Con esta adquisición, Vertiv amplía su cartera de soluciones térmicas, reforzando su capacidad para proporcionar arquitecturas que beneficien a sus clientes a largo plazo. ThermoKey, con más de 30 años de experiencia en ingeniería, se beneficiará de la escala global de Vertiv, lo que facilitará un crecimiento acelerado y mejor acceso al mercado. Además, esto permitirá a Vertiv ofrecer soluciones térmicas que ayuden a los clientes en la planificación de futuras generaciones de computación.

El conjunto tecnológico de ThermoKey incluye innovaciones en intercambio térmico y refrigerantes de bajo Potencial de Calentamiento Atmosférico, ofreciendo mayor flexibilidad a los clientes para optimizar sus operaciones. Algunas de estas tecnologías ya forman parte del catálogo de soluciones térmicas de Vertiv.

Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv, subrayó la creciente importancia del funcionamiento térmico en la infraestructura de inteligencia artificial, destacando que con ThermoKey, fortalecen sus capacidades para ofrecer soluciones diferenciadas que fomentan una operación más eficiente.

Las operaciones de ThermoKey en Rivarotta, Italia, seguirán siendo un centro clave de manufactura y soporte. Giuseppe Visentini, CEO de ThermoKey, expresó entusiasmo por la unión con Vertiv, señalando que ambas empresas comparten un enfoque riguroso en ingeniería y atención al cliente, lo que abre nuevas oportunidades de crecimiento en la gestión térmica.

Con este movimiento, Vertiv no solo expande su portafolio tecnológico, sino que se posiciona estratégicamente para responder a las demandas del mercado en un contexto de creciente necesidad por soluciones de infraestructura digital crítica.

En un contexto donde la ciberseguridad y el cumplimiento normativo son cada vez más demandantes, Yunbit ha adoptado un modelo de mejora continua en seguridad. Este enfoque incluye auditorías periódicas, cifrado de datos, control de identidades, planes de continuidad del servicio y capacitación interna. Juan Conde, CEO de Yunbit, afirma que la seguridad debe considerarse una inversión constante y no simplemente un sello a obtener. Subraya que el valor ofrecido se mide no solo por la funcionalidad, sino también por la confianza que genera su plataforma.

El debate sobre la soberanía digital ha cobrado fuerza en el ámbito empresarial español debido al marco regulatorio europeo y las preocupaciones vinculadas a la dependencia de infraestructuras externas. Conde resalta que trabajar con un proveedor europeo permite a las empresas gestionar mejor los riesgos al minimizar la exposición a variaciones normativas y cualquier potencial interrupción en el servicio.

En cuanto a la especialización, Yunbit se diferencia al proponer soluciones adaptadas desde su diseño a los procesos específicos de cada sector, alejándose del modelo genérico de ERP. Su cartera incluye productos como ERP, gestión de almacenes (SGA), mantenimiento (GMAO), comercio electrónico y recursos humanos, dirigidos a sectores como la logística, la industria, la distribución y los servicios. Conde explica que los procesos en un almacén logístico son muy distintos a la gestión de personal en una empresa de servicios, y que su modelo especializado permite proyectos más cortos y menos costosos.

Las empresas españolas están buscando soluciones con tiempos de implementación más breves, valoran la proximidad con el proveedor y demandan altos estándares de seguridad y cumplimiento normativo. Yunbit, con su enfoque vertical, un equipo cercano y un compromiso claro con la seguridad, se posiciona como una opción relevante en el mercado de software de gestión en España.

Durante años, el SaaS ha funcionado como el lugar donde se guardaban los datos y se ejecutaban los procesos. El CRM contenía clientes y oportunidades. El CMS publicaba contenidos. La herramienta de email organizaba campañas. El gestor de proyectos ordenaba tareas. El ERP mantenía facturas, pedidos y operaciones. Cada aplicación protegía su valor porque el usuario tenía que entrar en ella para trabajar.

OpenClaw cambia ese equilibrio. Como asistente personal de IA open source, ejecutado en local y ampliable mediante skills, permite que los usuarios conecten aplicaciones, automaticen tareas y creen flujos propios fuera de las plataformas SaaS tradicionales. La consecuencia para marketing y SEO es profunda: la relación con el usuario puede dejar de ocurrir dentro de la interfaz del producto y pasar a una capa agéntica externa.

