Tecnología
La «segunda ola» de la IA: la pregunta ya no es construirla, sino para qué sirve
La inteligencia artificial entra en una «segunda ola»: ya no se trata de construir modelos más grandes, sino de integrarlos con utilidad real. Qué significa par
La inteligencia artificial entra en una «segunda ola»: ya no se trata de construir modelos más grandes, sino de integrarlos con utilidad real. Qué significa para empresas y profesionales. Análisis.
Durante los últimos años, la conversación sobre inteligencia artificial giró casi por completo en torno a una pregunta: quién construye el modelo más grande y más potente. Era la primera ola, la de la carrera tecnológica, los anuncios deslumbrantes y las cifras de parámetros que nadie fuera del sector entendía del todo. Esa fase no ha terminado, pero ha dejado de ser la más interesante. La conversación se está desplazando hacia una segunda ola, más callada y más consecuente, cuya pregunta es otra: ¿para qué sirve, exactamente, todo esto?
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No es solo cruzar. Es todo lo que viene después.
Before the Border
Conseguir en Amazon →El cambio de foco no es menor. Construir un modelo de frontera está al alcance de un puñado de empresas con miles de millones para invertir; integrarlo con utilidad en el trabajo cotidiano está al alcance de casi cualquier organización. Y ahí es donde se está moviendo el valor. La señal más clara la dio la propia Apple, que en lugar de construir su gran modelo desde cero optó por apoyarse en tecnología ajena y concentrarse en la integración —en cómo se siente la IA en el teléfono— más que en la proeza de fabricarla. Si la empresa más rica del mundo decide que su ventaja está en aplicar y no en construir, el mensaje para el resto es difícil de ignorar.
Para las empresas medianas y pequeñas, esta segunda ola es, paradójicamente, una buena noticia. En la primera, la IA parecía un terreno reservado a gigantes; en la segunda, la ventaja competitiva no está en tener la tecnología más avanzada, sino en saber aplicarla a un problema concreto: automatizar la atención al cliente, acelerar la redacción de documentos, ordenar datos dispersos, traducir y adaptar contenidos. Son tareas mundanas, y precisamente por eso valiosas. La IA deja de ser una promesa de laboratorio para volverse infraestructura, como en su momento lo fueron la electricidad o la conexión a internet: lo importante ya no es de dónde viene, sino qué se hace con ella.
Esa transición trae consigo una exigencia nueva, que conviene nombrar sin alarmismo. Si en la primera ola el desafío era técnico, en la segunda es de criterio: saber qué tarea conviene delegar a la máquina y cuál no, dónde la IA ahorra tiempo y dónde introduce errores costosos, cómo verificar lo que produce. La herramienta es cada vez más accesible; el juicio para usarla bien, no. Y ese juicio —qué preguntar, qué aceptar, qué descartar— se está convirtiendo en una competencia profesional tan valiosa como, en otra época, lo fue saber usar una hoja de cálculo.
El inciso, para el profesional y el pequeño empresario hispano, es directo. La segunda ola de la IA no premia a quien tenga la tecnología más sofisticada, sino a quien la integre con más inteligencia práctica en lo que ya hace. No hace falta entender cómo funciona un modelo por dentro, igual que no hace falta entender de motores para conducir. Lo que hace falta es claridad sobre el propio trabajo: qué partes son repetitivas y delegables, qué partes exigen criterio humano, y dónde una herramienta bien usada libera tiempo para lo que de verdad agrega valor. La IA ya está aquí y es accesible; la diferencia, de ahora en adelante, la marcará el uso.
Alfredo Yánez
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Tecnología
La tecnología que reemplazó al banco venezolano
Diez millones de cuentas en un país sin banca de consumo. La tecnología financiera no llegó a competir con los bancos venezolanos: llegó a sustituirlos.
FICHA 6W
| Pregunta | Respuesta |
|---|---|
| Qué | Las plataformas fintech sustituyen funciones que el sistema bancario venezolano dejó de cumplir. |
| Quién | Millones de consumidores, comercios y las empresas de tecnología financiera. |
| Cuándo | Fenómeno consolidado y en expansión durante 2026. |
| Dónde | Venezuela, con mayor penetración en centros urbanos. |
| Por qué | El crédito bancario de consumo se contrajo hasta volverse marginal. |
| Cómo | Con evaluación crediticia propia, pago en cuotas y operación sobre teléfonos móviles. |
El vacío que llenaron
Para entender por qué las fintech explotaron en Venezuela hay que empezar por lo que no existe: crédito.
