La experiencia del cliente en el comercio digital ha evolucionado más allá del diseño de interfaces y la navegación estructurada para optimizar la conversión. A medida que las experiencias se refinan para reducir fricción y apoyar la toma de decisiones a lo largo del ciclo de compra, las capacidades de IA han pasado de ser simples asistentes a actores que pueden ejecutar transacciones en nombre de los usuarios. Esta transformación da forma a un ecosistema emergente: el comercio agente.

En este nuevo panorama, los agentes de software inician y completan transacciones dentro de límites claramente definidos. Para que esto sea posible, la infraestructura de pagos avanza hacia un punto en el que la intención se convierte en ejecución, introduciendo protocolos que hacen que las plataformas sean legibles por máquina y capaces de procesar transacciones en tiempo real de forma segura. Se trata de un avance significativo para la tecnología minorista, y la preparación a nivel empresarial se vuelve urgente.

El plano empresarial: marcas frente a agentes no de marca
Para las grandes empresas minoristas, este cambio representa tanto una oportunidad inmediata como una necesidad defensiva crítica. La adopción corporativa probablemente comenzará en las propiedades digitales propias, mediante agentes de marca: asistentes de IA dedicados a mejorar la conversión, capturar datos valiosos y mantener al cliente dentro del ecosistema de la marca.

Con el tiempo, estas propiedades deben abrirse a agentes externos no pertenecientes a la marca, controlados por el consumidor o por departamentos de adquisiciones. A medida que los agentes de IA se convierten en la interfaz principal para el comercio electrónico, las empresas que no faciliten la discoverabilidad y la capacidad de transacción de sus plataformas corren el riesgo de perder cuota frente a competidores que ya están preparados.

Seguridad en la capa de pagos y descubrimiento
Para capturar estas ventas autónomas, la infraestructura debe interactuar de forma fluida con sistemas de software. Cuando los agentes autónomos gestionan adquisiciones, procesan datos directamente en lugar de navegar interfaces de usuario tradicionales. Si bien optimizar catálogos de productos y metadatos para grandes modelos de lenguaje es crucial para la discovery, las empresas no necesitan resolver todo por sí mismas: pueden apoyarse en socios especializados de discovery y plataformas. El reto operativo central sigue siendo la capa de pagos.

Dado que la actividad de los agentes AI genera volúmenes de transacciones dinámicos, incluso pequeñas ineficiencias o un fallo de autenticación puede interrumpir toda la cadena de transacciones. La prioridad es establecer una arquitectura de pagos robusta que verifique la intención humana y el consentimiento explícito, que reconozca y autentique al agente IA específico, y que procese transacciones de forma segura en tiempo real a través de múltiples vías.

Transición a modelos de negocio modulares
Las aplicaciones del comercio agente varían por sectores, debido a modelos de transacción, marcos regulatorios y madurez estructural de cada vertical digital. Sin embargo, un tema común es la transición de paquetes rígidos y predeterminados a transacciones altamente granularizadas y modulares. Por ejemplo, en lugar de exigir una suscripción fija de SaaS, un agente IA podría suscribir dinámicamente al usuario a una plataforma cuando sea necesario y ajustar automáticamente el pago según el uso real. Esto habilita modelos de suscripción que responden a la demanda en tiempo real y se alinean con la utilidad para el cliente.

Las plataformas de aprendizaje online también pueden adoptar marcos de microtransacciones. En lugar de comprar cursos completos, los usuarios pueden acceder a una lección individual o a un grupo de lecciones a un precio a medida. Los agentes pueden combinar lecciones de múltiples proveedores para crear una experiencia de aprendizaje personalizada, mientras que la infraestructura de pagos distribuye el valor de forma fragmentada entre los comercios participantes.

Flujos monetarios programables
En el corazón del comercio agente se halla la transición de infraestructuras de pago tradicionales a flujos monetarios programables. En este entorno, los sistemas ejecutan transacciones basadas en condiciones de intención y permiso que se evalúan de forma continua. Confirmar el consentimiento humano es vital y funciona como la principal defensa contra reclamaciones de actividad no autorizada o fraudulenta por parte de IA.

