El nuevo centro incorporará tecnologías avanzadas como la monitorización en tiempo real, el análisis predictivo y herramientas de ciberinteligencia. Estos recursos buscan asegurar la continuidad operativa en un ambiente donde las infraestructuras energéticas dependen cada vez más de sistemas conectados. Para enfrentar situaciones críticas, el centro contará con protocolos de respuesta inmediata y sistemas de control redundantes, mejorando así la capacidad de respuesta ante incidentes complejos.

En un contexto donde la industria energética está llamada no solo a optimizar sus operaciones mediante la automatización y el análisis de datos, sino también a robustecer sus defensas contra amenazas tecnológicas, la estrategia de Black Star Petroleum destaca. Aparte de enfocarse en la ciberseguridad, la empresa ha desarrollado plataformas internas destinadas a optimizar rutas logísticas, reducir el consumo energético y aumentar la trazabilidad de los productos, elementos clave para la eficiencia en la cadena de suministro.

La inteligencia artificial también ocupa un lugar central en esta estrategia, facilitando la detección temprana de riesgos y el análisis de información operativa para anticipar patrones que puedan afectar las operaciones. Ignacio Purcell Mena recalca que la digitalización no solamente pretende mejorar la seguridad y la eficiencia, sino también proporcionar una respuesta más ágil a los desafíos del sector.

Este desarrollo refleja el compromiso de Black Star Group con la investigación, el desarrollo y la innovación. La empresa, con más de 20 años de experiencia en el sector y un impresionante volumen de negocio anual superior a los 650 millones de euros, reafirma su apuesta por la incorporación de nuevas tecnologías y soluciones energéticas. En un mundo cada vez más digitalizado y en continua evolución en el ámbito energético, Black Star Petroleum se posiciona como un líder dispuesto a enfrentar los retos del futuro.

La reciente inyección de capital no solo fortalece la presencia de Atoms en el sector de la alimentación, sino que también lleva a la empresa a incorporar a Ben Horowitz, cofundador de a16z, en su Consejo de Administración. Esta movida estratégica busca acelerar el desarrollo de Atoms en sectores clave como la alimentación, minería y transporte. Un área en la que esta inversión tendrá un impacto directo es en ProKitchens, la red de cocinas comerciales diseñada para optimizar el funcionamiento de los operadores a través de la reducción de las fricciones laborales y la mejora de la eficiencia operativa.

ProKitchens se beneficia particularmente del respaldo de Atoms, ofreciendo a emprendedores y marcas emergentes del sector alimentario acceso a espacios de cocina certificados y listos para equipar. Esto elimina gran parte de la carga financiera que tradicionalmente acompaña los esfuerzos de expansión en el sector, permitiendo a las marcas probar mercados nuevos o ampliar su presencia con relativa facilidad, desde el primer día y con instalaciones adaptadas a sus necesidades.

Con el objetivo de facilitar un entorno más eficiente, Atoms planea destinar inversiones a la automatización y a la gestión de flujos de trabajo dentro de las cocinas. Esto permitirá que las marcas locales de bebidas y alimentos que operan bajo ProKitchens no solo mejoren su fiabilidad, sino que también aceleren su crecimiento de manera significativa.

Atoms no solo abarca la automatización de las cocinas a través de su pilar Atoms Food, que incluye iniciativas como CloudKitchens, sino que también está ampliando su alcance a otras áreas industriales con Atoms Mining, que desarrolla sistemas de transporte y maquinaria autónoma. La diversificación de Atoms a través de sus bases móviles robóticas y tecnología de movimiento autónomo subraya su enfoque en soluciones innovadoras para las industrias pesadas.

En resumen, la ronda de financiación de Atoms representa un paso importante hacia la automatización y eficiencia en diversos sectores, lo que supone una oportunidad valiosa tanto para nuevos emprendedores como para marcas establecidas dentro de la industria alimentaria europea.

