La voz en la era de la IA: derechos, límites y el reto de la identidad


Este inicio de año trajo a la palestra un tema que ya no es exclusivo de celebridades: ¿qué derechos tenemos sobre nuestra propia voz cuando la tecnología de IA puede clonarla a partir de minutos de audio?

Casos como las solicitudes de marca de frases asociadas a Taylor Swift y el interés deMatthew McConaughey por proteger expresiones icónicas muestran que la voz puede convertirse en un activo valioso de marca personal. Pero estas disputas también iluminan una pregunta más amplia y menos clara: ¿qué derechos conservamos en la era de la IA cuando una copia sonic puede hacerse con facilidad?

La tecnología de clonación de voz ha dado un salto importante. Plataformas como ElevenLabs y Suno han acercado estas herramientas al público, permitiendo generar audio sintético que suena convincentemente a una persona real. Para las celebridades, una voz distintiva puede ser parte integral de su marca y una fuente de ingresos; sin embargo, ahora cualquier persona con grabaciones en línea podría ver su voz clonada o imitadas sin permiso.

Pero el problema no es solo técnico. La ley no ha seguido el ritmo del avance tecnológico. Las normas vigentes sobre derechos de autor, marcas, privacidad y derechos de publicidad se crearon en un contexto anterior a la generación de voces por IA a gran escala, y eso complica las respuestas. Las reglas varían significativamente según el lugar de residencia.

Entonces, ¿qué protección existe hoy para una voz clonada sin consentimiento? ¿Se están preparando los legisladores para un mundo donde una voz puede replicarse en minutos? Para responder, consulté a expertos en derecho tecnológico, propiedad intelectual y derecho de la IA.

¿Qué dice la ley?

Dr. Edina Harbinja, profesora asociada de Derecho en la Universidad de Birmingham, señala que no hay una respuesta simple a si se puede “poseer” la voz. “Una grabación de voz puede estar protegida por derechos de autor y derechos conexos, y una interpretación puede activar derechos de intérprete”, explica. “Pero la voz en sí no suele ‘poseerse’ de la misma forma que una canción, una grabación sonora o una obra escrita.”

El profesor Andrés Guadamuz, experto en propiedad intelectual y derecho tecnológico en la Universidad de Sussex, coincide: “En el Reino Unido la respuesta es no: no posees tu propia voz. Existen vías para intentar sortearlo, pero no hay un recurso claro si alguien usa tu voz para entrenar una IA”.

Harbinja sugiere que la cuestión clave no es la propiedad, sino si una IA que imita una voz roba identidad, implica aprobación implícita o engaña al público. En otras palabras, la pregunta legal puede no ser de propiedad, sino de daño, engaño o tergiversación, y depende en gran medida de la jurisdicción.

En Estados Unidos, se habla de derechos de publicidad, false endorsement e impersonation. El caso Midler v. Ford Motor Co. es un ejemplo clásico de cómo una voz simulada puede ser objeto de reclamaciones cuando se utiliza para fines comerciales sin consentimiento. Existen también iniciativas como el NO FAKES Act, que apunta a proteger la voz e la likeness ante respuestas digitales no autorizadas.

En el Reino Unido, no existe un derecho general a poseer la propia voz, imagen o persona. Las rutas relevantes son el passing off (falsas representaciones comerciales), el uso indebido de información privada, la protección de datos, la difamación, contratos y, en algunos casos, marcas. Pero se trata de protecciones dispersas y limitadas para situaciones específicas.

El passing off puede ayudar a evitar que alguien se beneficie de tu imagen si tienes reputación; sin embargo, su aplicación a la voz es más restringida y tradicionalmente se ha utilizado más con imágenes que con voces.

El desafío es que la clonación de voz de IA no encaja fácilmente en una categoría legal única. Puede constituir impersonation, pero la etiqueta legal depende de la jurisdicción y del contexto: falsos respaldos, invasión de la personalidad, procesamiento de datos, competencia desleal, derechos de intérpretes o engaño al consumidor.

La situación también varía si la persona es una celebridad o un profesional de la interpretación, lo que complica aún más la idea de que alguien “posea” la voz de otra persona.

La IA plantea problemas únicos

Harbinja identifica dos grandes desafíos de aplicación: el entrenamiento de los modelos y el uso de la salida generada.

En el entrenamiento, los modelos pueden utilizar vastas colecciones de grabaciones disponibles en línea sin que los titulares de derechos sepan si su material fue usado, dónde ocurrió el entrenamiento o si se obtuvo una copia legal para demandar en una jurisdicción determinada.

En la salida, si una IA genera audio que suena igual que una persona pero no reproduce de forma sustancial una grabación protegida, los derechos de autor pueden no ser la mejor vía. Por ello la discusión se desplaza hacia cuestiones de voz, semblanza, personalidad, derechos de publicidad, consentimiento, transparencia y regulación de réplicas digitales.

La aplicación práctica de estas ideas varía según la jurisdicción y el contexto, y la encrucijada entre derechos de propiedad y derechos de la persona se hace más pronunciada a medida que la clonación vocal se vuelve más accesible.

En resumen, la estrategia regulatoria actual funciona para ciertos escenarios comerciales, pero no resuelve la problemática mayor de la imitación no autorizada de una voz.

El futuro de la ley

¿Está la legislación evolucionando para acomodar estas nuevas tecnologías? Sí, pero de forma lenta. La transparencia en IA se está fortaleciendo en la UE, con la Ley de IA que exige transparencia en ciertas interacciones con IA y contenido sintético, incluidos audios generados. Los expertos desean legislación específica que proteja las voces, y ya hay indicios de que se está contemplando la regulación frente a deepfakes y réplicas digitales en el Reino Unido.

