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La inteligencia artificial ha ganado rápidamente la preferencia en la sala de juntas. Desde la previsión y la elaboración de informes hasta la planificación de escenarios y la presupuestación, los líderes de finanzas sienten la creciente presión de demostrar cómo la IA puede mejorar la eficiencia y facilitar mejores decisiones.

Pero frente a la urgencia de adoptar la IA, muchas organizaciones pasan por alto una verdad fundamental: la IA es tan efectiva como los sistemas, procesos y datos que la sostienen.

Esto es especialmente cierto en finanzas, donde muchos equipos aún dependen de pilas tecnológicas fragmentadas, fuentes de datos desconectadas y flujos de trabajo basados en hojas de cálculo. Aunque la IA promete automatizar el análisis y descubrir insights más profundos, no puede compensar bases débiles. De hecho, a menudo las agranda, exponiendo problemas que antes quedaban ocultos bajo capas de trabajo manual.

La realidad es que muchas funciones de finanzas están menos preparadas para la IA de lo que creen.

El problema de las hojas de cálculo que la IA no puede resolver:

Las hojas de cálculo siguen estando profundamente integradas en las finanzas empresariales. Son familiares, flexibles y accesibles. Sin embargo, nunca fueron diseñadas para servir como columna vertebral de la planificación y el análisis financiero moderno para grandes empresas.

En muchas organizaciones, modelos de previsión críticos, procesos de presupuestación y flujos de trabajo de informes se mantienen todavía en numerosas hojas de cálculo, a menudo con gobernanza limitada y distintos niveles de exactitud. Los datos se copian entre sistemas, las fórmulas evolucionan con el tiempo y su trazabilidad puede desdibujarse.

Introducir IA en este entorno no elimina estos desafíos. Los amplifya.

Si un modelo de IA extrae insights de fuentes de datos inconsistentes u hojas de cálculo desactualizadas, simplemente generará la respuesta incorrecta más rápido. Las recomendaciones automatizadas pueden parecer sofisticadas, pero su fiabilidad está determinada en última instancia por la calidad e integridad de la información subyacente.

Por ello, la conocida máxima de “basura entra, basura sale” sigue siendo muy relevante para los equipos de finanzas hoy.

Por qué los equipos de finanzas pueden estar sobreestimando su preparación para IA:

Muchas organizaciones evalúan la preparación para IA midiendo herramientas. Preguntan si cuentan con los últimos modelos, si los empleados usan IA generativa y agentes de IA, o si existen oportunidades de automatización dentro de sus flujos de trabajo.

Mucho menos evalúan la calidad de la infraestructura que alimenta esos sistemas.

La verdadera preparación para IA comienza con preguntas como:

• ¿Los datos financieros son consistentes entre sistemas?
• ¿El equipo puede confiar en los números con los que trabajan?
• ¿Están estandarizados los procesos de planificación, informes y pronóstico?
• ¿Existe una fuente única de verdad para el desempeño del negocio?

Si la respuesta a estas preguntas no está clara, la adopción de IA corre el riesgo de añadir complejidad en lugar de aportar valor significativo.

El desafío no es la falta de ambición; la mayoría de los líderes financieros reconocen el potencial de la IA. El reto es que muchas organizaciones intentan construir capacidades avanzadas sobre cimientos que nunca fueron diseñados para soportarlas.

La calidad de los datos se está convirtiendo en una prioridad estratégica:

A medida que la IA se integra más en las operaciones financieras, la calidad de los datos pasa de ser una preocupación operativa a una prioridad estratégica de negocio.

Los equipos de finanzas han pasado mucho tiempo recopilando, conciliando y validando datos antes de que el análisis pueda comenzar. La IA tiene el potencial de disminuir esa carga, pero solo cuando la información subyacente es precisa, conectada y accesible.

Las organizaciones que invierten en una infraestructura financiera moderna obtienen una ventaja significativa. Plataformas centralizadas, entornos de datos integrados y procesos estandarizados de planificación crean las condiciones necesarias para que la IA genere resultados relevantes. También mejoran la transparencia, la gobernanza y la confianza en la toma de decisiones financieras.

