Un repaso de las posibles mejoras en la cámara del iPhone 18 Pro, detectadas en el código de iOS 27, que podrían ampliar considerablemente el control manual y el rendimiento fotográfico sin perder la facilidad de uso que caracteriza a los iPhone actuales. Aunque no hay garantías de que todas estas funciones lleguen, su presencia en el código sugiere un movimiento estratégico hacia un modo más pro y personalizable para usuarios exigentes.

Evidencias y funciones potenciales
– Visualización de waveform e histograma: permitiría a los usuarios ver qué áreas de la escena quedan subexpuestas o sobreexpuestas, facilitando una exposición más precisa.
– Focus peaking: resalta los bordes de lo que está en enfoque nítido, ayudando a identificar qué parte de la escena está en foco y cuáles no.
– Advertencia de sobreexposición: una superposición podría alertar cuando ciertos elementos de la imagen están sobreexpuestos, mejorando el control de la luz.
– Correcciones de lente dependientes de la apertura: la posibilidad de ajustar la corrección óptica según la apertura podría apoyar una futura apertura variable, una característica vinculada a los rumores sobre la línea iPhone 18 Pro/Pro Max.
– Enfoque manual y enfoque fijo: la capacidad de enfocar manualmente, en lugar de depender exclusivamente del enfoque automático, para escenas con gran profundidad de campo o sujetos en condiciones especiales.
– Disparos en temporizador repetidos: un temporizador que puede iniciar automáticamente una nueva toma tras la primera, favoreciendo sesiones de fotografía en secuencias o en velocidad de obturación sostenida.

Consideraciones sobre disponibilidad y compatibilidad
– No está claro si estas funciones llegarán a los modelos actuales o serán exclusivas de la serie iPhone 18. En particular, las mejoras de apertura variable podrían requerir hardware que actualmente no está presente en los iPhones existentes, mientras que el modo de enfoque manual podría estar atado a dispositivos que ejecuten iOS 27 o versiones superiores.
– Aunque las evidencias en el código iOS 27 sugieren estas mejoras, aún no hay confirmación de su activación. Apple podría decidir retrasarlas, modificarlas o posponerlas para una futura actualización.

¿Qué podría significar para el usuario avanzado?
Si Apple decide implementar estas funciones, podría acercar el iPhone a un perfil de cámara profesional sin perder la simplicidad de uso típica de iOS. Es probable que estas herramientas se mantengan ocultas en la capa de software avanzada, para no interferir con la experiencia de los usuarios casuales, pero disponibles para quienes buscan mayor control.

Perspectiva de lanzamiento
A la expectativa de un anuncio formal de la serie iPhone 18 Pro y del siguiente ciclo de iOS 27, estas mejoras podrían presentarse como un conjunto de herramientas opcionales o como un modo profesional desbloqueable mediante configuración avanzada. El lanzamiento de nuevos hardwares y la actualización de firmware suelen ir de la mano para desbloquear por completo estas capacidades.

En resumen, las señales halladas en iOS 27 apuntan a un desarrollo significativo en el control de la cámara del iPhone, con la promesa de un modo más profesional que podría atraer a fotógrafos que buscan precisión y personalización sin abandonar la experiencia integrada de Apple.

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2025 fue un año transformador para la inteligencia artificial, y 2026 ya está demostrando ser igualmente significativo. Mientras la IA generativa dominó las conversaciones hace pocos años, el enfoque se está moviendo hacia la IA agente, donde los sistemas inteligentes pueden tomar acción, interactuar con procesos de negocio y apoyar a los empleados de maneras más significativas.

A medida que estas capacidades evolucionan, las organizaciones buscan mejores formas de conectar los sistemas de IA con las aplicaciones, datos y servicios que impulsan sus operaciones. En este punto, tecnologías como el Model Context Protocol (MCP) están ganando relevancia.

En lugar de crear integraciones personalizadas para cada herramienta o sistema, MCP proporciona una forma estandarizada para que modelos y agentes de IA accedan a información y ejecuten acciones a lo largo del patrimonio tecnológico de una organización.

Si bien MCP no es un requisito para cada implementación de IA hoy, representa un paso natural para las organizaciones que buscan ir más allá de casos aislados y avanzar hacia ecosistemas de IA más integrados y escalables.

Sin embargo, una mayor integración también implica una mayor responsabilidad. Una gobernanza efectiva sigue siendo esencial para cualquier implementación de IA, pero se vuelve aún más crítica cuando se otorga a agentes autónomos acceso a sistemas de negocio, procesos e información sensible.

Las organizaciones deben establecer límites claros que definan qué pueden acceder los agentes, qué acciones pueden realizar y cómo se supervisan sus actividades. Sin una supervisión adecuada, las empresas corren el riesgo de que los agentes operen fuera de su alcance previsto o de generar consecuencias no deseadas en sistemas interconectados.

El impacto en el Software como Servicio

Pocos sectores sentirán más este cambio que el Software como Servicio (SaaS).