Barceló explicó que las empresas de BPO ya tienen una ventaja competitiva, dado que han profesionalizado sus servicios incluso antes de la puesta en marcha de la Ley SAC. «Partimos de una ventaja competitiva bastante importante y es que, sin llamarlo Ley SAC, nosotros ya habíamos profesionalizado el sector», aseguró. Esta preparación anticipada, impulsada por las exigencias de sus clientes, les permite adaptarse mejor a la normativa actual y consolidar su posición en el mercado.

Además, se discutió cómo la nueva regulación podría proteger a las empresas establecidas al dificultar la entrada de nuevos competidores con menos experiencia. Otro punto destacado fue la evolución en la relación entre los proveedores de BPO y las empresas, pasando de realizar tareas meramente operativas a colaborar más estrechamente en la adaptación de procesos a las nuevas exigencias regulatorias.

En cuanto a los costes, Barceló argumentó que el aumento de las exigencias de calidad no tiene por qué traducirse en mayores gastos operativos. Destacó el papel crucial de la transformación digital para cumplir con los requisitos normativos mediante la automatización y optimización de procesos. La inteligencia artificial, enfatizó, es una herramienta vital para mantener el equilibrio entre la eficiencia operativa y las expectativas de los consumidores.

Barceló concluyó subrayando la importancia de las experiencias previas de los proveedores de BPO en la optimización de servicios y la transformación digital, abogando por una mayor colaboración en el sector para compartir mejores prácticas y facilitar la adaptación a los cambios regulatorios y tecnológicos.

La presencia de MST Holding en el evento evidencia su compromiso con la evolución del sector BPO, centrándose en modelos de atención que priorizan la eficiencia y la personalización, alineándose con las necesidades de las empresas y sus clientes.

El reciente endurecimiento de la normativa, promovido por el Ministerio de Trabajo, exige que todas las empresas implementen un registro de jornada que cumpla siete principios innegociables. Entre estos principios destacan la necesidad de una digitalización absoluta, la inalterabilidad de los registros y la facultad de permitir el acceso remoto a la Inspección de Trabajo. La presión que enfrentan las pequeñas y medianas empresas por adaptarse a esta nueva realidad hace que la adopción de soluciones electrónicas sea más urgente que nunca.

«Entrar&Salir» se presenta como una solución accesible que permite a los empleados registrar su entrada y salida sin complicaciones desde cualquier dispositivo, simplificando así el proceso. Su diseño garantiza la privacidad del teletrabajo mediante un sistema de geolocalización puntual, atendiendo a la necesidad de las empresas de cumplir con la ley sin generar una carga adicional a sus equipos.

Omar Guzmán, CEO de Informaticasa, destaca que «el gran reto de la pyme no es solo cumplir la ley, sino hacerlo con una herramienta que no requiera curva de aprendizaje». Consciente de las dificultades que enfrentan estas empresas, la plataforma se ofrece de manera gratuita hasta finales de 2026, permitiendo a las organizaciones familiarizarse con su uso antes de que se impongan restricciones más severas.

Además, la implementación obligatoria de esta norma ha creado un nicho de negocio para asesorías y empresas del sector IT. En respuesta a la creciente demanda por soluciones digitalizadas, Informaticasa y NCYNA han puesto en marcha un Canal de Distribución Oficial de «Entrar&Salir». Esta iniciativa brinda a las empresas la oportunidad de monetizar el proceso de digitalización de sus clientes a través de dos modalidades: como «Partner Recomendador», donde se obtienen comisiones por cada cliente derivado sin asumir responsabilidades operativas; o como «Reseller», donde se puede comercializar el servicio bajo su propia marca.

Con el inminente cumplimiento de las nuevas regulaciones, «Entrar&Salir» no solo se presenta como una herramienta necesaria para evitar sanciones, sino también como una plataforma que ofrece una oportunidad comercial significativa para el sector empresarial en Andalucía. La clave para el éxito radica en anticiparse y adaptarse a las exigencias legales mediante herramientas eficientes y confiables.

