Daily Archives: August 26, 2026

Proton VPN Stealth en Linux: la versión estable ya disponible y sus implicaciones para usuarios avanzados

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El protocolo Stealth de Proton VPN ha dejado de ser una característica de acceso anticipado para convertirse en una versión estable dentro de Linux. Tras meses de pruebas rigurosas, la compañía ha movido Stealth desde canales de prueba a la rama principal, permitiendo a los usuarios cotidianos disfrutar de la funcionalidad fuera de entornos beta.

El anuncio fue publicado directamente por el equipo de Proton en Reddit, señalando que Linux ya no requiere optar por canales experimentales para ocultar el tráfico VPN. Esta llegada a la versión estable representa un hito importante, especialmente para usuarios que deben sortear restricciones regionales o firewall impidiendo el tráfico VPN.

Este avance se produce después de una serie de mejoras centradas en Linux, que incluyen una mejor estabilidad general, mayor compatibilidad entre distribuciones y funciones como tunelización selectiva (split tunneling). Los planes de suscripción siguen disponibles desde aproximadamente 2,99 USD al mes, con una garantía de devolución de dinero de 30 días.

Stealth funciona obfuscando la conexión: encapsula el tráfico VPN dentro de una capa adicional de cifrado TLS, haciendo que parezca una navegación web HTTPS normal. Este enfoque dificulta la detección y el bloqueo por parte de administradores de red, ISPs o censuras gubernamentales que emplean inspección profunda de paquetes (DPI).

Proton VPN

Proton VPN – best for privacy

La oferta de Proton VPN continúa expandiéndose para Linux, con mejoras que buscan acercar la experiencia a la de Windows y macOS. Entre las actualizaciones se cuentan la compatibilidad más amplia entre distribuciones y mejoras de estabilidad, junto con funciones como el split tunneling. Las suscripciones parten desde 2,99 USD al mes, con garantía de devolución de 30 días.

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Qué necesitas saber sobre Stealth en Linux

La retroalimentación inicial de la comunidad ha sido mayoritariamente positiva. Sin embargo, algunos usuarios en distribuciones específicas, como Debian Sid, reportaron que en ciertos casos fue necesario volver a WireGuard para mantener la estabilidad de la conexión.

Si surge un problema, se solicita a los desarrolladores que envíen un informe de errores con información de la distribución y versión, versión de la app y las acciones realizadas para reproducir el fallo.

A pesar de que Stealth se ha graduado a la versión estable, el equipo advierte que en la aplicación todavía puede aparecer una etiqueta de calidad en versión beta. La intención es que la estabilidad sea suficiente para no necesitar cambios de canal, pero se mantendrá el marcador beta hasta confirmar la robustez en todas las distros y escenarios.

Para probar la función, los usuarios deben actualizar la app de Proton VPN para Linux a la versión más reciente y, dentro de la Configuración, seleccionar el protocolo deseado. Dado que la actualización se distribuye por mirrors, algunos usuarios pueden observar un pequeño retraso en la recepción del parche más reciente (v4.17.2).

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Imagen destacada (Crédito: Future)

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Resumen de actualizaciones de Proton VPN para Linux

Esta versión estable se suma a una serie de mejoras rápidas para Linux, incluida una renovación importante para la experiencia de GUI y CLI anunciada previamente, y mejoras de accesibilidad con soportes para más idiomas y opciones de instalación simplificadas a través de la tienda Snap oficial de Linux.

Con Stealth ya disponible en la cliente principal, los usuarios de Linux pueden disfrutar de los beneficios cotidianos de Proton VPN, manteniendo la seguridad de sus comunicaciones incluso en entornos con fuertes restricciones de red.

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Dragon’s Dogma 2: Dark Arisen y la promesa de una expansión que eleva el juego

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Tras jugar una hora de la nueva expansión Dragon’s Dogma 2: Dark Arisen y quedar impresionado con su bucle de gameplay y el rendimiento mejorado (en Dragon’s Dogma 2: Dark Arisen para PlayStation 5), es inmediato ver hacia dónde apunta Capcom.

En Dragon’s Dogma 2: Dark Arisen, los jugadores deben aventurarse por Norgan, una región norteña abandonada, y aliarse con un personaje misterioso para descubrir los secretos de un Fallen Dragon inmortal.

En ese proceso, hay que encontrar y evaluar equipo, habilidades y armas conocidas como ‘spoils’ o reliquias obtenidas mediante exploración y al derrotar a nuevos enemigos formidables para tener una oportunidad en la región implacable.

Si esto suena a mucho parecido a las mecánicas de Dragon’s Dogma: Dark Arisen, estás en lo correcto, porque el sistema de tasación es prácticamente idéntico a la purificación de objetos malditos de Dragon’s Dogma: Dark Arisen, que proporcionó parte del equipo más poderoso del juego.

Ese mismo concepto se aplica en la región de Norgan de Dragon’s Dogma 2: Dark Arisen, pero con un mapa explorable más grande en lugar de un diseño solo de mazmorras y, presumiblemente, aún más spoils por descubrir.