Durante años, las aplicaciones SaaS se han construido alrededor de la interacción humana. Los usuarios acceden a las plataformas a través de tableros e interfaces, navegan por flujos de trabajo predefinidos y completan tareas de forma manual. La propia aplicación sirve como el espacio de trabajo principal donde se realiza el trabajo.

La IA agente introduce un modelo diferente.

En lugar de navegar por el software de la misma manera que lo haría una persona, los agentes pueden interactuar directamente con APIs, servicios y fuentes de datos. Esto les permite recuperar información, ejecutar acciones y orquestar procesos a través de múltiples sistemas sin depender de las rutas de usuario tradicionales.

Eso no significa que las aplicaciones SaaS desaparecerán. De hecho, seguirán desempeñando un papel crítico en el almacenamiento de datos estructurados, la aplicación de reglas de negocio y la gestión de flujos de trabajo. Lo que es probable que cambie es cómo se consumen esas aplicaciones.

En lugar de ser el destino principal donde ocurre el trabajo, muchas plataformas SaaS actuarán cada vez más como fuentes de capacidad e información que los agentes de IA pueden aprovechar en nombre de los usuarios. Como resultado, las organizaciones pueden centrarse menos en qué aplicación necesitan acceder los empleados y más en cómo se pueden reunir servicios y datos para alcanzar el resultado comercial deseado.

Las interfaces humanas seguirán importando. Los usuarios seguirán necesitando visibilidad, manejo de excepciones y mecanismos de control, especialmente cuando se involucren procesos críticos para el negocio. El desafío para los proveedores de software será equilibrar las experiencias de usuario tradicionales con los nuevos modelos de interacción impulsados por IA, manteniendo compatibilidad, confiabilidad y resiliencia operativa.

Rompiendo silos de agentes

La siguiente etapa en la evolución de la IA agente no es simplemente crear más agentes. Se trata de habilitar que los agentes trabajen juntos de manera efectiva.

Muchas organizaciones ya enfrentan sistemas fragmentados, datos desconectados y procesos aislados. Sin una planificación cuidadosa, los agentes corren el riesgo de crear una nueva generación de silos, cada uno operando dentro de su propio contexto limitado y produciendo resultados inconsistentes.

Para evitarlo, las empresas deben centrarse en contexto compartido, datos conectados y servicios interoperables. El objetivo no es que los agentes automaticen tareas aisladas, sino que múltiples agentes contribuyan a objetivos comerciales más amplios a lo largo de procesos completos.

Cuando los agentes pueden acceder a información consistente y operar a través de límites organizacionales, el valor cambia de la automatización de tareas discretas a la ejecución coordinada. En lugar de apoyar una sola etapa de un flujo de trabajo, los agentes pueden participar en procesos de extremo a extremo, manteniéndose alineados con políticas empresariales, requisitos operativos y metas organizacionales.

Esto representa un cambio arquitectónico importante. El software pasa a ser algo que los agentes consumen de forma programática, mientras que la integración, el contexto y la orquestación se vuelven centrales para entregar resultados a gran escala.

Mitigación de riesgos en IA como Servicio (AIaaS)

Desbloquear estas nuevas capacidades requiere algo más que desplegar herramientas de IA. Las organizaciones necesitan marcos de gobernanza, controles de seguridad y procesos operativos que permitan introducir autonomía de forma segura y responsable.

A medida que los agentes acceden a más sistemas y colaboran en flujos de trabajo, la complejidad operativa inevitablemente aumenta. Las empresas deben definir políticas claras sobre lo que pueden y no pueden hacer los agentes, qué datos pueden acceder y qué aprobaciones se requieren antes de realizar acciones.

Estos controles deben incorporarse en la propia capa de orquestación, asegurando que la gobernanza se aplique de manera consistente a todas las actividades lideradas por agentes, en lugar de tratarse como una tarea secundaria.

La trazabilidad y la rendición de cuentas son igualmente importantes. Completar una tarea con éxito es solo una parte de la ecuación. Las organizaciones deben entender cómo se tomaron las decisiones, qué información se utilizó y qué políticas se aplicaron a lo largo del proceso. Esta visibilidad será esencial para el cumplimiento, la seguridad y mantener la confianza en sistemas autónomos.

El rol de los desarrolladores también evolucionará. En lugar de dedicar mucho tiempo a construir y mantener integraciones punto a punto, cada vez más se enfocarán en diseñar comportamientos de agentes, definir límites, gestionar la orquestación y garantizar que las soluciones operen dentro de marcos de gobernanza establecidos.

Las organizaciones que tengan éxito serán aquellas que equilibren innovación con control. Demasiada gobernanza introduce riesgo, mientras que restricciones excesivas pueden impedir que las empresas aprovechen los beneficios de la IA por completo.

La IA agente no debe verse como un reemplazo del desarrollo de software o de las inversiones tecnológicas existentes. En su lugar, representa una nueva capa de interacción poderosa que cambia la forma en que las organizaciones acceden a la información, automatizan procesos y entregan resultados.