Entre las novedosas soluciones presentadas en la feria, destacaron las propuestas de Hangzhou Xynova Technology Co., Ltd. y Bibo (Hangzhou) Automotive Electronics Co., Ltd. Ambas son parte de un distinguido grupo de ocho empresas emergentes de la región de Hangzhou que se han convertido en ejemplos de innovación y vanguardia. Xynova sorprendió a los asistentes con sus manos robóticas avanzadas, mientras que Bibo mostró prometedoras innovaciones en chasis inteligentes para automóviles.

Estas empresas operan desde la Zona de Desarrollo Económico de Yuhang, un núcleo económico situado al norte de Hangzhou, a lo largo del río Dongtiaoxi. Este área ha sido reconocida por el Gobierno provincial de Zhejiang como un modelo a seguir en términos de desarrollo industrial y es considerado el clúster de fabricación inteligente más cercano al centro administrativo. Su ubicación estratégica y los recursos que ofrece la convierten en un imán de innovación a nivel local e internacional.

En Yuhang, se ha implementado una estrategia de desarrollo que combina la fabricación inteligente con industrias emergentes que abarcan nuevos equipos, materiales y energías, destacándose en campos como microchips, robótica y energía digital. Esta transformación está encaminando al sector manufacturero hacia un futuro digitalizado y sostenible.

El Centro de Fabricación Inteligente Renheli Hangshi, en conjunto con el Grupo de Inversión Industrial de Hangzhou, proporciona espacios industriales adaptados para fomentar la investigación y desarrollo, atrayendo empresas clave de sectores tecnológicos, como en el caso de los semiconductores. El Xinchuang Space · Yuhang Semiconductor Industrial Park ofrece instalaciones de alta tecnología, promoviendo la colaboración a lo largo de la cadena de valor del sector.

Por otro lado, el Valle de la Fabricación Inteligente del Futuro de Sichuan se especializa en la electrónica y tecnologías de la información, alineándose con la Iniciativa de la Franja y la Ruta, lo que ha permitido una expansión internacionalmente significativa.

Se anticipa que para diciembre de 2026, inicien nuevos proyectos orientados a la fabricación de maquinaria general, lo que potenciará el crecimiento en sectores ecológicos y energías renovables.

Además de proporcionar un espacio físico a las empresas, Yuhang ofrece apoyo con políticas gubernamentales, propiedad intelectual y desarrollo de talento, cultivando un entorno propicio para el crecimiento empresarial. Los residentes de la zona disfrutan de una amplia gama de servicios, desde caminos peatonales junto al río hasta apartamentos accesibles, fortaleciendo el vínculo entre trabajo y vida personal.

Con la innovación y la cultura como pilares fundamentales, la Zona de Desarrollo Económico de Yuhang aspira a colaborar con empresas punteras a nivel global, reafirmando su rol en el ámbito de la fabricación inteligente y contribuyendo a la apertura de la economía china hacia los mercados internacionales.

Las claves de gsheets-mcp en 30 segundos

• El proyecto analiza una hoja de 50.009 filas y 24 columnas con datos sintéticos de liquidaciones de Amazon.
• La versión inicial necesitaba 1,83 millones de tokens para responder a la consulta planteada.
• La agregación de datos en el servidor redujo el resultado a 154 tokens para una operación concreta y a 787 tokens en el flujo completo medido.
• El servidor utiliza la API de Google Sheets y evita enviar todas las filas al modelo cuando no son necesarias.
• El objetivo es reducir costes, mejorar la fiabilidad de los cálculos y mantener los datos fuera de servicios intermediarios adicionales.

El proyecto aborda un problema cada vez más habitual en los sistemas de inteligencia artificial conectados a herramientas empresariales: los modelos pueden razonar sobre datos estructurados, pero eso no significa que deban recibir una copia completa de cada tabla. Cuando una pregunta exige sumar importes, agrupar transacciones o localizar diferencias entre registros, enviar miles de filas al modelo puede ser mucho más costoso que realizar la operación directamente sobre los datos.