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Tu dinero trabaja para ellos. Aprende a que trabaje para ti.
El banco no te lo explicó
Conseguir en Amazon →En un sistema bancario contraído por años de hiperinflación, controles y desconfianza, el crédito al consumo prácticamente desapareció. No hay tarjetas de crédito operativas a escala masiva, no hay financiamiento para electrodomésticos, no hay cuotas bancarias para una compra de mediano valor.
En ese vacío entraron las plataformas de pago en cuotas. El caso más visible es Cashea, que construyó un sistema desplegado en más de 40.000 comercios y que reporta más de diez millones de cuentas abiertas, cifra que según sus propios reportes representaría a más de la mitad de la población adulta del país. En julio de 2026 cerró una ronda de financiamiento de cien millones de dólares con inversionistas de Estados Unidos y América Latina.
La lección técnica es interesante: donde no había historial crediticio bancario que consultar, estas plataformas construyeron su propio sistema de evaluación a partir del comportamiento de pago dentro de la aplicación. Cada compra pagada a tiempo eleva el límite disponible. Es un historial crediticio paralelo, construido desde cero y fuera del sistema financiero formal.
Qué resuelve
El aporte es real y conviene reconocerlo.
Permite adquirir bienes de mediano valor —un electrodoméstico, un colchón, unos lentes— que de otro modo exigirían un ahorro imposible en una economía sin capacidad de ahorro. Fragmenta un pago en un país donde el ingreso llega en tramos irregulares. Y ofrece a los comercios una herramienta de venta que amplía su mercado.
Para el emprendedor, la lección es la que ya han señalado analistas del ecosistema: estas empresas no buscaron un atajo, encontraron el lugar donde nadie más quería mirar. La necesidad no resuelta no fue el obstáculo, fue el mapa.
Qué riesgos trae
Aquí conviene la prudencia que la nota debe al lector, porque el entusiasmo por la innovación suele omitir la letra pequeña.
El sobreendeudamiento. Fragmentar un pago no lo abarata. En hogares donde el ingreso ya no cubre la canasta alimentaria, sumar cuotas comprometidas a futuro puede consumir un porcentaje creciente del presupuesto disponible. La facilidad de acceso, que es la virtud del sistema, es también su riesgo.
La ausencia de un marco de protección. El sistema bancario formal, con todos sus defectos, opera bajo supervisión y con mecanismos de reclamo. Un ecosistema de crédito construido fuera de esa arquitectura deja al consumidor con menos herramientas si algo falla: un cobro indebido, una tasa no informada con claridad, una suspensión de servicio.
Los datos. Estas plataformas acumulan información detallada sobre el comportamiento de consumo de millones de personas: qué compran, dónde, con qué frecuencia, cuándo pagan. En ausencia de una legislación robusta de protección de datos personales, esa acumulación plantea preguntas sobre su uso, su resguardo y su eventual transferencia.
La concentración. Cuando una sola plataforma alcanza una penetración tan alta, se convierte en infraestructura crítica de facto. Una falla técnica, una decisión comercial o un cambio de propietario afectan a millones de transacciones sin que exista alternativa equivalente.
Lo que hace falta
Ninguna de estas advertencias implica que el fenómeno sea negativo. Implica que requiere marco.
Las preguntas concretas que corresponde plantear son verificables: ¿bajo qué supervisión operan estas plataformas? ¿Qué mecanismos de reclamo tiene un usuario ante un cobro que considera indebido? ¿Cómo se informan las condiciones y los costos totales? ¿Qué ocurre con los datos acumulados?
Un país que va a recibir inversión y a reconstruirse necesita que su infraestructura financiera —incluida la que no es bancaria— opere con reglas claras. Esa discusión no ha empezado en Venezuela, y conviene que empiece mientras el ecosistema todavía se está formando y no cuando ya sea imposible modificarlo.
Para el lector de la diáspora
Hay una implicación práctica. Muchos venezolanos en el exterior financian compras de sus familiares a través de estas plataformas, o envían dinero que termina pagando cuotas comprometidas.
La recomendación sensata es la de siempre con cualquier crédito: revisar el costo total, no solo el monto de la cuota; verificar qué ocurre ante un retraso; y evitar comprometer a futuro un ingreso que no está garantizado.
Estas son consideraciones generales, no asesoría financiera. Cada caso requiere evaluación propia.
FUENTES PRINCIPALES
– Reportes sobre la ronda de financiamiento de Cashea, julio de 2026.