Para habilitarlo, los entornos de pago deben interpretar instrucciones delegadas, hacer cumplir límites de gasto y ejecutar transacciones al instante. Las credenciales de pago vinculadas a agentes facilitan estas compras, permitiendo que los agentes actúen de forma autónoma conservando control financiero y trazabilidad para el usuario final. Las principales redes de tarjetas ya están formalizando los componentes de este modelo, señalando una evolución más amplia de los marcos de pago delegados.

La infraestructura de seguridad también debe evolucionar para contrarrestar actores maliciosos que intentan falsificar el comportamiento legítimo de los agentes. Las actualizaciones regulatorias, como las anticipadas PSD3/PSD4 en Europa y la Ley de IA de la UE, están estableciendo expectativas más claras de responsabilidad, haciendo que el cumplimiento sea más crítico que nunca.

Del caos a la simplificación
Navegar este nuevo terreno implica equilibrar la autenticación de agentes en tiempo real, el cumplimiento regulatorio cambiante y las credenciales programables, lo que introduce una complejidad operativa innegable. Pero prepararse para ello no requiere rehacer sistemáticamente tus infraestructuras actuales. El camino hacia adelante pasa por un único punto de integración que abstrae este cambio de protocolo lejos del negocio. Al asociarte con el experto adecuado en la capa de pagos, las empresas pueden simplificar la arquitectura de backend, reduciendo fricción y asegurando la capacidad de aceptar pagos entre máquinas sin problemas.

El reinicio a nivel de protocolo para el comercio digital ya está acelerándose. La ventaja competitiva pertenece a las organizaciones que aseguren su infraestructura de pagos temprano, evaluando si su arquitectura puede verificar intención y autenticar agentes hoy mismo.

Notas finales
Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, y las opiniones expresadas reflejan al autor y no necesariamente las de TechRadarPro ni Future plc. Si te interesa contribuir, consulta las pautas disponibles en el enlace provisto.

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Ecopetrol, una de las principales empresas energéticas de América Latina, confirmó haber sido víctima de un ataque de ransomware en el que los atacantes lograron acceder y extraer datos de 3,300 cuentas de usuario. Sin embargo, las medidas de seguridad implementadas impidieron que el encryptor se desplegara y, con ello, evitaron la interrupción de las operaciones diarias de la compañía.

Los archivos sustraídos fueron descritos como seudónimos, sin que se comprometieran identidades de usuarios ni credenciales. En ningún momento se vieron afectados los sistemas transaccionales ni las redes de socios, proveedores, financiadores, clientes o la propia infraestructura digital de Ecopetrol. A pesar de no haber conseguido la demanda de rescate ni haber emergido aún una revelación de datos, la compañía señala que mantiene abierta la proceso de investigación y que la información obtenida podría no ser de gran utilidad para los atacantes.

Notificación y respuesta institucional

La empresa indicó que expulsó a los atacantes y detuvo la exfiltración de datos. Se inició una investigación interna y se notificó a autoridades relevantes, entre ellas la Fiscalía General de la Nación y la Fuerza de Tarea Conjunta de Ciberseguridad de las Fuerzas Militares, entre otras. A la fecha, la investigación sigue en curso.

Acerca de Ecopetrol

Ecopetrol es la mayor empresa petrolera y de gas controlada por el Estado colombiano, con operaciones que abarcan producción, refinación, transporte y exploración. Su presencia se extiende a varios países de la región, incluyendo Chile, Perú y Bolivia, y reporta ingresos anuales cercanos a los 30 mil millones de dólares.

Fuente de referencia: Cybernews (enlace originales: Cybernews)

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The best IT experience is the one employees never have to think about.

A business laptop stays fast. A video call does not freeze. A virtual desktop launches without delay. An application works when it is needed most.

When everything runs smoothly, employees do not praise IT. They simply keep working.

That quiet experience is the goal. It is also becoming an increasingly important objective for enterprise technology teams.

For years, IT teams have been trapped in a reactive operating model. A user reports a problem. Support gathers logs, investigates the issue, identifies a root cause, and applies a fix after productivity has already been affected.

That model worked when environments were simpler, users were mostly in the office, and technology change moved at a different pace.

