La inteligencia artificial está revolucionando las industrias a gran velocidad, y su impacto no se limita a la empresa: también redefine la experiencia de clientes y consumidores. En el sector bancario, la IA tiene el potencial de generar cambios significativos al convertir procesos complejos en interacciones simples y comprensibles para quienes más lo necesitan. Este artículo explora cómo las herramientas generativas y las capacidades agentic están influyendo en la banca moderna, con ejemplos prácticos y reflexiones sobre el futuro del servicio financiero.

La evolución hacia herramientas orientadas al cliente no surgió de la nada. Hace una década, cuando obtener una licencia bancaria fue un hito para los neobancos, nació una mentalidad de innovación centrada en la experiencia del usuario: cuentas y servicios accesibles desde la app, control del gasto, seguridad personalizable y transparencia en el uso del dinero. Con el tiempo, estas soluciones se han convertido en funciones comunes en bancos tradicionales, pero la promesa de la IA va más allá de lo que ya existe.

Desafíos como la alfabetización financiera, la sensación de control sobre las finanzas y el aumento de estafas persistentemente requieren enfoques nuevos. Aquí es donde la IA puede marcar la diferencia: no solo en la eficiencia operativa, sino en herramientas que empoderan a las personas para entender y gestionar su dinero de forma proactiva. En lugar de limitarse a aplicaciones de back office, la IA puede ponerse en manos del usuario para crear, ajustar y auditar su propia experiencia financiera.

La transición de la IA generativa a la IA agentic representa un paso clave. Si la generación de IA piensa, la IA agentic hace: interpreta la intención del usuario y ejecuta acciones en su nombre. En este tránsito, una banca sofisticada ha dado un giro claro al ofrecer herramientas que responden a consultas en lenguaje natural y ejecutan acciones, desde crear presupuestos y planes de ahorro, abrir espacios de conversación o revisar débitos directos, todo sin limitarse a combinaciones de botones.

Una interfaz radicalmente nueva acompaña este cambio: abandonar el tablero tradicional para presentar al usuario una página en blanco desde la que puede describir el problema que quiere resolver. Este enfoque ha sido adoptado inicialmente entre usuarios jóvenes y tech savvy, pero sorprendentemente ha ido ganando aceptación entre clientes más veteranos o nuevos en la entidad, que encuentran más sencillo preguntar que navegar por menús.

La adopción aún está en crecimiento. No todos los usuarios han descubierto todo el potencial de estas herramientas, y algunos pueden experimentar una especie de bloqueo ante la abundancia de posibilidades. He aquí algunas estrategias para impulsar la adopción:

– Programas de herramientas inteligentes: ofrecer prompts predefinidos que ilustren cómo la IA puede ayudar, desde preparar a las pymes para la digitalización fiscal hasta apoyar estudiantes en la gestión de su financiación, o configurar controles de fraude adaptados a las necesidades individuales.
– Inspiración continua: lanzar semanalmente nuevas herramientas inteligentes para mantener la curiosidad y la utilidad, con la invitación a los clientes a sugerir sus propias solicitudes.
– Personalización y co-creación: permitir a los clientes crear, guardar y reutilizar sus propias herramientas inteligentes dentro del asistente, para una experiencia de banca realmente adaptada a sus vidas.

El mayor valor de estas herramientas no reside únicamente en su capacidad de realizar tareas, sino en el cambio de comportamiento que pueden provocar. A medida que más clientes adopten estas soluciones, veremos una mayor alfabetización financiera, un mayor control sobre los gastos y una reducción de la fricción en las interacciones bancarias diarias.

¿Hacia dónde vamos desde aquí? El horizonte incluye avances en pagos y comercio agentic, donde la IA no solo asesorará, sino que gestionará transacciones y flujos de compra en nombre del usuario, todo ello manteniendo la seguridad y la transparencia. El objetivo es claro: una experiencia de banca que sea más intuitiva, más segura y más alineada con las necesidades reales de cada persona.

En definitiva, la IA centrada en el cliente está redefiniendo la banca como una experiencia de empowerment financiero. Las instituciones que adopten este enfoque con responsabilidad podrán guiar conductas de consumo más informadas y crear relaciones más sólidas y duraderas con sus clientes.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/GZs8RET
via IFTTT IA

Si estás buscando una nueva tableta para el regreso a clases, los precios de los iPad pueden sorprender, y no para bien. Apple recientemente aumentó los precios de iPads y MacBooks debido al incremento en los costos de RAM y componentes. Eso significa que la tableta Apple más barata que puedes encontrar ahora es el iPad de 11 pulgadas con chip A16 a 399,99 USD, y eso no es exactamente una ganga.