Las empresas que inviertan ahora en fundamentos de integración, modelos de gobernanza y habilidades de la fuerza laboral estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que esta próxima fase de la IA crea.

Hemos revisado las mejores laptops para negocio.

Este artículo se produce como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy.

Las opiniones expresadas aquí son de la autora y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit

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En los últimos tres años, las empresas compraron IA de forma similar a como adquieren Microsoft 365: tarifa fija, gasto por línea, junto a facturas de Zoom y sin preguntas complicadas. Los responsables de presupuesto quedaban satisfechos, el equipo de TI marcaba un casillero y, en algún lugar de una división de producto, los ingenieros empezaban a hacer cosas que la financiación no llegaba a comprender plenamente. Esa era la realidad. Ahora, con cambios recientes anunciados por Anthropic y GitHub Copilot, el modelo de consumo de IA ya no es el mismo. El 14 de mayo, Anthropic anunció que separa el uso agentic de su suscripción Claude y lo coloca detrás de un pool de créditos medidos; efectivo a partir del 15 de junio. GitHub Copilot pasará a créditos de IA basados en tokens a partir del 1 de junio. Las licencias empresariales heredadas de Anthropic se están retirando en las renovaciones. Y un cambio de tokenización en Claude Opus 4.7 ya ha aumentado facturas API en algunos casos hasta un 27%, sin cambios visibles en la página de precios publicada. El elemento que se cuenta ha cambiado. No el precio por unidad, sino la unidad misma. Esa distinción, significativa, raramente ha sido considerada por las juntas de adquisiciones, que estaban habituadas a una facturación estable. La mayoría de CFOs ni siquiera son conscientes de esto aún. Las facturas están llegando, y pronto serán inevitables. Uber agotó su presupuesto AI para 2026 en abril. Su CTO dijo a The Information que está “de nuevo en el tablero de dibujo”. La encuesta más reciente de KPMG indica que las empresas de EE. UU. proyectan un gasto promedio en IA de 207 millones de dólares en los próximos doce meses, casi el doble que hace un año. Los datos de Goldman Sachs muestran que las grandes corporaciones ya superan con creces los presupuestos de IA. Marc Benioff, CEO de Salesforce, estima que la factura de Anthropic de su compañía rondará los 300 millones este año y comentó que desearía existir un “enrutador inteligente” para decidir qué consultas requieren los modelos más potentes y costosos, frente a las que pueden gestionarse con opciones más económicas. Meta ha eliminado su tablero interno de tokenización y Microsoft ha cancelado el acceso a Claude Code para personal en varias divisiones clave. Este enfoque tiene una lectura más amplia: el aspecto clave no es qué están haciendo Anthropic y OpenAI, sino qué ocurre en el extremo de la factura. ¿Qué hace el director financiero cuando la factura de IA se duplica a mitad de año con treinta días de aviso y sin posibilidad contractual de recurso? ¿Qué hace la directora jurídica cuando revisa un acuerdo de proveedor y descubre que fue redactado sobre una plantilla SaaS que no contempla tokenización, derechos de auditoría, cláusulas de cambio de precio ni una salida realmente practicable? La analogía adecuada no es con software, sino con electricidad. Al comprar electricidad, conocemos la tarifa por unidad, podemos leer el medidor, el contrato ofrece períodos de preaviso y protección ante cambios de tarifa, y existe un regulador que opina sobre lo que pueden hacer los proveedores. Esta infraestructura de TI no existe aún para el consumo de IA. Las empresas firmaron acuerdos cuando el uso era plano y predecible. Ahora el medidor está en marcha y, en muchos casos, el contrato no ofrece visibilidad sobre la velocidad de consumo, ni derecho a cuestionar la lectura, ni una salida significativa cuando los números dejan de tener sentido. El costo de la “propiedad de IA” en una empresa sin FinOps ni control de proveedores es hoy un verdadero lío. El uso se reparte entre equipos, a menudo sin aprobación, en tarjetas departamentales que nunca llegan a compras centralizadas. La factura de IA no es una factura aislada: son quince facturas dispersas en informes de gastos y presupuestos de IT shadow, sin conexión entre sí. La primera vez que muchos equipos financieros ven el cuadro completo es cuando alguien reúne los datos y lo dice en voz alta. Ese momento está llegando para muchas empresas en agosto. Las compañías que están frenando el gasto —limitando quién puede acceder a herramientas agentic, restringiendo el uso de los modelos más avanzados, cancelando licencias — no lo hacen porque IA haya dejado de funcionar. Lo hacen porque el modelo de costo ha roto el caso de negocio y los contratos no ofrecen poder de negociación. A partir de ahora hay que exigir determinados elementos al contratar IA. Provisiones reales de aviso de cambios de precio: avisos con antelación suficiente antes de que la arquitectura de precios cambie. Cláusulas de estabilidad de tokenización: compromiso de que la forma de contar el consumo no cambiará sustancialmente sin renegociación. Derechos de auditoría sobre los datos de consumo. Términos de salida y portabilidad que no requieran una batalla legal para invocarlos. ¿Los contratos existentes tienen dientes cuando la medición cambia debajo de ellos? Mi sospecha es que la mayoría no, porque nadie que redactó acuerdos de IA en 2023 o 2024 anticipó que la unidad de consumo sería un objetivo móvil. La sincronización temporal importa. La trial de Codex de OpenAI y el incremento de capacidad del 50% de Anthropic caducan a mediados de julio. La ventana de uso subvencionado y de alta capacidad está abierta ahora mismo. Las facturas llegarán en agosto. Los equipos de finanzas que aún no han hecho una revisión de su gasto en IA están a punto de hacerlo, les guste o no. ¿Qué deben hacer las áreas financieras y legales a partir de ya? Primero, reconocer que el gasto en IA necesita una gestión comparable a la de un servicio público. Segundo, establecer una función FinOps y un marco contractual que trate la IA como una utilidad: visibilidad de consumo, asignación clara de costos por producto o unidad de negocio, gobernanza de adquisiciones y procesos de revisión periódica. Tercero, exigir la claridad en contratos sobre alimentación de tokenización, cambios de política y derechos de salida. Cuarto, planificar para agosto: revisar presupuestos, identificar responsables y preparar escenarios de escalamiento o contención de costos. En resumen, la era de la factura plana ha terminado. La pregunta para las empresas no es si gastar más o menos en IA, sino si están preparadas para entender y gestionar ese gasto cuando el consumo se mueve y los contratos ya no ofrecen palos en las ruedas adecuadamente. Esto requiere un enfoque estructurado: una relación de suministro bien definida, una función FinOps robusta y contratos redactados con la mentalidad de adquirir un servicio público, no solo software. El objetivo es claro: que las empresas puedan enfrentar la realidad de un consumo dinámico, con reglas transparentes y salidas viables cuando el valor ya no compense el costo. Hemos destacado las mejores herramientas de finanzas personales para soportar este cambio. Si quieres saber más, te invitamos a explorar Perspectives de TechRadar Pro para conocer experiencias y enfoques de liderazgo en tecnología. Este artículo se enmarca en ese canal, y las opiniones expresadas pertenecen al autor. Si te interesa contribuir, consulta la información disponible sobre cómo enviar tu historia a TechRadar Pro.