¿Es mejor que su predecesor?

Es natural comparar las dos expansiones de Dragon’s Dogma desde Capcom dadas las similitudes. Sin embargo, tras mi tiempo con la última entrega, es difícil —y en realidad demasiado pronto— concluir cuál ofrece la mejor experiencia.

Afortunadamente, se han abordado algunos de los puntos problemáticos de la experiencia base en Dragon’s Dogma 2, ya que el parche mayor (que llegará a finales de agosto) se incluyó en la vista previa de una hora que pude jugar.

Por ejemplo, hay tiempo suficiente para explorar y saquear zonas sin ser atacado constantemente cada minuto: los encuentros siguen siendo frecuentes, pero durante mi recorrido hacia el primer gran jefe se sintió bien no convivir con hordas de goblins arruinando la diversión.

El rendimiento también mejora de forma significativa en PS5. Tengan en cuenta que no tuve acceso a un overlay de frame rate y no pude visitar las regiones del juego base (y originalmente jugué la versión en PC), pero definitivamente se sintió como un constante 60fps, incluso en las batallas más intensas.

No tuve mucho tiempo para explorar muchos de los puntos de interés de Norgan, pero al obtener una direwolf mascota, toparme con un gigante que exhala hielo y encontrar spoils de habilidad de nivel 3 para las nuevas vocaciones Trickster y Magick Archer, queda claro que Dragon’s Dogma 2: Dark Arisen es la expansión más grande.

Por ejemplo, Magick Archer ahora tiene una versión mejorada de Arctic Bolt que se desbloquea al tasar uno de los spoils de habilidades, conocido como Glacial Bolt. Esto funciona de maravilla contra jefes, con mayor daño y la capacidad de congelarlos para que los pawns se reúnan y ataquen.

Las harpías también están presentes en Norgan, pero con nuevos diseños y patrones de ataque, destacando un enfoque más agresivo para capturar al jugador o a sus pawns. Algunos enemigos que vi en la preview eran esencialmente recolores de los del juego base, pero al igual que las harpías, sus maniobras y ataques nuevos los distinguen.

Alguna sorpresa fue enfrentarse al Fallen Dragon, un combate épico contra el jefe principal que hubiera deseado no terminar tan pronto —especialmente por un momento sorprendente que no voy a spoilear, pero que dejó ganas de más y curiosidad por ver cuántos enemigos formidables esperan al Arisen en la experiencia completa.

También vale la pena mencionar que habrá doce nuevos desafíos de mazmorras repartidos por el juego base, además del contenido de Norgan. Aunque no llegué a verlos, si las cuevas y áreas explorables que encontré en Norgan son indicio, con cofres para loot y algunos nuevos enemigos, habrá mucho que esperar en esas mazmorras.

Aunque me divertí explorando Norgan, soy optimista respecto a lo que ofrece la experiencia completa. Bitterblack Isle ofreció poco en términos de exploración en un mapa más pequeño, pero el enfoque exclusivo en el combate permitía que las vocaciones (o clases) funcionaran mejor en espacios cerrados en la primera entrega de Dark Arisen, especialmente Magick Archer y su habilidad Ricochet Hunter.

Mi principal preocupación es que ni Norgan ni los doce nuevos desafíos de mazmorra duplicarán esos entornos interiores y de espacios cerrados de Dragon’s Dogma: Dark Arisen, y que los nuevos tipos de enemigos y jefes tal vez no sean lo suficientemente diversos como para mantener entretenidos los combates.

Sin embargo, tengo muchas ganas de poner las manos en la expansión completa, especialmente porque Capcom parece centrada en entregar una versión enormemente mejorada de Dragon’s Dogma 2 con el parche previo a la expansión tan esperada.

No tendremos que esperar mucho, ya que la expansión está programada para su lanzamiento el 9 de octubre de 2026, en PS5, Xbox Series X, Xbox Series S, Nintendo Switch 2 y PC.

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La anticipación crece: OM System revela un teaser de su próxima cámara en YouTube

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OM System ha publicado un teaser en YouTube para la esperada llegada de una nueva cámara, y las expectativas rodean cada detalle que muestran. El video se centra especialmente en la experiencia del visor incorporado de estilo rangefinder, una característica emblemática de las cámaras PEN, antes de revelar la posible forma de la cámara y algunos pormenores de la placa superior. La fecha de lanzamiento anunciada es el 9 de septiembre, lo que sitúa este anuncio en un momento de gran interés entre los aficionados a Olympus y a la marca OM System.

Desde que Japan Industrial Partners adquirió Olympus en 2021, creando OM Digital Solutions y renombrando las cámaras a OM System, hemos visto actualizaciones en prácticamente toda la línea Olympus, con una excepción notable: la serie PEN-F / PEN E-P7, conocidas por su enfoque de rango rápido y su estética retro. La PEN-F, descrita por muchos como la “mejor cámara jamás creada” en términos de diseño, ha sido objeto de peticiones constantes de una sucesora. Este nuevo teaser podría ser justamente esa promesa cumplida para la comunidad de seguidores.

