A medida que las empresas aceleran la operacionalización de la IA, aumenta la creación de puestos de liderazgo dedicados a la inteligencia artificial. La designación del primer Chief AI Officer en HSBC, anunciada a principios de este año, provocó conversación y reflexión sobre el rol adecuado para dirigir estas iniciativas. En HSBC, el título inaugural recayó en David Rice, un veterano de la entidad con dos décadas de experiencia y que ocupó anteriormente la posición de Chief Operating Officer. Este movimiento, más que una sorpresa, ilustra una tendencia: la IA debe estar liderada por una visión estratégica, no solo por el dominio técnico.

La idea de que la IA es una bala de plata tecnológica persiste en algunos círculos, pero la realidad es que, como cualquier tecnología, la IA por sí sola no resuelve todo. Al igual que un coche de Fórmula 1, un sistema avanzado de IA no garantiza por sí solo un rendimiento superior si la organización no está preparada para aprovecharlo de forma adecuada. Invertir cuantiosas sumas en tecnología sin un marco estratégico claro no asegura cambios positivos sostenibles. No obstante, figuras técnicas de alto nivel, como el CTO, suelen ser evangelistas de la IA; entienden el valor, las limitaciones y el retorno de la inversión, y pueden comunicar esto a lo largo de la organización.

El papel del tecnólogo es crucial, pero no necesariamente debe liderar la iniciativa de IA. En grandes organizaciones, el CTO debe ser el custodio de la plataforma tecnológica, garantizando seguridad, gobernanza y una infraestructura capaz de soportar procesos de negocio críticos. La IA avanzada debe escribirse, probarse, desplegarse y gestionarse con controles equivalentes a otros sistemas empresariales. Por ello, el líder de IA necesita trabajar en estrecha colaboración con el CTO, y si no existe un experto tecnológico interno, buscar asesoría confiable externa para rivers de gobernanza y arquitectura.

También es importante recordar que muchos proyectos de IA fracasan por falta de involucramiento de stakeholders clave, como operaciones. La eficiencia real surge cuando la IA se aplica a flujos de trabajo y procesos a nivel micro, resolviendo cuellos de botella diarios y generando mejoras de productividad palpables para los empleados. Un líder de IA efectivo debe comprender a las personas y los procesos, no solo el código; por ejemplo, al diseñar una IA con una atribución de recursos humanos para gestionar asuntos repetitivos, es esencial entender el rol de las personas involucradas.

La figura líder debe ser capaz de dirigir, coordinar y vincular departamentos, promoviendo la colaboración y la claridad en la estrategia de IA. Puede vestir diferentes sombreros: CEO, CIO, CTO, COO o un líder de transformación, siempre que demuestre una apetito por la innovación y la capacidad de justificar presupuestos y objetivos. No se trata de egos, sino de capacidad para comunicarse a nivel granular y, al mismo tiempo, presentar planes técnicos convincentes.

La implementación de IA es, idealmente, una disciplina multidisciplinaria. Un ingeniero de IA puede asegurar la configuración adecuada, pero el valor real depende de quién definió el brief, qué estándares se aplicaron y si se alineó con los impulsores estratégicos y de rentabilidad de la empresa. En este sentido, la experiencia de HSBC sugiere que la función de Chief AI Officer busca no solo construir nuevos sistemas, sino redefinir la forma en que opera el negocio, para beneficio de clientes y colegas.

Este diálogo entre liderazgo y tecnología es esencial para avanzar con cautela y ambición. A la vista de la experiencia y las tendencias actuales, podría valer la pena dejar de lado, en algunos casos, la etiqueta de título y centrarse en quién lidera la transformación y cómo se articula su alianza con el equipo tecnológico. ¿Cuántas organizaciones seguirán este camino y adaptar sus estructuras para maximizar el impacto de la IA en el negocio?

Esta reflexión se integra como parte de TechRadar Pro Perspectives, un canal para explorar las perspectivas de los líderes y especialistas que hoy dan forma al debate tecnológico. Las opiniones expresadas pertenecen al autor y no necesariamente a TechRadar Pro o Future plc. Si te interesa contribuir, puedes conocer más sobre cómo enviar tu historia.