Today’s environments look very different. Employees now work across physical devices, virtual desktops, cloud workspaces, SaaS applications, home networks, office networks, identity systems, security layers, and collaboration tools. The experience can break at any point. When it does, employees rarely care where the issue originated, they simply know that work has stopped.

As workplaces become more distributed and interconnected, visibility remains important, but organizations increasingly need systems that can interpret data and act on it. The next phase of IT operations will not be defined by better dashboards alone.

It will be centered around intelligent systems that can detect issues, understand what is happening, and fix problems before employees ever need to report them.

From visibility to action

Digital Employee Experience (DEX) changed the way IT teams understood the workplace. DEX gave organizations a clearer view into performance, reliability, sentiment, device health, application behavior, and the friction employees face every day.

Visibility on its own does not solve problems. Dashboards, experience scores, and alerts help IT understand where issues exist, but they still rely on people to investigate and respond. The larger opportunity is using those insights to identify likely causes, recommend corrective actions, and automate routine remediation where appropriate.

This shift is driving the emergence of Autonomous Endpoint Management (AEM). While DEX helps organizations understand employee experience, AEM extends that capability by using AI and automation to identify root causes, recommend corrective actions, and resolve many common issues without waiting for manual intervention.

The goal is not to eliminate IT oversight, but to reduce the time between detection and resolution while preventing avoidable disruptions from affecting employees in the first place.

Why AI matters now

The challenge for IT has never been a lack of data. Most enterprise environments generate enormous amounts of telemetry. The problem is that the data is fragmented, noisy, and often disconnected from the user experience.

A device may show high CPU utilization, a virtual desktop may show latency, an application may crash, a network path may degrade or a user may report that everything feels slow. Each signal matters, but the value comes from connecting them quickly enough to understand the real cause.

This is where AI changes the equation. AI can correlate signals across devices, applications, networks, identity, sessions, and infrastructure. It can identify patterns that would take humans much longer to spot. It can summarize what changed, why it matters, and what action is most likely to resolve the issue. It can help IT move from searching for clues to acting with confidence.

The value of AI in IT operations extends beyond conversational interfaces. Context matters more than conversation. The ability to understand what changed, determine likely causes, and recommend the most appropriate action can dramatically improve operational efficiency.

Combined with real-time telemetry and automation, AI becomes part of the operational framework used to manage the digital workplace rather than simply another productivity tool.

The power of self-healing IT

The most meaningful advances in IT operations may be largely invisible to employees. A device that begins slowing down because of excessive memory consumption can be identified and corrected automatically before the user contacts support.

The same approach applies to recurring application crashes, virtual desktop performance issues, and other common disruptions. Rather than waiting for tickets, platforms can identify patterns, determine likely causes, and initiate corrective actions before productivity is affected.

Similarly, when a virtual desktop session begins showing signs of degraded performance, AI-assisted analysis can help determine whether the cause is resource contention, network latency, profile corruption, or application behavior, allowing IT teams to address the issue more quickly.

This is what self-healing IT looks like. The objective is not to create more visibility for employees. It is to reduce disruptions before they interfere with work.

For IT organizations, success increasingly means fewer outages, fewer support tickets, fewer escalations, and fewer situations where employees are forced to troubleshoot their own technology problems.

IT teams remain central

AI does not replace IT professionals. It gives them leverage to work more efficiently.

The modern IT organization is being asked to do more than ever. IT teams are expected to support more devices, secure increasingly distributed environments, manage a growing portfolio of applications, improve employee experience, control costs, support hybrid work, and enable AI adoption, all while the complexity of the digital workplace continues to increase.

AI helps reduce noise, accelerate root cause analysis, automate repetitive tasks, and direct human expertise toward areas where judgment, governance, and strategic decision-making are required. The goal is not to remove people from the process. It is to eliminate unnecessary effort that prevents teams from focusing on higher-value work.

Where the industry is heading

Across the industry, enterprise IT is moving toward platforms that can see what is happening in real time, understand context, and act safely at scale.

