La propuesta se apoya en el ecosistema empresarial de Adobe, usado a diario por más de 20.000 marcas globales, y busca actuar como una capa de inteligencia capaz de sintetizar información procedente de aplicaciones de Adobe y de terceros. Su función no es solo responder preguntas o generar contenido, sino coordinar agentes y flujos de trabajo en áreas como analítica, creación de piezas de marca, orquestación de journeys, operaciones de marketing y programas de retención.

Un “coworker” para coordinar campañas y experiencias

Adobe CX Enterprise Coworker nace dentro de Adobe CX Enterprise, el sistema de IA agéntica de la compañía para gestionar el ciclo completo de cliente, desde la captación y el engagement hasta la conversión y la fidelización. La base contextual es Adobe Experience Platform, que según la empresa ya impulsa más de 1 billón de experiencias al año.

La idea es que las marcas puedan trabajar con un agente adaptado a su negocio, sus objetivos y sus matices operativos. Adobe afirma que proporciona una interfaz personalizada para cada marca, de forma que CX Enterprise Coworker pueda interpretar contexto empresarial, campañas previas, briefs de marketing, datos de cliente y reglas de canal antes de proponer o ejecutar flujos.

El enfoque de Adobe responde a un problema muy concreto en marketing empresarial. Muchas compañías tienen herramientas de datos, plataformas de contenido, canales de comunicación, equipos creativos y sistemas de medición, pero el trabajo sigue fragmentado. Lanzar una campaña puede requerir coordinar briefing, audiencias, creatividades, revisiones legales, aprobación de marca, configuración de journeys, segmentación y análisis posterior. Adobe quiere que el agente actúe como una capa de coordinación entre esas piezas.

MCP y A2A para una IA más componible

Uno de los puntos técnicos más relevantes del anuncio es que CX Enterprise Coworker se presenta como una solución headless basada en estándares abiertos, incluidos Model Context Protocol (MCP) y frameworks Agent-to-Agent (A2A). Esto sitúa el producto dentro de una tendencia más amplia: los agentes empresariales no pueden quedarse encerrados en una sola aplicación si deben actuar sobre procesos reales.

Adobe afirma que la solución puede operar sobre aplicaciones propias y plataformas de IA de terceros, incluidas Amazon Web Services, Anthropic, Google Cloud, Microsoft, OpenAI y otras. Este enfoque intenta tranquilizar a empresas con stacks heterogéneos, donde la IA debe convivir con proveedores ya desplegados y no convertirse en otra isla.

La interoperabilidad será clave. En marketing y experiencia de cliente, los datos suelen estar repartidos entre CRM, plataformas de analítica, herramientas de ecommerce, CMS, CDP, sistemas de atención, publicidad, redes sociales y aplicaciones internas. Si un agente no puede respetar permisos, consentimiento y contexto, su utilidad se reduce y su riesgo aumenta.

Campañas más rápidas, pero con control humano

Adobe insiste en que los equipos mantienen el control. En el ejemplo de una campaña promocional estacional para un retailer, CX Enterprise Coworker podría seleccionar audiencias relevantes, crear contenido alineado con la marca y diseñar recorridos cross-channel según objetivos de engagement o conversión. Los equipos aprobarían planes, ajustarían estrategia y decidirían cuándo lanzar.

Este matiz es importante. La IA agéntica en marketing no debería interpretarse como campañas autónomas sin supervisión. La promesa está en reducir tareas repetitivas, conectar datos y acelerar decisiones, pero las marcas seguirán necesitando validación humana en creatividad, tono, cumplimiento, estrategia y presupuesto.

Para equipos pequeños, Adobe plantea además un uso más autoservicio. Mediante prompts en lenguaje natural, un equipo de marketing podría describir su objetivo y recibir un plan de campaña, contenido alineado con la marca y un flujo de customer journey para una audiencia determinada. La analítica integrada permitiría después evaluar el impacto.

Retención y engagement en tiempo real

El segundo gran caso de uso es la interacción continua con clientes. Adobe señala que las empresas gestionan millones de interacciones diarias en canales como web, redes sociales y otros puntos de contacto. En ese volumen, los equipos pueden perder oportunidades para convertir usuarios, personalizar ofertas o retener clientes con riesgo de abandono.

CX Enterprise Coworker puede monitorizar señales de rendimiento, evaluar actividades frente a objetivos definidos y ajustar workflows para mejorar resultados. La diferencia frente a una automatización tradicional estaría en que el agente no se limitaría a completar tareas puntuales, sino que ayudaría a coordinar acciones orientadas a objetivos de negocio.

Esta es una de las promesas centrales de la IA agéntica en customer experience: pasar de automatizaciones rígidas a sistemas capaces de interpretar contexto, revisar señales y proponer acciones. La dificultad estará en medir si esas acciones generan valor real y no solo más volumen de comunicaciones.

Gobernanza de marca, datos y consentimiento

Adobe también sitúa CX Enterprise Coworker en operaciones de marketing. Un ejemplo es la revisión automática de contenido para comprobar si respeta directrices de marca. Otro es la coordinación de revisiones entre equipos. También hereda políticas de datos, reglas de consentimiento y permisos, según la compañía, lo que introduce guardrails dentro de los flujos existentes.