Sin estas bases, las iniciativas de IA corren el riesgo de convertirse en experimentos caros que no entregan valor duradero.

Construir las bases antes de escalar la IA:

El futuro de las finanzas ciertamente pasa por la IA. La capacidad de la tecnología para mejorar la previsión, acelerar los informes y apoyar una toma de decisiones más estratégica es demasiado significativa para ignorar.

Sin embargo, las organizaciones que obtendrán los mayores beneficios no serán aquellas que adopten IA primero. Será aquellas que se preparen adecuadamente.

Antes de automatizar procesos o implementar nuevas capacidades de IA, los responsables de finanzas deben revisar de cerca los sistemas que sostienen sus operaciones. ¿Están creando un entorno confiable, conectado y escalable para la toma de decisiones, o simplemente están digitalizando ineficiencias existentes? La IA es un multiplicador poderoso, pero los multiplicadores trabajan en ambas direcciones.

Para los equipos de finanzas que aún dependen de sistemas fragmentados y procesos guiados por hojas de cálculo, la prioridad no debe ser adoptar IA más rápido. Debe ser fortalecer la infraestructura que permite que la IA tenga éxito.

Porque la IA no resolverá cimientos débiles de las finanzas. Los expondrá.

Hemos destacado las mejores herramientas de IA.

Este artículo se produce como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes en 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, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

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Investigadores de la Universidad de Toronto han mostrado un gusano informático que razona su camino a través de una red, diseñando un ataque distinto para cada máquina en la que cae, sin intervención humana. Aunque gran parte de la cobertura lo ha presentado como un avance en demostrar que un gusano impulsado por IA puede dirigirse a cualquier dispositivo en línea, esa capacidad ya se vislumbraba en el horizonte para quienes siguen el ámbito del crimen digital. Lo que el estudio hace es cerrar la discusión sobre si es realizable y, al hacerlo, reabre tres cuestiones que la mayoría de los equipos de seguridad en Internet preferirían no confrontar directamente.

El primer tema es el costo, y aquí reside la historia central. Construir ataques dirigidos a sistemas específicos solía ser lento y costoso, requiriendo operadores altamente especializados. Esa exigencia explicaba por qué muchas organizaciones de tamaño medio eran ignoradas: no valía la inversión. El gusano de Toronto rompe esa limitación al ejecutar un modelo de peso abierto en las GPUs de las máquinas ya comprometidas. Dispositivos demasiado débiles para alojar un modelo envían su razonamiento a través de la red hacia un nodo infectado, y la factura de cómputo corre por cuenta de las víctimas, mientras cada máquina capturada amplía la infraestructura del gusano.

Una vez que los ataques adaptados cuestan casi cero, el que un objetivo no sea “interesante” deja de ser una protección. Estar alcanzable empieza a importar mucho más que estar interesante.

Patching y complicaciones de gestión

El siguiente punto, la gestión de parches, se complica aún más. Tradicionalmente, cuando un gusano convencional aprovechaba una vulnerabilidad específica, la respuesta era parchearla y el gusano moriría. WannaCry se propagó por más de 150 países en 2017 explotando una única falla, lo que reforzó la lección de que parchear con rapidez limita el daño. Este gusano, sin embargo, no ofrece a los defensores una única brecha para corregir. razona una ruta distinta por cada host y, en un experimento, cuando las copias fracasaban repetidamente en sistemas antiguos por una falla de detección, el proceso principal identificó la comprobación que fallaba, la eliminó y volvió a intentar. No se puede depender de cerrar una única puerta ante algo que reescribe su enfoque conforme avanza.

Y, más preocupante aún, el gusano fue capaz de consumir avisos de seguridad recién publicados durante su ejecución y generar ataques contra vulnerabilidades que no existían cuando se entrenó el modelo subyacente. Eso desafía la suposición de que los recortes de conocimiento limitan de manera significativa la ofensiva de IA. Si el modelo puede leer el aviso de hoy y razonar a partir de ello, la fecha de entrenamiento importa mucho menos de lo que se piensa.