No obstante, Harbinja subraya que el debate no debe centrarse exclusivamente en la propiedad. “La cuestión moral y teórica más profunda es si la voz, la semblanza y la persona deberían regirse principalmente por la propiedad o por conceptos de dignidad, personalidad, identidad y autonomía.” En su opinión, este último marco ofrece un punto de partida más apropiado, especialmente cuando los sistemas de IA no solo copian un activo comercial sino que simulan a una persona.

La historia invita a reflexionar: la IA no es solo una tecnología más, es una pregunta sobre identidad, autenticidad y dignidad. ¿Qué significa tratar a una parte de una persona como propiedad? ¿Qué límites debemos establecer para proteger la integridad de la identidad individual en la era de la reproducción digital?

En última instancia, las respuestas no son simples ni universales. El camino de la regulación será gradual y diverso, y requerirá un enfoque que combine derechos de propiedad, derechos de la persona y consideraciones éticas para sostener una convivencia entre avance tecnológico y dignidad humana.

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Nothing Ear (3a): A Budget Breakthrough with Audio Snapshots and In-Call Recording



Nothing has unveiled a new budget entry in its Ear lineup with the Ear (3a), a mid-range model designed for a generation that treats technology as an extension of personal style. Priced at $99 / £99, the Ear (3a) sit alongside Nothing’s higher-end Ear (3) and the earlier Ear (a), positioning themselves as a practical upgrade without redefining the flagship category.

A standout feature, and the centerpiece of the Pitch, is the 32MB of built-in flash storage. This “Audio Snapshot” capability enables users to clip and save audio moments directly from the earbuds. By pinching both buds before and after the desired content, listeners can create a quick clip without pulling out a phone. In addition to this, the Ear (3a) introduce a gesture that allows in-call recording directly from the earbuds, with an approximate two-hour recording buffer available without accessing a connected device. The recordings sync automatically to the Nothing X app for replay, editing, sharing, and transcription, and key moments can be transformed into quote cards for social or professional use.

From a design perspective, Nothing has refreshed the colorways with a new striking pink alongside the classic black, white, and a reworked yellow finish. Under the hood, the Ear (3a) pack a 12mm driver (slightly larger than the Ear (a) and similar to Nothing’s approach to affordable hi-fi). The audio experience is supported by LDAC for high-resolution wireless audio, and a three-LED status indicator in a playful matrix array adds to the product’s identity. The case’s corner-radius has been softened for comfort, and there’s an enhanced ear-tip design with an extra XS size included to improve fit and seal.

Technically, the Ear (3a) bring several firsts to the Nothing a-series: an aerospace-grade diaphragm in the larger driver, a wide-band 45dB ANC algorithm with claimed improvements of around 17.1% over the Ear (a) thanks to software and hardware refinements, Static Spatial Audio for head-tracked spatial audio, and a dedicated eight-band EQ in the Nothing X app for tuning. The microphone array features a 3-mic AI voice algorithm intended to improve voice capture during recordings and calls, which supports the Audio Snapshot workflow and in-call clarity.

Battery life is targeted at 10 hours on the buds with ANC off, extending to up to 25 hours with ANC on, and a total of 42 hours when including the charging case. The devices carry an IP54 rating, indicating dust and splash resistance for both buds and case.

Availability and price are straightforward: the Ear (3a) are on sale now at $99 / £99 (and AU$ around 190 where available). While sound impressions will come with hands-on testing, Nothing has positioned the Ear (3a) as a compelling option for budget-conscious listeners who value a distinctive design, practical on-device recording capabilities, and a feature set that bridges everyday listening with on-the-fly content capture.

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Proton VPN refuerza su infraestructura en Brasil con 89 nuevos servidores para enfrentar la congestión de la Copa Mundial



La reciente Copa del Mundo ha llevado a Proton VPN a tomar una medida audaz para garantizar una experiencia de streaming estable ante un aumento masivo de tráfico. En una semana, la empresa con sede en Suiza desplegó 89 nuevos servidores en Brasil, respuesta directa a la congestión de red provocada por el intenso tráfico de visualización de los partidos, especialmente durante las jornadas de la selección brasileña.

El incremento acelerado de la infraestructura se produjo después de que los servidores brasileños existentes se vieron sobrecargados por usuarios internacionales que eludían las restricciones geográficas para ver el torneo. El pico de demanda se registró cuando Brasil disputó sus partidos clave, lo que provocó interrupciones en las conexiones para varios usuarios de la región y del exterior que buscaban una experiencia de visualización fluida.

Según TechRadar, la enorme popularidad de CazeTV, un canal de YouTube brasileño que transmite todo el torneo de forma gratuita, ha sido el principal impulsor del incremento de tráfico. A la vista de esta demanda, muchos aficionados optan por servicios de VPN para redirigir su tráfico a través de Brasil y desbloquear la transmisión geobloqueada.

El equipo de ingeniería de Proton VPN trabajó durante la noche para garantizar que la red pudiera soportar la carga, y el área de Brasil recibió la mayor atención ante el encuentro Brasil vs. Noruega, considerado uno de los ejes del calendario. El gerente general de Proton VPN, David Peterson, confirmó el despliegue de emergencia en una publicación en X, indicando: “Fans, pueden descansar tranquilos: el equipo de infraestructura reforzó los servidores en Brasil. Son +59, además de los 30 ya añadidos esta semana”.