El usuario ya no espera al roadmap del SaaS

La tesis central es sencilla: cada flujo de trabajo que un usuario construye fuera de una plataforma es un flujo que esa plataforma no controla. Si una persona usa un agente para leer correos, consultar un CRM, preparar respuestas, revisar datos, crear informes y activar tareas, el SaaS se convierte en fuente de datos o canal de ejecución. La inteligencia vive en otro sitio.

Esto afecta a cualquier perfil profesional. Un responsable comercial puede crear un agente que prepare seguimientos. Un consultor SEO puede automatizar análisis de contenidos. Un equipo de soporte puede generar borradores desde una base de conocimiento. Un founder puede conectar correo, calendario, CRM y facturación para crear un asistente operativo. Un responsable de operaciones puede automatizar revisiones que antes dependían de varios paneles.

La amenaza para el SaaS no es que OpenClaw sustituya de golpe a Salesforce, HubSpot, Notion, Odoo, Jira o Google Workspace. La amenaza es más silenciosa: que el usuario empiece a trabajar desde un agente y solo use esas herramientas como repositorios. Cuando eso ocurre, la marca del SaaS pierde presencia diaria, pierde contexto y pierde la oportunidad de aprender cómo trabaja realmente su cliente.

Este cambio recuerda a lo que ocurrió con Excel. Muchas empresas tenían software corporativo, pero los usuarios construían procesos reales en hojas de cálculo porque era más rápido, flexible y cercano a su forma de trabajar. OpenClaw puede convertirse en una versión agéntica de ese fenómeno: menos visible que una gran plataforma, pero muy difícil de desplazar cuando el usuario ya ha montado su flujo.

Qué significa para marketing y posicionamiento

Para marketing, la lectura inmediata es que ya no basta con vender funcionalidades. Si los usuarios pueden construir parte de su propia inteligencia encima de cualquier herramienta, el valor percibido se mueve hacia el contexto, la integración y la capacidad de acción.

Un SaaS que diga “tenemos IA” no se diferencia demasiado si solo añade un chat lateral. La pregunta que se harán los usuarios será más concreta: ¿esta plataforma entiende mi flujo de trabajo?, ¿me permite automatizarlo sin salir?, ¿se integra con mis herramientas?, ¿explica sus decisiones?, ¿respeta permisos?, ¿me deja auditar lo que hace?

Esto cambia el mensaje comercial. Las páginas de producto deberían explicar menos “IA generativa” y más “qué procesos concretos se pueden automatizar”. En lugar de prometer productividad genérica, conviene mostrar flujos completos: desde la entrada de una solicitud hasta el borrador, la revisión, la aprobación y el registro final.

También cambia el posicionamiento SEO. Los usuarios empezarán a buscar comparativas y guías con preguntas más operativas: “agentes IA para CRM”, “automatizar soporte con IA”, “OpenClaw para ventas”, “alternativas self-hosted a ChatGPT Enterprise”, “agentes IA con permisos”, “IA para Odoo”, “IA para SEO técnico” o “cómo conectar un agente a Gmail de forma segura”.

Las marcas que documenten bien esos casos de uso tendrán ventaja. No se trata solo de escribir artículos con keywords. Se trata de crear documentación que un humano y un agente puedan entender: permisos, APIs, ejemplos, límites, instrucciones, casos reales, plantillas y flujos paso a paso.

El SEO también se vuelve agent-ready

OpenClaw introduce una idea importante para SEO: el contenido ya no será leído solo por personas ni por rastreadores tradicionales. Cada vez más lo leerán agentes que buscan instrucciones, documentación, APIs, ejemplos y decisiones accionables.

Esto afecta a la forma de publicar. Las páginas de marketing deben ser claras para humanos, pero las páginas técnicas, guías y recursos deben ser fáciles de ejecutar por agentes. Un artículo que explique una integración debería incluir requisitos, pasos, permisos necesarios, ejemplos, errores frecuentes, límites y versión de la API. Una página de producto debería dejar claro qué datos usa, qué acciones permite y qué controles ofrece.

Para un equipo SEO, esto abre una nueva línea de trabajo: optimizar para usuarios que llegan con una intención más compleja y para agentes que actúan como intermediarios. La pregunta ya no es solo “cómo posiciono una landing”, sino “cómo hago que mi producto sea fácil de entender, comparar, integrar y recomendar por sistemas de IA”.