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Surfshark, la empresa detrás de uno de los servicios de VPN mejor valorados, amplía de nuevo su huella en privacidad al completar la adquisición de una participación mayoritaria en Optery, un especialista en eliminación de datos con base en Estados Unidos. Esta operación añade una quinta marca a su creciente ecosistema de ciberseguridad y refuerza su capacidad para controlar la huella de datos de los usuarios en la era digital.

El anuncio, realizado el 7 de septiembre, sitúa a Optery junto a los miembros actuales del grupo Incogni, Ironwall y HeyPolo. Aunque los términos financieros no han sido hechos públicos, la operación subraya una tendencia clara hacia la consolidación en el floreciente sector de eliminación de datos.

Para un grupo construido alrededor de la privacidad en línea, adquirir otra empresa que se dedica a eliminar datos de data brokers encaja de forma natural y señala un nuevo paso en la consolidación sostenida de este sector en crecimiento.

Qué aporta Optery

Optery es un servicio de eliminación de datos centrado en Estados Unidos que identifica y elimina información personal de data brokers, sitios de búsqueda de personas y resultados en motores de búsqueda. Surfshark destaca su tecnología de escaneo especializada, informes con capturas de pantalla y su amplia cobertura de data brokers en EE. UU.

En nuestra revisión de Optery, lo calificamos como una de las herramientas de eliminación de datos más fuertes de 2026, valorando su informe transparente de antes/después y su útil nivel gratuito. Por ahora, Optery opera solo en EE. UU. y Canadá, con planes de expansión internacional anunciados.

NEW: Leave No Trace — Un boletín semanal sobre privacidad digital y vigilancia en línea.

Por qué Surfshark dio este paso

Surfshark presenta la adquisición como una respuesta a la creciente demanda de control de datos en un mundo impulsado por IA, donde la información personal aparece cada vez más en resultados de búsqueda y resúmenes generados por IA. El mercado de data brokers se proyecta que superará los 440 mil millones de dólares para 2032, lo que convierte a los servicios de eliminación de datos en una apuesta valiosa a largo plazo.

«En Surfshark Group, nuestro objetivo es empoderar a las personas para que tomen el control total de sus vidas digitales», dijo Vytautas Kaziukonis, fundador y presidente del consejo de Surfshark Group.

Optery es la segunda adquisición del grupo, tras la compra de Ironwall en 2024, un servicio de eliminación orientado a empleados gubernamentales y ejecutivos. Surfshark, por su parte, fusionó con Nord Security en 2022, por lo que la expansión mediante consolidación ya es una estrategia consolidada.

