La reciente aparición de Mythos de Anthropic representa un llamado de atención para la industria tecnológica, y el hecho de que la propia Anthropic haya optado por no lanzarlo públicamente dice mucho sobre el nivel de riesgo al que nos enfrentamos. Los agentes de IA han evolucionado de simples chatbots con capacidades mejoradas a empleados efectivos con acceso a bases de datos, llaves API y privilegios del sistema.

Sin embargo, la seguridad que les protege se basa en la misma estrategia que falló a la hora de detener los jailbreaks de ChatGPT en 2023. Esta vez, no hay revisión humana de la salida de un agente; existe un agente autónomo ejecutando comandos en un entorno aislado. Los agentes de IA están reformulando los sistemas empresariales y la forma en que se realiza el trabajo. Garantizar su seguridad requiere un cambio de enfoque fundamental. En última instancia, ahora que los agentes actúan de forma independiente, la resiliencia debe estar anclada en controles básicos, incluyendo seguridad a nivel de hardware y en capas inferiores, para estar listo cuando las salvaguardas de alto nivel fallen.

Cómo los agentes de IA amplían la superficie de ataque
Antes de la IA con capacidades agentizadas, los mayores riesgos eran recomendaciones inapropiadas, respuestas poco adecuadas y exposición de datos de conversación. La supervisión humana actuaba como salvaguarda para cada acción, y los sistemas de IA operaban sin acceso directo a información sensible. La principal preocupación era el daño reputacional, más que riesgos para la infraestructura subyacente.

Cuando Anthropic lanzó el Model Context Protocol (MCP) en noviembre de 2024, estableció un marco estandarizado que permite a los agentes de IA conectarse a bases de datos, sistemas de archivos y herramientas empresariales. Pero a los ocho meses, emergió una vulnerabilidad crítica (CVE-2025-49596, CVSS9.4), que desencadenó respuestas de seguridad de emergencia en toda la industria.

El riesgo provino de cuatro factores que actúan conjuntamente: autonomía (los agentes pueden decidir y actuar sin revisión humana), acceso privilegiado (créditos, tokens y permisos de sistema de archivos), ejecución a velocidad de máquina (poco tiempo para intervención humana) y alcance entre sistemas (un agente comprometido puede moverse por entornos conectados). En conjunto, estos factores ampliaron la superficie de ataque mucho más allá de lo que los controles de seguridad tradicionales, incluso los habilitados por IA, estaban preparados para gestionar.

Por qué las defensas puramente software fracasan una y otra vez
La industria avanza para asegurar a los agentes de IA, pero la respuesta suele replicar un enfoque familiar: añadir más capas de software. Las empresas se concentran en dos capas principales: barreras de entrada (herramientas de software para evitar que instrucciones maliciosas lleguen a los agentes) y permisos/monitoreo (limitar lo que pueden hacer los agentes comprometidos).

Es la misma estrategia que se ha utilizado durante décadas: desplegar con rapidez, mantener la agilidad y abordar vulnerabilidades a medida que surgen. Ambas deben permanecer dentro del límite de confianza del software. Pero la historia demuestra que este enfoque suele terminar igual: cuando se compromete el límite de confianza del software, la capa de hardware —donde viven y se procesan los datos— debe ser asegurada también.

Lo mismo ocurrió con la seguridad de endpoints en los 2000s y 2010s. A medida que el malware evolucionaba para evadir la detección, la respuesta fue análisis conductual, sandboxing y detección/Respuesta en endpoints. Sin embargo, más software. Las brechas continuaron hasta que las fichas TPM (Trusted Platform Module) y el arranque seguro a nivel de hardware se adoptaron de forma general. En la seguridad en la nube, en las décadas de 2010 y 2020, siguió una trayectoria similar.

Una lección común recorre cada uno de estos dominios: cuando se compromete el límite de confianza del software, la capa de hardware —donde realmente reside y se procesa la información— debe ser protegida también.

El caso de la seguridad a nivel de hardware
Esta vez no podemos permitirnos aprender lento. Los agentes ya se conectan a los sistemas en los que las empresas dependen para sus operaciones diarias. Incidentes como la vulnerabilidad crítica de MCP y recientes informes de filtraciones de datos causadas por un agente de Meta AI muestran cuán rápido pueden hacerse reales estos riesgos.

Las salvaguardas, permisos y monitoreo son necesarios, pero insuficientes: representan las capas de seguridad que, como la historia ha mostrado, terminarán siendo superadas. Una defensa eficaz requiere una tercera capa —una que exista más allá del límite de confianza del software y que proporcione supervisión a nivel de hardware, donde los datos sensibles se almacenan y procesan en última instancia.

Hardware Root of Trust sirve como la última barrera de seguridad, ayudando a contener las brechas antes de que escalen a una compromisión total del sistema. A medida que crece el número de empresas que utilizan agentes de IA, la seguridad debe moverse más allá de la capa de la aplicación.

La industria ya aprendió que el software por sí solo no puede asegurar sistemas complejos; no debe esperar a una gran brecha para volver a aprender la misma lección.