Ahí entran conceptos como documentación estructurada, páginas de comparación, glosarios técnicos, ejemplos reproducibles, prompts de uso, archivos tipo llms.txt, guías para MCP, APIs bien descritas y contenido que explique no solo qué hace una herramienta, sino qué puede hacer un agente con ella.

La oportunidad para SaaS: construir inteligencia nativa

La respuesta de las empresas SaaS no debería ser intentar bloquear agentes externos. Sería una batalla difícil y, en muchos casos, poco útil para el cliente. La respuesta más inteligente es construir una capa de inteligencia nativa que permita hacer dentro del producto lo que el usuario está intentando montar fuera.

Esa capa no debería ser un chatbot decorativo. Debería permitir automatizar flujos en lenguaje natural, aprender patrones de uso y preparar acciones proactivas con revisión humana. Un CRM podría detectar que una oportunidad lleva demasiado tiempo sin respuesta y preparar un seguimiento con contexto. Una herramienta de soporte podría clasificar tickets, sugerir respuestas y avisar de patrones repetidos. Un CMS podría detectar contenidos obsoletos, proponer actualizaciones y preparar enlaces internos. Una herramienta de SEO podría convertir datos de Search Console, logs y analítica en tareas priorizadas.

Para producto, el reto es pasar de software reactivo a software proactivo. Para marketing, el reto es explicar ese cambio sin caer en promesas vacías. Para SEO, el reto es crear contenidos que demuestren capacidad real, no solo intención comercial.

La ventaja de construir inteligencia nativa está en el contexto. Un SaaS conoce los datos, permisos, historial y reglas del usuario mejor que un agente externo genérico. Si aprovecha esa posición con cuidado, puede ofrecer automatizaciones más seguras y útiles. Si no lo hace, el usuario buscará otra capa que sí lo haga.

La seguridad será parte del mensaje de marketing

OpenClaw también deja una advertencia. La demanda de asistentes autónomos es real, pero los riesgos también lo son. Un agente con acceso a correo, terminal, APIs, servidor, teléfono o datos internos puede hacer mucho bien y mucho daño. Las skills de terceros deben tratarse como código no confiable, porque pueden incluir instrucciones y scripts con capacidad de actuar sobre sistemas reales.

Para empresas que venden SaaS, esto convierte la seguridad en argumento comercial. Ya no basta con decir “tenemos IA”. Habrá que explicar permisos por rol, registros de auditoría, aprobación humana, límites de ejecución, protección frente a prompt injection, aislamiento, gestión de credenciales y trazabilidad de acciones.

Esto afecta a todos los perfiles. Un responsable de marketing necesita saber si puede conectar el agente a campañas sin exponer datos. Un SEO necesita saber si puede darle acceso a un CMS sin riesgo de publicar cambios no revisados. Un equipo de ventas necesita controlar qué puede hacer un agente con el CRM. Legal y compliance querrán saber dónde se guardan logs, prompts y documentos.

Las plataformas que conviertan esa gobernanza en parte visible del producto tendrán una ventaja. Las que vendan autonomía sin límites tendrán más difícil entrar en organizaciones maduras.

Qué debería hacer cada perfil

Un founder debería mirar OpenClaw como señal de mercado. Si los usuarios están dispuestos a instalar asistentes locales y asumir fricción técnica, la necesidad es real. La pregunta es qué procesos de su producto podrían automatizarse de forma nativa antes de que lo haga una capa externa.

Un responsable de marketing debería revisar el mensaje de producto. La IA ya no puede presentarse como una función genérica. Hay que explicar casos de uso concretos, sectores, permisos, resultados y límites. La claridad venderá más que los adjetivos.

Un SEO debería crear contenido para búsquedas más profundas y operativas. No solo “mejor software de X”, sino “cómo automatizar X”, “qué agente usar para Y”, “SaaS vs agente self-hosted”, “cómo conectar Z con IA”, “riesgos de agentes con correo” y “plantillas de workflows con IA”.

Un equipo de producto debería identificar los flujos que los usuarios ya están resolviendo fuera. Esos flujos son candidatos a funciones nativas. Si una comunidad crea una skill para una tarea, probablemente existe una necesidad no cubierta.