– Datos sobre penetración de plataformas de pago en cuotas en el comercio venezolano.
– Estimaciones sobre dolarización transaccional y contracción del crédito bancario.
Tecnología
La inteligencia artificial pasa del entusiasmo a la regulación en América Latina
El despliegue de la IA en la región enfrenta un punto de inflexión. Los expertos advierten que sin marcos regulatorios sólidos, la brecha tecnológica y el desplazamiento laboral podrían profundizarse.
El fin de la luna de miel tecnológica
Durante los últimos años, la adopción de herramientas de inteligencia artificial generativa dominó la agenda corporativa en América Latina. Sin embargo, los foros tecnológicos celebrados en julio de 2026 —como el Congreso IA América Digital en México o el Deep Tech Summit— evidencian un cambio de tono: el entusiasmo inicial ha dado paso a la exigencia de reglas claras.
Cientos de economistas y líderes tecnológicos han comenzado a emitir advertencias formales sobre los riesgos de una adopción desregulada. El consenso entre los expertos es que la IA podría provocar un «desplazamiento laboral a gran escala» si los gobiernos no intervienen activamente. Un informe reciente del Banco de Pagos Internacionales (BIS) subraya que, si bien la IA aporta al crecimiento del PIB, sus beneficios económicos tienden a concentrarse en las corporaciones que controlan la infraestructura, dejando vulnerables a los mercados laborales de economías emergentes.
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Conseguir en Amazon →Políticas públicas frente a relaciones públicas
El desafío para América Latina radica en que gran parte de la infraestructura de IA (centros de datos, modelos fundacionales y capacidad de cómputo) es controlada por un puñado de gigantes tecnológicos estadounidenses y asiáticos.
En este contexto, analistas advierten que la confianza ciudadana en la IA no se construirá con campañas de relaciones públicas corporativas, sino con políticas públicas efectivas. Las encuestas de percepción recientes muestran un declive en el optimismo: un porcentaje creciente de la población teme que la IA tenga un efecto negativo en la sociedad durante las próximas dos décadas, especialmente entre las generaciones más jóvenes que, paradójicamente, son sus principales usuarios.
Para contrarrestar esta dependencia, algunos países de la región están explorando alianzas internacionales. El reciente anuncio de Pekín sobre una nueva «alianza de IA» que incluye a países de América Latina, Asia y África, refleja el interés geopolítico por ofrecer alternativas de infraestructura y gobernanza tecnológica fuera del eje occidental.
El impacto en la economía real
A pesar de los temores, la integración de la IA en la economía real latinoamericana avanza. Startups y empresas locales están utilizando estas herramientas no solo para automatizar tareas administrativas, sino para resolver problemas estructurales en sectores como la agricultura de precisión, la logística urbana, la seguridad ciudadana y la inclusión financiera.
El éxito de esta transición dependerá de la capacidad de los Estados latinoamericanos para equilibrar la innovación con la protección social. El mensaje que domina la agenda tecnológica de 2026 es claro: la inteligencia artificial ya no es solo un asunto de ingenieros de software, sino el desafío de política pública más complejo de la década.
Tecnología
Los que informaron y los que posaron sobre los escombros
La tragedia se volvió contenido. Un mes después conviene distinguir entre quien informó, quien ayudó difundiendo y quien usó el dolor ajeno como fondo de cámara.
ESPECIAL · VII
La catástrofe produjo dos comportamientos opuestos frente a la misma cámara: quienes usaron sus plataformas para informar y localizar personas, y quienes convirtieron los escombros en escenario para acumular audiencia. Un mes después conviene distinguirlos.
Serie · No te lo explicaron
Llegaste a construir. El sistema no vino con manual.
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La catástrofe produjo dos comportamientos opuestos frente a la misma cámara: quienes usaron sus plataformas para informar y localizar personas, y quienes convirtieron los escombros en escenario para acumular audiencia. Un mes después conviene distinguirlos.
La noche en que el país se informó por rumores
La primera noche fue el peor escenario posible para la información. Las telecomunicaciones colapsaron por daños en la infraestructura eléctrica, los canales oficiales tardaron horas en dar un parte y millones de personas dentro y fuera del país intentaban saber si los suyos estaban vivos.
En ese vacío, cualquiera con un teléfono se convirtió en fuente. Y ahí empezó la bifurcación que este especial quiere examinar.
Lo que funcionó: cuando la cámara sirvió
Conviene empezar por lo que salió bien, porque fue mucho y rara vez se reconoce.