Este artículo se enmarca dentro de TechRadar Pro Perspectives, la vía para presentar las ideas de las mentes más destacadas de la industria tecnológica. Las opiniones expresadas aquí corresponden al autor y no necesariamente a TechRadarPro ni a Future plc.

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En el desarrollo de Marvel’s Wolverine, Insomniac Games aborda una cuestión que podría parecer puramente estética pero que tiene implicaciones directas en la experiencia del jugador: por qué el traje de Logan se regenera después de los combates. El equipo ha explicado que la decisión no se debe a una exposición tecnológica improvisada, sino a un equilibrio deliberado entre la jugabilidad y la atmósfera cinematográfica que define al héroe.

Según Mike Fitzgerald, director de tecnología de Insomniac, existen “algunas practicalidades” que justifican esta mecánica. No es factible atravesar la mayor parte del juego con una vestimenta completamente destruida; así, se busca un equilibrio entre el vestuario que refleja la jugabilidad y la brutalidad del combate, y el momento oportuno para que la prenda se restablezca, conservando esa sensación cinematográfica que caracteriza al personaje de Wolverine.

El director senior de proyectos, Jess Reiner-Reed, añade una dimensión adicional: mantener la sensación de poder. En las primeras fases, la ropa quedaba deshilachada durante misiones más largas, lo que, a su entender, restaba fuerza al protagonista. Con el tiempo, el equipo encontró el punto de equilibrio correcto para reforzar la identidad del personaje sin romper la continuidad visual ni la experiencia de juego.

La regeneración del traje no impide, sin embargo, que se muestre el desgaste de forma progresiva. Fitzgerald aclara que se ha invertido considerable esfuerzo en reflejar el daño en las distintas versiones de la armadura, en los enemigos y en sus atuendos. Además, los efectos de la sangre y el daño no son meras animaciones preconstruidas; se utilizan partículas reales que interactúan con el entorno. Cuando Logan recibe impactos, las salpicaduras se comportan de forma realista y, si el personaje cruza agua, se generan remolinos de sangre que quedan en la superficie, añadiendo una capa de realismo visual.

Este enfoque no solo mantiene la coherencia narrativa de Wolverine como héroe casi invencible por su mutación y su esqueleto de adamantium, sino que también respalda la jugabilidad y la experiencia de combate. El resultado es una representación que se siente auténtica y cinematográfica, sin perder la claridad necesaria para jugar con fluidéz y precisión.

Marvel’s Wolverine llegará a PS5 el 16 de septiembre, con la confirmación de que el juego podrá ser jugado en formato físico completo. Esta decisión resalta el compromiso de Insomniac con la experiencia de los jugadores, garantizando que la narrativa y la acción se integren de manera cohesiva, ya sea en formato digital o físico.

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En la cadena de suministro actual, una semana ya no es simplemente un periodo prolongado; puede marcar la diferencia entre proteger márgenes y absorber costos evitables, entre mantener la disponibilidad y perder ventas, o entre conservar la confianza del cliente y explicar por qué otro compromiso no se cumplió.

Las tensiones geopolíticas, los cambios arancelarios, la incertidumbre económica y la inestabilidad de los proveedores ya no son interrupciones ocasionales en un entorno operativo predecible. Se superponen, interactúan y se mueven más rápido que los ciclos de planificación tradicionales.

El panorama de riesgos externo respalda esa conclusión. El Informe de Riesgos Globales 2026 del World Economic Forum identifica el confrontamiento geoeconómico como el riesgo principal para 2026 y para el periodo hasta 2028. La mitad de los expertos encuestados esperan que la perspectiva global en los próximos dos años sea turbulenta o tormentosa.

Esto está generando un desafío de velocidad de decisión en el corazón del comercio global.

Investigaciones con líderes de cadena de suministro revelan que solo el 20% puede desarrollar y desplegar una respuesta ante una disrupción geopolítica en 24 horas. Un 38% adicional requiere más de una semana.

Durante esos siete días, los costos de transporte pueden cambiar, la capacidad puede desaparecer, el inventario puede quedar atrapado y los competidores pueden asegurar fuentes de suministro alternativas. Para cuando una respuesta ha pasado por todas las revisiones y aprobaciones funcionales, las suposiciones originales pueden haber quedado obsoletas.

La pregunta crítica no es si una organización puede prever una disrupción. Es si puede convertir esa señal en una decisión empresarial ejecutable mientras aún hay tiempo para influir en el resultado.

La visibilidad no es lo mismo que la preparación

Durante muchos años, la transformación de la cadena de suministro se centró en mejorar pronósticos, optimizar funciones individuales y reducir costos. Esas disciplinas siguen siendo importantes, pero los modelos operativos que las rodean fueron diseñados para un mundo más predecible.

Las disrupciones de hoy afectan a compras, fabricación, logística, inventario y planificación comercial de forma simultánea. Sin embargo, muchas organizaciones siguen gestionándolas a través de sistemas separados, métricas funcionales y decisiones secuenciales.