Qué significa para los usuarios de Surfshark

En los próximos meses, Optery mantendrá su operación de forma independiente, con sus propios equipos, productos y tecnología, sin migraciones o integraciones inmediatas en la oferta existente. A largo plazo, la operación permitirá ampliar la cobertura de data brokers, profundizar en el conocimiento de las eliminaciones relacionadas con búsquedas y acelerar el lanzamiento de nuevas herramientas de privacidad en el grupo. Combinando la experiencia de Optery en EE. UU. con la escala global de Incogni, es probable que ambas plataformas se vuelvan más potentes.

«Al consolidar nuestro conocimiento con Incogni, Ironwall y Surfshark, podemos colaborar de forma más amplia para ofrecer una protección aún mayor a nuestros usuarios», comentó Lawrence Gentilello, CEO y fundador de Optery.

Este anuncio se alinea con una visión de largo alcance para reforzar la protección de datos y la gobernanza de la información en un entorno cada vez más complejo y regulado.

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La discusión sobre la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la industria creativa se ha intensificado en los últimos años, y se convirtió en tema central en el simposio The Future of… Creativity, celebrado en Venecia. Figuras de alto perfil, entre ellas George Clooney y Maggie Gyllenhaal, aportaron reflexiones contundentes sobre hasta qué punto la IA puede transformar la forma en que se producen películas, cortometrajes y otros contenidos, y qué significa eso para la confianza del público frente a imágenes y voces que, a ojos humanos, parecen reales.

Clooney advirtió sobre los deepfakes cada vez más convincentes, que podrían presentar a líderes mundiales o figuras públicas en situaciones que nunca ocurrieron. Esta posibilidad plantea preguntas difíciles: ¿cómo discernir la veracidad de un video cuando la tecnología puede recrear con gran fidelidad lo que nunca existió? La conversación no se limitó a la tecnología en abstracto; se exploraron impactos prácticos en la autoría, la autenticidad y la credibilidad de las pruebas visuales en una era de evidencias digitales cada vez más manipulables.

Durante el encuentro, la moderadora Emily Maitlis invitó a Clooney a reflexionar sobre el miedo a la sustitución actoral. Clooney reconoció que, si bien ciertos aspectos del oficio podrían verse afectados, también subrayó un desafío central: la creación de una verdadera estrella de cine es un proceso complejo, intrincado y, en muchos sentidos, inseparable de la interacción humana, la interpretación y la química entre actores y directores. En otras palabras, la IA podría cambiar la forma de trabajar, pero no elimina la necesidad de talento humano para capturar lo que hace que una actuación conmueva.

El testimonio de Maggie Gyllenhaal, por su parte, ofreció una mirada práctica y crítica sobre el uso de la IA en proyectos creativos. En su corto Flesh Impact, que explora la figura de Marilyn Monroe, trabajó con una versión de Monroe generada por IA en combinación con la actuación de Dakota Johnson. A pesar de las expectativas, Gyllenhaal relató que la experiencia fue insatisfactoria: la IA no logró reproducir las sutilezas de la interpretación humana, ni capturar la profundidad emocional que demanda un personaje tan cargado de historia personal. El resultado, finalmente, se descartó para dar paso a una interpretación que, según ella, resultaba más verosímil y conmovedora gracias al talento humano.

Este testimonio contrasta con la preocupación expresada por Clooney: la tecnología puede imitar, pero no sustituir completamente el vivir y sentir humano que fundamenta una actuación. En un mundo donde la falsificación visual puede ser casi indistinguible de la realidad, la industria de la creatividad necesita definir normas, métodos y éticas claras para el uso de IA, proteger la credibilidad de las formas artísticas y, al mismo tiempo, explorar las nuevas posibilidades que la IA podría ofrecer en términos de herramientas, eficiencia y experimentación.

En última instancia, el debate se centra en equilibrar innovación y responsabilidad. La experiencia de Gyllenhaal ofrece una nota de optimismo: la IA está lejos de poder capturar la plenitud de la emoción humana en toda su complejidad, y la calidad emocional de una interpretación auténtica sigue siendo un dominio humano irremplazable. Al mismo tiempo, el comentario de Clooney nos invita a mirar con cautela hacia el futuro, a pensar en salvaguardas para la veracidad de las evidencias visuales y en un marco regulatorio que acompañe el desarrollo tecnológico sin frenar la creatividad. Este diálogo entre tecnología y arte promete ser fértil si se aborda con claridad, ética y una buena dosis de curiosidad por lo extraordinario que puede ofrecer la imaginación humana.

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En un entorno donde 81% de los trabajadores del conocimiento en el Reino Unido incorporan IA semanalmente, la adopción ya no es la meta. La transformación real exige un cambio de fondo: procesos rediseñados, sistemas cohesionados y resultados claros. Muchas organizaciones han agregado IA a procesos deficientes y sistemas fragmentados, llamándolo progreso. Pero la verdad es otra: sin un rediseño profundo, la IA acelera problemas existentes en lugar de solucionarlos.