Un equipo de seguridad debería preparar una postura clara sobre agentes externos: qué se permite, qué se bloquea, qué requiere entorno aislado, qué datos no pueden conectarse y qué herramientas deben auditarse.

El cambio de fondo

OpenClaw no es solo una herramienta llamativa. Es una señal de que los usuarios quieren construir inteligencia alrededor de su trabajo, aunque las plataformas no se la den preparada. Esa inteligencia puede vivir dentro del SaaS o encima del SaaS. La diferencia decidirá quién conserva la relación con el usuario.

Para marketing y SEO, el aprendizaje es directo: el contenido, la propuesta de valor y la documentación deben adaptarse a un mundo donde los agentes participan en la búsqueda, la comparación, la integración y la ejecución. Las marcas que entiendan esto antes no solo captarán tráfico. Captarán flujos de trabajo.

La próxima ventaja competitiva no estará en decir que una herramienta tiene IA. Estará en demostrar que ayuda al usuario a trabajar mejor, con más control y menos dependencia de automatizaciones improvisadas.

Preguntas frecuentes

¿Por qué OpenClaw importa para marketing y SEO?
Porque muestra que los usuarios pueden construir capas de inteligencia fuera del SaaS. Eso cambia cómo descubren, comparan, usan y valoran las herramientas digitales.

¿Qué riesgo tienen las empresas SaaS?
Pueden convertirse en simples repositorios de datos si la automatización, el contexto y la relación diaria con el usuario pasan a agentes externos.

¿Qué debería hacer un equipo de marketing?
Reformular el mensaje alrededor de casos de uso reales, automatización segura, permisos, resultados concretos y flujos completos, no solo “funciones con IA”.

¿Cómo afecta al SEO?
Aumenta la importancia de contenidos operativos: guías, comparativas, documentación, ejemplos, integraciones, prompts, APIs y páginas que puedan entender tanto humanos como agentes.

¿Los agentes externos son seguros?
Depende de permisos, aislamiento y revisión. Las skills de terceros pueden ser útiles, pero deben tratarse como código con capacidad de ejecutar acciones, no como simples instrucciones.

La diferencia no está solo en que el modelo responda mejor. Está en el cambio de función. Claude ya no se limita a contestar: puede participar en flujos de trabajo más largos, mantener contexto dentro de proyectos, consultar archivos, usar conectores y producir entregables. Para el usuario general, esto significa que la IA empieza a parecerse menos a un buscador conversacional y más a un colaborador digital que ayuda a terminar tareas.

Anthropic describe Claude Code como un sistema de programación agéntica capaz de leer una base de código, hacer cambios en archivos, ejecutar pruebas y entregar código integrado. Aunque suena orientado a desarrolladores, el movimiento tiene una lectura más amplia: la IA está pasando de sugerir respuestas a ejecutar partes concretas de un trabajo.

De responder preguntas a completar tareas

La evolución de Claude se entiende mejor con ejemplos cotidianos. Un usuario puede pedirle que analice varios documentos, extraiga decisiones, prepare un informe, cree una tabla, diseñe una presentación o convierta una idea en un prototipo visual. Con Artifacts, Claude puede generar contenido separado de la conversación, como piezas interactivas, documentos, código o visualizaciones, y compartirlos para que otros los usen o adapten.

Los Projects añaden otra pieza importante: contexto persistente. En lugar de empezar cada conversación desde cero, el usuario puede reunir instrucciones, documentos y conocimiento de trabajo en un espacio concreto. Esto resulta útil para equipos que preparan propuestas, investigan un tema, documentan procesos o trabajan durante varios días sobre un mismo proyecto. Anthropic indica que Projects están disponibles en Claude Pro y en planes de trabajo como Team y Enterprise.

La integración con herramientas externas amplía aún más ese papel. Los conectores permiten que Claude acceda a aplicaciones y servicios, recupere datos y realice acciones dentro de servicios conectados. Anthropic menciona conectores web preconstruidos mediante MCP remoto y también integraciones con Google Workspace, donde Claude puede trabajar con documentos de Google Drive que el usuario tenga permiso para ver.