Kushniarou trabaja como ingeniero de datos en comercio electrónico y explica que desarrolló la herramienta para consultar, modificar y calcular información almacenada en grandes hojas de Google Sheets mediante Claude. La privacidad también influyó en su decisión: quería evitar que los datos pasaran por servidores MCP de terceros. Por eso, gsheets-mcp se ejecuta localmente y accede directamente a Google Sheets mediante su API.

De millones de tokens a una consulta que devuelve nueve resultados

La prueba utiliza una hoja de cálculo sintética con 50.009 filas y 24 columnas, diseñada para reproducir la estructura de un informe de liquidaciones de Amazon. Los productos y los identificadores son ficticios, por lo que el conjunto permite repetir el experimento sin exponer información comercial real.

La pregunta que debe resolver el modelo es habitual en comercio electrónico: averiguar dónde ha ido el dinero entre las ventas y el pago recibido, desglosando los importes por tipo de movimiento.

El primer problema aparece al intentar introducir la tabla directamente en el contexto del modelo. Según las mediciones del autor, la información ocupa unos 5,8 millones de tokens en formato TSV y cerca de 19 millones en un JSON con formato legible e indentación. El modelo utilizado en las pruebas, Claude Opus 5.5, dispone de una ventana de contexto de un millón de tokens, por lo que no puede recibir toda la tabla de una sola vez en esas representaciones.

Incluso cuando se trabaja por fragmentos, aparecen otras limitaciones. Las respuestas pueden superar los límites de salida de las herramientas, el modelo necesita repetir consultas para recorrer los datos y el coste aumenta con cada nueva lectura. Además, confiar en un modelo de lenguaje para sumar decenas de miles de importes no ofrece las mismas garantías que realizar las operaciones con un sistema de cálculo diseñado para ello.

La versión inicial de gsheets-mcp, publicada el 10 de agosto según el artículo, devolvía la información como JSON indentado. Con el enfoque más cuidadoso descrito por el autor, resolver la consulta requería 11 llamadas y alrededor de 1,83 millones de tokens.

Si el modelo intentaba leer directamente la hoja, solo recibía las primeras 5.000 filas de las 50.009 disponibles. En otras palabras, trabajaba con aproximadamente el 10 % de los registros y podía generar una respuesta incompleta.

La primera optimización consistió en reducir el volumen de datos devuelto y eliminar el formato innecesario. El JSON con nombres de columnas repetidos e indentación consumía muchos más tokens que una representación compacta. Con esos cambios, el coste pasó de 199 a 116 tokens por fila y el consumo total descendió de 1,83 millones a 1,03 millones.

El resultado demuestra que el formato importa, aunque no resuelve el problema principal. Comprimir una tabla reduce el consumo, pero sigue obligando al modelo a recibir una cantidad enorme de información que quizá no necesita para contestar.

El modelo no necesita todas las filas para calcular el resultado

La siguiente mejora de gsheets-mcp consiste en ofrecer una vista previa de la estructura de la hoja antes de consultar sus datos. Desde la versión 0.4.0, el servidor puede describir las pestañas, las letras y los nombres de las columnas, sus tipos estimados, varias filas de ejemplo y el número aproximado de registros.

En el caso de prueba, esa descripción ocupa 633 tokens, o 340 si se excluyen las filas de muestra. El modelo obtiene así un mapa de la hoja sin tener que leer cientos de miles de tokens para averiguar qué información contiene.

La detección de tipos tiene límites: el autor explica que se basa en las primeras diez filas, por lo que algunas columnas pueden aparecer vacías si los primeros registros no contienen todavía sus valores habituales. Es una limitación relevante cuando se trabaja con hojas que mezclan pedidos, devoluciones, ajustes y otros movimientos.