El teaser sugiere que la atención se desplazará hacia la experiencia de uso del visor rangefinder integrado y, tras ello, se revelará la silueta y el diseño superior de la cámara. Dada la duración entre generaciones de Olympus, con la PEN-F aproximadamente a una década de su lanzamiento y la PEN EP-7 hace cinco años, es plausible pensar en mejoras como un sensor apilado más rápido, AF por detección de fase mejorado y modos de fotografía computacional más avanzados.

Independientemente de la dirección exacta, la expectativa está muy centrada en este nuevo lanzamiento, que podría impulsar la continuidad del legado PEN dentro de la familia OM System, ya sea como un heredero directo de la PEN-F o como una reinterpretación contemporánea de la línea. La reacción de la comunidad hasta ahora, especialmente en la sección de comentarios del video, ha sido de entusiasmo: “¡Vamos!” es una expresión común entre los espectadores.

Para quienes quieran seguir de cerca todos los pormenores, el lanzamiento se presentará el 9 de septiembre. El evento en línea estará disponible en el sitio de OM System, que está organizando un programa de cinco días de charlas en directo, centradas en la nueva cámara y su ecosistema. En resumen, la expectativa es alta y la próxima semana podría marcar un nuevo capítulo para la línea PEN dentro de OM System.

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Lioness Temporada 3: ¿Se aproximan los giros y la llegada del episodio 5?

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El equipo de producción ha logrado mantener la tensión en torno a Lioness temporada 3, una serie que ha sabido sostener el interés de los fans incluso ante dudas sobre posibles baches en la narrativa. En esta entrega se exploran dos líneas temporales simultáneas: el secuestro de Joe por operativos rusos y los seis meses previos a ese acontecimiento. ¿Quién está detrás de los hechos? Aún no hay respuestas definitivas, lo que mantiene la curiosidad intacta. A continuación, un resumen claro de lo que puedes esperar y cuándo llegarán los próximos episodios en diferentes regiones.

Cuándo se estrena el episodio 5 de Lioness temporada 3 en Paramount+
El quinto episodio está programado para debutar en los servicios de streaming de mayor alcance en EE. UU. y Canadá el domingo 30 de agosto a las 12:00 a. m. PT / 3:00 a. m. ET. A continuación se detallan las franjas horarias por región:

– Estados Unidos – 12:00 a. m. PT / 3:00 a. m. ET
– Canadá – 12:00 a. m. PT / 3:00 a. m. ET
– Reino Unido – 8:00 a. m. BST
– India – 12:30 p. m. IST
– Singapur – 3:00 p. m. SGT
– Australia – 5:00 p. m. AEST
– Nueva Zelanda – 7:00 p. m. NZST

Si buscas ver las opiniones y vistas previas, el contenido incluye además un video relacionado y material promocional disponible en línea. La estructura narrativa de la temporada continúa con dos líneas temporales interconectadas, lo que ofrece una experiencia de visualización dinámica para los seguidores.

Cuándo llegan nuevos episodios de Lioness temporada 3
La temporada 3 consta de ocho episodios, con estrenos semanales. El calendario de lanzamientos es el siguiente:
– Episodio 1: ya disponible
– Episodio 2: ya disponible
– Episodio 3: ya disponible
– Episodio 4: ya disponible
– Episodio 5: 30 de agosto
– Episodio 6: 6 de septiembre
– Episodio 7: 13 de septiembre
– Episodio 8: 20 de septiembre

Nota sobre el contexto: la serie continúa desarrollando una intriga política y de espionaje, con un elenco y una producción que buscan mantener la calidad narrativa sin perder la cohesión entre las dos líneas temporales. Para quienes siguen cada entrega, se recomienda revisar los resúmenes oficiales y las reseñas para contextualizar los hitos dramáticos de cada episodio.

En resumen, Lioness temporada 3 mantiene su impulso hacia un desenlace que probablemente revelará las identidades y motivaciones detrás de los eventos centrales, a la par que ofrece momentos de acción y desarrollo de personajes que han caracterizado la serie desde su inicio.

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Rupturas en la planificación minoristas: cómo la ola de calor revela la necesidad de un sistema ágil

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El verano ha dejado una impronta clara en el comercio minorista: la ola de calor sorprendió a vendedores en Reino Unido y Europa, exponiendo una brecha entre la demanda actual y la señal de abastecimiento que aún rige las decisiones. En las tiendas de Londres, las prendas de entretiempo se apilan junto a las secciones de otoño, mientras las temperaturas siguen en ascenso. Este desajuste no es mero desafió estacional; es una demostración contundente de que las estructuras de planificación heredadas ya no responden con la rapidez que exigen los mercados modernos.

Durante décadas, los retailers han operado con ciclos de planificación de seis meses, asumiendo cadenas de suministro estables, temporadas predecibles y consumidores que esperan el momento “adecuado” para comprar. Pero el mundo ha cambiado. Las cadenas globales son frágiles y propensas a interrupciones en cualquier punto, los patrones climáticos pueden alterar condiciones de negocio casi de la noche a la mañana, y la demanda se ve influida por tendencias virales de plataformas como TikTok, además de las estaciones en el calendario. Este entorno obliga a una operación que exige agilidad, moviéndose sobre un sistema que fue diseñado para un ritmo mucho más lento.