Trabajar con limitaciones

Sin embargo, sus limitaciones merecen ser mencionadas con claridad. Los intentos de explotación tuvieron éxito el 44 por ciento de las veces, y los investigadores señalaron que la mayoría de los fallos se debían a payloads mal formados en lugar de razonamiento defectuoso. También fue lento. Aun así, en quince experimentos, el gusano obtuvo acceso elevado en cerca del 74 por ciento de los hosts, se replicó en aproximadamente el 62 por ciento y alcanzó siete generaciones de autorreduplicación en una semana. Un 44 por ciento de éxito que se intenta repetidamente no es una barrera que la amenaza encuentre; es una línea base, y esa línea base refleja lo que los modelos de peso abierto pueden hacer hoy en día, una capacidad que hasta ahora ha avanzado en una única dirección.

Otro aspecto subestimado es que el modelo opera dentro de un entorno que el atacante controla. Eso hace que muchas de las salvaguardas discutidas por los proveedores de IA (rechazos, filtros y límites de velocidad) queden prácticamente irrelevantes. No hay nada que limitar cuando la inferencia ocurre en una infraestructura que ya pertenece al atacante. Si su modelo de riesgo de IA asume que un proveedor de plataforma impondrá salvaguardias, este es un escenario que las eludirá por completo.

Planificar alrededor del atacante

Qué hacer al respecto no es tan dramático como la amenaza en sí. Sigan parcheando. El problema es que parchear ya era una cinta transportadora frente a adversarios capaces, y esto solo acelera la velocidad. La solución más eficaz es planificar alrededor de un atacante que eventualmente logra entrar y se adapta una vez dentro. La segmentación y la contención, por ejemplo, deberían tener prioridad sobre perseguir vulnerabilidades individuales. Si la vía de entrada puede ser casi cualquier cosa, la cuestión crítica se convierte en qué tan lejos puede propagarse una intrusión.

También está el tema de la exposición. Un gusano como este buscará primero el punto de apoyo más sencillo, tal como lo hacen los operadores humanos. Esto puede incluir credenciales filtradas, infraestructuras olvidadas, servicios expuestos a Internet o acceso ya circulando en mercados criminales.

La monitorización de la exposición externa se trata principalmente de ganar tiempo, más que de prevenir por completo la compromisión, lo cual es precisamente lo que un atacante autónomo está diseñado para quitar. El gusano se mantuvo en laboratorio y el código quedó limitado para investigadores defensivos, lo cual fue una decisión prudente. Pero la contención académica no equivale a una tranquilidad operativa.

La economía que alguna vez protegió a muchas organizaciones se está debilitando, el modelo de “parche y sigue” pierde efectividad, y algunos investigadores y profesionales están situando ataques autónomos relevantes para la operación en un plazo de aproximadamente doce a dieciocho meses.

Entonces, la pregunta que debemos hacernos es si tomar esto en serio ahora, a nuestra manera, o más tarde, a la manera del atacante.

Recursos y contexto

Este análisis se apoya en la revisión de herramientas de seguridad y vigilancia de redes, destacando la necesidad de enfoques que vayan más allá de la mitigación de vulnerabilidades específicas. Hemos incluido enlaces a herramientas de gestión de parches y monitorización de red para apoyar a las organizaciones en la priorización de medidas de defensa estratégicas.

Esta reflexión forma parte de una serie de perspectivas orientadas a destacar la mente y la experiencia de líderes en tecnología que moldean el futuro de la seguridad cibernética. Las opiniones expresadas corresponden a la autora y no necesariamente a TechRadar Pro o Future plc. Si está interesado en contribuir, puede informarse sobre cómo enviar historias para perspectivas.

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Las mejores historias de los realities suelen nacer en la ciudad de Londres, y la temporada 2 de Real Housewives of London promete mantener a la audiencia pegada a la pantalla. A partir del 7 de septiembre, Hayu acogerá una nueva entrega que reitera el formato característico del programa: alianzas en constante cambio, tensiones crecientes y momentos que no se pueden perder.