Considere un cambio arancelario. Puede exigir a la empresa reevaluar abastecimiento, producción, despliegue de inventario, precios, asignación de clientes y exposición de márgenes. Si cada función desarrolla su propia solución antes de que la empresa reconcilie los trade-offs, se pierde tiempo valioso.

Un tablero puede revelar la disrupción con rapidez, pero no determina qué clientes priorizar, qué exposición financiera es aceptable o quién tiene la autoridad para actuar.

La visibilidad sin derechos de decisión es simplemente una conciencia más rápida del mismo problema.

La confianza se está polarizando

La investigación también revela una disminución de la confianza general. Solo el 66% de los líderes considera ahora que sus cadenas de suministro están preparadas para el futuro, frente al 73% en 2025.

Un 46% se describe como altamente optimista sobre sus cadenas de suministro. Estos líderes también tienen más probabilidades de reportar KPIs cruzados, datos integrados y una visibilidad de extremo a extremo más sólida.

El optimismo por sí solo no genera un mejor rendimiento. Más bien, la confianza parece reflejar las capacidades que ya han construido las organizaciones.

Las organizaciones menos optimistas son 2.3 veces más propensas a experimentar retrasos en el intercambio de datos y su integración, 2.5 veces más propensas a operar en silos funcionales y cuatro veces más propensas a describir sus cadenas como dispares.

La brecha no es puramente tecnológica. Es organizacional y operacional. Las empresas conectadas están mejor posicionadas para desarrollar una comprensión común de los eventos, evaluar las consecuencias a nivel empresarial y alinear a los equipos en una única respuesta.

Del dato unificado a las decisiones unificadas

Las plataformas de datos unificados son ahora la tecnología nueva más ampliamente adoptada en la encuesta, utilizadas por el 51% de las organizaciones. La adopción aumenta al 64% entre la cohorte más optimista, frente al 40% entre líderes menos optimistas.

Esa base es esencial, pero es solo el principio.

El verdadero valor surge cuando los datos comunes respaldan decisiones conectadas entre planificación y ejecución. Esto permite a las organizaciones no solo identificar la disrupción, sino también evaluar su impacto de extremo a extremo, valorar respuestas alternativas y orquestar la acción a través de la red.

La tecnología proporciona la base, pero lograr velocidad de decisión también requiere resultados empresariales compartidos, derechos de decisión claros, umbrales de intervención acordados, escenarios pre-modelados y la autoridad para actuar.

Las empresas europeas ya se están adaptando. Encuestas de la Comisión Europea muestran que el 27% de las firmas de la UE han cambiado o planeaban cambiar sus estrategias ante tensiones, disrupciones o cambios de políticas en mercados extranjeros. Entre las empresas que se están adaptando, el 38% estaban cambiando fuentes o países de destino, mientras que el 22% estaban aumentando las reservas de inventario.

La resiliencia ya no es una aspiración abstracta. Las empresas están reconfigurando activamente las redes de suministro, pero cada ajuste tiene consecuencias en costo, capital de trabajo, servicio y riesgo. Cuanto más rápido se entiendan esos trade-offs a través de la empresa, más opciones conservarán los líderes.

En el sector de alimentación y bienes de consumo, la ventana de respuesta es aún más estrecha porque la vida útil, la disponibilidad y los compromisos de promoción dejan poco margen para la demora.

La IA puede acelerar las decisiones, pero las bases determinan el valor

La IA jugará un papel cada vez más importante para reducir el tiempo entre señal, insight y acción. El aprendizaje automático y la IA predictiva ya son utilizados por el 45% de los encuestados, con otro 29% implementándolos. La adopción de IA generativa se ha duplicado del 12% al 24%, mientras que la IA agentica se mantiene en una etapa inicial, con un 8% reportando despliegue en vivo.

La IA puede monitorear condiciones de forma continua, identificar excepciones, evaluar escenarios y recomendar respuestas a una escala que los equipos humanos no pueden igualar. Cuando está conectada a la planificación y la ejecución, también puede ayudar a traducir esas decisiones en acciones coordinadas a través de la red.

Sin embargo, la autonomía no es una vía rápida para resolver desafíos de transformación. Una IA que opere sobre datos fragmentados, objetivos en conflicto y derechos de decisión poco claros puede acelerar la actividad sin mejorar los resultados.

Antes de otorgar a los agentes de IA mayor alcance para actuar, los líderes deben tener confianza en los datos, las salvaguardas, la responsabilidad y el modelo operativo que rodea esas decisiones. La pregunta no es simplemente: “¿Puede actuar el agente?” Sino: “¿Debe actuar, dentro de qué límites y persiguiendo qué resultado empresarial?”

La nueva medida de resiliencia

Ninguna organización puede predecir todas las disrupciones. Una medida más práctica de resiliencia es cuán rápido la organización puede entender qué ha cambiado, determinar qué importa, hacer los trade-offs necesarios y movilizar una respuesta coordinada.

Ese es el verdadero reto de 24 horas.

Las organizaciones que avanzan no son las que tienen más información, sino aquellas que pueden conectar inteligencia, decisiones y ejecución lo suficientemente rápido como para actuar cuando aún existen opciones.