Digital Employee Experience remains foundational. Organizations still need deep visibility into how employees are experiencing technology across physical endpoints, virtual desktops, cloud workspaces, applications, networks, and infrastructure. But visibility alone is no longer enough. The next layer is intelligent, autonomous action.

The digital workplace has become the front door to productivity. When that experience breaks, the business feels it. When it runs smoothly, employees stay focused on their work, customers are served better, and IT becomes a strategic enabler of the business.

The next chapter of IT

IT operations are becoming more predictive and increasingly automated, but the objective remains unchanged: keeping employees productive.

Organizations seeing the greatest value from AI are building systems that can identify issues, understand context, and resolve common problems before users are affected.

When technology works as expected, employees stay focused on their jobs rather than the systems supporting them. AI is helping IT teams achieve that goal more consistently and with less manual effort.

We list the best small business software.

This article was produced as part of TechRadar Pro Perspectives, our channel to feature the best and brightest minds in the technology industry today.

The views expressed here are those of the author and are not necessarily those of TechRadarPro or Future plc. If you are interested in contributing find out more here: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

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La Eurocámara está avanzando hacia la adopción de una plataforma de IA oficialmente autorizada para uso legislativo, con el objetivo de ofrecer a eurodiputados y personal un entorno más seguro frente a las herramientas de IA disponibles públicamente. Esta iniciativa surge ante la creciente presencia de herramientas de IA en el día a día del Parlamento y las preocupaciones asociadas a la precisión y a la posible generación de contenidos erróneos o “alucinaciones” por parte de modelos no verificados.

La plataforma, denominada EPGenAI Hub, integrará modelos de IA de distintos proveedores, incluyendo Meta, OpenAI, Anthropic y Mistral, todos orientados a fines legislativos. Un número significativo de personal del Parlamento —aproximadamente el 20%, es decir, cerca de 2.100 personas— ya utiliza herramientas de IA en su trabajo, lo que ha contribuido a la aparición de errores en materiales legislativos y a la necesidad de controles más estrictos para evitar la propagación de información errónea.

La iniciativa responde a la necesidad de garantizar que la IA utilizada en procesos legislativos no comparta información sensible ni genere resultados que comprometan la calidad de los textos legales. Un portavoz destacado de la Eurocámara ha subrayado que “la Slop de IA y el contenido engañoso generado por IA” no han estado exentos de la actividad parlamentaria, y que los dedos de los usuarios deben servir como guía para demostrar un uso responsable de la tecnología conforme a las reglas de transparencia del AI Act.

Actualmente, no existen regulaciones que obliguen a los eurodiputados a indicar si un documento ha sido redactado o enmendado con herramientas de IA. Sin embargo, se considera esencial que haya divulgación cuando se utiliza IA y que no se introduzca información sensible en herramientas de IA públicas. En contraste, se han establecido directrices para el personal parlamentario, con informaciones reportadas por Politico que señalan la necesidad de incluir un descargo de “IA asistida” cuando el material haya sido modificado o producido con IA, y de evitar alimentar datos confidenciales en estas herramientas.

Los eurodiputados y el personal han recibido demostraciones de la nueva EPGenAI Hub. La plataforma opera sobre la infraestructura del propio Parlamento y, en su caso, sobre alojamientos externos, para facilitar el uso seguro de una diversa gama de modelos de IA, tales como Llama de Meta, GPT-OSS de OpenAI, Mistral Small, ChatGPT de OpenAI y Claude Sonnet de Anthropic.

Con este paso, la Unión Europea busca dotar a su proceso legislativo de una solución tecnológica que combine la potencia de la IA con salvaguardas adecuadas, reduciendo riesgos de sesgos, errores y filtraciones de información sensible, al tiempo que mantiene la transparencia y la responsabilidad en la redacción y revisión de textos legales.

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El universo cinematográfico de Marvel sigue expandiéndose y, con ello, la expectativa de los fans crece a la par. En esta entrega, analizamos en detalle el quinto teaser de la próxima entrega de Marvel Phase 6, lanzado el 20 de julio. Con una duración de dos minutos y medio, este avance contiene una cantidad de matices que vale la pena desglosar para entender su impacto narrativo y comercial.