El resultado es un desfase entre cambios en la demanda y la capacidad de respuesta de la empresa, un desfase que, según analistas, se traduce en pérdidas de ventas, sobrestock y rupturas de inventario, con un costo estimado global superior a 1,7 billones de dólares al año. Este no es un fallo de previsión; es una cuestión de tecnología y procesos que requieren una revisión profunda.

Rethinking planning

Para lograr crecimiento, los minoristas deben replantear cómo se planifica, compra y comercializa. Es momento de abandonar los ciclos de compra rígidos y semestrales basados en sistemas heredados, y apostar por una infraestructura de datos que permita la planificación de microtemporadas. Esto implica ventanas más cortas y frecuentes donde las decisiones sobre qué comprar, cuándo reordenar y cómo promocionar se tomen de forma continua y con datos actuales, no con pronósticos realizados meses antes.

En la práctica, esto exige tres capacidades clave:
– Visibilidad de datos en tiempo real: permitir a los equipos ver sell-through en vivo, posición de stock e entradas a nivel de SKU, en lugar de depender de un informe que llega el lunes describiendo lo ocurrido.
– Forecasting más conectado: los modelos de demanda deben analizar factores externos como una ola de calor, eventos locales o tendencias de redes sociales como señales de trading, no simples anomalías detectadas en la planta de ventas.
– Ejecución más rápida: el sistema debe facilitar decisiones y acciones rápidas, ya sea un reorden automatizado, la redistribución de stock entre tiendas y canales, o cambios en la comercialización en tienda y online.

Mantener un modelo vivo

Estas ideas no eliminan la necesidad de una estrategia a largo plazo. Las empresas siguen necesitando un plan financiero, una arquitectura de rango y una visión clara. Lo que cambia es la forma en que se implementa en la práctica: la planificación deja de ser un documento fijo producido dos veces al año y pasa a mantener un modelo vivo del negocio, interrogable y accionable de forma continua.

Este cambio de enfoque exige una renovación tecnológica que muchos sistemas de planificación y merchandising heredados no podrán soportar, lo que explica por qué aún vemos respuestas tardías a cambios de demanda que ya han costado ventas.

Para los líderes minoristas, la conclusión práctica es auditar dónde se toman las decisiones de planificación y merchandising, y cuánto tarda una señal real del mundo—una ola de calor, una ruptura de stock, un producto viral—en traducirse en un cambio en la tienda física o en la página web. Si esa brecha se mide en semanas en lugar de días, la limitación no es el juicio del equipo, sino la infraestructura que utilizan.

Este episodio de calor extremo es solo un ejemplo visible de una transición tecnológica y operativa mucho más amplia que los minoristas deben abrazar. Las empresas que lo vean como un impulso para modernizar, y no como un evento aislado, serán más resilientes ante futuros cambios imprevistos.

Más recursos: hemos destacado software ERP de alto rendimiento y soluciones que pueden apoyar estas transformaciones, disponibles para quien busque modernizar su enfoque de planificación.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, un canal para presentar las ideas y experiencias de líderes en la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas son las del autor y no necesariamente reflejan a TechRadar Pro o Future plc. Si te interesa contribuir, consulta cómo enviar tu historia.

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Gobernanza en la era de la IA: asegurando confianza en software generado a velocidad de máquina

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La inteligencia artificial ha transformado la forma en que se construye el software. Tareas que antes llevaban días, si no semanas, a los desarrolladores ahora pueden completarse en horas con la ayuda de herramientas de IA generativa.

La promesa es tentadora: innovación más rápida, una productividad incrementada y la posibilidad de materializar nuevas aplicaciones a una velocidad sin precedentes. Pero, ¿cuál es el impacto en la seguridad?

La codificación impulsada por IA ha llevado el riesgo de software a otro nivel. No se debe a que el código generado por IA sea intrínsecamente defectuoso; es porque permite a las organizaciones construir y desplegar software más rápido de lo que cualquier proceso de seguridad, gobernanza o gestión de riesgos puede acompañar.

La velocidad de desarrollo ha avanzado a ritmo de máquina, mientras que la gobernanza sigue siendo mayoritariamente humana. Esa brecha se ha convertido en uno de los desafíos de seguridad de software más definitorios de la era de la IA.

El software se mueve a velocidad de máquina. La seguridad no.

La IA no solo está cambiando la forma en que se escribe el código; está cambiando la forma en que se arma el software. Los desarrolladores pueden ahora ensamblar aplicaciones usando componentes de código abierto, APIs y servicios de terceros más rápido que nunca. Cada nueva aplicación, integración y dependencia amplía la superficie de ataque que las organizaciones deben inventariar, monitorear y asegurar.