En un mundo cada vez más volátil, la resiliencia no se medirá por quién ve la disrupción primero, sino por quién puede tomar y ejecutar la mejor decisión antes de que se cierre la ventana de respuesta.

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Este artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a 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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No tenía la intención de recrear Breakout, pero eso fue exactamente lo que hice, o, en realidad, Claude, bajo mi dirección. Y lo hice en menos tiempo del que se tarda en ver medio docena de videos de gatos.

Todo comenzó cuando Claude mostraba imprecisiones. La plataforma de IA generativa de Anthropic era aparentemente inestable de forma intermitente. Muchos se quejaban, pero al revisar, Claude me respondió: “Estoy funcionando bien, gracias por preguntar”. Me di cuenta de que, si los problemas eran puntuales, quizá necesitaba una tarea más compleja para evaluar la estabilidad general de Claude.

Hace más de un año trabajé con Claude, o mejor dicho, lo guíe para recrear el clásico arcade de principios de los años ochenta: Asteroids. El resultado final fue exportado como un artefacto compartible y fue producto de horas de guía y retroalimentación entre ambos. No arrancó perfecto, pero con cada indicio se fue perfeccionando hasta obtener una réplica robusta y fiel a la original.

Con esa experiencia en mente, asigné a Claude AI, ejecutando el modelo gratuito Sonnet 5 en nivel “Medium”, la tarea de crear una versión de Breakout.

Roturas y avances

Breakout es uno de mis juegos favoritos, lo he jugado en consolas antiguas, en PC y hasta en mi viejo BlackBerry, donde “Brick Breaker” era uno de los pocos juegos precargados.

Las reglas son sencillas: una pared de ladrillos en la parte superior, un paddle en la base y una pelota que rebotas para romper la pared de ladrillos.

Para mi indicación, describí con cierto detalle mi juego y no oculté que se trataba de una versión en línea de Breakout. El resultado fue una propuesta que llamaron “Gearbreaker”: una versión en la que los ladrillos son robots que avanzan lentamente hacia ti; si alcanzan la línea roja, es fin de partida. La bola es una madera/biela de engranaje que rompe a los robots de forma progresiva.

La dirección me dio una breve descripción del juego y de los niveles (solo hay dos por ahora):

Cómo se juega:

Nivel 1 — robots mate, un golpe por bola de engranaje. Avanzan con un temporizador; si cruzan la línea roja discontinua, es derrota inmediata.

Nivel 2 — robots más brillantes (gradiente metálico, ojos cian) que requieren 3 golpes, indicados como puntos en la base de cada unidad. La misma bola de engranaje, objetivos más duros.

Despejar el nivel 2 → la bola se transforma en un núcleo de titanio: más grande, más rápida y con daño de 2 por golpe. Los niveles siguen escalando de forma procedimental (más filas, marcha más rápida, unidades más duras), por lo que el juego puede ser infinito con una puntuación local.

Controles: flechas o ratón para mover la pala, Espacio o clic para lanzar/pausar/reiniciar. También hay soporte táctil básico.

En el lado derecho de la pantalla estaba mi juego jugable. También estaba disponible el botón de publicación del artefacto, que elegí usar para compartir el juego contigo.

Es una representación sorprendentemente completa de un Breakout jugable y, en ciertos aspectos, desafiante, y tomó cinco minutos. Diría que el diseño es limpio y eficiente. Los ladrillos tienen apariencia robótica y la bola es un engranaje azul giratorio (en el primer nivel). La jugabilidad y la física son prácticamente perfectas, y hay suficiente indicación en pantalla para entenderla rápidamente.

Solo el principio

Es otro ejemplo asombroso del ritmo increíble del desarrollo de IA. Aunque esperaba un juego jugable, pensé que faltaría un componente crucial para que fuera interesante; sin embargo, obtuve algo que muestra una comprensión clara del propósito de un juego así: desafío, entretenimiento y rejugabilidad.

Usando el ratón, jugué varias veces y no logré vencer todos los ladrillos del Nivel 1 a la primera; comprendí que debía tomar más en serio la salida de Claude. Con algo de esfuerzo, observando cómo los robots avanzaban, finalmente limpié el Nivel 1 y me lancé al más duro Nivel 2. Ahora los robots del segundo nivel se comportan distinto y requieren tres golpes; fallé y ya quiero volver a jugar.

Esto, por supuesto, no es el capítulo más extremo de los procesos de desarrollo con IA ni de las tendencias de “vibe coding”; es simplemente hacer que Claude codifique un juego completo con instrucciones mínimas.

Claude y estos modelos no pueden hacer esto solos, pero sí invitan a pensar en la IA con capacidad de acción que se está liberando en el mundo. Es más poderosa y autónoma. Incluso podría imaginar a alguien pidiendo que empiece a recrear todos los videojuegos populares de las últimas cinco décadas. El único límite sería el tiempo y los tokens de cómputo.

Hablando de ello, Claude me informó que esta tarea de Breakout consumió aproximadamente el 90% de mis créditos del día. Creo que valió la pena.

Prueba el juego y dime qué te parece en los comentarios.