Por suerte, hay buenas noticias: la tableta Fire HD 8 de Amazon, el best-seller en su categoría, está en oferta por tan solo 89,99 USD. Eso está a solo 5 dólares del precio récord más bajo de la historia y unos 310 USD menos que el iPad más económico de Apple.

• Compra más ofertas diarias en Amazon

La Fire HD 8 de Amazon permite ver tus películas y programas favoritos en apps como Netflix, Hulu y otras, o leer un libro de millones de opciones. Además, no tendrás que preocuparte por recargar durante el día, ya que las tabletas de Amazon ofrecen vida de batería todo el día y funcionan con Alexa para control por voz. Este modelo específico cuenta con una pantalla HD de 8 pulgadas, 4 GB de memoria y 64 GB de almacenamiento.

Obtén la Fire HD 8 de Amazon por solo 89,99 USD

Además del precio, las mayores diferencias entre las tabletas Fire y los iPad son el sistema operativo, las apps y los procesadores. Si buscas una tableta con velocidad y potencia propias de un portátil, el iPad es una mejor opción. Pero si solo necesitas lo esencial —navegación web, correo, video y juegos ligeros—, la Fire HD 8 por 89,99 USD es una excelente elección y una ganga absoluta.

Si eres un usuario fiel de Apple y prefieres poseer un iPad, he listado las mejores ofertas de hoy de Amazon, incluidas las rebajas históricas tras el aumento de precio.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/2tUjbCF
via IFTTT IA

El 16 de marzo de 2026, CareCloud confirmó una filtración de datos que afectó a 3,7 millones de individuos. Los atacantes accedieron a un entorno de AWS y sustrajeron registros personales, entre ellos nombres completos. Aunque la empresa declaró que el incidente fue no material en su evaluación inicial, el alcance potencial de los costos de remediación, legales y reputacionales sugiere que la afectación puede ser significativa para pacientes, clientes y socios.

Contexto y cronología
– CareCloud, una empresa tecnológica de salud pública que ofrece soluciones en la nube para prácticas médicas y sistemas de salud, notificó a la SEC sobre una interrupción temporal de red en su división de Salud. La interrupción afectó parcialmente la funcionalidad y el acceso a datos en uno de seis entornos de registros electrónicos de salud (EHR) durante aproximadamente ocho horas.
– Una investigación inicial indicó que los atacantes tuvieron acceso a registros personales de pacientes. No se informó cuántas personas fueron afectadas con precisión, qué tipos de archivos estaban involucrados ni si los datos fueron exfiltrados o simplemente expuestos.
– En julio de 2026, CareCloud comunicó a sus clientes que actores no identificados accedieron a uno de sus entornos de AWS y afirmaron haber robado archivos allí. La empresa no especificó el tipo de datos sustraídos, aparte de contener nombres completos.
– En un informe separado a la Department of Health and Human Services (HHS), se confirmó el número exacto de personas afectadas: 3,756,469.
– Hasta la fecha de publicación, no se ha atribuido la responsabilidad a ningún grupo de hacking específico, ni se han divulgado detalles sobre el volumen, la naturaleza o el tipo de datos potencialmente robados.

Sobre CareCloud
CareCloud es una empresa de tecnología sanitaria que cotiza en bolsa y que ofrece software y servicios en la nube para prácticas médicas y sistemas de salud, incluyendo EHR, gestión de prácticas, facturación y soluciones de ciclo de ingresos. Opera con decenas de miles de proveedores de atención médica en más de 70 especialidades y en los 50 estados, con más de 40,000 proveedores en su plataforma.

Implicaciones y consideraciones
– Impacto no material declarado inicialmente no implica ausencia de riesgo; la posibilidad de costos de remediación, respuesta, cumplimiento regulatorio y notificación, así como posibles efectos en pacientes, clientes, contrapartes, reputación y operaciones, debe ser evaluada con diligencia.
– El hecho de que los atacantes hayan accedido a un entorno de AWS subraya la necesidad de controles de seguridad robustos en entornos en la nube, incluyendo segmentación, monitoreo de acceso, cifrado y auditoría constante.
– La divulgación escalonada y la clarificación de qué datos específicos estuvieron expuestos o exfiltrados son críticas para la gestión de la confianza y para las comunicaciones con las partes afectadas.