Observaciones clave del teaser:
– Ritmo y edición: el montaje alterna entre momentos de alta tensión y pinceladas visuales que sugieren giros sorprendentes en la trama sin revelar spoilers mayores. Este recurso mantiene a la audiencia en vilo y favorece la conversación en redes y medios especializados.
– Dinámica entre personajes: se vislumbran dinámicas de alianza y conflicto que podrían reconfigurar la jerarquía de los protagonistas en esta etapa de la saga. Las interacciones insinuadas dejan entrever posibles cambios en el equilibrio de poder dentro del equipo central de los héroes.
– Indicadores de tono: la paleta de color y la iluminación muestran una tonalidad más sombría en comparación con entregas previas, insinuando una inclinación hacia escenarios más oscuros y complejos, sin perder el sello característico de Marvel de juego entre drama humano y espectáculo de acción.
– Señales de continuidad: referencias sutiles a eventos y arcos de fases anteriores sugieren una cohesión narrativa diseñada para los seguidores de MCU, que ya cuentan con una memoria de los acontecimientos previos y esperan que cada pieza contribuya a un panorama mayor.
– Elementos de acción: las imágenes de secuencias de alto impacto prometen una coreografía de combates precisa y espectacular, aspecto que suele ser un pilar de las entregas de este estudio y que, a su vez, impulsa la expectativa en taquilla.

Análisis de impacto para el público y la industria:
– Para los fans: este teaser funciona como un faro que guía la anticipación sin entregar el desenlace. Mantiene el interés en la narrativa general de Marvel Phase 6 y refuerza la lealtad de la audiencia hacia el universo compartido.
– Para la crítica y la prensa: ofrece suficientes indicios para especulaciones fundamentadas sobre giros narrativos y desarrollo de personajes, generando contenido de calidad que alimenta reseñas y debates.
– Para la estrategia de Marvel Studios: la mezcla de tensión, intriga y espectaculares secuencias de acción se alinea con la expectativa de un gran capítulo de la saga, al tiempo que posibilita introducciones de nuevos personajes y la consolidación de alianzas temáticas dentro de Phase 6.

Conclusión:
Este quinto teaser de Marvel Phase 6 no es solo un aperitivo visual; es una pieza cuidadosamente diseñada para estimular la conversación, fijar el tono de la película y asegurar que el público permanezca atento ante los próximos movimientos del estudio. Con elementos que invitan a la reflexión sobre la narrativa y la evolución de los personajes, y con promesas de acción memorable, el avance establece una expectativa alta y bien justificada para el estreno.

Para quienes desean profundizar, el análisis de este teaser puede servir como base para futuras publicaciones, comparativas con avances anteriores y exploraciones de cómo Marvel equilibra el espectáculo con el desarrollo de su mythos en fases recientes.

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Un reciente estudio realizado por investigadores de universidades francesas e italianas plantea una pregunta perturbadora sobre la convivencia entre humanos y sistemas de IA: ¿está la IA erosionando nuestra capacidad de pensamiento crítico?

Según los datos, solo el 3% de los participantes que tenían acceso a IA mostraron incertidumbre ante una respuesta que exigía un razonamiento crítico, frente al 44% de quienes no disponían de IA. En otras palabras, cuando la solución parece venir en forma de recomendación algorítmica, muchos evitan decir «no lo sé» y, en su lugar, aceptan la salida generada por la máquina.

El estudio concluye que los humanos tienden a confiar excesivamente en la IA para reemplazar juicios personales potencialmente correctos con sugerencias incorrectas de la máquina. Este sesgo podría afectar la calidad de las decisiones en contextos que requieren análisis y juicio humano profundo.

¿Está la IA dañando nuestro pensamiento crítico?

Para el experimento, se utilizó un modelo con una tasa de precisión relativamente baja para generar resultados incorrectos. Aun así, los participantes prefirieron usar esas respuestas en lugar de pensar por sí mismos, ofrecer una respuesta más correcta o simplemente admitir que no sabían.

A pesar de esta dependencia de la IA, los participantes humanos parecían reconocer que la IA podría estar equivocada. Con incentivos monetarios modestos para ser más honestos, algunos se mostraron menos dispuestos a seguir exactamente la palabra de la IA.