El resultado es un desequilibrio creciente entre la creación de software y su remediación. A medida que aumenta la velocidad de creación, la remediación debe seguirle el paso.

El informe State of Software Security 2026 de Veracode revela que el 82% de las organizaciones cargan deuda de seguridad —vulnerabilidades que quedan sin resolver con el tiempo— y el 60% presenta deuda de seguridad crítica, es decir, fallos tan graves que podrían causar daños significativos si se explotan.

El código de terceros sigue siendo una fuente de riesgo especialmente obstinada, representando el 66% de las vulnerabilidades más peligrosas y de larga duración. Los datos muestran una realidad simple: la IA no solo genera más código propio; está aumentando la complejidad del software.

Las organizaciones siempre han lidiado con código defectuoso. La diferencia ahora es la velocidad y la escala con la que ese código puede crearse, aprobarse y desplegarse. La IA no solo introduce riesgo, amplifica el desafío de gestionarlo al permitir que los equipos generen software exponencialmente más rápido de lo que los procesos de seguridad tradicionales estaban diseñados para gobernar.

La gobernanza de seguridad tradicional asume que los humanos siguen siendo el cuello de botella en la creación de software. Las revisiones, aprobaciones, auditorías y flujos de remediación fueron diseñados para ciclos de desarrollo medidos en semanas o meses. El desarrollo asistido por IA acorta drásticamente esos plazos.

Cuando el software puede generarse, modificarse y desplegarse a velocidad de máquina, los modelos de gobernanza que dependen de la intervención humana por sí solos ya no son sostenibles.

La IA puede ayudar a plantar una semilla, pero eso no garantiza que el jardín prospere. Una semilla necesita el suelo, el clima y el cuidado adecuados. El software no es diferente. Las organizaciones pueden generar aplicaciones de la noche a la mañana, pero sin los marcos de seguridad apropiados, el soporte operativo y las estructuras de gobernanza adecuadas, esas aplicaciones pueden convertirse rápidamente en pasivos en lugar de activos.

Por qué necesitamos que los líderes de seguridad reconsideren la gobernanza para la era de la IA. El objetivo no debe ser inspeccionar cada línea de código o eliminar cada vulnerabilidad antes del despliegue; ese enfoque ya era insostenible incluso antes de la IA generativa. En su lugar, las organizaciones requieren sistemas de gobernanza capaces de operar al mismo ritmo que la creación de software.

Esto implica automatizar el análisis de riesgos, evaluar continuamente las dependencias, aplicar políticas a través de las pipelines y priorizar la remediación en función del riesgo empresarial, en lugar de depender únicamente de revisiones manuales.

La gobernanza se convierte en la nueva capa de confianza

La necesidad de gobernanza a velocidad de máquina va más allá de la eficiencia operativa. A medida que la IA acelera la creación de software, la gobernanza se convierte en el mecanismo por el cual las organizaciones mantienen visibilidad, demuestran control y establecen confianza en un ecosistema de software cada vez más complejo.

En última instancia, esto no se trata solo de escalar la seguridad. Se trata de garantizar que el software sea confiable y responsable, sin importar cómo se haya construido.

La IA puede generar software, pero no puede asumir la responsabilidad de sus resultados. Las juntas directivas seguirán responsabilizando a la alta dirección por el riesgo cibernético. los reguladores esperarán que las organizaciones demuestren que el software que despliegan es seguro y resiliente. Los clientes seguirán esperando software en el que puedan confiar, sin importar cómo fue construido.

La IA puede cambiar la forma de crear software, pero no cambia quién es responsable de sus consecuencias.

Esa transición exige repensar la gobernanza como una capacidad estratégica, no como un ejercicio de cumplimiento. El éxito dependerá menos de prevenir cada vulnerabilidad y más de demostrar que el software puede evaluarse, entenderse y confiarse de forma continua a medida que evoluciona. En la era de la IA, los ganadores no serán los que más rápido generan software, sino quienes lo gobiernan con mayor eficacia.

La IA puede ayudar a plantar la semilla, pero no puede atender el jardín. Las organizaciones que lideren hoy no necesariamente serán las que generen más software; serán las que puedan responder con confianza a la pregunta que finalmente todos los interesados harán: ¿Podemos confiar en lo que hemos construido?

La IA ha acelerado la creación de software como nunca antes en la industria. Si el riesgo de software está ahora en modo “esteroides”, la gobernanza debe estarlo también. De lo contrario, la brecha entre lo que las organizaciones pueden construir y lo que pueden gestionar de forma segura seguirá ampliándose.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra canal para presentar las mejores ideas y mentes destacadas de la industria tecnológica en la actualidad.

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Fernando Alonso Desata Su Confianza: Un Cierre Sorprendente en Zandvoort que Iluminó la Temporada 2026

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¡Qué jornada en Zandvoort! Fernando Alonso llegó al Gran Premio de Países Bajos con una mentalidad que se notó en cada movimiento de su Aston Martin: audacia, confianza y una dosis de optimismo que encendió el día. Partiendo desde la 18ª posición, el piloto español dejó claro que su talento no solo es cuestión de velocidad, sino de visión estratégica y una ejecución impecable bajo presión.