Lecciones para el sector de salud
– Priorizar la resiliencia de EHR y entornos en la nube mediante evaluaciones de riesgo frecuentes y pruebas de penetración centradas en configuraciones de nube.
– Fortalecer la gobernanza de datos personales identificables (PII), especialmente nombres, fechas y otros identificadores que pueden ser combinados para usos indebidos.
– Asegurar procesos de notificación y transparencia con reguladores, clientes y pacientes para mitigar impactos reputacionales y legales.

Si buscas más información sobre este incidente y su evolución, revisa las publicaciones de TechRadar y BleepingComputer citadas en el informe inicial, así como el registro público presentado a la SEC y a la HHS. Este caso ilustra la importancia de una postura de seguridad proactiva para la infraestructura en la nube en el sector sanitario.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/Tm6f3LA
via IFTTT IA

from Latest from TechRadar https://ift.tt/P1wMo0l
via IFTTT IA

En las conversaciones públicas sobre IA, muchos debates siguen girando en torno a las tablas de clasificación: qué modelo aparece en lo alto, qué proveedor parece estar ganando y qué puntuación de benchmark importa más. Sin embargo, para las organizaciones que despliegan IA en producción, esas preguntas empiezan a perder relevancia frente a la pregunta de fondo: ¿cómo se utiliza realmente la IA?

Una de las razones es la creciente controversia alrededor del “tokenmaxxing”: la práctica de maximizar el uso de IA impulsada por objetivos internos de adopción, incentivos o competencias al estilo de un tablero de líderes. Pero centrarse solo en el consumo de tokens puede fomentar la actividad por la actividad misma, en lugar de medir el valor real que la IA aporta al negocio.

Recientes ejemplos, como el supuesto cierre por parte de Amazon de un tablero interno de IA y Uber limitando el gasto en IA tras agotar rápidamente su presupuesto anual, destacan los riesgos de tratar el uso como la métrica de éxito principal.

Aun así, los datos más recientes apuntan a una narrativa más matizada. Según el informe de Vercel sobre la Puerta de Enlace de IA de julio, el volumen de tokens creció un 29% en junio mientras el gasto aumentó un 27%, y el precio medio por token se mantuvo estable. Lejos de consumir más IA por consumir, las organizaciones están comenzando a ser deliberadas sobre dónde desplegar diferentes modelos y cómo equilibrar costo y rendimiento.

Los equipos que construyen sistemas de IA reales están cada vez más dirigiendo tareas de forma dinámica entre varios modelos, dependiendo del costo, la fiabilidad y el razonamiento. Por ejemplo, un modelo de bajo costo puede ser útil para tareas de resumido, mientras que un modelo de razonamiento premium se reserva para decisiones de mayor impacto.

En la práctica, la IA se trata más de orquestar capas entre múltiples modelos que de construir sistemas alrededor de un único proveedor.

Los datos más recientes de la Puerta de Enlace de IA muestran que las organizaciones distribuyen cargas de trabajo entre diferentes clases de modelos en lugar de depender de un único proveedor. Los modelos de código abierto procesan ahora el 29% de los tokens de la puerta de enlace, representando menos del 4% del gasto, mientras que los modelos de frontera siguen dominando las cargas de trabajo de mayor valor en razonamiento.

En lugar de adoptar un enfoque único, las organizaciones seleccionan diferentes modelos según la tarea en cuestión.

Más allá de las tablas de líderes

En las primeras etapas de la adopción empresarial de IA, se fomentaba la experimentación agresiva, aprovechar al máximo los modelos y explorar nuevos casos de uso. Eso aceleró la adopción, pero también dejó una premisa simple: cuanto más IA, mejor valor.

Tanto el volumen de tokens como el gasto crecieron casi un 30% en junio, pero el precio medio por token se mantuvo estable. Las organizaciones siguen invirtiendo fuertemente en IA, pero ya distribuyen de forma más estratégica las cargas de trabajo entre modelos de menor costo y modelos premium.

Ese patrón recuerda a cambios tecnológicos anteriores, como la era temprana de la computación en la nube, cuando las empresas se expandían agresivamente antes de refinar la eficiencia. La adopción de IA sigue una trayectoria similar, pero a un ritmo mucho más rápido.