La consecuencia es clara: el valor ya no está solo en escribir el prompt perfecto, sino en saber qué tarea conviene delegar, qué información necesita la IA, qué herramientas puede usar y qué resultado debe entregar.

Computer Use y Cowork: cuando la IA toca el ordenador

Uno de los cambios más llamativos es Computer Use. Anthropic explica que Claude puede interactuar con entornos informáticos mediante capturas de pantalla, ratón y teclado, lo que le permite completar tareas de navegación o escritorio en determinados escenarios. La compañía lo presenta como una capacidad para agentes, pero también advierte de que requiere controles de seguridad, permisos adecuados y entornos bien acotados.

Esta función abre muchas posibilidades, pero también obliga a ser prudente. No es lo mismo pedir a una IA que redacte un correo que permitirle moverse por una interfaz, abrir archivos o hacer clic en una aplicación. Cuanto más poder de acción tiene el asistente, más importante es definir límites, revisar resultados y evitar que trabaje con datos sensibles sin control.

Claude Cowork va en una dirección parecida, aunque pensada para trabajadores no técnicos. Anthropic lo define como un sistema que ejecuta tareas de conocimiento de varios pasos en nombre del usuario, como sintetizar investigación, preparar documentos o trabajar con archivos y aplicaciones locales. La compañía lo presenta como una evolución desde el prompt hacia el resultado: menos conversación paso a paso y más encargo de una tarea completa.

Para un usuario de oficina, esto puede traducirse en algo muy práctico: pedir a Claude que revise una carpeta de documentos, prepare un resumen ejecutivo, compare versiones, genere una propuesta o convierta material disperso en una entrega ordenada. La promesa no es sustituir el criterio humano, sino reducir trabajo mecánico y acelerar tareas repetitivas.

La nueva alfabetización digital será saber dirigir agentes

Este cambio no afecta solo a Claude. Toda la industria de la IA se mueve hacia asistentes con herramientas, memoria de proyecto, conectores y capacidad de acción. La diferencia entre usuarios avanzados y usuarios básicos ya no estará únicamente en saber escribir mejores instrucciones, sino en diseñar flujos de trabajo.

Un uso superficial de la IA consiste en abrir una ventana y pedir “hazme un resumen”. Un uso más maduro consiste en darle contexto, fuentes, criterios, formato de salida, límites y un proceso de revisión. En empresas, esto implica definir qué datos puede ver el asistente, qué acciones requieren aprobación, cómo se auditan los resultados y qué tareas pueden automatizarse sin poner en riesgo información sensible.

La parte menos vistosa será la más importante. Las organizaciones tendrán que decidir cómo integran estas herramientas con sus sistemas, qué permisos conceden, cómo forman a los empleados y cómo evitan que cada trabajador cree automatizaciones improvisadas sin control. Anthropic, por ejemplo, explica que cuando Claude ejecuta código dentro de claude.ai lo hace en infraestructura aislada mediante contenedores gVisor, lo que muestra hasta qué punto la seguridad del entorno se está convirtiendo en una pieza central del producto.

También cambia la relación con el software tradicional. Antes, una empresa compraba una aplicación para una tarea concreta: CRM, correo, hojas de cálculo, gestor documental o herramienta de diseño. Ahora la IA puede actuar como capa transversal entre varias aplicaciones. Esa capa puede leer, resumir, transformar, generar y ejecutar, siempre que tenga acceso y permisos.

No es magia: sigue necesitando supervisión

El entusiasmo por estas funciones debe convivir con una idea sencilla: Claude no hace bueno un proceso mal definido. Si la información de partida es pobre, si las instrucciones son ambiguas o si nadie revisa el resultado, la IA puede producir documentos convincentes pero incorrectos. El riesgo aumenta cuando se le permite actuar sobre herramientas reales.

Por eso el uso profesional debería empezar por tareas de bajo riesgo y alto trabajo manual: resumir reuniones, preparar borradores, estructurar datos, comparar documentos, crear informes internos o revisar código no crítico. A partir de ahí, cada organización puede ampliar el alcance con permisos, auditoría y revisión humana.

La noticia de fondo es que Claude ya no compite solo como chatbot. Compite como plataforma de trabajo. Y eso cambia la pregunta que debe hacerse cualquier usuario: no se trata solo de qué puede responder la IA, sino de qué parte del trabajo puede ayudar a completar con seguridad, contexto y control.