La carrera fue un claro ejemplo de que el rendimiento en la pista no siempre se trata de la posición de salida, sino de la capacidad para convertir oportunidades en puntos. Alonso, firmemente decidido a demostrar que es “un muy buen piloto”, demostró que una parada única puede convertirse en un giro decisivo cuando la conducción es precisa y la estrategia está bien afinada. Su forjado ritmo y consistencia permitieron transformar una opción arriesgada en un resultado de doble dígito que sabe a gloria para Aston Martin en una temporada que continúa sorprendiéndonos.

Entre adelantamientos calculados y reacciones rápidas al ritmo de la carrera, el español logró cruzar la línea en novena posición. Es su segundo resultado de puntos en la campaña 2026, tras un 10º lugar en Mónaco, y cada zarpazo de este fin de semana refuerza la narrativa de un piloto que no se rinde y que aprovecha cada minuto en la pista para demostrar su valía.

La historia de Alonso en este Gran Premio es un recordatorio de que, en Fórmula 1, la mente puede ser tan poderosa como el pedal del acelerador. Su rendimiento no solo elevó la moral de su equipo, sino que envió un mensaje claro al resto de la parrilla: cuando se mezcla experiencia con una ejecución impecable, los resultados pueden superar las expectativas.

Para quienes siguen cada curva y cada decisión estratégica, este fin de semana en Zandvoort dejó claro que el viaje de Alonso está lejos de terminar. La temporada 2026 continúa ofreciendo capítulos emocionantes, y el español está decidido a escribirlos con tinta de victorias, puntos y una persistente dosis de autoconfianza que inspira a fanáticos alrededor del mundo.
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Alianza entre HP y Huawei: patentes Wi-Fi 7 en el centro de una jugada tecnológica de alto perfil

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La reciente noticia de una alianza de licencias cruzadas de patentes entre HP y Huawei, centrada en la tecnología Wi‑Fi 7, marca un hito notable en el panorama de propiedad intelectual y cooperación tecnológica internacional. Aunque las potencias de California y Shenzhen se encuentran en extremos geopolíticos distintos, el acuerdo demuestra que la cooperación en patentes puede florecer incluso entre actores que enfrentan restricciones comerciales y un escrutinio regulatorio intensivo.

Huawei ha confirmado un acuerdo global de licencias cruzadas de patentes con HP, orientado a su portafolio de Wi‑Fi, permitiendo a HP explotar determinadas patentes de Huawei y, a su vez, otorgando a Huawei derechos sobre patentes de HP. En el corazón del acuerdo se encuentra la tecnología Wi‑Fi de Huawei, incluyendo el estándar Wi‑Fi 7. A día de hoy, las partes no han revelado el conjunto exacto de patentes cubiertas ni los términos financieros o la duración del convenio, lo que mantiene el acuerdo en un marco de confidencialidad habitual para acuerdos de este tipo.

La relevancia geopolítica es evidente: HP, un actor estadounidense con sede en California, formaliza una licencia con Huawei, una empresa china que permanece en la Entity List del Departamento de Comercio de los EE. UU. Este tipo de acuerdos demuestra que, pese a las restricciones, existen vías para la cooperación tecnológica cuando se trata de estándares y tecnologías esenciales que requieren acceso a patentes para la manufactura y la innovación.

Con un portavoz de HP subrayando a Reuters que se trata de una licencia de patentes aislada, no de una nueva relación estratégica ni de una colaboración comercial amplia, se refuerza la idea de que estos acuerdos son parte de la práctica común en la industria para facilitar la implementación de estándares. Dado que los derechos de patentes esenciales suelen regirse por términos FRAND (honorables, razonables y no discriminatorios), estas negociaciones permiten a los fabricantes acceder a tecnologías críticas para la interoperabilidad sin incurrir en costos exorbitantes de licencias.

Huawei, por su parte, celebró el acuerdo destacando que reconoce su capacidad de innovación y la fortaleza tecnológica central de Huawei, así como la posición de HP como líder global en computación y periféricos. Sin embargo, el hecho de estar en la Entity List no implica una prohibición absoluta para transacciones entre compañías estadounidenses y Huawei, aunque sí incrementa el nivel de escrutinio y control por parte de las autoridades estadounidenses. El acuerdo no sugiere un trato preferencial para evitar restricciones, sino un marco de licencias que facilita el uso de tecnología de manera regulada.

Este pacto no surge de la nada. Más allá de la noticia, HP y Huawei habían estado en disputa por patentes de Wi‑Fi, con Huawei acusando a HP de implementar patentes de Wi‑Fi 6 sin licencia en agosto de 2025. Dada la prevalencia de patentes consideradas esenciales para estándares, es común que las empresas negocien acuerdos de licencias cruzadas para asegurar la disponibilidad de tecnologías clave, reduciendo costes y complejidad administrativa para fabricantes y proveedores.