Para los equipos de IA, la métrica más útil no es el costo, sino el resultado. Un flujo de trabajo que automatice semanas de esfuerzo de ingeniería puede ser mucho más eficiente que uno de menor costo pero que produzca salidas poco confiables y genere costos operativos downstream que anulen el ahorro inicial.

La pregunta no es cuánta IA puede usar un equipo, sino cuán efectivamente puede desplegar IA para resolver problemas significativos.

La IA está cambiando las cargas de trabajo

Los flujos de trabajo tradicionales de chatbots son relativamente simples: entrada, salida. Los sistemas agentivos se comportan de forma muy distinta.

Los agentes de IA razonan, llaman herramientas, ejecutan código, recuperan información, consultan bases de datos e iteran en múltiples pasos para completar una tarea. Cada una de esas acciones consume tokens.

Como resultado, las cargas de trabajo de IA se están convirtiendo cada vez más en impulsadas por agentes. Una única solicitud puede involucrar cadenas de llamadas a herramientas, bucles de validación y cambios de proveedor que ocurren tras bambalinas, lo que cambia por completo la economía.

Los agentes de respaldo son la carga de trabajo más cara por token en la puerta de enlace: representan el 5% de los tokens totales, pero el 14% del gasto total. Las cargas de trabajo más complejas y críticas para el negocio requieren mayor capacidad de razonamiento que las tareas de IA más simples.

Eso significa que un aumento en el uso no es siempre síntoma de ineficiencia. En muchos casos, refleja la creciente complejidad y capacidad de los sistemas de IA.

La infraestructura como diferenciador

A medida que las organizaciones adoptan más modelos y proveedores, mantener la fiabilidad se vuelve más complejo. Las tareas de razonamiento, los flujos de trabajo multiagente y las cadenas de orquestación pueden tensar a los proveedores de modelos. Si un modelo falla a mitad de ejecución, todo el flujo de trabajo puede estropearse.

Por ello, el enrutamiento de respaldo se está convirtiendo en una infraestructura esencial para IA en producción. En mayo, el informe de AI Gateway de Vercel encontró que alrededor del 3,5% de las solicitudes requerían redirigir por fallo, tiempo de espera o limitación de tasa.

Sin una capacidad de enrutamiento dinámico entre proveedores, esas solicitudes solo fallarían. Para los usuarios finales, la inestabilidad del proveedor es invisible, ya que a ellos no les importa de dónde provino el problema; solo experimentan si la aplicación continúa funcionando.

A medida que los sistemas de IA se vuelven más agentivos, la resiliencia y la orquestación se vuelven tan importantes como la capacidad de los modelos.

El fin de la era de un solo modelo

Las estrategias de un solo proveedor se vuelven difíciles de sostener. Se lanzan constantemente nuevos modelos, los precios cambian y el liderazgo en rendimiento pasa de tarea a tarea.

Un modelo que hoy es el mejor para la codificación puede no serlo para la recuperación, el soporte al cliente o las cargas de trabajo de razonamiento mañana.

Nada de esto se trata de elegir a un ganador. Se trata de construir sistemas de IA que puedan adaptarse y absorber el modelo que sea el mejor en cada momento, porque esa respuesta cambia rápido y seguirá cambiando.

Los equipos que tratan la orquestación multi-modelo como infraestructura son los que no tendrán que reconstruir cuando llegue el próximo modelo.

Este texto se integra como parte de una exploración sobre perspectivas innovadoras en tecnología.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/5mMILPH
via IFTTT IA

Sony podría estar preparando el regreso de su aclamada familia WH-1000XM4 en una versión más accesible: los rumores apuntan a los WH-1000XM4C. Una hoja de datos filtrada por Winfuture sugiere que estos auriculares mantendrían un diseño similar, incorporarían Bluetooth 6.0 y ofrecerían una autonomía de hasta 34 horas con Bluetooth desactivado. Se proyecta un precio de alrededor de 290 USD / 215 GBP / 410 AUD, posicionándose por debajo de la generación anterior y de rivales de precio similar.