Un tuit destacado de la cuenta de Proton VPN resumió la situación: “Cada vez que Brasil juega, nuestros servidores en Brasil se ven inundados. Suponemos que los brasileños en el extranjero están conectando a nuestros servidores para ver la Copa en CazéTV. Hemos añadido más servidores para ayudar con eso. Por favor, no rompan estos también.”

Con este aumento de capacidad, Proton VPN busca asegurar que la experiencia de ver partidos en 4K sea lo más estable posible, reduciendo la congestión y los fallos de conexión durante momentos críticos del torneo.

El incremento de la infraestructura también ha generado debates sobre el impacto de las transmisiones gratuitas y el uso de VPNs para sortear bloqueos geográficos. Para aquellos interesados en intentar soluciones similares, existen guías que detallan cómo ver la Copa del Mundo desde fuera de Brasil utilizando una VPN. Sin embargo, es importante recordar que el streaming en 4K exige velocidades consistentes y, en muchos casos, las versiones gratuitas o de planes básicos limitan el acceso a servidores específicos de la región. Por ello, la recomendación habitual es optar por suscripciones premium que ofrezcan mayor fiabilidad y ancho de banda.

En resumen, la expansión de 89 servidores en Brasil marca un hito para Proton VPN ante una demanda inusitada impulsada por CazeTV y el atractivo global de la Copa del Mundo. La decisión destaca la importancia de una infraestructura robusta cuando el streaming de alta resolución y el interés internacional se dan la mano.

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Comparativa de Samsung T9 y T7: dos SSD portátiles para cada necesidad



En un mercado donde la velocidad y la confiabilidad definen la productividad, Samsung ofrece dos opciones destacadas en el segmento de SSD portátiles: el Samsung T9 Portable SSD y el Samsung T7 Portable SSD. Ambos modelos ofrecen 1 TB de almacenamiento y capacidades robustas para gestionar desde proyectos creativos hasta copias de seguridad diarias. A continuación, analizo sus fortalezas y escenarios de uso para ayudarte a elegir con criterio.

Rendimiento y usos recomendados
– Samsung T9 Portable SSD: este modelo está orientado a tareas que exigen velocidad sostenida. Con velocidades de lectura y escritura de hasta 2,000 MB/s, es ideal para edición de video en 4K, proyectos creativos grandes y transferencias de archivos pesados en segundos. Si tu flujo de trabajo implica mover grandes volúmenes de datos con frecuencia, el T9 es la opción más adecuada.
– Samsung T7 Portable SSD: pensado para el uso diario, ofrece velocidades de lectura de hasta 1,050 MB/s y escritura de hasta 1,000 MB/s. Es una elección excelente para respaldos de fotos, documentos, juegos y proyectos creativos del día a día. Si buscas una solución rápida y compacta para tareas cotidianas, el T7 cumple con creces.

Diseño, durabilidad y compatibilidad
– Ambas unidades destacan por su tamaño compacto y construcción de aluminio, lo que facilita su transporte en una mochila o incluso en un bolsillo. Además, cuentan con protección de seguridad mediante cifrado por hardware (256-bit AES) y gestión térmica avanzada para mantener el rendimiento bajo cargas prolongadas.
– Resistencia: el T7 y el T9 están diseñados para soportar caídas y golpes moderados, con resistencia estructural que las hace adecuadas para uso itinerante entre equipos como PCs, Macs, cámaras, consolas y smartphones con USB-C.

Experiencia de usuario y versatilidad
– Compatibilidad amplia: ambos modelos son reconocermente compatibles con una gran variedad de dispositivos y sistemas, lo que facilita la migración de datos entre plataformas sin complicaciones.
– Grabación y flujo de trabajo: para creadores que trabajan con video 4K o grandes archivos multimedia, el T9 ofrece la ventaja de velocidades superiores que reducen significativamente los tiempos de transferencia y edición en la nube local.

Coste y valor
– Interpretando la oferta de descuentos, tanto el T9 como el T7 presentan una buena relación valor-precio para quienes buscan mejorar su flujo de trabajo sin invertir en soluciones de almacenamiento más costosas.
– En escenarios regionales como el Reino Unido, estos modelos también presentan ofertas atractivas en determinadas tiendas, lo que puede traducirse en una diferencia de precio notable frente a otros competidores.

Conclusión: ¿cuál elegir?
– Si tu prioridad es la máxima velocidad para trabajar con archivos grandes, la edición de video y transferencias rápidas, el Samsung T9 Portable SSD es la opción más adecuada.
– Si tu uso es mayoritariamente para copias de seguridad, almacenamiento diario de documentos y proyectos menos exigentes en velocidad, el Samsung T7 Portable SSD ofrece un rendimiento sólido y confiable en un formato práctico.

Notas finales
– Ambos dispositivos ofrecen 1 TB de almacenamiento y están disponibles en capacidades superiores (2 TB y 4 TB) para quienes requieren mayor capacidad en el futuro.
– Para ampliar tus opciones, puedes revisar recopilaciones como las mejores SSD portátiles y las SSD externas más rápidas, que ayudan a comparar características y precios de diferentes marcas.

Si buscas un resumen rápido: T9 = rendimiento máximo para edición y grandes archivos; T7 = opción equilibrada para uso diario y backups. Ambos son fiables y vienen respaldados por una de las marcas más reconocidas en almacenamiento flash.

Para más detalles y opciones de compra, consulta las fichas de producto y guías de compra de tu región.