La mitad de las iniciativas de IA fallan en la etapa de implementación porque el contexto organizativo falta. No se trata de tecnología sino de infraestructura de trabajo: decidir quién posee qué, cómo se toman las decisiones y qué reglas gobiernan cada proceso. Si estos elementos no están claros, desplegar IA genera actividad sin impacto real en el negocio.

Un dato clave que merece atención: la mayoría de los líderes de TI reconocen costos de IA más altos de los previstos y, aun así, la adopción es alta sin ganancias de productividad medibles. La narrativa debe cambiar de aceptar la adopción como fin a exigir resultados concretos: ¿qué mejora el trabajo diario? ¿cómo se mide ese avance?

A continuación, se presentan aspectos críticos para pasar de la adopción a la transformación con IA de forma responsable y escalable:

• Adopción sin rediseño es teatral: la IA no repara procesos deficientes. Si los datos están fragmentados, la propiedad es ambigua y los flujos son ineficientes, la IA los acelerará. Es necesario definir qué decisiones se deben tomar, qué procesos deben cambiar y quién es responsable del resultado antes de escalar.
• Poseer el resultado o no desplegar: la responsabilidad debe ir más allá de la gestión de IT. Cada líder de proceso debe saber qué significa éxito, quién lo supervisa y quién responde cuando algo sale mal. Sin respuestas claras, escalar no aporta visibilidad ni control.
• IA sombra como señal, no solo como riesgo: un 25% de los trabajadores usan herramientas de IA no aprobadas. La reacción natural es restringir, pero la lectura más inteligente es entender que la fricción actual impulsa la migración a herramientas con gobernanza adecuada. La gobernanza debe acelerar, no frenar, gestionando casos de bajo riesgo y aplicando escrutinio mayor en los de alto impacto.
• El contexto es la capa faltante: casi la mitad de los líderes señalan que las iniciativas de IA se estancan por falta de contexto organizativo. Así como se da la bienvenida a un nuevo colaborador con estructura, prioridades y reglas, una IA necesita una orientación equivalente; de lo contrario, incluso modelos potentes generan salidas que requieren corrección manual, consumiendo tiempo y recursos.
• Medir resultados, no uso: los indicadores deben reflejar que el trabajo está mejorando. ¿Se resuelven los problemas de los clientes más rápido? ¿Los equipos invierten menos tiempo buscando información? ¿Las decisiones se toman con mayor velocidad y calidad? Un ejemplo práctico es el de un asistente de ventas impulsado por IA y su impacto en procesos de ventas, tasas de respuesta y reuniones agendadas; esa es la métrica de valor real.
• La pregunta de responsabilidad se vuelve más compleja: cuando existan agentes que actúan en nombre de las personas, habrá que saber cuántos existen, quién los creó, qué acceso tienen, qué pueden hacer y cómo se evalúa su rendimiento. Este no es un problema del futuro; las organizaciones que ya establecen esa disciplina pueden escalar IA con gobernanza adecuada, sin que la gobernanza llegue tarde.

Las empresas que lideren no serán las que usen más IA, sino las que conecten la IA con una propiedad clara, gobernanza proporcionada y flujos de trabajo donde la ejecución realmente ocurre. La adopción es apenas una condición de entrada; el verdadero valor requiere diseño, responsabilidad y medición centrada en resultados concretos.

Para profundizar en estas ideas, se recomienda mirar hacia marcos de gobernanza que asignen ownership, definan métricas de éxito y conecten la IA con el día a día operativo de la organización.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, donde se destacan ideas de líderes en tecnología para impulsar discusiones relevantes en la industria. Las opiniones expresadas pertenecen a su autor y no necesariamente a TechRadar Pro ni a Future plc.

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Un reciente informe arroja luz sobre un tema poco conocido por la mayoría de los británicos: solo la mitad de la población (52%) está familiarizada con el término data center. Aunque la conciencia ha aumentado desde el 40% en 2024, aún hay una brecha de comprensión significativa: tres de cada cinco personas (59%) no sabe exactamente qué es o qué hace un data center. Este panorama subraya la necesidad de una comunicación más clara y accesible sobre el papel que juegan estos centros en la economía digital.

El estudio también revela un descenso en las actitudes positivas y un aumento de las percepciones negativas. Actualmente, solo el 37% de los ciudadanos británicos percibe un impacto positivo de los data centers, frente al 48% hace dos años. En el mismo periodo, la percepción negativa ha subido del 4% al 15%. Estos números reflejan una preocupación persistente respecto al consumo energético y a la huella ambiental asociada a estas infraestructuras.

Entre las inquietudes más destacadas figura el consumo de energía: más de la mitad de los encuestados (56%) expresan preocupación por la cantidad de electricidad que utilizan estos campus. Sin embargo, la creciente conciencia también abre la puerta a convertir ese conocimiento en comprensión y confianza: existe, según los responsables de Telehouse, una oportunidad para cerrar la brecha mediante una mayor transparencia, un diálogo abierto con el público y las comunidades, y una explicación más clara del valor que los data centers aportan a la vida cotidiana.