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En el mundo de la televisión, existe un refrán tácito que bien podría ser la consigna de la próxima década: si quieres que una serie funcione, que quien tome las riendas sea alguien que realmente sea fan. Este enfoque, cuando se aplica con criterio, tiene el poder de salvar finales dudosos y avivar el interés en estrenos que prometen mucho y entregan poco. El caso de Dutton Ranch ilustra, con ejemplos recientes, cómo la conexión emocional de una fandom puede convertir una historia en una experiencia compartida y, a la vez, en una plataforma para explorar preguntas difíciles sobre liderazgo, legado y ambición empresarial dentro de un universo narrativo ya de por sí complejo.

Hasta ahora, Dutton Ranch parece haber evitado las trampas que han minado otras franquicias premium. La recepción de su spin-off, ambientado en el mundo de Yellowstone, ha sido, en general, más abierta de lo esperado, con críticas y aficionados demostrando una disposición a aceptar cambios y asumir riesgos narrativos. Sin embargo, la llegada de un nuevo líder creativo tras la salida del showrunner Chad Feehan antes de completar la primera temporada introduce una incógnita: ¿qué dirección tomará la historia cuando el timón pase a manos de alguien diferente? La respuesta podría depender de cuánto se alinee esa visión con la expectativa de la audiencia y, sobre todo, de cuánto se logre mantener la coherencia entre el tono establecido y las nuevas pulsiones dramáticas.

En este punto, los aficionados ya han dejado entrever el mapa de ruta que les gustaría ver. Entre los rumores y las predicciones que circulan en foros y redes, una teoría destaca por su ambición y por su capacidad para generar un efecto emocional sólido: la posibilidad de que el personaje que lidera 10 Petal —una facción crucial dentro del universo— termine asumiendo el papel de Dutton Ranch a mitad de la temporada 2. Esta hipótesis se apoya en la lógica interna de la saga: conservar el alto impacto de una operación ganadera de gran escala, al tiempo que se replantea la estructura de poder y se mantiene el foco en las dinámicas familiares que han definido la serie desde su inicio.

La predicción, en pocas palabras, plantea un giro de liderazgo que podría fusionar tradición con renovación. Si Rip y Beth asumen el control, habría un cambio generacional y de liderazgo que podría abrir nuevas líneas argumentales sin perder la esencia del universo Yellowstone: una ranchería enorme, con intereses en juego a varios frentes, y una tensión constante entre lealtades familiares y intereses comerciales. Este tipo de transiciones no es trivial: requieren una arista emocional convincente —por ejemplo, la recuperación de Carter o la resolución de conflictos con otros linajes— para que el público perciba la transferencia de poder como natural y definitiva, no como un simple recurso narrativo.

Es inevitable preguntarse cuánto dependerá de la visión del próximo showrunner. Aunque una reorganización de poder en el negocio de 10 Petal podría justificar la operación como una continuidad del legado familiar, para que el cambio tenga impacto real debe haber un arco claro detrás de la asunción de Rana y Beth. En ese sentido, las predicciones de la comunidad fan generan una conversación valiosa: ¿qué tipo de historia quiere ver la audiencia en este mundo áspero y fascinante? ¿Una remodelación del escenario de negocio, una ampliación de los lazos personales, o una combinación de ambos que permita explorar nuevas tensiones, como alianzas estratégicas y traiciones internas?

Así, la conversación entre creadores y fandom no es solo un ejercicio de especulación: es un laboratorio de posibilidades que podría guiar la narrativa hacia un territorio más audaz, sin perder la brújula emocional que ha sostenido a Yellowstone y sus derivados desde el primer día. En el equilibrio entre tradición y innovación, entre herencia y ruptura, reside la promesa de que una historia de ranchos, lealtades y ambiciones pueda seguir evolucionando sin traicionar su identidad.

Si te interesa este tema, mantente atento a las próximas decisiones creativas y a cómo se materializan en la pantalla las dinámicas de poder, los giros de trama y las conexiones entre personajes que ya conocemos y las nuevas piezas que podrían entrar en juego. La evolución de 10 Petal y su posible transición hacia un liderazgo mayor podría no solo redefinir la dirección de Dutton Ranch, sino también reafirmar la idea de que, en el entretenimiento, la pasión de los fans puede ser una brújula tan valiosa como la visión de los creadores.