El objetivo parece claro: competir con opciones ANC de Bose, Sennheiser y otros fabricantes chinos emergentes, manteniendo un atractivo equilibrio entre rendimiento y costo. En su momento, los WH-1000XM4 recibieron elogios por su sonido y cancelar de ruido, estableciendo un estándar alto en su segmento. Con el próximo modelo, Sony podría encontrar un punto de entrada más accesible para usuarios que buscan calidad sin sacrificar características clave.

Características destacadas reportadas por la filtración incluyen:

• Drivers de 40 mm, con rango de frecuencia de 4–40,000 Hz.
• Bluetooth versión 6.0 y sistema de cancelación de ruido activo (ANC).
• Peso aproximado de 253 g (similar a la versión original).
• Diseño casi idéntico, con la excepción de la ausencia del logotipo NFC en la copa izquierda, una medida orientada a reducir costos.
• Autonomía estimada de 27 horas con ANC encendido y 34 horas sin ANC.

El rango de precios filtrado sitúa a los XM4C en un punto intermedio dentro de su segmento: significativamente más económicos que el lanzamiento de los XM4, pero aún con un precio que podría superar a algunas opciones de Bose, Sennheiser y otras marcas que ofrecen ANC competitivo. Aunque la mayoría de especificaciones clave se mantienen, la reducción de batería y la simplificación del diseño podrían afectar la experiencia de usuario en ciertos escenarios de uso prolongado.

En síntesis, los XM4C podrían representar una oferta atractiva para quienes buscan calidad de sonido y cancelación de ruido efectivas a un costo más contenido. Si bien es prematuro confirmar todos los detalles oficiales, la conversación se enriquece al situar estos rumores en el contexto de la competencia actual, donde Bose y Sennheiser continúan marcando el paso en cancelación de ruido, y modelos de valor como 1More también capturan atención entre audiófilos y usuarios casuales por igual.

Para quienes contemplan la compra de un nuevo par de audífonos, estas noticias invitan a evaluar no solo el precio, sino también la autonomía real, la comodidad durante uso prolongado y el ecosistema que cada marca propone. Mantendremos la mirada atenta ante anuncios oficiales que confirmen o desmientan estos datos y su impacto en las preferencias de compra en 2026.

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

from Latest from TechRadar https://ift.tt/8z76w90
via IFTTT IA

Un incidente reciente expone las complejidades de la seguridad de datos en la era digital. Investigadores en ciberseguridad identificaron una base de datos de ClarityCheck, una plataforma de búsqueda inversa que permite identificar personas a partir de números de teléfono, correos electrónicos, imágenes y otros datos. El repositorio, de unos 450,2 GB, contenía exactamente 9.042.977 archivos de imagen de usuarios que otros podían ver y potencialmente usar para engaños o suplantación de identidad. Las imágenes incluían retratos de adultos, adolescentes e incluso menores, clasificados en carpetas como “faces” y “profiles”. Este hallazgo subraya la importancia de una verificación de identidad rigurosa en entornos personales y corporativos, especialmente cuando se manejan datos biométricos o de identificación a gran escala.

Qué sucedió exactamente
Investigadores expertos en seguridad descubrieron que la base de datos parecía pertenecer a ClarityCheck, una empresa registrada en Estados Unidos que se describe como una plataforma de búsqueda inversa para números de teléfono, correo electrónico, imágenes y vehículos. Su propuesta de valor se centra en verificar identidades, identificar contactos desconocidos y obtener información de fuentes públicas para fines legítimos. No obstante, la disponibilidad abierta de millones de imágenes elevó preocupaciones serias sobre la privacidad y el uso indebido de datos personales, ya que existen escenarios en los que imágenes públicas o privadas pueden ser reutilizadas para estafas, fraude o suplantación.

Respuesta de la empresa
Una vez que el investigador confirmó la propiedad de la base de datos, se contactó con ClarityCheck y se divulgó la incidencia de manera responsable. La compañía respondió rápidamente, restringiendo el acceso adicional y agradeciendo al investigador por su labor. Un representante afirmó: “Entendemos plenamente las preocupaciones sobre la exposición de imágenes sensibles y los riesgos de privacidad. Apreciamos a los investigadores éticos que nos alertan para que podamos actuar con rapidez y proteger los datos de nuestros usuarios.”

Qué se sabe y qué no
Hasta el momento, no hay evidencia de distribución ni uso indebido en la web oscura de la base de datos de ClarityCheck. Sin embargo, existe la posibilidad de que la exposición haya ocurrido durante un periodo desconocido y no se pueda confirmar con certeza cuánto tiempo quedó accesible o si hubo accesos no autorizados. El análisis actual indica que no hay indicios de abuso concreto, pero la situación subraya la necesidad de investigaciones más profundas y de monitoreo continuo.