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Gestión de Shadow AI en 2026: equilibrio entre innovación y gobernanza


Las herramientas de IA se han vuelto tan accesibles que el shadow AI representa un riesgo para cualquier organización. Empleados recurren a ellas para resumir documentos, redactar correos y analizar datos, mientras los proveedores incorporan IA en sus productos con documentación deficiente y opciones limitadas para desactivarla.

El resultado es que el personal podría estar usando herramientas sin evaluar ni aprobar, exponiendo potencialmente al negocio a riesgos por procesar datos personales o sensibles sin consentimiento adecuado.

La cuestión clave para las organizaciones en 2026 ya no es si permiten la IA en el lugar de trabajo, sino cómo gestionar de la mejor forma la IA que ya se está usando.

Shadow AI no es solo un tema de comportamiento de los empleados; es una señal de que la tecnología en el lugar de trabajo avanza más rápido que la gobernanza.

¿Qué es shadow AI?

Shadow AI es el uso de herramientas de IA dentro de una organización sin revisión de seguridad, gobernanza formal ni aprobación documentada de Compliance, Legal o IT.

En la práctica, suele implicar IA generativa de consumo como ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot, accedida a través de cuentas personales. También puede incluir funciones de IA incrustadas de forma silenciosa en productos SaaS aprobados, extensiones de navegador, servicios de transcripción y la creciente oleada de agentes autónomos.

Es la descendiente directa del problema de shadow IT de fines de la década de 2000, pero con un giro: pasa de almacenamiento no autorizado a inteligencia no autorizada.

Es más difícil de detectar y mucho más difícil de controlar, con consecuencias potenciales que se extienden más allá de un equipo o de un simple error de datos. A diferencia de shadow IT, que era principalmente una preocupación de cumplimiento, shadow AI crea nuevos riesgos porque puede procesar, replicar y actuar sobre la información, haciendo que su impacto sea más difícil de prever y contener.

Los riesgos: protección de datos y cumplimiento de privacidad

El Cost of a Data Breach 2025 de IBM halló que una de cada cinco organizaciones ya había experimentado una brecha vinculada a IA no sancionada, aumentando aproximadamente 670,000 dólares al costo medio del incidente.

Sin embargo, lo más preocupante para los profesionales de protección de datos no es el coste de contención, sino lo que esos incidentes expusieron: el 65% de los incidentes relacionados con IA resultaron en la exposición de información de identificación personal y el 40% condujo al robo de propiedad intelectual.

Los riesgos de protección de datos son considerables, especialmente para organizaciones reguladas por GDPR en el Reino Unido y la UE. Cuando un empleado copia datos de clientes en un chatbot de nivel gratuito, pueden vulnerarse múltiples obligaciones. El artículo 5 exige un procesamiento lícito y transparente, lo que es imposible si la organización no sabe que el procesamiento está ocurriendo.

El artículo 28 exige un acuerdo de procesamiento de datos con cualquier tercero que procese datos; y no existe tal acuerdo entre su empresa y OpenAI u otros servicios similares cuando un empleado utiliza una cuenta personal de ChatGPT. El artículo 35 exige una Evaluación de Impacto de Protección de Datos (DPIA) para procesamiento de alto riesgo, lo cual no puede realizarse con herramientas de las que la organización no está al tanto.

Las sanciones máximas pueden, al menos en teoría, alcanzar 20 millones de euros o el 4% de la facturación global.

La UE AI Act

La inminente UE AI Act impone obligaciones adicionales a los desplegadores de sistemas de alto riesgo, incluyendo una diligencia debida estricta y evaluaciones de riesgo sobre proveedores de IA. De nuevo, es imposible cumplir estas obligaciones si no se sabe qué sistemas se están usando.

Aunque aún no se conoce la postura de aplicación de la UE, la posible multa máxima es del 6% de la facturación global.

Los riesgos más allá de la regulación

Más allá de las sanciones formales, shadow AI podría ocasionar un grave riesgo reputacional. Un incidente que cause un daño fundamental a individuos o revele acuerdos de confidencialidad podría traducirse en una ruptura de confianza irreparable.

A diferencia de archivos subidos a un servicio de almacenamiento autorizado, los datos introducidos en herramientas gratuitas de IA pueden ser mucho más difíciles de recuperar o eliminar. En muchos acuerdos de herramientas gratuitas, los términos permiten al proveedor usar prompts y salidas para entrenar sus sistemas, lo que explica por qué estas herramientas pueden ofrecerse gratis pese a sus altos costos operativos.

Una vez que los datos ingresan al sistema, pueden volverse irrecoverables, ya que pueden añadirse a conjuntos de entrenamiento y no hay garantía de que puedan aislarse para ser eliminados, incluso si el proveedor está dispuesto.

El caso de Samsung en 2023 ilustra rápidamente cómo los riesgos de shadow AI pueden volverse realidad. Poco después de permitir el uso de ChatGPT en su división de semiconductores, ingenieros pegaron código fuente propietario, transcripciones de reuniones y especificaciones de hardware en la interfaz del consumidor en varias ocasiones.

Samsung respondió inicialmente con una prohibición, y luego la levantó. La lección no es que todas las organizaciones deban prohibir IA, sino que sin controles de acceso claros, los datos sensibles pueden exponerse muy rápidamente.

Riesgos emergentes en 2026

Las amenazas más recientes provienen del auge de la IA “vibe coding” y de la IA con agentes. Estas utilizan indicaciones en lenguaje natural para construir aplicaciones que procesan datos y pueden incluso tomar decisiones comerciales sobre cómo se usa esa información.