Preguntas frecuentes

¿Claude sirve solo para escribir textos?
No. Claude puede ayudar a redactar, pero también puede trabajar con código, documentos, proyectos, conectores, Artifacts y tareas de varios pasos.

¿Qué es Claude Code?
Es una herramienta de Anthropic orientada a desarrollo de software que puede leer una base de código, modificar archivos, ejecutar pruebas y ayudar a completar tareas técnicas.

¿Qué son los conectores de Claude?
Son integraciones que permiten a Claude acceder a aplicaciones y servicios externos, recuperar datos y realizar acciones según los permisos del usuario.

¿Computer Use significa que Claude puede manejar mi ordenador?
En determinados entornos, Claude puede interactuar con interfaces mediante pantalla, ratón y teclado. Anthropic lo plantea como una función que debe usarse con controles y supervisión.

¿Qué deberían probar primero las empresas?
Tareas repetitivas y de bajo riesgo, como resúmenes, análisis documental, borradores, informes internos, preparación de presentaciones o revisión inicial de código.

Hasta ahora, la inteligencia artificial en Axazure funcionaba como una línea de negocio independiente, pero con este cambio, se busca que la IA deje de ser una especialización aislada. Según Antonio Gilabert, Director Global de Axazure, la compañía considera que la IA es una capacidad estratégica esencial para el éxito organizativo y su integración debe ser un esfuerzo colectivo en el que cada equipo desarrolle capacidades orientadas a resultados medibles.

Este novedoso enfoque incluye la implementación de la IA en áreas como ERP Finance & Supply Chain Management, Business Central, CRM & Power Platform, Data y Servicios Gestionados. El Centro de Excelencia será el núcleo de la organización en cuanto a establecer estándares y buenas prácticas, mientras que su implementación se descentralizará mediante AI Champions, profesionales formados que promoverán la adopción de esta tecnología en sus proyectos.

El Centro de Excelencia de IA tiene programados ocho objetivos estratégicos para el año 2026. Algunos de estos incluyen la creación de un catálogo de casos de uso con retorno de inversión estimado y el desarrollo de arquitecturas de referencia para tecnologías avanzadas. Axazure también planea incorporar inteligencia artificial en el 100 % de sus propuestas comerciales y establecer principios de IA Responsable en todos sus proyectos.

Esta transformación no solo responde a la creciente demanda del mercado por resultados tangibles y claros, sino que también se alinea con la estrategia global de Microsoft. Durante la reciente conferencia Microsoft Build 2026, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, destacó el potencial de los agentes inteligentes para operar continuamente y comprender contextos organizativos.

El cambio a un modelo AI-First implica una evolución en el perfil del talento dentro de Axazure, pasando del foco en la configuración técnica a una comprensión más profunda de los procesos de negocio y el diseño de soluciones impulsadas por IA. Fundada en 2015, Axazure ha experimentado un crecimiento anual medio cercano al 40 % y tiene como objetivo alcanzar una facturación de 30 millones de euros para 2026, consolidando su posición en el mercado con la IA como herramienta clave para generar resultados medibles.

El despliegue del SI-G ya está en marcha y ofrece características innovadoras como la portabilidad saliente, itinerancia internacional y una interfaz ergonómica para facilitar el uso a los usuarios. Bouygues Télécom y Orange han sido elegidos como operadores de referencia. Este sistema va más allá de la gestión operativa y administrativa, ya que busca modernizar las comunicaciones de los cuerpos de intervención, asegurando una respuesta eficiente ante diversas emergencias.

El SI-G también permitirá la trazabilidad de las operaciones de contratación y facilitará la implementación de las mejores prácticas en la gestión de redes de última generación, priorizando el acceso para los servicios de emergencia. Con esta solución, Atos espera incrementar significativamente la seguridad de la población, proporcionando tecnologías innovadoras tanto en situaciones cotidianas como durante crisis sanitarias, climáticas o de seguridad.

Según Rémi de Gouvion Saint-Cyr, director de ACMOSS, la RRF y el SI-G tendrán un impacto considerable en la coordinación de las intervenciones de seguridad y emergencias en Francia. Laurent Laffere, director del Sector Público, Defensa y Sanidad de Atos en Francia, expresó su agradecimiento a ACMOSS por confiar en su experiencia y destacó el compromiso de la empresa con la mejora de la seguridad pública.