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VPN Super Unlimited ha atraído la atención por diversas razones: un equipo ejecutivo experimentado, su popularidad en Australia y un precio razonable. Sin embargo, tras someterlo a procesos rigurosos de pruebas propietarias y uso diario, surgen varias inquietudes. A continuación se presenta un análisis objetivo sobre por qué podría ser la VPN adecuada para algunos usuarios y por qué otros deberían buscar alternativas.

Pricing y planes

A diferencia de otros VPN que ofrecen múltiples niveles de suscripción con características distintas, VPN Super Unlimited mantiene una oferta simple. Solo hay una categoría de suscripción, y la decisión se reduce a la duración: plan de un mes (8,79 USD), plan de seis meses (5,59 USD/mes, facturado a 33,55 USD) y plan anual (4,79 USD/mes, facturado a 57,50 USD).

Dependiendo del plan, se ofrece una eSIM con una asignación de datos progresivamente mayor: 1 GB para suscriptores mensuales, 3 GB para seis meses y 5 GB para suscripción anual. El plan de un mes es notablemente más barato que la competencia: NordVPN y Surfshark, por ejemplo, cobran alrededor de 14–16 USD por ese mismo periodo. Sin embargo, el precio anual, cercano a 57,50 USD, sitúa a la VPN en la misma franja que competidores consolidados pese a ofrecer menos funcionalidades, lo que complica justificar su coste.

El plan de seis meses destaca como opción poco común entre VPNs grandes, ya que ofrece un punto medio entre el compromiso corto y el descuento significativo. Existe una versión gratuita, pero con limitaciones importantes: no es necesario registrarse para conectarse a los servidores, pero el servicio se ejecuta con anuncios. En pruebas de escritorio (macOS) el comportamiento fue sin anuncios, pero en iOS aparecieron intrusivos anuncios en vídeo a pantalla completa cada vez que se abría la app o se conectaba a un servidor, con banners estáticos ocasionales.

VPN Super Unlimited solicita consentimiento para compartir datos con más de 300 proveedores terceros. Se recolectan direcciones IP actuales, identificadores de dispositivo y, si no se desactiva en la configuración inicial, historial de navegación. Esto es preocupante para usuarios muy sensibles a la privacidad.

La VPN permite hasta 10 dispositivos con la suscripción premium, pero la limitación se aplica a dispositivos registrados, no a conexiones simultáneas. Una vez se alcanzan los cupos, se bloquea la adición de nuevos dispositivos hasta eliminar entradas existentes, lo que puede resultar engorroso en hogares con muchos equipos.

Un aspecto especialmente relevante es el bloqueo por plataforma en el modelo de compra. Las suscripciones adquiridas a través de Google Play activan el acceso Premium solo en dispositivos Android vinculados a la misma cuenta de Google, lo que impide mezclar dispositivos entre ecosistemas de forma libre. En la web se ofrece una garantía de devolución de 30 días, común en la industria, aunque algunos competidores ofrecen plazos más amplios (p. ej., 45 días). El Término de Servicio es breve y no especifica procedimientos de reembolso o procesos de facturación, una omisión notable para protección de compra. Tampoco se aceptan métodos de pago anónimos; sólo tarjetas de crédito, PayPal y Google Pay.

Funciones: ¿Qué puede hacer VPN Super Unlimited?

La aplicación lleva años disponible: Android desde 2020 y iOS desde 2022, con más de 100 millones de descargas en Android y valoraciones positivas tanto en Google Play como en la App Store, que probablemente reflejen usuarios que utilizan la versión gratuita más que suscriptores. El equipo directivo incluye perfiles de gran experiencia en Rakuten, Dropbox y Electronic Arts, lo que aporta credibilidad al desarrollo de productos. Sin embargo, hay fallos claros. Aunque se anunció soporte para V2Ray (un protocolo VPN de código abierto para eludir censura) en julio de 2025, a un año de su anuncio solo existe una página de soporte y ninguna integración real en las apps; la mención persiste en la página de características.

En cuanto a protocolos, la combinación habitual de WireGuard, OpenVPN e IKEv2 está disponible. No obstante, no hay un kill switch nativo en Windows y macOS, lo cual es una carencia importante porque un kill switch evita que se active el tráfico si la conexión VPN cae, protegiendo la dirección IP. Las apps móviles sí ofrecen una opción de “Always-on VPN”.

Las lagunas de funciones son notables: no hay bloqueo de anuncios o trackers, no hay doble salto (Double VPN), ni antivirus o gestor de contraseñas integrados. Tampoco existen extensiones de navegador ni soporte para Linux, Fire TV/Apple TV, o routers, limitando la protección a nivel de dispositivos individuales.

Servidor y ubicaciones

La consistencia de la red de servidores no es clara: la página principal afirma 210+ ciudades en 55+ países, pero la página de lista de servidores indica 100+ ubicaciones. Las pruebas practicadas señalaron 97 ubicaciones reales, lo que sigue siendo decente para un proveedor pequeño, pero la discrepancia puede confundir al usuario y generar expectativas infladas.