En términos de modelo económico, la estructura de licencias cruzadas evita que ambas partes paguen regalías completas entre sí; en su lugar, cada una obtiene derechos sobre las patentes de la otra. No está claro si ha habido algún pago compensatorio adicional, pero la dinámica general apunta a una transacción más eficiente y menos litigiosa que la vía de disputas continuas.

Desde una perspectiva de negocio y de innovación, la noticia señala que Huawei continúa monetizando su amplio portafolio de patentes. En 2025, Huawei reportó que mantenía 165,000 patentes activas y había firmado más de 260 acuerdos de licencias de patentes con numerosos actores globales, acorde a su actualización de 2026. Esto refuerza la idea de que la propiedad intelectual es un activo estratégico capaz de generar ingresos y facilitar la adopción de tecnologías avanzadas como Wi‑Fi 7 a escala mundial.

En resumen, el acuerdo HP‑Huawei sobre patentes Wi‑Fi 7 subraya dos grandes tendencias: por un lado, la viabilidad de soluciones de licencias cruzadas como mecanismo eficiente para gestionar tecnologías codificadas en estándares; por otro, la persistente presión regulatoria que acompaña a Huawei en el panorama internacional. Aunque se trata de una licencia aislada sin connotaciones de una alianza estratégica amplia, el caso aporta una lectura clara sobre cómo las empresas procuran acceso a tecnologías críticas para mantener la competitividad en un entorno global cada vez más interconectado.

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Inteligencia artificial para el sector sin fines de lucro: un enfoque pragmático y ambicioso

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Ahora es el momento para que las organizaciones sin fines de lucro adopten la inteligencia artificial (IA).

Existe una oportunidad clara de mejorar significativamente sus operaciones utilizando los desarrollos más recientes en IA y automatización.

Estamos observando un aumento de la confianza en el tercer sector a medida que las organizaciones entienden el potencial de la IA, pero ahora entramos en una fase crucial al pasar de la comprensión a la implementación.

Dado que la tecnología involucrada es compleja, puede parecer desalentador definir la estrategia adecuada. Sin embargo, un enfoque disciplinado de adopción centrado en mejoras incrementales —y no en una transformación radical— garantizará un resultado positivo.

Este enfoque mitigará interrupciones significativas al evitar que un gran número de componentes se actualicen al mismo tiempo, ya que eso aumenta el riesgo de que algo salga mal.

Un enfoque pragmático combinado con una visión ambiciosa

Llegar a este punto puede ser más fácil de decir que hacer, ya que muchas organizaciones sin fines de lucro dependen de aplicaciones hechas a medida y procesos manuales. Es responsabilidad de los proveedores articular un enfoque pragmático para integrar la IA con estos sistemas existentes, enfocándose en mejoras incrementales de procesos y formas de trabajo.

Paralelamente, las organizaciones deben pensar en grande sobre el cambio positivo que la IA puede generar. Los proveedores deben colaborar con sus clientes para ayudarles a entender que la transformación implica más que añadir un chatbot u otra solución puntual a la pila tecnológica.

Bien implementada, la IA transformará cómo se activan los flujos de trabajo, cómo se interpretan los datos y cómo se generan los insights. Se convertirá en una capa de inteligencia que opere de forma autónoma para interrogar datos y proporcionar a los equipos apoyo cognitivo para tomar decisiones más efectivas y en tiempo real.

Por ello, para maximizar las inversiones en IA, las organizaciones deben hacerse preguntas relevantes: ¿cómo cambia la IA el ecosistema en el que opera la organización? ¿Y cómo puede usarse para mejorar la misión de la organización sin fines de lucro?

Si los líderes de estas entidades pueden pensar de forma ambiciosa sobre estas respuestas, empoderarán a los equipos para convertirse en verdaderos trabajadores del conocimiento. La IA les ayudará a descubrir información que informe las acciones o les dará más tiempo para centrarse en la resolución de problemas, ya que la tecnología está diseñada para automatizar tareas repetitivas que tradicionalmente consumen capacidad cognitiva.

La estrategia de datos adecuada es crucial

Un reto clave para las organizaciones sin fines de lucro es la gobernanza de los datos, ya que las herramientas de IA serán efectivas solo si tienen acceso a los datos correctos. En un estudio reciente titulado “Closing the Gap: Nonprofit Finance Software’s Crucial Role in Today’s Landscape”, el 61% de los profesionales de finanzas en ONGs en EE. UU. admitió seguir confiando en hojas de cálculo genéricas para la gestión financiera central.

La combinación de aplicaciones especializadas y procesos manuales dificulta la conexión de información entre distintas aplicaciones y flujos de trabajo. Los datos deben extraerse, transformarse y cargarse para poder analizarlos. El proceso de extracción es desafiante porque los datos a menudo no están en el mismo formato y deben cargarse en un formato particular para facilitar su uso por el equipo financiero.

Para abordar el desafío de datos, las organizaciones deben decidir cómo hacer accesibles los datos correctos a la IA. Los datos deben configurarse de forma que puedan interrogarlos en lenguaje natural y deben basarse en entradas de datos de buena calidad. Además de la fiabilidad, los datos requieren un marco de análisis común para que los usuarios entiendan su origen y quién es responsable de ellos. Luego, las organizaciones deben poder analizar la cadena de datos y cómo la IA interactúa con esos datos para tomar decisiones.