Hubo transmisiones ciudadanas que hicieron el trabajo que la televisión no estaba haciendo: mostrar en directo, sin edición ni narrativa oficial, lo que ocurría en zonas donde no había llegado ningún equipo de prensa. Esas transmisiones sirvieron para localizar personas, para dirigir ayuda a puntos concretos y para desmentir versiones oficiales que no coincidían con lo que se veía.
Hubo plataformas creadas en horas por voluntarios para cruzar nombres con registros de hospitales y refugios. Hubo vecinos que grabaron para dejar constancia de dónde faltaba maquinaria. Hubo periodistas que verificaron cada cifra antes de publicarla, aunque eso significara publicar después que todos.
Esa fue la cara útil de la exposición: la cámara como herramienta de servicio.
Lo que falló: la tragedia como escenario
Y luego estuvo lo otro. Un mes después, el debate sigue abierto en la comunidad venezolana y merece ser nombrado sin eufemismos.
Aparecieron quienes viajaron a la zona del desastre no para ayudar ni para informar, sino para producir contenido. Fotografías posadas frente a edificios colapsados. Videos con música dramática de fondo montados sobre imágenes de familias buscando a sus muertos. Transmisiones en las que el escombro funcionaba como escenografía y el dolor ajeno como recurso narrativo para sostener la atención.
INCÍSOS documentó en su momento un episodio revelador: vecinos que detuvieron una excavadora oficial denunciando que había llegado a tomarse fotos, no a remover escombros. La lógica de la imagen sobre la utilidad no fue exclusiva de los influencers.
Por qué esto no es un asunto menor
Podría argumentarse que la exposición, aunque frívola, sirvió para visibilizar la tragedia. El argumento tiene algo de cierto y merece ser considerado, pero tiene tres límites serios.
El primero es de recursos. En las primeras horas de una catástrofe, cada vehículo, cada litro de combustible y cada metro de acceso a la zona son bienes escasos. Quien ocupa ese espacio sin aportar capacidad de rescate está desplazando a alguien que sí podía hacerlo. No es una metáfora: los accesos a La Guaira estuvieron congestionados.
El segundo es de dignidad. Las personas que aparecen en esos videos —desenterrando a sus familiares, llorando frente a lo que fue su casa— rara vez fueron consultadas. Su peor momento se convirtió en material de terceros sin su consentimiento y sin ningún beneficio para ellas.
El tercero es informativo. El contenido producido para generar reacción compite en las mismas plataformas que la información verificada, y suele ganarle, porque está diseñado para eso. Cada pieza emotiva pero imprecisa desplaza a una pieza exacta pero menos vistosa. En una emergencia, esa sustitución cuesta.
Cómo distinguir, en la práctica
La diferencia no está en el equipo ni en el formato. Un periodista con un teléfono puede hacer trabajo riguroso y una producción costosa puede ser pura explotación. La diferencia está en tres preguntas concretas:
¿Sirve a quien lo ve o a quien lo hace? El material útil da información accionable: dónde acudir, qué se necesita, a quién llamar, qué es falso. El material extractivo da emoción sin uso.
¿Aparece la persona o el autor? En las coberturas serias, el protagonista es quien vive la tragedia. En las otras, el autor está en cuadro.
¿Se verifica o se afirma? Quien informa cita fuente y fecha, y corrige cuando se equivoca. Quien produce contenido rara vez vuelve sobre lo publicado.
La autocrítica que corresponde
Sería cómodo que este análisis apuntara solo hacia afuera. No lo es.
El periodismo también enfrentó sus propias tentaciones durante este mes: la presión por publicar primero, el uso de imágenes duras que aumentan la circulación, la reproducción acrítica de partes oficiales, la tendencia a volver sobre las mismas zonas donde ya había cámaras mientras otras seguían sin cobertura. La línea entre informar y explotar no separa a los medios de los influencers: atraviesa a ambos.
Lo que distingue a un oficio de una práctica oportunista no es la ausencia de errores, sino la existencia de criterios y la disposición a rendir cuentas por ellos.
Lo que queda
Un mes después, cuando las cámaras se han ido casi todas, quedan las familias que siguen bajo carpas y los miles de desaparecidos que nadie ha contado. Esa es la prueba definitiva de cualquier cobertura: qué se hace cuando ya no hay audiencia.
La tragedia venezolana no terminó porque dejó de ser tendencia. Y el periodismo que valga la pena será el que siga ahí cuando el tema deje de dar likes.
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