La cobertura alcanza 61 países, similar a proveedores como PrivateVPN y VyprVPN. En énfasis regional, hay abundantes opciones en EE. UU. (33 ubicaciones) y Europa (34). Asia cubre 17 ubicaciones, con variaciones en disponibilidad entre países. África solo tiene dos ubicaciones y Australia solo una (Sydney), lo cual resulta sorprendente frente a la práctica de otros VPN que ofrecen múltiples ubicaciones en ese país. En la versión gratuita hay 18 países y casi dos docenas de ciudades estadounidenses, más amplia que la típica oferta gratuita.

Las pruebas de velocidad muestran que los servidores funcionan en o cerca de sus ubicaciones anunciadas; sin embargo, la conectividad rusa se observó en Moscú, lo que es inusual en el contexto regulatorio actual.

Privacidad y seguridad

La VPN ofrece poca información sobre seguridad y no especifica el cifrado utilizado. Dado que se ofrecen WireGuard/OpenVPN/IKEv2, es razonable suponer ChaCha20 y AES-256, que son estándares de la industria. En pruebas de Windows se encontró una vulnerabilidad: al simular una caída de conexión, la app se reconectaba automáticamente, pero primero exponía brevemente posibles fugas de IP sin alertar al usuario. Este tipo de fuga durante la reconexión representa un riesgo real para la privacidad.

Sobre la política de no registros, VPN Super Unlimited afirma no inspeccionar ni registrar el contenido de lo que se navega. También indican que no recolectan información de navegación, lo cual sugiere que no tienen datos sustanciales para entregar si se les exige. Sin embargo, a diferencia de grandes VPN con auditorías independientes, este proveedor no ha sido auditado por terceros; no hay incidentes de seguridad reportados públicamente, pero la ausencia de auditoría es un punto débil para la confianza.

La recopilación automática de información durante el uso incluye IP, ubicación aproximada, patrones de uso de la app y datos de uso anonimizados. En el plan gratuito, adicionalmente, anuncios pueden recolectar identificadores de publicidad y IP.

Accesibilidad y uso

La app está disponible para Windows, Android, macOS e iOS, con instalación rápida desde tiendas de aplicaciones. Existen dos entidades desarrolladoras para Android e iOS, lo que puede generar confusión y compatibilidad entre plataformas. No hay soporte oficial para Linux, Fire TV/Apple TV, ni extensiones de navegador; tampoco hay compatibilidad con routers, lo que limita la protección a dispositivos individuales.

La interfaz de usuario es muy simple: botón de conexión rápida y un menú de ubicaciones Expandible, sin función de búsqueda ni capacidad para marcar ubicaciones favoritas. La experiencia en Windows y Mac se ve afectada por navegación limitada y ausencia de algunas funciones, como el modo de uso a pantalla completa o modo horizontal en tablets.

El nivel de accesibilidad del sitio y la app fue razonablemente bueno, aunque hay problemas menores de navegación para lectores de pantalla y algunos elementos de teclado en Windows no muestran indicadores de foco visibles.

Soporte al cliente

El soporte se ofrece principalmente por correo electrónico y tiende a ser lento, con respuestas que pueden tardar varios días. No hay chat en vivo, lo cual es una limitación frente a estándares de la industria.

Veredicto

VPN Super Unlimited es adecuada para usuarios móviles que priorizan el streaming y buscan una opción económica. El plan anual es competitivo y ofrece velocidad sólida y capacidad de desbloqueo confiable para servicios como Netflix, BBC iPlayer y Disney+. Sin embargo, para usuarios de escritorio hay serias preocupaciones: no dispone de kill switch en Windows y Mac, lo que genera riesgos de fugas de IP si la conexión se cae. Las limitaciones multiplataforma (falta de Linux, Fire TV, Apple TV, extensiones de navegador, y soporte de routers) y la ausencia de características avanzadas (bloqueo de anuncios, Double VPN, gestor de contraseñas) limitan su utilidad para una protección integral.

Para una protección verdaderamente multiplataforma y con auditorías de seguridad, podría valer la pena considerar alternativas como Private Internet Access (PIA), que ofrece mayor cobertura de dispositivos, auditorías de seguridad y funciones consistentes (incluido kill switch) en todas las plataformas, con un enfoque más completo de privacidad y control.

En resumen, VPN Super Unlimited puede cubrir necesidades de streaming y uso ligero a bajo costo, especialmente para usuarios móviles, pero para quienes requieren seguridad coherente, funciones avanzadas y cobertura entre plataformas, conviene evaluar opciones más completas.

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Los agentes de IA, al operar con una alta demanda de tokens, pueden generar costos notablemente elevados para las organizaciones. Sin embargo, ahorrar en costos de tokens sin considerar el riesgo podría convertirse en un paso letal. A medida que los precios iniciales de los modelos de IA de vanguardia siguen estabilizándose, las organizaciones han empezado a tomar conciencia de los costos ocultos asociados con los modelos de IA agentica.

