección de NTSync para optimizar el rendimiento cuando está disponible en el kernel Linux y numerosas optimizaciones internas que afectan a la gestión de dependencias, el rendimiento general y la compatibilidad con aplicaciones y juegos de Windows. En conjunto, el proyecto suma más de cien cambios repartidos entre más de setenta confirmaciones de código, convirtiendo a Bottles 65 en el lanzamiento más ambicioso de su historia.

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Ted Lasso Temporada 4 ( Episodios 1–4 ): un regreso que redefine la cultura del club



Ted Lasso regresa a Apple TV+ con una cuarta temporada que no solo continúa la historia, sino que la expande mediante una reconstrucción del equipo y una evolución marcada por su nueva dinámica. Tras un lapso de tres años, la serie retoma su tono optimista y su humor cálido, al tiempo que introduce un giro estratégico: el entrenador Ted es invitado a gestionar el nuevo equipo femenino de Richmond, un paso decisivo que redefine la esencia del club y desafía las convenciones que la audiencia ha conocido desde las primeras temporadas.

La temporada 4 inicia con Ted lidiando con un punto de inflexión personal: está alejado del juego y trabaja como subgerente en un supermercado local, dedicando tiempo a su hijo Henry. Un encuentro inesperado con Rebecca Welton, Higgins y Keeley provoca que Ted reconsidere su vida y acepte, de forma inicial reticente, el puesto de entrenador de Richmond Women. Este giro no solo introduce una nueva plantilla de jugadoras y un conjunto de retos distintos, sino que también establece un marco para explorar temas de liderazgo, identidad y pertenencia desde una óptica más inclusiva y contemporánea.

El estreno funciona como prólogo: gran parte de su duración se centra en el conflicto interior de Ted frente a la posibilidad de regresar a Richmond. Aunque este planteamiento es necesario para entender el arco del personaje, el desarrollo inicial puede sentirse diluido si se toma como un mero preámbulo; no obstante, sirve para sentar las bases de una nueva era para el club y para el propio Ted.

Con la llegada de la plantilla femenina, la serie introduce un elenco fresco y encantador. Katy “Boots” Quinn (Jude Mack) destaca como una presencia combativa y carismática, capaz de poner en jaque la autoridad de Ted y Beard, y de generar dinámicas interesantes en el vestuario. Gemma y Lizzie juegan roles claves que añaden capas de complejidad emocional y de representación, especialmente en un contexto donde se abordan temas de género, maternidad y desigualdad estructural.

Las subtramas de los episodios 1 a 4 equilibran humor y realismo. Se abordan tensiones como las limitaciones de autoridad en el vestuario, la presión de construir una cultura de equipo desde cero y las fricciones entre la gestión del nuevo equipo y las expectativas de la afición. A nivel temático, la serie enfrenta cuestiones de igualdad de género, financiación y cobertura mediática, manteniendo su tono característico de calidez, empatía y, cuando corresponde, humor irreverente.

En lo que respecta a la jugabilidad narrativa, el regreso de figuras conocidas como Rebecca, Keeley y Higgins aporta continuidad y familiaridad, mientras que Roy Kent y Coach Beard siguen aportando sabor y estructura al universo Richmond. No obstante, algunos momentos pueden sentirse algo desbalanceados: ciertos chistes o subtramas parecen priorizar la risa rápida sobre una resolución narrativa más sustancial. Además, la presencia de Kent tiende a acercarse a un estereotipo de gruff que podría diluirse si la serie decide profundizar en su arco emocional de manera más orgánica.

En conjunto, las primeras cuatro entregas de la temporada 4 demuestran que Ted Lasso sabe reinventarse sin perder el espíritu que la hizo amada. La incorporación de un equipo femenino, las nuevas dinámicas de liderazgo y la exploración de problemáticas reales confieren a la serie una relevancia contemporánea sin renunciar a su calidez. Si las historias de las jugadoras y el entramado entre Ted, Beard y la nueva staff falan con mayor profundidad, la temporada podría consolidarse como una de las voces más afines a la cultura actual del deporte y la sociedad.

Veredicto: Ted Lasso temporada 4, capítulos 1–4, ofrece un regreso que equilibra nostalgia y novedad. Sus aciertos residen en la construcción de personajes, la inserción de temáticas de actualidad y la continuidad de un universo que, pese a su ligereza, sabe tocar fibras emocionales de manera efectiva. Aun con fallos menores, la serie promete un desarrollo sólido que podría coronarse con una trayectoria igual de ganadora que las temporadas anteriores. Nuevo formato, nuevas historias, pero el mismo encanto.

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La seguridad física en la era de la construcción acelerada de centros de datos: diseñarla desde el inicio


Nunca ha habido una carrera de construcción como la que actualmente impulsa la industria de los centros de datos. La demanda de cómputo de la IA está desencadenando la expansión de infraestructura más grande y rápida que este sector haya visto, con hyperscalers y desarrolladores luchando por poner capacidad en línea más rápido de lo que las redes eléctricas, los departamentos de planificación o las cadenas de suministro pueden seguir el ritmo.