«En cinco experimentos, el mero acceso al consejo de la IA eliminó casi por completo la disposición de los participantes a suspender el juicio», señalan los autores. Y añaden: «A medida que las respuestas generadas por IA se vuelven omnipresentes y, cada vez más, no solicitadas, nuestra evidencia sugiere que la voluntad de decir ‘no lo sé’ podría convertirse en una de las primeras víctimas de la interacción humano-IA».

El documento también revela una paradoja relacionada: las personas tienden a sentirse más seguras con respuestas que incorporan información externa, ya sea generada por IA o no, incluso cuando esa información no es necesariamente correcta o relevante para su proceso de pensamiento.

Aunque los autores reconocen limitaciones y el alcance reducido del estudio, llaman a intensificar la alfabetización en IA y la educación sobre la verificación de resultados, subrayando la importancia de mantener el pensamiento crítico humano como complemento imprescindible a la tecnología.

Para más contexto, puede consultarse la cobertura de The Register sobre estas conclusiones y su impacto en la percepción pública de la IA.

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La segunda temporada de X-Men 97 ha seguido una ruta narrativa que se apartó momentáneamente en su episodio anterior. Los seguidores pueden respirar aliviados al saber que el sexto episodio de esta entrega aborda las secuelas del cierre emocional mostrado en el episodio 4, regresando así el foco a las tensiones centrales de la historia y a las consecuencias que definen el arco de la temporada. Este enfoque no solo reorienta la narrativa, sino que también prepara el terreno para los desarrollos que podrían definir el tono de lo que resta por ver en Disney+.\n\nSi te preguntas cuándo llegará el próximo capítulo a la plataforma, la respuesta es clara: la sexta entrega de la temporada 2 hará su debut con un horario específico que varía según la región, manteniendo a los espectadores atentos y listos para continuar la experiencia televisiva.\n\nDetalles clave sobre el estreno:\n- Título del episodio: Danger.exe\n- Fecha de estreno en Estados Unidos y Canadá: miércoles 22 de julio a las 12:00 a. m. PT / 3:00 a. m. ET\n- Fechas de estreno en otros países: el estreno se mantiene para el 22 de julio, con diferencias horarias según la localidad. A continuación se ofrece una guía rápida de los horarios por región: US — 12am PT / 3am ET; Canada — 12am PT / 3am ET; UK — 8am BST; India — 12:30pm IST; Singapur — 3pm SGT; Australia — 5pm AEST; Nueva Zelanda — 7pm NZST.\n\nCon respecto a la distribución de la temporada, después del episodio más reciente, la narrativa sugiere que quedarán tres capítulos finales para completar la temporada 2. Si Marvel mantiene el calendario actual, los episodios consecutivos se lanzarán cada miércoles hasta el desenlace de la Fase 6 previsto para mediados de agosto. A modo de resumen, estos son los lanzamientos previstos para la temporada 2:\n- Episodio 1 — ya disponible\n- Episodio 2 — ya disponible\n- Episodio 3 — ya disponible\n- Episodio 4 — ya disponible\n- Episodio 5 — ya disponible\n- Episodio 6 — 22 de julio\n- Episodio 7 — 29 de julio\n- Episodio 8 — 5 de agosto\n- Episodio 9 — 12 de agosto.\n\nEste esquema de estrenos, junto con el desarrollo de los eventos de Danger.exe, invita a una lectura atenta de cómo las tensiones entre personajes, revelaciones y revelaciones temáticas se conectan para construir una conclusión que concilie la continuidad de X-Men 97 con las expectativas de los fans y las decisiones de producción para futuras entregas del universo animado de Marvel en Disney+.\n\nPara quienes siguen el ecosistema Marvel, esta entrega refuerza la idea de que la serie no solo continúa la tradición de los X-Men en pantalla, sino que también se mantiene sensible a los ritmos de estreno y al compromiso con una narrativa compacta y coherente a lo largo de la temporada.\n\nNota final: mantente atento a las actualizaciones oficiales de Disney+ y a las guías de lanzamiento locales, ya que los horarios pueden ajustarse por razones de programación o cambios operativos.

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