Los riesgos de seguridad son un tema en sí mismos, pero no someter a escrutinio a estas aplicaciones codificadas por voz puede dejar fuera controles de seguridad básicos que el coder no sabía pedir.

La red social Moltbook fue vibe coded y expuso rápidamente 1,5 millones de claves API y los correos de 35,000 usuarios. Es una violación obvia del principio de seguridad de GDPR, que es el tipo de fallo que los reguladores quieren aplicar.

Los agentes desplegados sin procedimientos de calidad y revisión pueden tomar decisiones incorrectas o inconsistentes, y sesgos en los modelos subyacentes pueden discriminar a grupos, incluidas personas con características protegidas.

Si esto deriva en denegación de atención médica, acceso a servicios financieros o discriminación laboral, existe el riesgo de incumplimiento de la legislación de igualdad y derechos humanos.

¿Qué tan extendido está shadow AI?

Las cifras son altas y crecen de forma constante. El informe State of Shadow AI de UpGuard encontró que más del 80% de los empleados usan herramientas de IA no aprobadas en el trabajo. Netskope, basándose en telemetría de seguridad en la nube de 2024 a 2025, encontró que el 47% del uso de IA generativa en la empresa ocurre a través de cuentas personales que la empresa no supervisa.

La investigación de Telus Digital halló que, de los empleados de empresas que usan GenAI en el trabajo, alrededor del 68% lo hace con credenciales personales en lugar de corporativas, y el 57% admite introducir información sensible en esas herramientas. CX Trends 2025 de Zendesk reportó que el uso de herramientas_shadow AI_ en sectores como salud, manufactura y servicios financieros creció más de 200% año tras año.

También existe una brecha de percepción notable. ManageEngine, en una encuesta de 2025 entre negocios en EEUU y Canadá, encontró que el 97% de los responsables de IT ven riesgos significativos en shadow AI, pero el 91% de los empleados ve poco o ningún riesgo, o considera que el beneficio compensa el riesgo.

Por qué el personal usa shadow AI

La brecha de percepción es clave. Los empleados no copian datos de clientes en ChatGPT para violar políticas; lo hacen porque facilita su trabajo y porque no se les ha proporcionado una ruta más segura para lograr el mismo resultado.

Las violaciones sistemáticas de políticas no reflejan negligencia sino una necesidad no atendida. Las tareas más comunes de shadow AI incluyen resumir notas y llamadas, redactar correos, hacer lluvia de ideas y analizar informes.

Estas son precisamente tareas cognitivas repetitivas que sobrecargan al personal y ralentizan la entrega. Si las herramientas aprobadas no pueden realizar el trabajo con rapidez, los empleados recurren a alternativas que sí lo hacen. Las herramientas gratuitas suelen ofrecer más funcionalidad.

El software empresarial debe ser al menos tan bueno como la opción gratuita; si no lo es, la opción gratuita ganará. Las generaciones más jóvenes están acostumbradas a adoptar herramientas para hacer el trabajo y acelerar procesos, y a menudo superan la velocidad de los procesos de compra.

La investigación de Software AG encontró que el 48% de los empleados seguiría usando herramientas de IA incluso si la organización las prohibiera expresamente, y el análisis de Check Point Software señala que prohibir IA elimina el canal oficial para señalar herramientas, asegurando que toda nueva IA en el negocio sea shadow AI. Claramente, las prohibiciones no son la solución.

Gobernanza que funciona

El tema de Shadow AI es ahora demasiado extendido para que una organización bien gobernada lo ignore, y las compañías que están acertando tratan el fenómeno como una señal, no como una infracción.

Necesita saber qué está sucediendo en su organización para ver dónde están los puntos de presión y aliviar la presión que empuja a los empleados a usar herramientas no aprobadas. Esto requiere a una amplia gama de actores, no solo IT para aprobar o bloquear sistemas.

Comience por mapear lo que ya está pasando. Las herramientas de monitoreo de red y descubrimiento de SaaS suelen revelar una lista sorprendente de servicios de IA en uso activo; trate esa lista como investigación y no como una forma de disciplinar a los infractores. Pregunte a su personal, de forma anónima si es necesario a través de encuestas y sesiones de escucha, para que describan lo que intentan lograr sin temor a represalias.

Cuando haya identificado lo que la gente necesita, proporcione una alternativa autorizada que sea al menos tan buena como la opción shadow, con protecciones de datos de empresa detrás de ella; casi todas las herramientas gratuitas que el personal podría usar tienen versiones empresariales respaldadas por acuerdos de seguridad y protección de datos.

Continúe con una política breve y legible, idealmente permisiva pero con salvaguardas. Nombre las herramientas aprobadas por categoría o propósito, liste entradas de datos prohibidas (datos personales, código fuente, proyecciones financieras, información confidencial de clientes).

Por último, invierta en capacitación en alfabetización para que el personal entienda qué datos van a dónde, y actualícela a medida que cambien las herramientas. Mantenga los casos de uso, su uso real y la política bajo revisión continua y actualícelos regularmente para adelantarse a las necesidades del personal antes de que encuentren sus propias soluciones.

Conclusión

Shadow AI es una batalla perdida si se trata como un problema de disciplina; hay demasiadas herramientas, demasiada demanda y es demasiado fácil de acceder. Abordarlo como un problema de diseño de negocio, sin embargo, puede convertirlo en una oportunidad poderosa.

Cada empleado que recurre a una herramienta no aprobada señala una brecha, ya sea en el software que se les ha proporcionado, en los flujos de trabajo en los que están atascados o en el apoyo que no han recibido.