En ese pulso, gran parte de la atención recae en lo visible en una hoja de cálculo: megavatios, refrigeración, chips, redes y, con razón, la ciberseguridad.

La dimensión que suele quedar silenciada es la protección física de los edificios en sí. Es lo más fácil de posponer bajo la presión de los plazos y lo más difícil de incorporar una vez que el concreto ya está vertido.

Un cambio normativo en Estados Unidos está a punto de agravar ese punto ciego, y vale la pena entenderlo, incluso si nunca operas una instalación federal estadounidense, por lo que señala.

El 30 de septiembre expira la Federal Data Center Enhancement Act, sin un reemplazo en espera. Establecía estándares mínimos para centros de datos federales, incluso, de forma inusual, protección contra intrusión física, y fue el mandato operativo que obligó a una evaluación específica para centros de datos.

Marcos más amplios como FISMA y el catálogo de controles NIST siguen aplicando, pero ofrecen el principio; la Enhancement Act entregaba la práctica. Los principios sin un mecanismo de aplicación tienden a interpretarse con generosidad.

Y cuando el propio suelo del gobierno se permite desaparecer, el benchmark al que se comparan discretamente los operadores privados tiende a desvanecerse con él.

Líneas de base de seguridad

No se trata de una preocupación hipotética sobre si el requisito regresará. El predecesor de la Act fue revocado en 2022 y solo logró sobrevivir al ser integrado en el presupuesto de defensa del año siguiente. Una regla que necesita un vehículo legislativo para volver es una que puede fallar silenciosamente, y las líneas de base de seguridad rara vez se erosionan por una decisión dramática única. Se erosionan por la ausencia de una—un mandato que simplemente nunca se renueva porque nadie obliga el asunto.

Conviene ser concreto sobre lo que está en juego, porque la seguridad física no es una abstracción. Es el contratista con acceso no escoltado a un salón de servers; el muelle de carga sin monitorizar; la puerta de mantenimiento entreabierta por conveniencia; el empleado que se fue y cuya credencial aún abre la jaula. Estas son las rutas por las que se roba datos, se sabotea infraestructura y una instalación tan grande como un almacén se queda fuera de servicio.

La exposición real no está en los centros de datos que ya existen. Los operadores establecidos mantienen ese gasto mediante contratos existentes y su propia apetencia de riesgo. Está en las nuevas construcciones, las expansiones de la era de la IA especificadas y adquiridas a una velocidad extraordinaria, la mayoría privadas, construidas por developers sin que ningún mandato las obligue. Eliminar el marco de evaluación y la seguridad física se convierte en algo que puede recortarse en la adquisición para ajustarse a un presupuesto o a un plazo, sin bandera de cumplimiento y sin que se alerte formalmente a nadie. La brecha se abre en las instalaciones que estamos apresurando a construir.

Hay una contradicción en el centro de esto. Los gobiernos clasifican cada vez más los centros de datos como infraestructura crítica nacional, Reino Unido ya lo hace, y con razón. Reducir su línea de base de seguridad en el mismo momento va en dos direcciones a la vez. No se puede llamar a algo crítico y, al mismo tiempo, hacer su protección opcional.

Una solución sensata

La solución no es simplemente más regulación, aunque una renovación sensata facilitaría las cosas. Es dejar de tratar la seguridad física como una obligación de cumplimiento que sube y baja con el marco legal y empezar a tratarla como un diseño central.

La lección constante al asegurar instalaciones críticas a gran escala es que la seguridad física falla cuando es un conjunto de herramientas desconectadas, una cámara aquí, un lector de acceso allá, instalado al final de un project. Funciona cuando se diseña desde el inicio como un sistema integrado, donde el control de acceso, la video, la identidad y las alarmas se informan entre sí y cualquier anomalía dispara una respuesta coordinada.

Tratar lo físico y lo digital como problemas separados es parte de cómo se forma la brecha desde el principio. En un centro de datos moderno, son el mismo problema: una puerta proppada, una credencial clonada o un contratista deshonesto es un incidente cibernético que espera ocurrir, y una instalación que no puede correlacionar un evento de puerta con un registro de acceso o una cámara siempre estará reaccionando después del hecho en lugar de evitar la intrusión en curso.

Para los operadores, la implicación práctica es simple: la seguridad física de un centro de datos de IA debe especificarse al mismo tiempo que su energía y refrigeración, no añadirse después de que el edificio está listo. Reformar la protección en vivo y ya cargada es mucho más difícil y costoso que diseñarla desde el principio.

La expansión de IA es un logro de ingeniería real, y los retos de energía y cómputo son reales. Pero la industria está optimizando con firmeza los riesgos que puede medir y posponiendo aquel que encuentra inconveniente. Que una ley venza en Washington no debería decidir si los edificios que albergan el cómputo más crítico del mundo están debidamente protegidos.

Para la infraestructura IT que todos acordamos es crítica, proteger físicamente su seguridad debería ser un aspecto dado, no algo que se reserve para quien esté bajo mayor presión de plazo.

Este artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica actual.

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