Entre los logros destacados, Sungrow recibió el prestigioso «smarter E Award» en la categoría de almacenamiento de energía. Este reconocimiento fue otorgado al sistema PowerTitan 3.0, notable por sus capacidades avanzadas, incluyendo la formación de red y el inicio en frío. Con planes para su implementación en proyectos europeos el próximo año, el sistema promete revolucionar el uso de energías limpias.

Shawn Shi, presidente de Sungrow Europa, subrayó la importancia de este evento como un reflejo del avance de la transición energética en Europa y de la confianza en las soluciones de la compañía. Sungrow, firme en su compromiso con un futuro energético más sostenible, se enfoca en apoyar a clientes y socios en este esfuerzo global.

Durante su participación, Sungrow también reveló el PowerHarbor, un innovador sistema de almacenamiento de energía residencial. Este incluye un módulo de batería apilable y una gestión energética compacta basada en inteligencia artificial, además de una solución de backup para un suministro eléctrico ininterrumpido.

Otro punto destacado fue el inversor string de alta potencia SG125CX-P3, diseñado para maximizar la eficiencia energética y facilitar el mantenimiento mediante herramientas inteligentes. Asimismo, presentaron el inversor SG510HX y una solución de media tensión que optimiza la seguridad y rentabilidad de las plantas solares.

La aplicación iSolarCloud, también renovada, ahora ofrece un «Energy Cockpit» personalizable que transforma datos complejos en información útil mediante algoritmos de inteligencia artificial, mejorando así la gestión energética.

En el campo de la recarga de vehículos eléctricos, Sungrow mostró grandes avances en colaboración con Power2Drive. Introdujo el ChargePower One, una plataforma integral, y el IDC80E, un cargador de corriente continua diseñado para una rápida y confiable puesta en marcha.

Con una fuerte presencia en Europa, Sungrow cuenta con más de 900 empleados y varios centros de investigación. La empresa planea inaugurar una fábrica en Polonia en 2027, lo que reafirma su compromiso con la energía limpia en la región.

Reconocida como la compañía más confiable en su sector, Sungrow sigue liderando la innovación en energía renovable globalmente, habiendo instalado más de 1000 GW de convertidores electrónicos de potencia. Su dedicación a un futuro sostenible se refleja en su tecnología avanzada y atención al cliente de alta calidad.

Aunque en sus inicios las redes neuronales mostraron limitaciones en la resolución de problemas complejos, su desarrollo ha permitido superar este obstáculo, especialmente con la llegada del algoritmo de retropropagación del error. Desde los años 90, el Machine Learning se ha consolidado como una disciplina relevante en múltiples sectores, incluida la energía, donde su aplicación ha sido fundamental para lidiar con la creciente complejidad del mercado.

La irrupción del deep learning a partir de 2010 marcó un nuevo capítulo en la IA, impulsada por la disponibilidad de datos masivos y una mayor capacidad de procesamiento. Esto ha permitido que modelos de redes neuronales complejas logren resultados excepcionales en áreas como el reconocimiento de patrones y la predicción de comportamientos futuros.

En el ámbito energético, la volatilidad de los mercados eléctricos, impulsada por la creciente integración de fuentes renovables, ha generado una necesidad urgente de herramientas que ayuden a anticipar escenarios y optimizar recursos. Aquí es donde el Machine Learning y las redes neuronales demuestran su verdadero potencial, no solo como tecnologías innovadoras, sino como partes integradoras de sistemas de análisis complejos que combinan diferentes enfoques estadísticos y modelados probables.

La capacidad de estos sistemas para procesar grandes volúmenes de datos y transformar incertidumbres en previsiones confiables es crucial. Esto resulta especialmente relevante para la valoración de contratos de compra de energía (PPA), la optimización de baterías, la estimación de ingresos futuros y el diseño de estrategias operacionales efectivas.