Una buena gobernanza no solo cierra esa brecha por razones de cumplimiento: la cierra de forma que facilita realmente el trabajo de las personas mientras entrega la capacidad de IA que el negocio necesita, a través de la puerta principal y no por la puerta trasera.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra plataforma para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica.

Las opiniones aquí expresadas corresponden al autor y no necesariamente a 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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Nintendo anuncia Switch 2 con batería extraíble en Europa y fin de ventas del hardware original para 2027


Nintendo ha anunciado planes para vender una nueva consola Switch 2 con batería reemplazable en Europa, según un comunicado reciente, y confirmó que terminará la venta de todo el hardware original de Switch a principios de 2027. Además, se esperan actualizaciones de otros accesorios de Nintendo a lo largo del año y a principios de 2027.

La compañía comunicó que la Switch 2 incluirá una batería reemplazable para cumplir con la nueva legislación de baterías de la Unión Europea. Esta normativa, aprobada en 2023, exige que los productos con baterías integradas que se vendan en la UE sean fácilmente reemplazables por los usuarios antes del 18 de febrero de 2027.

En una publicación de soporte actualizada, Nintendo confirmó que lanzará nuevas versiones de la Switch 2 en la UE con baterías reemplazables, con el primer hardware revisado previsto para este verano. El catálogo de productos revisados se ampliará durante el año y hasta principios de 2027.

La empresa señaló que, a partir del verano de 2026, para prepararse ante los cambios regulatorios europeos, ciertos productos de Nintendo en Europa serán reemplazados por revisiones que incluyen baterías reemplazables por el usuario. No obstante, la funcionalidad entre los productos actuales y las revisiones no cambia.

Las primeras versiones revisadas se espera que estén disponibles desde el verano de 2026, con más productos en otoño, invierno y principios de 2027. Debido a diversos factores, es posible que estas revisiones no lleguen a todos los países europeos de forma simultánea.

Entre los productos afectados se encuentran la Nintendo Switch 2, el par de Joy-Con, Joy-Con (L&R) en Neon Blue y Red, el par de Joy-Con 2, Joy-Con 2 (L&R), el Pro Controller de Nintendo Switch 2, el Controlador N64 para Nintendo Switch y el Controlador GameCube para Nintendo Switch 2.

Como resultado, la propia Nintendo confirmó en su FAQ que dejará de vender todo el hardware original de Switch el próximo año, casi una década después de su lanzamiento. El fabricante declaró: “A partir de mediados de febrero de 2027, aproximadamente diez años después del lanzamiento de Nintendo Switch en marzo de 2017, Nintendo ya no venderá a minoristas hardware de la familia Nintendo Switch (específicamente Nintendo Switch, Nintendo Switch Lite y Nintendo Switch – OLED Model)”. Las ventas en la Nintendo Store también terminarán en mediados de febrero de 2027.

Por ahora, la Nintendo Switch, Nintendo Switch Lite y Nintendo Switch – OLED Model seguirán fabricándose durante el resto de 2026 y deberían estar ampliamente disponibles en Europa durante todo el año.

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Después de la bandera a cuadros: el mensaje que encendió la conversación en el British GP



¡Qué carrera tan eléctrica fue la del British Grand Prix! En medio de la emoción y las frenadas imposibles, el equipo brilló con un episodio que ya se está convirtiendo en parte de la leyenda de esta temporada. Toto Wolff lanzó una réplica directa y sin rodeos a George Russell tras la carrera, un momento que ha sido comparado por comentaristas con ese icónico instante de 2010 de Mark Webber. El ruido de la radio, cargado de franqueza y urgencia, capturó la tensión de una prueba en la que todo estaba en juego para la casa de Mercedes.

George Russell, que cruzó la línea en segunda posición en su carrera en casa, terminó asegurando un podio para la familia de la casa plateada. ¿La razón? Un giro del destino que dejó a su compañero Kimi Antonelli en 15º lugar, tras un fallo que involucró un escudo delantero desprendido y un juego de límites de pista que dio mucho que debatir. La escena, capturada en detalle por las transmisiones, dejó claro que cada minuto de carrera puede cambiar el resultado de forma abrupta, y que la presión de lograr el máximo rendimiento está siempre al acecho.

Este momento ha encendido la conversación entre fans y analistas sobre la dinámica interna del equipo, la gestión de riesgos y las estrategias de carrera. ¿Fue la respuesta de Wolff una llamada de atención necesaria o una conversación que se queda en el terreno de la presión de la competencia? Independientemente de la lectura, lo que está claro es que el equipo Mercedes encontró una forma de seguir empujando la conversación pública, manteniendo viva la tensión y la emoción que hacen al deporte tan adictivo.

Si te apasiona el ruido de los motores, los giros estratégicos y los momentos de máxima claridad bajo presión, este episodio te ofrece un vistazo único a lo que significa competir al más alto nivel. Sigue leyendo para profundizar en el contexto, las decisiones técnicas y las reacciones de la comunidad F1 ante una de las dinámicas más comentadas de la temporada.

Keep reading: Este enlace te lleva a un análisis detallado de la comparación entre el momento destacado de Wolff y la famosa frase de Webber, más las implicaciones para Russell y el equipo Mercedes. No te pierdas los matices técnicos y las posibles repercusiones para el campeonato.
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Cuando la IA pasa de la adopción a la acción: lecciones para Retail en la recta final del año



El panorama minorista está saturado de datos, herramientas y promesas de inteligencia artificial. Sin embargo, la investigación reciente sugiere que la adopción de IA es amplia, pero su retorno y utilidad real aún no se materializan de forma contundente. Este análisis ofrece una visión clara de los desafíos y las oportunidades para las empresas que buscan convertir la promesa de la IA en resultados tangibles.