Concretamente, los costos de tokens, que pueden parecer insignificantes cuando se miran como cargos aislados, pueden acumularse de forma exponencial a medida que los agentes de IA se vuelven más activos, dejando a las organizaciones con gastos de IA difíciles de anticipar. Esto sitúa a los CISO en una posición delicada. Si buscan reducir los costos de inferencia, en gran parte impulsados por la generación de tokens por parte de la IA agentica, pueden incrementar su riesgo de seguridad y generar deuda técnica oculta que comprometería el Ciclo de Desarrollo Agentico (ADLC). Es un problema que muchos CISO podrían no haber considerado en sus presupuestos de seguridad, pero no se puede dejar sin abordar.

La efectividad de los procesos de seguridad automatizados se ve obstaculizada por la fragmentación de precios en el panorama de IA, ya sea en modelos nano optimizados para tareas específicas o en motores de razonamiento premium.

Las organizaciones deben vigilar de cerca los costos de tokens para evitar que se descontrolen, pero los CISO también deben examinar cómo la IA agentica está afectando su seguridad.

Los costos ocultos de los agentes de IA

La variabilidad de precios ha sido una característica de la IA generativa desde sus inicios. Al poco tiempo de la aparición de ChatGPT, surgió una competencia con modelos de código abierto que permitían personalizar y construir de forma más económica. Esto llevó a una caída abrupta de los costos de uso de sistemas GenAI.

No obstante, la aparición de la IA agentica introdujo costos discretos en la ecuación. Los costos de software agentico varían desde opciones gratuitas de código abierto hasta agentes empresariales, con precios que van desde una cuota única (aproximadamente 15,000 USD para modelos básicos) hasta más de un millón de dólares para modelos globales, y con suscripciones mensuales que pueden oscilar entre unos pocos miles hasta más de 13,000 USD mensuales.

Sin embargo, esos costos son fijos. Los costos de inferencia son otra historia: escalan con el uso y pueden representar hasta el 90% de los costos del ciclo de vida de IA.

Los tokens entran en juego cuando un agente de IA solicita procesamiento a modelos GenAI, los cuales cobran a los agentes por procesar la información. A simple vista, los costos pueden parecer insignificantes: los tokens de entrada suelen oscilar entre 0,15 USD y 5 USD por millón de solicitudes; los tokens de salida, que requieren un procesamiento ligeramente mayor, van desde aproximadamente 0,60 USD hasta 25 USD por millón.

Los costos pueden comenzar pequeños, pero se acumulan rápidamente gracias a que los agentes de IA trabajan muy rápido, de forma autónoma e impredecible. Están diseñados para interactuar con sistemas y otros agentes en toda la empresa. Una sola acción puede generar decenas de llamadas a LLM. El uso de tokens, que ha crecido exponencialmente con la IA agentica, ya ha hecho aumentar el presupuesto de TI en aproximadamente un 20% según estimaciones recientes.

El incremento acelerado de costos asociado a la IA agentica está llevando a los CISO a buscar formas de ahorrar, y una de ellas es identificar LLMs que cobran menos por token. Pero lo que quizá no estén considerando son los factores de riesgo asociados a esos LLMs. Si los CISO se enfocan únicamente en costos, podrían exponerse a riesgos de seguridad.

Pero no siempre seguridad implica costo extra. Dependiendo del uso de la IA agentica, es posible que no sea necesario sacrificar seguridad para reducir costos de tokens.

Control de costos (y riesgos)

Existen varias acciones que las organizaciones pueden emprender para evitar que los costos de tokens se descontrolen, entre ellas:

Emparejar agentes y LLMs con la tarea: los sistemas de IA genéricos pueden resultar económicos, pero carecen de la capacidad de razonamiento profundo para sintetizar seguridad compleja. No todas las aplicaciones requieren un motor de razonamiento; se pueden asignar agentes de bajo costo a tareas de bajo riesgo, reservando LLMs de mayor costo para tareas críticas. También conviene prever qué agentes son propensos a generar más llamadas a LLM.

Factorear puntuaciones de riesgo en la selección de agentes y LLMs. Las implicaciones de seguridad del uso de IA no deben ignorarse. Al diseñar un plan presupuestario, incluir factores de riesgo.

Monitorear flujos de trabajo. Vigilar de cerca los flujos de trabajo ayuda a rastrear costos y desempeño, y permite entender qué herramientas funcionan mejor en cada situación.

Apoyarse en la supervisión humana. A pesar de la autonomía de la IA agentica, la supervisión humana sigue siendo crucial. Los equipos deben recibir capacitación en desarrollo seguro, con roles de propiedad claramente definidos, y contar con una supervisión destacada a lo largo del ADLC.

La IA agentica se está convirtiendo en un elemento clave de las operaciones empresariales, y las organizaciones deben controlar sus costos. Pero una carrera hacia la reducción de precios de tokens genera deuda técnica oculta. En cambio, los CISO deben ponderar rendimiento, costos y riesgos como parte de la creación de un modelo de madurez de seguridad y de una política de gobernanza de IA.

Solo ese enfoque permite desplegar IA agentica sin romper el presupuesto ni exponer a toda la organización a riesgos.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra vía para presentar las ideas de líderes destacados en la industria tecnológica actual.