La transición hacia un modelo energético más sostenible demanda no solo un cambio en la producción y consumo de energía, sino también una base sólida respaldada por metodologías precisas y una interpretación clara de los escenarios cambiantes. Así, el futuro de la IA en los mercados de energía reside en su habilidad para generar confianza y ayudar a los actores del sector a tomar decisiones estratégicas en un entorno cada vez más complejo. La colaboración con compañías especializadas, como AleaSoft Energy Forecasting, puede facilitar la anticipación de escenarios de mercado y contribuir a la reducción de incertidumbres en la toma de decisiones a largo plazo. Esta trayectoria indica que el despliegue de inteligencias artificiales avanzadas tendrá un impacto significativo en la configuración del futuro energético global.

Entre los hallazgos más significativos se encuentra que los AI Overviews, una característica esencial de las búsquedas asistidas por inteligencia artificial, generan una reducción del 58% en el tráfico hacia el primer resultado en Google, afectando también a otros enlaces en la primera página de resultados. Esto indica que las marcas deben optimizar su visibilidad en estos nuevos formatos para mantenerse competitivas en el mercado.

Además, el informe destaca que YouTube ha emergido como un factor clave para mejorar la visibilidad en plataformas de IA. Según el estudio, las menciones en YouTube son más influyentes que otros parámetros como la autoridad del dominio o los enlaces entrantes. De manera interesante, se menciona que la longitud del contenido no es determinante para ser citado por estas IA; en cambio, la relevancia y claridad de la respuesta proporcionada son aspectos críticos.

Un aspecto que suscita preocupación es la propagación de desinformación. Los resultados muestran que hasta el 39% de las respuestas de algunas plataformas de IA contienen información inexacta sobre diversas marcas, lo que resalta la necesidad de que las empresas monitoreen lo que se dice sobre ellas y gestionen su reputación en línea proactivamente.

En términos de posicionamiento en motores de búsqueda, el estudio subraya que, aunque Google sigue siendo la principal fuente de tráfico web, con 190 veces más visitas que ChatGPT, solo el 38% de las páginas citadas en los AI Overviews se encuentran en la primera página de resultados de Google. De hecho, el informe indica que el 28% de las páginas mencionadas por ChatGPT no aparecen en las búsquedas de Google, planteando desafíos significativos para las estrategias de SEO tradicionales.

La conclusión es clara: las marcas que desean prosperar en un entorno digital en constante evolución deben adaptar sus estrategias no solo para mejorar su posicionamiento en Google, sino también para la optimización en motores de respuesta. Ahrefs ha desarrollado herramientas como Brand Radar, que permiten a las empresas identificar su visibilidad en diferentes plataformas de IA y ajustar sus tácticas de marketing en consecuencia. En un panorama donde la búsqueda con IA se está consolidando, anticipar estos cambios se convierte en una ventaja competitiva esencial.

La empresa de hosting y dominios cdmon ha emitido recientemente una alerta sobre el aumento de intentos de estafa que se acentúan durante los últimos días del periodo de presentación de la declaración. Los contribuyentes, en muchos casos presionados por la inminente fecha límite, son más propensos a caer en trampas diseñadas por ciberdelincuentes que suplantan a la Agencia Tributaria (AEAT). David Blanch, director digital de cdmon, destaca la vulnerabilidad de los usuarios que, ante la presión de posibles pagos, pueden actuar impulsivamente ante mensajes que parecen oficiales.

Las estafas no se limitan a promesas de devolución de impuestos, sino que ahora incluyen mensajes sobre problemas fiscales ficticios. Los criminales utilizan correos electrónicos, SMS e incluso llamadas telefónicas para crear una sensación de urgencia, afirmando que los contribuyentes deben resolver situaciones para evitar sanciones. Estas tácticas persiguen alarmar y dirigir a las víctimas hacia enlaces que conducen a páginas fraudulentas diseñadas para robar información personal y financiera.

La Agencia Tributaria ha advertido repetidamente sobre estas prácticas, subrayando que nunca solicita datos sensibles a través de correos electrónicos o mensajes de texto. Por ello, recomiendan a los contribuyentes estar alerta, evitar acceder a enlaces de fuentes no verificadas y siempre consultar la web oficial de la AEAT ante cualquier duda o trámite.

Con el cierre de la campaña de la Renta en marcha y las actividades presenciales en las oficinas desde el 1 de junio, los expertos insisten en la importancia de extremar precauciones. La prisa y la falta de atención pueden crear un terreno fértil para los ciberdelincuentes, llevando a engaños costosos si no se implementan medidas adecuadas de protección.