Principales hallazgos para entender el momento actual:
– 97% de los minoristas han implementado IA en alguna forma, pero el 69% solo reacciona a problemas operativos después de que estos ya afectaron el rendimiento comercial. Esto indica una brecha entre la planificación y la acción proactiva.
– 47% aún espera ver un retorno de inversión significativo de su gasto en IA, lo que señala que las expectativas de ROI requieren una estrategia más clara y medible.
– Las dificultades de datos siguen siendo una barrera crítica: 42% de las empresas luchan con una visibilidad de datos deficiente, un cuello de botella que impide avanzar con iniciativas de IA de alto impacto.

Conclusiones estratégicas para líderes minoristas:
– La adopción de IA debe ir acompañada de una base de datos limpia y accesible. Sin datos de calidad, la IA no puede entregar decisiones oportunas ni recomendaciones confiables.
– El éxito se encuentra en la excelencia operativa, no en la adopción ciega de tecnología. Las compañías que logren integrar IA en procesos con procesos estandarizados, gobernanza clara y métricas de desempeño tendrían mayores probabilidades de obtener ROI sostenido.
– Las decisiones aún dependen de intervención humana en gran medida. El 79% de los directivos reporta que la mayoría de las decisiones clave operativas requieren intervención manual, lo que ralentiza respuestas y limita el impacto de la IA.

Oportunidad para el cuarto trimestre y más allá:
– Proteger márgenes se perfila como uno de los riesgos comerciales más significativos a medida que avancemos hacia el cierre del año. En este contexto, la IA puede ser un habilitador crítico si se orienta a cadenas de suministro más eficientes, previsión de demanda y optimización de inventarios con datos de calidad y gobernanza adecuada.
– La clave está en construir fundamentos robustos: datos limpios, procesos estandarizados y una infraestructura tecnológica que soporte decisiones rápidas y confiables. Las empresas que pueden lograr esto activarán el verdadero valor de la IA, más allá de la mera automatización de tareas.

Cita destacada:
– Como señalan líderes de la industria, “a menudo, las empresas culpan a la interrupción de la cadena de suministro cuando el verdadero problema es que están tomando decisiones con información incompleta o desactualizada.” Esta observación subraya la necesidad de un enfoque estratégico basado en datos y procesos para desbloquear el potencial de la IA.

Enfoque recomendado para líderes minoristas:
1) Evaluar la calidad y la disponibilidad de datos críticos para ventas, inventario y demanda futura.
2) Definir casos de uso de IA con métricas claras de ROI y un plan de implementación iterativo.
3) Implementar gobernanza de datos y una arquitectura que permita decisiones rápidas y confiables en entornos dinámicos.
4) Priorizar la excelencia operativa como plataforma para escalar IA de alto impacto.

Esta perspectiva invita a las empresas a mirar más allá de la tecnología y centrarse en fundamentos sólidos: datos, procesos y capacidad de ejecución. Al hacerlo, la IA puede convertirse en un motor de rendimiento real en el último tramo del año y en adelante, especialmente cuando las condiciones del mercado demandan respuestas rápidas y precisas.

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Reimaginar el flujo de trabajo: por qué la IA debe integrarse en procesos, no como complemento, sino como motor de eficiencia



En un mundo donde las empresas buscan velocidad sin sacrificar control, la verdadera oportunidad de la IA no reside únicamente en disponer de herramientas inteligentes, sino en rediseñar los flujos de trabajo para que la tecnología trabaje donde realmente ocurre el trabajo. El resultado es claro: menos tiempo dedicado a tareas administrativas repetitivas y más tiempo para acciones que requieren juicio, negociación y estrategia de negocio.

Muchas iniciativas de IA fallan cuando se limitan a añadir una capa tecnológica sobre procesos rotos. En la gestión de acuerdos, por ejemplo, los costos no provienen únicamente de la carencia de herramientas, sino de un conjunto de handoffs fragmentados, revisiones manuales y una visibilidad insuficiente de cambios y riesgos. La IA cobra valor cuando se integra en flujos de trabajo estructurados que automatizan tareas repetitivas, aplican verificaciones de políticas de forma consistente y permiten a los equipos avanzar con mayor rapidez sin perder el control.

El concepto de “ventaja competitiva” no se logra con innovación hype, sino con la mejora constante de los procesos. Tal como señalan investigaciones de Deloitte, la gestión avanzada de acuerdos está vinculada a un mejor desempeño financiero; las organizaciones que la adoptan reportan beneficios estratégicos y mayor velocidad en operaciones críticas. Estos hallazgos subrayan una verdad: la tecnología debe apoyar la forma en que las personas interactúan y cómo las tareas fluyen entre equipos.

Un primer paso práctico no es preguntar dónde desplegar IA, sino identificar qué tareas rutinarias consumen el tiempo de personal altamente capacitado. En la gestión de acuerdos, esto incluye comparar términos con políticas, detectar desviaciones, gestionar aprobaciones y activar la siguiente decisión en la cadena. En este marco, la IA funciona porque las tareas son repetibles y la persona aporta el juicio.

Con IA integrada en el flujo de trabajo, la revisión rutinaria puede automatizarse; las cláusulas estándar y los riesgos conocidos se evalúan de manera rápida. Los equipos trabajan desde playbooks compartidos, lo que eleva la consistencia de las revisiones y facilita la visibilidad del progreso a lo largo del proceso. Las solicitudes ya no se pierden en cadenas de correo, quedan atrapadas con personas ausentes o se convierten en un juego de ida y vuelta.