Una vez identificadas las columnas necesarias, el servidor puede leer solo las que interesan. Para la consulta del informe de Amazon, esas columnas son el tipo de importe y el propio importe. Esta selección reduce el coste por fila de 116 a 11,6 tokens y baja el consumo total de 1,03 millones a unos 580.000 tokens.

La mejora sigue siendo insuficiente para la consulta completa. Aunque se envía menos información, el modelo continúa recibiendo miles de importes y tiene que razonar sobre ellos. La solución definitiva llega cuando el cálculo se traslada al servidor.

Agregación local: enviar el resultado en lugar de la tabla

La función gsheets_aggregate permite agrupar datos y calcular métricas como recuentos, sumas, mínimos, máximos y promedios. También admite filtros y límites para controlar el resultado.

En lugar de entregar las 50.009 filas al modelo, la herramienta recibe una instrucción para agrupar por el tipo de importe y sumar los valores correspondientes. El servidor consulta Google Sheets, procesa los registros y devuelve únicamente los grupos obtenidos.

En la prueba, la operación examina las 50.009 filas y devuelve nueve categorías. La respuesta ocupa 154 tokens, frente a los aproximadamente 580.000 que requería el enfoque anterior. Según el autor, eso supone utilizar unas 3.760 veces menos tokens para esa parte del trabajo.

La diferencia se aprecia también en el flujo completo. El consumo pasa de 1,83 millones de tokens en la primera versión a 787 en la versión optimizada. El resultado corresponde a la prueba concreta publicada por Kushniarou, no a una reducción garantizada para cualquier hoja, pregunta o modelo.

La ventaja no se limita al precio. El servidor realiza las operaciones aritméticas de forma determinista y evita depender de que el modelo interprete correctamente decenas de miles de cifras. El autor indica que el resultado de la prueba coincide con el total del informe hasta el último céntimo.

Menos tokens, pero también más atención a la calidad de los datos

El proyecto pone de manifiesto otro riesgo de los análisis financieros automatizados: una cifra puede parecer razonable y estar equivocada porque ciertos valores no se han interpretado correctamente.

Kushniarou describe un error detectado durante el desarrollo de la versión 0.4.4. Un importe negativo escrito como -$87 se interpretaba como texto y quedaba fuera de la suma. El total seguía pareciendo plausible, por lo que el problema podía pasar desapercibido si no se comprobaban los resultados.

El servidor incorpora lógica para interpretar importes con distintos formatos, incluidos símbolos monetarios, paréntesis para representar valores negativos, separadores decimales y porcentajes. También puede advertir cuando una misma agrupación mezcla porcentajes representados de formas diferentes, como 12 % y 0,12.

El autor decidió limitar deliberadamente las capacidades de la herramienta. La función de agregación no admite consultas complejas con condiciones OR, agrupaciones anidadas o cláusulas HAVING. El objetivo es ofrecer un conjunto reducido de operaciones que el modelo pueda invocar con precisión.

También descartó ejecutar código arbitrario sobre los datos de la hoja. Además de añadir dependencias como pandas, esa opción abriría la puerta a riesgos de inyección de instrucciones (prompt injection) si el modelo pudiera ejecutar código junto a datos controlados por terceros. Para análisis más complejos, propone exportar los datos y utilizar herramientas como pandas o DuckDB en un entorno apropiado.

El coste de las herramientas también cuenta

Las descripciones de las funciones disponibles se incluyen en el contexto de las conversaciones con el modelo. Según las mediciones del autor, la versión 0.1 de gsheets-mcp ocupaba 3.708 tokens en descripciones de herramientas, mientras que la versión 0.4.4 alcanzaba 6.473. En modo de solo lectura, el consumo se situaba en 3.310 tokens.

Ese gasto adicional es pequeño frente a los millones de tokens que puede ahorrar una agregación, pero recuerda que un servidor MCP también tiene un coste de contexto. Diseñar herramientas demasiado amplias o con descripciones innecesariamente largas puede reducir parte de las ventajas obtenidas al optimizar los datos.