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En 2026, el panorama empresarial está siendo definido por la búsqueda e integración de la inteligencia artificial (IA). La apetencia organizacional ha alcanzado niveles altos y, según investigaciones globales recientes entre líderes de TI, el 94% de las organizaciones reporta un incremento en el deseo de desplegar IA en comparación con hace un año, mientras que solo el 12% mantiene una trayectoria claramente definida para la ejecución. Sin embargo, bajo esta avalancha de ambición se esconde una brecha creciente: la voluntad de innovar es evidente, pero la hoja de ruta para la implementación no lo es. A pesar de la carrera por invertir, muchos CIOs describen su enfoque actual como “aprendiendo sobre la marcha” y una proporción significativa admite que no logran escalar los proyectos más allá de la fase piloto. Esta fricción entre aspiraciones y dificultades de escalado ha dado lugar a un nuevo sentido de cautela, con un número creciente de CIOs cuestionando si las valoraciones actuales del mercado y el bombo publicitario se alinean con el valor tangible que se entrega. Existe cierto escepticismo saludable hacia la IA. Es una señal de la transición desde desplegar IA por el simple hecho de hacerlo hacia una estrategia más madura y orientada al valor. A medida que dejamos atrás la era de la experimentación, el desafío para el CIO moderno es construir las bases estructurales y éticas necesarias para garantizar que la IA genere valor para el negocio sin comprometer la estabilidad a largo plazo de la infraestructura digital.

Overcoming structural barriers

Los primeros resultados de las pruebas de concepto de IA han sido, en general, positivos para las empresas, pero muchos de estos proyectos permanecen atascados en la fase de pruebas. Para entender por qué, es necesario examinar las barreras que impiden que estas innovaciones alcancen una implementación a nivel empresarial. Una restricción clave es organizativa: los líderes de TI carecen de la capacidad técnica interna para gestionar entornos de IA complejos y, sin el talento adecuado para supervisar la integración, incluso las herramientas más avanzadas quedan aisladas en silos. En la carrera por la velocidad, un número sustancial de CIOs participantes en nuestra investigación admiten sacrificar la gobernanza por falta de conocimiento, mientras que otro estudio sugiere que casi la mitad de las organizaciones podrían estar usando IA sin el apoyo y la gobernanza adecuados. Existe una tensión significativa entre la presión por desplegar y la necesidad de una supervisión rigurosa. También hay preocupaciones sobre la infraestructura de TI y la continuidad: a medida que dependen cada vez más de proveedores de IA, algunas organizaciones aún carecen de un plan de continuidad si un proveedor clave no está disponible, lo que crea un ecosistema frágil donde funciones críticas dependen de plataformas externas sin red de seguridad.

The sustainability blind spot

A este conjunto de obstáculos estructurales se suma un punto ciego operativo crucial: el costo ambiental. A medida que crecen las cargas de trabajo de IA, también lo hace su huella energética. En una era en la que la información ESG se convierte en un requisito estándar, la incapacidad de rastrear o mitigar el consumo de energía de los modelos de IA representa un riesgo estratégico significativo. La verdadera madurez digital exige que rendimiento y sostenibilidad se traten como dos caras de la misma moneda.

From ownership to orchestration

Este momento invita a replantear lo que realmente implica el rol del CIO. El modelo del operador tecnológico, responsable de poseer y gestionar cada sistema internamente, está bajo una presión real. La demanda actual es que el CIO actúe como un orquestador, coordinando capacidades a lo largo de un ecosistema más amplio, gestionando riesgos y sabiendo cuándo se requiere experiencia externa. La transición de la experimentación con IA hacia un valor operativo integrado es un viaje complejo. Al centrarse en una gobernanza robusta, prácticas sostenibles y el talento adecuado, ya sea interno o mediante una alianza, los CIOs pueden asegurar que su ambición de IA alcance su máximo potencial.

Safeguard your data using the best cloud backup service. Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, un canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy. Las opiniones expresadas en este texto pertenecen al autor y no necesariamente a TechRadar Pro o Future plc. Si estás interesado en contribuir, infórmate aquí: https://ift.tt/UONJpd2

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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 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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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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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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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 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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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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