La revisión asistida por IA compara contratos con playbooks predeterminados, sugiere redlines dentro del flujo y centraliza la captura, revisión y aprobación, guiando a la persona adecuada en cada paso siguiente.

La necesidad de velocidad debe ir acompañada de control. En la gestión de flujos de trabajo, ya sea acuerdos o cualquier otro proceso, el uso óptimo de la IA es lograr que las aplicaciones empresariales sean más consistentes, permitiendo a los expertos centrar su tiempo en excepciones, negociación y gestión de riesgos complejos. Cuando se aplica correctamente, la IA libera a los especialistas para enfocarse en áreas donde el matiz importa, justo cuando más se necesita.

Los acuerdos atraviesan todas las funciones críticas de la empresa. Una mala gestión de flujos afecta la velocidad de las negociaciones, la incorporación de proveedores, el cumplimiento y los procesos de empleados a lo largo del ciclo. Por ello, la gestión de acuerdos debe formar parte de la conversación sobre el lugar de trabajo digital, no solo de un tema legal o de back office.

La evidencia reciente sugiere que las organizaciones con una gestión de acuerdos más avanzada están mejor posicionadas para superar a la competencia y que una parte significativa de las empresas reconoce su contribución a objetivos estratégicos. Este cambio de paradigma indica que el futuro de la IA reside en su capacidad para integrarse en flujos de trabajo estructurados, donde las fricciones son más evidentes para los usuarios.

El siguiente paso de la IA en las empresas no se trata de promesas grandilocuentes, sino de arreglar el comportamiento diario del trabajo que impulsa las operaciones reales. Aunque las cláusulas y las revisiones de acuerdos son solo un ejemplo, la lección es clara: la IA entrega mayor valor cuando ayuda a las personas a trabajar de forma más rápida, consistente y transparente, y nos invita a repensar lo que es posible al enfocar la innovación en la mejora de los procesos invisibles que sustentan el negocio.

Este enfoque ya se ve reflejado en la investigación y en la experiencia de la industria: las soluciones de gestión de acuerdos estructuradas, apoyadas por IA, se están integrando como parte del paisaje del lugar de trabajo digital, con el objetivo de reducir riesgos y acelerar ingresos. La próxima ola de ganancias en IA vendrá de las mejoras en el trabajo cotidiano, no solo de avances llamativos.

Para quienes buscan construir ventajas sostenibles, la recomendación es clara: diseñen flujos de trabajo claros, estandaricen reglas y responsabilidades, y ubiquen la IA donde mejor pueda apoyar a las personas en las tareas que más valor aportan. De este modo, se logra un equilibrio entre velocidad y control, en un entorno donde la experiencia humana sigue siendo decisiva para lograr acuerdos exitosos y decisiones estratégicas.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, una plataforma para explorar ideas de líderes y expertos en tecnología; las opiniones expresadas corresponden al autor y no necesariamente a TechRadar Pro o Future plc. Si desea contribuir, puede obtener más información en las pautas de perspectivas.

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Verstappen y el Misterio del Ala Trasera: Dos Fallos, un Mismo Desafío en la Pista



¡Qué fin de semana para la Fórmula 1! Max Verstappen volvió a vivir un episodio de alto voltaje en Spielberg: otra caída, otra sorpresa en la pieza clave de su máquina, la ala trasera de Red Bull. Pero atención: el ocho veces campeón del mundo dejó claro, con esa chispa en la mirada que no falla, que los dos fallos fueron causados por problemas distintos. “Es una avería diferente, pero el mismo resultado”, afirmó Verstappen con esa mezcla de frustración y determinación que lo caracteriza cuando la competencia aprieta.

Después del crujido en Q3, cuando Verstappen se dejó ir al final de la sesión y llevó el coche al límite, Red Bull confirmó que investigaría a fondo. ¿Qué ocurrió exactamente? ¿Una chispa mecánica, una varilla desalineada, o una falla eléctrica que dejó al coche sin la fiabilidad que exige un fin de semana de alta presión? Los equipos de Milton Keynes no esconden que cualquier señal de debilidad será analizada con lupa: cada detalle cuenta cuando la esperanza de un sexto título se juega en cada curva.

Lo interesante aquí no es solo el fallo en sí, sino la narrativa que rodea a Verstappen y al equipo: la resiliencia ante la adversidad, la capacidad de mantener la cabeza fría y la determinación de traducir cada contratiempo en una respuesta rápida y contundente en la pista. En el paddock se habla de un paso atrás para dos grandes saltos adelante: entender la raíz del problema, ajustar y volver a pelear con la precisión de un reloj suizo.

Mientras tanto, Spielberg sigue De frente: la afición respira hondo, sabe que la Fórmula 1 es una ciencia inexacta y que cada componente puede decidir una carrera. Red Bull promete transparencia en su investigación y una solución que no deje lugar a dudas. ¿Será este episodio el catalizador para una mejora decisiva en la aero-eficiencia y en la confiabilidad que necesita uno de los equipos más ambiciosos de la parrilla?

La temporada no cede y Max Verstappen se mantiene en la primera línea de la conversación mundial sobre lo que significa competir al límite. Con cada giro, con cada declaración, se escribe un capítulo más de una historia que promete emoción, competencia y la promesa de que el rugido de la pista aún tiene mucho para brindar. Sigue leyendo para descubrir cómo evoluciona esta investigación y qué impactos podría tener en el desarrollo del coche para las próximas pruebas.
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