El proyecto ya incluye una función para generar gráficos directamente en la hoja de cálculo. Entre los siguientes pasos previstos por el autor figuran buscar registros mediante filtros, comparar dos pestañas a partir de una clave, paginar por número de tokens en lugar de por filas y calcular estadísticas como medianas y percentiles.

También contempla reducir la información repetida y sustituir datos que no sean necesarios para el análisis, como direcciones o números de teléfono, por etiquetas estables. Esa técnica puede disminuir el consumo y limitar la exposición de datos personales, aunque su eficacia depende de cómo se aplique y de que las etiquetas no permitan reconstruir la identidad de los usuarios.

Preguntas frecuentes

¿Qué es gsheets-mcp?

Es un servidor MCP local desarrollado por Andrei Kushniarou para conectar modelos como Claude con Google Sheets. Permite consultar datos, realizar agregaciones y trabajar con hojas grandes sin enviar todas las filas al modelo.

¿Cuántos tokens ahorra gsheets-mcp?

En la prueba publicada, el consumo total pasó de 1,83 millones a 787 tokens. La reducción depende de la consulta, de la estructura de los datos y de las operaciones que se ejecuten.

¿Por qué es mejor calcular los datos en el servidor?

Porque operaciones como sumar, agrupar o contar registros pueden realizarse directamente sobre la tabla. El modelo recibe el resultado y puede dedicar sus tokens a interpretarlo, en lugar de procesar miles de valores numéricos.

¿Los datos salen de Google Sheets al utilizar gsheets-mcp?

El autor afirma que el servidor se ejecuta localmente, utiliza la API de Google Sheets y no envía los datos a otros destinos mediante su propia implementación. Sin embargo, la privacidad del flujo completo también depende de la configuración de Google, del modelo conectado y de las credenciales utilizadas.

Empresas especializadas, como ADT, que lleva más de 150 años en el sector de alarmas y seguridad electrónica, advierten sobre la necesidad de una doble protección para el hogar moderno: una dimensión física y una digital. Según el Balance de Ciberseguridad 2025 del Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE), el año pasado se gestionaron más de 122,000 incidentes de ciberseguridad, lo que supone un incremento del 26% respecto al año anterior. Además, se identificaron más de 237,000 sistemas vulnerables, de los cuales el 85% estaba relacionado con dispositivos IoT dentro de los hogares.

Este problema no es exclusivo de España. La Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad, a través de su informe ENISA Threat Landscape 2025, también destaca que los dispositivos IoT se están convirtiendo en objetivos prioritarios para los ciberdelincuentes. Las vulnerabilidades comunes incluyen la falta de actualizaciones de software y configuraciones de seguridad insuficientes, lo que facilita la infiltración de atacantes en redes domésticas y su acceso a datos personales.

Ante este panorama, ADT enfatiza la necesidad de reevaluar las estrategias de seguridad del hogar. Un sistema de protección que no aborde ambos aspectos, físico y digital, resulta insuficiente para las amenazas actuales. Los sistemas modernos deben incorporar tecnología avanzada para proteger todas las dimensiones del entorno doméstico.

Entre las características esenciales a incluir están la detección de inhibición de señal, seguridad multivía, monitoreo constante de líneas y tecnología Crash Signal. Estas funcionalidades garantizan que se detecten y reporten a tiempo los intentos de sabotaje, asegurando la continuidad de la comunicación con la central de alarmas, aun si uno de los canales es interferido o si se destruye el panel de control.

Plataformas como ADT Smart Security se han desarrollado conforme a estos principios, permitiendo a los usuarios acceder a alertas y controlar el estado de su sistema en tiempo real. Oliver de la Rica, director general de ADT, señala que el hogar conectado ha ampliado significativamente los puntos vulnerables a posibles ataques. Los datos proporcionados por INCIBE revelan que la mayoría de los dispositivos empleados en ataques son aparatos domésticos que los propietarios nunca imaginaron que podrían estar comprometidos. El trabajo de ADT se centra en asegurar que los beneficios de la tecnología en el hogar inteligente no se vean opacados por amenazas a la seguridad, protegiendo integralmente tanto el ámbito físico como digital de los hogares españoles.