La responsabilidad compartida en la seguridad de la nube
Este incidente resalta un patrón persistente: fallos de configuración de bases de datos en la nube pueden exponer grandes volúmenes de datos personales. Los proveedores de servicios en la nube suelen operar bajo un modelo de responsabilidad compartida: el proveedor asegura características de seguridad adecuadas, mientras que los clientes deben configurar correctamente las herramientas y credenciales (contraseñas robustas, cifrado, control de accesos). En muchos casos, las organizaciones no comprenden completamente este modelo, suponiendo que la seguridad depende exclusivamente del proveedor, o bien dejan archivos accesibles por error. Esto facilita que actores maliciosos utilicen herramientas disponibles como Shodan, Censys o FOFA para localizar bases de datos desprotegidas y extraer información para phishing, fraude y otros ataques.

Referencias históricas y tendencias
La serie de hallazgos de investigadores como Fowler muestra que bases de datos masivas con información sensible han emergido repetidamente en los últimos años. Por ejemplo, en 2026 se halló una base de Nextcloud con 367.000 registros de empleados y clientes; en 2025, IMDataCenter expuso 38 GB de datos personales; y en 2024 TrackMan dejó al descubierto 110 TB y 31.6 millones de registros sin contraseñas. Estos casos subrayan la necesidad de prácticas de seguridad más rigurosas y una cultura de protección de datos que priorice la configuración adecuada y la minimización de datos.

Conclusión
La exposición de la base de datos de ClarityCheck es un recordatorio contundente de que la protección de la identidad, la verificación de datos y la seguridad en entornos en la nube requieren una vigilancia constante, prácticas de configuración seguras y una cooperación entre investigadores y empresas para mitigar riesgos. A medida que las plataformas de verificación de identidad se vuelven más comunes, es crucial que las organizaciones implementen controles de acceso estrictos, cifrado en reposo y en tránsito, monitoreo de exposiciones y respuestas rápidas ante incidentes para reducir el impacto de posibles filtraciones.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/2vEB9pY
via IFTTT IA

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

Microsoft podría ampliar su colección de ediciones especiales con el nuevo Xbox Wireless Controller X25, una versión con diseño translúcido verde que conmemora el 25º aniversario de la marca. Según filtraciones confiables, el control podría salir a la venta el 20 de octubre de 2026 y tendría un precio de 79,99 USD / 74,99 GBP / 79,99 EUR / 99,99 CAD. Los pre-pedidos se abrirían el 26 de agosto, coincidiendo con su anuncio en Gamescom.

La información proviene de la filtración de un afamado usuario de filtraciones, conocido en la comunidad como billbil-kun, citado por Dealabs y recogido por medios como IGN. Aunque no se ha confirmado oficialmente, la noticia apunta a una estrategia de lanzamiento que acompañaría a la Xbox Series X25 Limited Edition, anunciada previamente en junio y también inspirada en el diseño y el color original de Xbox.

Hasta ahora, Microsoft no ha detallado específicamente el hardware adicional ni las características técnicas del X25, pero se espera que el control y la consola formen parte de una edición limitada disponible en mercados selectos, con la posibilidad de que el conjunto se ofrezca en noviembre, según comunicaciones previas de Xbox Wire.

El diseño del conjunto muestra un acabado translúcido en verde que permite vislumbrar las construcciones internas, con botones Xbox iluminados y la marca “Xbox 25”. El director de Next Generation, Jason Ronald, ha señalado que estas iniciativas son una forma de celebrar los 25 años de Xbox junto a la comunidad de jugadores.

Con Gamescom a la vista, la expectativa crece respecto a si Microsoft presentará más sorpresas durante Opening Night Live, el evento conducido por Geoff Keighley. Por ahora, las filtraciones apuntan a que los detalles y los pre-pedidos del X25 podrían revelarse durante la conferencia o poco después.

Nota: estas informaciones proceden de filtraciones y no han sido confirmadas por Microsoft. Se recomienda consultar los comunicados oficiales de Xbox para obtener detalles definitivos sobre disponibilidad, precios y fechas de lanzamiento.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/95Z2iQe
via IFTTT IA