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Cuando mis cofundadores y yo comenzamos a construir nuestra plataforma, la concepción predominante de la industria era que el futuro de la inteligencia artificial pertenecía exclusivamente a un puñado de laboratorios tecnológicos hipercapitalizados. La narrativa dominante insistía en que la escala centralizada masiva y el control propietario cerrado eran los únicos caminos viables hacia capacidades de frontera.

Hoy, esa apuesta multimillonaria por una infraestructura propietaria se está enfrentando a una disrupción de gran magnitud en el mercado. Desde mi perspectiva de fundador, la era de tratar la IA como una utilidad de alquiler está acercándose a su fin, reemplazada por una demanda global urgente de independencia de código abierto y soberanía de datos.

La primera gran fuerza impulsora de este cambio es la realidad de la contabilidad corporativa. Depender por completo de un proveedor de nube para la infraestructura central de capacidades cognitivas ha pasado de ser un inicio conveniente a convertirse en una gran liabilities en términos estratégicos y de seguridad. No tiene sentido permanecer en un monopolio de puerta cerrada de forma permanente.

Como lo muestran investigaciones recientes llevadas a cabo por una académica de UC Berkeley, mover un proyecto empresarial de una API propietaria a código abierto reduce el costo de cómputo de 3,000 a 31 dólares. Informes recientes señalan que esta revolución económica ocurre en todo el mundo debido a que la brecha de calidad entre sistemas abiertos y cerrados se ha vuelto inexistente.

Una tabla de líderes independiente de LMSYS muestra que los líderes de soluciones de código abierto están a solo un dos por ciento por detrás de los mejores sistemas propietarios, como Claude Opus.

Sovereign AI

Más allá de las obvias ventajas económicas, la llamada a una arquitectura abierta se ha vuelto altamente geopolítica. Tanto en el sector gubernamental como en el empresarial, las instituciones se están dando cuenta de que existen riesgos reales al depender de los productos de una empresa extranjera. Estamos empezando a ver cómo esos puntos de fricción se manifiestan a través de acciones gubernamentales.

En Alemania, los crecientes conflictos entre Baviera y Microsoft respecto a la protección de datos y regulaciones ilustran con precisión por qué las empresas no pueden permitirse depender de sistemas cerrados y de hyperscalers en el extranjero.

Por eso soy un simpatizante tan entusiasta de Sovereign AI, donde es posible tener control completo y absoluto de sus propios datos, sus propios modelos y sus propias jurisdicciones, en lugar de alquilarlo continuamente a un tercero.

Esta rápida deconstrucción provocará una gran ola de inversiones varadas debido a las enormes cantidades de capital que se canalizan hacia centros de datos centralizados y monolíticos.

La tendencia tecnológica ya no apunta hacia la dependencia de la hiperescalabilidad. Con el código abierto volviéndose mucho más eficiente y con una huella menor, ya no hace falta gestionar todo en unos pocos grandes graneros de servidores.

Los avances en ingeniería permiten que arquitecturas altamente especializadas hagan todo el trabajo pesado localmente o en una red distribuida de configuraciones de hardware diversas. No habrá competencia entre centros monolíticos destinados a alquilar ciclos de cómputo propietarios y redes soberanas locales gestionadas por las propias empresas.

Código abierto

No es un secreto que creo que los intentos de domesticar la IA limitando el acceso a modelos cerrados siempre terminarán volviéndose en contra de los intereses del desarrollador de software propietaria. Una vez que exista la posibilidad de perder acceso o de enfrentar restricciones políticas a la exportación, las empresas se verán empujadas a adoptar modelos abiertos que podrán poseer y controlar en su propia jurisdicción.

Ese es el núcleo de la filosofía del código abierto. Los resultados del trabajo científico y del progreso técnico no pueden restringirse a unos pocos laboratorios privados de grandes corporaciones. Con un modelo abierto, cualquiera puede ajustar sus parámetros para usos particulares.

Aplicaciones de una arquitectura basada en modelos abiertos demuestran claramente cuánto pueden lograr los modelos abiertos en términos de adaptación a un propósito localizado. Las arquitecturas de modelo cerrado pueden seguir liderando temporalmente en ciertos benchmarks, especialmente en las funciones más complejas y experimentales. Sin embargo, la mayoría de las empresas no requieren un Porsche para cada viaje.

Lo que necesitan es un modelo altamente avanzado que esté completamente optimizado para una tarea específica, al que siempre puedan acceder sin depender de las decisiones de unos pocos líderes tecnológicos.

Si bien la IA tiene el potencial de revolucionar todos los aspectos de nuestra existencia colectiva y de las operaciones empresariales en el mundo, tal proceso no puede ser controlado por un puñado de proveedores de ninguna manera que sea segura. El mercado en general no lo toleraría. Sería demasiado arriesgado para cualquier empresa contemporánea atar su ruta de desarrollo estratégico a un solo proveedor.

Por eso los líderes tecnológicos están invirtiendo recursos en infraestructuras neutrales y abiertas. No basta con invertir en software y hardware; hay que invertir en soberanía.

Este artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a 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 está interesado en contribuir, descubra más aquí: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

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