El elenco central repite su compromiso: Juliet Angus, Amanda Cronin, Karen Loderick-Peace, Juliet Mayhew, Panthea Parker y Nessie Welschinger regresan para una temporada que, según NBCUniversal, pondrá a prueba antiguas amistades, cuestionará nuevas lealtades y demostrará que incluso el código más glamoroso de un código postal no está a salvo del drama. La historia se retoma tras una cena filtrada fuera de cámara, y las protagonistas intentan avanzar entre galas benéficas, primeras filas de fashion week, celebraciones del Año Nuevo Lunar y un viaje sorprendente a Antigua.

Con diez episodios en total, se establece un plan semanal de estrenos tras el episodio inicial. El cierre llegará con una reunión especial presentada por la autora y podcaster Katherine Ryan. Sin embargo, esa decisión de volver a las reuniones no está exenta de debate en la crítica, que apunta a la necesidad de revisar este formato para mantener la integridad y la frescura de la versión británica.

Opinión: Real Housewives necesita cambiar el formato de su reunión lo antes posible. La estructura actual, que busca maximizar momentos virales a través de un estudio en directo, a veces parece artificial y voraz. Las discusiones que surgen durante una cena o un encuentro espontáneo en un restaurante pueden ser más auténticas que la revisión de eventos pasados en un plató. En lugar de volver sobre el pasado para generar clics, podría explorarse un modelo que permita a las protagonistas avanzar hacia la próxima temporada sin la presión de una revisión televisiva en vivo.

En este contexto, la noticia de que Real Housewives of London podría continuar sin necesitar una repetición excesiva de las reuniones podría abrir la puerta a futuros formatos que prioricen la evolución de las relaciones y la narrativa a lo largo de los meses. Mientras tanto, los fans podem seguir disfrutando de la temporada 2, a la espera de que el estreno de la temporada 3 ofrezca nuevas dinámicas sin perder la esencia del título.

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En nuestra sala de pruebas, cada revisión de mini PC se sustenta en dos pruebas clave: evaluar su desempeño en edición 4K con Premiere Pro y DaVinci Resolve, y poner a prueba su capacidad gaming con títulos que van desde DiRT Rally hasta grandes triples A como Hogwarts Legacy e Indiana Jones and the Great Circle. Unir el mini PC adecuado con una eGPU externa puede dar lugar a un sistema sorprendentemente capaz, ocupando una fracción del espacio de un torre o escritorio tradicional. En esta entrega me he centrado en algunos de los mini PCs de mejor relación valor-potencia que hemos probado, destacando opciones como el GMKtec K16 y el Geekom A8 Max, que combinan rendimiento y conectividad para productividad, juego y creación de contenidos.

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Un nuevo infostealer para macOS ha sido detectado en el ámbito público, presentándose como una herramienta de informes de fallos de Apple para engañar a usuarios y autorizaciones. Conocido como CrashStealer, este malware escrito en C++ está diseñado para captar credenciales de inicio de sesión, información de Keychain y datos relacionados con más de 80 billeteras de criptomonedas, así como datos de 14 gestores de contraseñas y otros archivos sensibles.

Según investigaciones de Jamf, el malware parece distribuirse a través de un sitio de software falso que fue registrado recientemente. El informe de Jamf señala que el paquete malicioso se entrega mediante un instalador firmado y notarizado por Apple, distribuido como una imagen de disco denominada “Werkbit Setup”, lo que le permite sortear Gatekeeper sin alertas.

El proceso de infección típico se describe así: los usuarios llegan al sitio (por recomendación en redes sociales o resultados de búsqueda) y deben conocer un código PIN antes de iniciar la descarga. Esta medida podría buscar reforzar la credibilidad y la sensación de exclusividad, además de dificultar el análisis por parte de investigadores.

Al ejecutar el instalador, el usuario obtiene un binario llamado ‘CrashReporter.app’, que crea un LaunchAgent denominado ‘com.apple.crashreporter.helper’ y presenta una supuesta ventana de contraseña de macOS. Esa ventana engañosa desbloquea el llavero (Keychain), donde se almacenan la mayoría de las contraseñas y llaves privadas, y luego exfiltra toda la información recopilada a un servidor de terceros.