Akoma Ntoso, que significa «corazones enlazados» en el idioma Akan de África Occidental, establece un vocabulario XML para documentos parlamentarios, legislativos y judiciales. Al estandarizar legislaciones, registros de debates, actas y sentencias, forma una base crucial para el acceso abierto a la información gubernamental en todo el mundo.

Este año se conmemoran 20 años desde la fundación del proyecto en Sudáfrica, apoyado por el Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de las Naciones Unidas (UNDESA) y con contribuciones de los profesores Fabio Vitali y Monica Palmirani de la Universidad de Bolonia, quienes actúan como copresidentes del Comité Técnico de LegalDocumentML de OASIS. Impulsado por dos décadas de adopción global, este estándar de OASIS refleja el refinamiento continuo y las contribuciones de muchos actores en parlamentos, tribunales y editores legales.

AKN 3.1 perfecciona y amplía el marco AKN V3.0 con nuevos elementos, atributos y modelos estructurales que amplían la cobertura y mejoran la interoperabilidad HTML, sin cambiar la arquitectura general del vocabulario. Entre las principales adiciones se incluyen nuevos contenedores estructurales, como agendas, anexos, apéndices y subtítulos cruzados; nuevos elementos para testigos, tribunales y resúmenes de juicios, además de un índice de contenidos más estructurado para documentos judiciales; soporte multilingüe más rico, incluidas fechas de calendarios no gregorianos y un nuevo elemento para pasajes en idiomas extranjeros; y metadatos más precisos y ampliados en definiciones, considerandos y citaciones.

La profesora Monica Palmirani, copresidenta del Comité Técnico de LegalDocumentML de OASIS, expresó: «AKN 3.1 es un avance significativo para Akoma Ntoso. Los nuevos elementos judiciales y la estructura más rica de definiciones legales reflejan años de comentarios del mundo real por parte de tribunales y editores legislativos que necesitaban que el estándar capturara más de la estructura ya presente en sus documentos. Esta edición hace de Akoma Ntoso una base más completa para la ley en formato legible por máquinas. Por esta razón, hemos enriquecido los metadatos de los atributos de modificación, permitiendo modelar cambios complejos en el texto y garantizando una representación temporal legal robusta.»

Marc Vanderperren, jefe de Unidad de Servicios de Estandarización de Formatos y Datos de la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, añadió: «La Oficina de Publicaciones de la Unión Europea celebra la aprobación de Akoma Ntoso v2.0 Parte 2 (AKN3.1) como un estándar de OASIS. Este es un hito esencial que permite a las instituciones europeas desarrollar Akoma Ntoso para la Unión Europea (AKN4EU) como el formato estructurado y legible por máquina para el intercambio de documentos legales en el proceso de toma de decisiones de la UE.»

El estándar de OASIS y los archivos relacionados están disponibles para su descarga. El comité técnico da la bienvenida a la participación de parlamentos, tribunales, editoriales legales, organizaciones de gestión de contratos, proveedores de TIC y otras organizaciones interesadas. La participación está abierta a todos a través de la membresía en OASIS.
vía: Oasis Open News

En un día típico, mientras el restaurante se encuentra en plena actividad, DÓNIMO ofrece un asistente virtual que se encarga de atender las llamadas entrantes. Este avanzado sistema no solo mantiene diálogos fluidos con los clientes, sino que también recopila, organiza y distribuye de manera precisa toda la información necesaria para gestionar pedidos o reservas. Desde recoger pedidos hasta agendar mesas, el asistente se programa para alinearse con las políticas y horarios específicos de cada establecimiento, asegurando que todos los detalles queden bien registrados antes de ser enviados al personal del restaurante.