El informe sugiere además que el uso de la inteligencia artificial entre trabajadores y consumidores podría estar desalineado respecto al nivel educativo, lo que podría explicar por qué la escrutinio público tiende a acelerarse con más rapidez. En el contexto gubernamental, la designación de data centers como Infraestructura Nacional Crítica (CNI) fue descrita por el entonces Secretario de Tecnología, Peter Kyle, como “los motores de la vida moderna”. De cara al futuro, la prioridad es ayudar a la población a entender por qué estos centros importan y cómo sustentan servicios digitales para todos.

En este marco, la industria tiene ante sí el desafío de traducir el conocimiento en confianza: informar de forma responsable sobre eficiencia energética, innovación y beneficios para la conectividad, la seguridad y la continuidad de servicios esenciales. Un compromiso con la transparencia, la participación pública y la educación puede convertir la creciente familiaridad en una valoración positiva y sostenida de los data centers como activos estratégicos para la sociedad moderna.

Observaciones finales: el camino hacia una percepción más favorable pasa por explicar de manera clara el acceso que ofrecen a servicios digitales confiables, la reducción de impactos ambientales a través de tecnologías más eficientes y una colaboración estrecha con comunidades y gobiernos para construir una narrativa basada en hechos y resultados verificables.

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La temporada 2026/27 de la Champions League llega con una oferta de transmisión amplia y, en muchos casos, gratuita. Este blog presenta un recorrido claro sobre cómo ver los partidos, qué plataformas están disponibles en cada región y qué considerar para acceder a los contenidos desde fuera de tu país. Todo ello manteniendo un tono informativo y práctico para aficionados y lectores que buscan planificar su experiencia de visionado sin complicaciones.

Opciones de visualización en Irlanda: Virgin Media Play y RTÉ Player ofrecen selección de encuentros en directo sin costo adicional para ciertos partidos. Estas plataformas pueden ser la vía más directa para quienes ya disponen de estas suscripciones, con la posibilidad de ver los encuentros a través de streaming.

Alternativas de visualización y herramientas de acceso: para quienes quieran ampliar su cobertura o ver más encuentros, existen opciones de streaming de pago como DAZN, Paramount+ y servicios regionales. Además, para quienes se encuentren fuera de su país, el uso de una VPN puede facilitar el acceso a cuentas y catálogos habituales, siempre respetando los términos de uso de cada servicio.

Resumen de horarios y encuentros destacables: la jornada de apertura (Matchday 1) incluye choques relevantes como Real Madrid vs Inter de Milán y Liverpool vs Atlético de Madrid, entre otros. A continuación se ofrece un resumen práctico de cómo rester a cada encuentro y qué plataformas podrían estar disponibles según la región.

Canal libre y cobertura internacional: en varias regiones, la cobertura gratuita está disponible a través de plataformas de TV abiertas o gratuitas, como BBC iPlayer en el Reino Unido para resúmenes y destacan las opciones de acceso en Bélgica (RTL Play), Turquía (Tabii) y otras regiones. En África, África subsahariana y regiones europeas, las rights son gestionadas por una combinación de beIN Sports, SuperSport, Sky, DAZN, TNT Sports, Amazon Prime y otros proveedores regionales. Es recomendable verificar la lista oficial de derechos por región para confirmar la disponibilidad de cada partido.

Guía práctica para ver desde cualquier lugar (VPN): si te encuentras en el extranjero, un VPN puede ayudarte a acceder a tu servicio habitual como si estuvieras en casa. Se recomienda considerar proveedores de confianza, con buena velocidad y políticas claras de seguridad. Es importante revisar las condiciones de uso de cada plataforma para evitar restricciones o bloqueos.

Cobertura en Estados Unidos y Canadá: Paramount+ transmite la totalidad de los 189 partidos de la competencia, y existen opciones de prueba o planes bajo demanda que pueden facilitar el acceso. En Canadá, DAZN también ofrece la cobertura, con planes que incluyen otros torneos y ligas.

Europa y sedes regionales: la distribución de derechos en Europa se reparte entre varias plataformas, como TNT Sports y Amazon Prime en el Reino Unido para ciertas funciones, y plataformas como Sky Sport, DAZN, Viaplay, ESPN/Star+ (según país) y servicios de streaming locales para otros mercados. En Irlanda, la cobertura se reparte entre Virgin Media, RTÉ, Premier Sports, TNT Sports y Amazon Prime, entre otros.

Recomendación final: para disfrutar de la Champions League 2026/27 de manera fluida y sin interrupciones, es clave combinar una estrategia de visualización que aproveche la oferta gratuita local cuando esté disponible, con planes de suscripción regionales que cubran el resto de los encuentros. Si tu situación geográfica te impide ver ciertos partidos, considera un VPN confiable para acceder a tu proveedor habitual, siempre dentro de los marcos legales y de uso aceptado por cada servicio.

Nota sobre el enfoque de uso de VPN: el contenido de este artículo evalúa usos recreativos y legales de VPN, como acceder a contenidos desde otra región y mejorar la seguridad online al navegar en redes públicas. No promovemos usos ilícitos ni la reproducción de contenido pirateado. Nuestro objetivo es orientar a los lectores sobre opciones legales y seguras para ver la Champions League 2026/27.