Esto requiere una apreciación detallada de la semántica de los datos. Por ejemplo, el término “proyecto” puede significar algo distinto en el mundo de las organizaciones sin fines de lucro en comparación con una empresa de servicios profesionales o una organización del sector público. La IA debe poder interpretar la palabra correctamente para evitar alucinaciones.

Igualmente importante es la capacidad de monitorear, evaluar y ajustar los datos a medida que avanzan por la cadena de suministro de datos para evitar inexactitudes, por ejemplo cuando pasa del registro al informe. Las organizaciones deben trabajar estrechamente con sus proveedores de tecnología para asegurar que todos en la organización, ya sean directivos, programas o equipos de proyecto, puedan vigilar los datos y garantizar su cumplimiento con las expectativas.

El incrementalismo es mejor que los saltos cuánticos

El enfoque de incrementalismo, en lugar de la transformación de “Big Bang” o salto cuántico, es la mejor forma de abordar estas cuestiones fundamentales.

La mayoría de las implementaciones de IT exitosas siguen una trayectoria similar de mejoras graduales. Para las organizaciones que adoptan este enfoque y buscan garantizar la integridad operativa mientras transforman los sistemas de IT, es importante iniciar con una evaluación de la situación actual respecto al estado deseado. El objetivo de planificación es llegar al estado final a través de un proceso de adopción continua e incremental de nueva funcionalidad y aplicaciones.

Lo más relevante es que este enfoque permite al personal ganar confianza al colaborar con herramientas de IA. Imagina a un equipo que opera en una zona remota brindando asistencia médica y que el jefe del equipo se da cuenta de que debe pedir suministros. Mediante la innovación incremental, la organización podría usar una combinación de IA y automatización para aliviar la carga de reemplazar existencias faltantes.

En la primera fase, una herramienta de IA podría monitorizar existencias y avisar al personal cuando se estén acabando. Esto dará a los empleados la oportunidad de entrenar a la IA cuando sea urgente reabastecer. La IA también podría utilizar información contextual como datos históricos de uso y condiciones climáticas para identificar picos de demanda. A medida que la IA gane autonomía, podría hacer recomendaciones a un compañero de trabajo para completar un formulario de pedido de suministros, que sería revisado por un empleado.

Nuevamente, esto sirve como oportunidad de entrenamiento para la IA, de modo que con el tiempo los empleados tengan confianza en que puede completar estas tareas de forma autónoma en segundo plano. Con el tiempo, todo el proceso reducirá las interrupciones para los empleados y disminuirá la carga de tareas administrativas.

Lo que este ejemplo demuestra es que las organizaciones sin fines de lucro no tienen que lograr sistemas completamente autónomos de inmediato. En cada etapa, la IA ofrece mejoras de flujo de trabajo que empoderan a los trabajadores del conocimiento, ahorrándoles tiempo para centrarse en lo que es importante para cumplir sus misiones.

El cambio incremental permitirá que las organizaciones sin fines de lucro aporten valor a sus instituciones muy rápidamente, si logran abordar preguntas fundamentales sobre su enfoque de datos y, al mismo tiempo, pensaron en grande sobre lo que la IA puede habilitar para hacerlo mejor.

Hemos destacado las mejores herramientas de visualización de datos.

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

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

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Verstappen, Zandvoort y la revelación de un ritmo que no acertó el podio

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El rugido de la pista se apaga y aún así late la certeza de que la historia de este Gran Premio de Zandvoort no fue solo un choque de maniobras audaces, sino una conversación sobre el rendimiento puro. Calum Nicholas, ex mecánico de Red Bull, aporta una lectura muy clara y perspicaz: aunque Verstappen hubiera evitado el choque de la primera curva, el equipo no tenía la velocidad suficiente para luchar por el podio. No importaba la rapidez de la salida ni el tempestuoso inicio: la realidad era que, a lo largo de la carrera, el RB de ayer no mostró ese extra que separa un asalto al podio de una pelea por el top cinco. La pista de Zandvoort, con su historia y su ambiente eléctrico, exigía una máquina que rindiera al máximo en cada giro y cada sector, y el rendimiento general fue una demostración contundente de que la consistencia y la estatura en ritmo siguen siendo la moneda clave en la Fórmula 1 moderna. En una carrera donde la lluvia dejó huellas y el asfalto conservó un tacto desafiante, el veredicto fue claro para muchos: el déficit de ritmo parecía permanente, y el podio exigía un milagro que, para este equipo, no estaba en el guion de la jornada. Mantener la emoción es esencial, y este Gran Premio nos recordó que, incluso cuando la historia podría haber tomado un camino distinto, las cifras de rendimiento no mienten: hay que pelear con una máquina que haga justicia al talento de sus pilotos y al espíritu de una afición que anhela batallas por todos los rincones del podio.
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