La solución de DÓNIMO ha ganado una rápida acogida, con más de 1.000 restaurantes ya utilizando este sistema que conecta las llamadas telefónicas con el software o incluso con la impresora del local. En el caso de las reservas, el asistente solicita y gestiona la fecha, hora, número de comensales y datos de contacto, optimizando la planificación de la sala y permitiendo que el personal se enfoque en otras tareas críticas sin ser interrumpidos constantemente.

El asistente de DÓNIMO ofrece disponibilidad las 24 horas del día y se adapta al idioma preferido por el cliente, sea catalán, euskera o gallego, lo que lo convierte en una herramienta inclusiva y accesible. Además, esta tecnología proporciona respuestas a preguntas frecuentes, lo que añade una capa adicional de funcionalidad y conveniencia.

El proceso de implementación de este sistema es eficiente y personalizado. Un equipo de expertos de DÓNIMO lleva a cabo un análisis detallado de las necesidades del restaurante, recolectando información esencial como el menú, horarios y condiciones para pedidos y reservas. Tras ajustar el agente conversacional y establecer las conexiones técnicas necesarias, el sistema puede estar operativo en una semana, con un soporte continuo para asegurar que la herramienta se ajuste perfectamente a la rutina del establecimiento.

Con esta propuesta, DÓNIMO no solo optimiza la gestión interna de los restaurantes sino que libera al personal de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en ofrecer una experiencia más personalizada a sus clientes. Al mismo tiempo, amplía la capacidad de recibir reservas incluso fuera del horario de apertura, maximizando así el potencial de negocio de los restaurantes.

La evaluación subraya cómo Konecta ha logrado unir ambas experiencias, sacando provecho de sus 25 años de experiencia en atención al cliente, su capacidad para ofrecer servicios a gran escala en Europa y su modelo de gestión laboral basado en el uso de datos. Este reconocimiento destaca también el crecimiento acelerado de la compañía en los servicios de digital workplace, posicionándola como una opción ágil y de alto valor frente a los proveedores tradicionales de servicios de TI.

Entre las fortalezas que han contribuido a su posicionamiento se encuentra la pionera convergencia entre la experiencia del cliente y del empleado, donde la empresa emplea su amplio conocimiento para mejorar la atención interna. Además, su experiencia en la gestión de servicios críticos 24/7 en entornos complejos, como la colaboración con un importante retailer global de 4,000 empleados, demuestra la capacidad operativa y el compromiso de Konecta con la continuidad del negocio.

Un aspecto clave es el uso de datos y analítica, que permite a Konecta evolucionar hacia una prestación de servicios más proactiva, transformando la tradicional gestión reactiva de incidencias. Su especialización en sectores como retail y telecomunicaciones, sumado a un profundo conocimiento de los procesos y aplicaciones de negocio, fortalece su oferta en digital workplace.

Konecta ha desarrollado un ecosistema estratégico de asociaciones tecnológicas, aliándose con líderes del sector como Lenovo y Nexthink para optimizar la gestión de dispositivos e infraestructuras, mejorando la experiencia del empleado en tiempo real.

Mélanie de Vigan, Global Head of Employee Experience Services de Konecta, señaló que este reconocimiento fortalece la estrategia de la empresa y confirma la creciente demanda de un enfoque más integrado en la experiencia laboral. De acuerdo con Vigan, el objetivo es transformar la función de TI en el workplace, colocándola en el centro del entorno de trabajo y usando inteligencia artificial y análisis de datos para proporcionar soluciones más inteligentes y proactivas.

Prabhneet Kaur, Practice Director de Everest Group, destacó que el enfoque de Konecta en la convergencia entre EX y CX, sumado a su trayectoria en experiencia del cliente, ha sido fundamental para su posicionamiento en el PEAK Matrix® 2026. La combinación de inversiones en modelos de gestión basados en datos y el reconocimiento en sectores específicos aporta un valor significativo a su oferta en digital workplace.