Además de los datos del Keychain, el malware también extrae credenciales y cookies de la mayoría de los navegadores, información de 80 extensiones de billeteras de criptomonedas, 14 gestores de contraseñas y otros archivos almacenados localmente. Jamf destaca que CrashReporter comparte similitudes con otros infostealers conocidos (como AMOS) pero conserva rasgos únicos, entre ellos su mecanismo de cifrado en el cliente y su implementación nativa en C++.

Este caso subraya la necesidad de precauciones robustas al interactuar con software de fuentes no verificadas y al hacer caso omiso de alertas de seguridad. Las recomendaciones principales incluyen:** mantener Gatekeeper activo y actualizado**, evitar descargas de instaladores fuera de repositorios oficiales, y revisar cuidadosamente las alertas de seguridad que aparezcan al instalar software, especialmente cuando parezca exigir credenciales o desbloquear llaveros. En entornos corporativos, es fundamental reforzar la educación de los usuarios y aplicar controles de seguridad que mitiguen la propagación de este tipo de amenazas, como la verificación de firmas y la monitorización de comportamientos anómalos en el sistema.

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En una exclusiva que ya marca el pulso de lo que está por venir, presentamos una entrega destacada de Resonance: A Plague Tale Legacy, el próximo capítulo de la afamada saga Plague Tale. Este lanzamiento no solo promete una experiencia de acción y aventura inmersiva, sino que además introduce una pieza musical que redefine el tono y la épica de la franquicia.

El tema destacado, conocido como La Lucha de los Valientes, se perfila como una de las pistas más intensas del conjunto musical del juego. Descrita por su compositor, Olivier Derivière, como una de las melodías más épicas de la banda sonora, esta pieza despliega una orquestación poderosa que combina percusión contundente, crescendos dinámicos y coros que resultan a la vez amenazantes y solemnes. No es una melodía alegre, sino una marcha sonora que acompaña a Sophia en su travesía a través de un paisaje legado por antiguas guerras y resonancias místicas.

Derivière explica que La Lucha de los Valientes fue concebida para capturar “el espíritu de los guerreros minoanos” mediante una energía que trasciende el uso exclusivo de una orquesta completa. En su lugar, se apostó por el poder del Amalgamation Choir, cuyo rastro coral, sumado a percusiones atronadoras, transmite con intensidad el desafío inminente que enfrenta la protagonista. El resultado es un tema que, lejos de ser un simple acompañamiento, funciona como motor emocional de la historia y de las decisiones que marcarán el curso del juego.

Además, el compositor destaca que las dinámicas melódicas del tema sugieren una conexión profunda entre Sophia y un periodo lejano, creando una resonancia mística que atraviesa las edades. Esta visión de resonancia histórica enriquece la experiencia del jugador, añadiendo capas de significado a medida que la narrativa avanza.

La experiencia sonora de Resonance: A Plague Tale Legacy se enriquece al incorporar músicos y vocalistas de países mediterráneos como Chipre y Grecia, con la participación del Amalgamation Choir. Este enfoque regional busca aportar una autenticidad tonal que se alinea con la ambientación histórica y cultural de la historia, sin perder la esencia emocional que define la franquicia.

El soundtrack de Resonance, dentro del universo de A Plague Tale, se propone como una exploración musical distinta pero coherente con el ADN de la saga. Aunque se trata de un título dentro de un mismo linaje narrativo, la obra busca una aproximación fresca que no renuncie a las emociones centrales y rasgos musicales que los fans ya valoran.

El lanzamiento de la banda sonora de Resonance: A Plague Tale Legacy está previsto para el 27 de agosto de este año, y estará disponible en servicios de streaming y para descarga digital al mismo tiempo que el juego. Esta simultaneidad subraya la importancia de la experiencia sonora como un pilar integral de la aventura, permitiendo a los jugadores sumergirse en la atmósfera desde el primer momento y, posteriormente, revisitarla en cualquier momento a través de las plataformas de audio favoritas.

Para aquellos que siguen la saga, este nuevo capítulo ofrece una oportunidad de descubrir una narrativa reforzada por una música que no solo acompaña, sino que impulsa la acción y la emoción. Resonance: A Plague Tale Legacy promete ser un recordatorio de que, en el cruce entre historia, mito y música, cada nota puede convertirse en una huella indeleble en el viaje del jugador.

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