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Si pensabas que la forma corta y ancha del Galaxy Z Fold 8 era una moda pasajera, piénsalo de nuevo: hoy Xiaomi ha presentado el Xiaomi 18 Fold, un dispositivo de proporciones similares que llega apenas días antes del esperado lanzamiento del primer plegable de Apple, el iPhone Ultra.

Con una pantalla de cubierta de 5.38 pulgadas y una pantalla interior de 7.58 pulgadas, ambas con una relación de aspecto de 1.4:1, el Xiaomi 18 Fold imita el diseño estilo pasaporte del Galaxy Z Fold 8 (y, en cierta medida, el del exclusivo Huawei Pura X Max para China) para ofrecer una experiencia de usuario “flexible” que abarca trabajo, creatividad y entretenimiento.

Puede que el Xiaomi 18 Fold tenga aún más similitudes con el inminente iPhone Ultra que con el Galaxy Z Fold 8, dado que incorpora dos esquinas redondeadas cuando está cerrado y cuatro cuando está abierto. El Galaxy Z Fold 8, por su parte, mantiene un trato recto sin importar cómo se mire.

La Editora de Collections de TechRadar, Ruth Hamilton, tuvo acceso al Xiaomi 18 Fold durante IFA 2026 y confirmó que el dispositivo es ligeramente más corto y ancho que el último plegable de Samsung. Este último dispone de dos pantallas de 5.5 y 7.6 pulgadas, con relaciones de aspecto distintas (10:16 y 4:3). En cambio, el Xiaomi 18 Fold mantiene una relación de 1.4:1 tanto al estar cerrado como al desplegado.

El Xiaomi 18 Fold es, además, un poco más pesado y grueso que el Galaxy Z Fold 8. Cuando está cerrado mide 10.68 mm de grosor y pesa 219 g; desplegado, su grosor pasa a 5.02 mm. En comparación, el Z Fold 8 pesa 201 g y mide 9.7 mm de grosor cerrado y 4.5 mm desplegado. Aunque son diferencias mínimas, importan cuando se trata de manejar el dispositivo para contenido de video.

Pero hablamos de milímetros. Siguen siendo plegables ligeros y delgados, con unas proporciones ideales para contenido en video. Curiosamente, la relación 1.4:1 del Xiaomi 18 Fold es casi idéntica a la relación 1.43:1 de una pantalla IMAX.

Aunque no tuvimos la oportunidad de ver películas en el dispositivo durante nuestra breve toma de contacto, sí podemos atestiguar la experiencia de entretenimiento superior que ofrece el formato más corto y ancho del Galaxy Z Fold 8. El 4:3 es ligeramente más alto y cuadrado que 1.43:1, pero dado que la mayoría del contenido se presenta en 16:9, la experiencia de ver videos es probable que sea similar en ambos dispositivos.

Coincidiendo con los rumores, a pesar de estar asociado a esquinas redondeadas similares al Xiaomi 18 Fold, se espera que el iPhone Ultra mantenga una relación de aspecto de 4:3 al desplegarse, al igual que el Z Fold 8. Se rumorea que el nuevo iPhone Ultra podría presentar una pantalla externa entre 5.3 y 5.49 pulgadas y una pantalla plegable entre 7.7 y 7.8 pulgadas.

Además, se comenta que podría ser ligeramente más corto y ancho que el Z Fold 8, lo que podría volver a acercarlo visualmente al Xiaomi 18 Fold, aunque sus pantallas se alineen más con las del Galaxy.

Entre las características del Xiaomi 18 Fold destacan una barra de cámara tipo pastilla con tres cámaras optimizadas por Leica: 200 MP principal, 50 MP ultra gran angular y 50 MP teleobjetivo con zoom óptico de 3.5x. Esta podría ser la ventaja del Xiaomi frente a la competencia: el Z Fold 8 no incluye teleobjetivo y el iPhone Ultra también se rumorea con solo dos cámaras (gran angular y ultra gran angular).

Bajo el capó, el Xiaomi 18 Fold está impulsado por el chip propio Xring O3 de Xiaomi, una batería de 6,000 mAh y hasta 16 GB de RAM. Son especificaciones potentes. Desafortunadamente, no será posible evaluarlas a fondo a menos que vivas en China; el Xiaomi 18 Fold solo se lanza en el mercado doméstico con un precio inicial de ¥10,999.

Esa cifra sitúa el teléfono alrededor de 1,650 USD / 1,220 GBP / AU$2,275 en el extranjero, lo que, antes de aranceles e impuestos locales, no está lejos del precio de salida del Galaxy Z Fold 8, de 1,899 USD / 1,699 GBP / AU$2,699. ¿Podría el iPhone Ultra costar una cifra similar? Lo sabremos mañana (9 de septiembre), cuando inicie el evento de Apple, “Surprise and Shine”.

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