Este punto puede ser decisivo para la adopción en grandes marcas. La IA generativa en marketing suele chocar con dudas sobre tono, derechos, datos personales, segmentación, cumplimiento, sesgos y aprobación interna. Si el agente no respeta reglas de marca y privacidad, el riesgo reputacional puede superar el ahorro operativo.

La solución también abre una oportunidad comercial para Adobe dentro de su base instalada. CX Enterprise Coworker estará disponible como producto independiente o complemento para clientes nuevos y existentes, con precio introductorio y posibilidad de escalar el uso según el valor observado por cada organización.

Adobe quiere convertir la IA en una capa de ejecución

El anuncio muestra cómo Adobe está intentando mover la IA desde la generación de contenido hacia la orquestación de negocio. Firefly y las herramientas creativas colocaron a la compañía en el terreno de la creación asistida. CX Enterprise Coworker apunta a un nivel distinto: coordinar datos, agentes, workflows y decisiones dentro del ciclo de vida del cliente.

El reto será demostrar resultados. Muchas empresas han adoptado IA, pero no siempre han conseguido traducirla en mejoras medibles. Adobe lo reconoce en el propio anuncio: la dificultad está en pasar de experimentación a valor. Para conseguirlo, la herramienta tendrá que integrarse bien con sistemas existentes, mantener control de marca y datos, y demostrar que acelera campañas sin degradar calidad ni confianza.

La disponibilidad general de CX Enterprise Coworker confirma que el mercado de software empresarial entra en otra fase. Los agentes ya no se presentan solo como asistentes conversacionales. Empiezan a colocarse como coordinadores de procesos completos. En marketing, eso puede cambiar la forma en que se diseñan campañas, se activan audiencias y se mide la relación con el cliente.

La pregunta para las marcas no será solo si quieren usar IA para crear más piezas. Será si están preparadas para dejar que una capa agéntica coordine datos, contenido, canales y operaciones bajo reglas de negocio claras. Adobe quiere ocupar ese espacio antes de que la orquestación de experiencia de cliente se fragmente entre múltiples proveedores.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Adobe CX Enterprise Coworker?

Es una solución de inteligencia artificial agéntica de Adobe para coordinar campañas, contenidos, datos, analítica y flujos de customer experience en empresas.

¿Ya está disponible?

Sí. Adobe ha anunciado la disponibilidad general de CX Enterprise Coworker el 10 de junio de 2026.

¿Qué estándares usa?

Adobe afirma que la solución está construida sobre estándares abiertos como Model Context Protocol (MCP) y frameworks Agent-to-Agent (A2A).

¿Puede trabajar con plataformas de terceros?

Sí. Adobe indica que puede operar con aplicaciones de Adobe y plataformas de IA de terceros, incluidas AWS, Anthropic, Google Cloud, Microsoft, OpenAI y otras.

En esta primera fase de su despliegue, Baseus instalará puntos de venta en ciudades clave como Madrid, Barcelona, Valencia, Málaga, Palma de Mallorca, San Sebastián y Pamplona. La estrategia de crecimiento incluye la ampliación en otros establecimientos de MediaMarkt en los próximos meses, demostrando un fuerte compromiso con el mercado español.

La asociación con MediaMarkt permitirá a los usuarios interactuar directamente con las innovadoras gamas de productos de Baseus, conocidas por su diseño y tecnología avanzada. Entre los artículos destacados se encuentran accesorios para automóviles, powerbanks, cargadores, cables y dispositivos de audio.

Especialmente notable es la gama PicoGo, que ofrece portabilidad sin sacrificar rendimiento. Esta línea incluye modelos como el PicoGo Ultra Mini Magnetic de 5000mAh y 20W, compatible con la tecnología Qi2 y con capacidad de carga magnética inalámbrica. Otro modelo importante es el PicoGo AM41 Ultra Slim de 5000mAh, que cuenta con un cable USB-C integrado para facilitar la carga.

En el ámbito de las soluciones de audio, la gama Inspire proporciona una experiencia auditiva óptima para el uso diario. Su producto principal, los Inspire XC1 Open-Ear True Wireless Earbuds, cuenta con hasta 40 horas de autonomía y resistencia al agua IP66, además de tecnología Dolby Spatial Audio, garantizando una experiencia de sonido envolvente. Además, la colaboración con Sound by Bose refuerza su enfoque en la innovación de audio.

La llegada de Baseus a MediaMarkt no solo fortalece su presencia en el canal minorista, sino que también ofrece a los consumidores la posibilidad de explorar de cerca las soluciones que han consolidado a la compañía como líder en accesorios tecnológicos a nivel internacional.

La iniciativa se basa en Microsoft 365 E7, que integra Microsoft 365 E5, Microsoft 365 Copilot y Agent 365 en una plataforma única, gestionada por Work IQ y potenciada por las capacidades de seguridad de la Microsoft Entra Suite, Defender, Intune y Purview. Gracias a esta implementación, Atos se convierte en el primer integrador global de sistemas francés en adoptar Microsoft 365 Copilot, situándose entre las primeras empresas del mundo en operar completamente con esta nueva plataforma.

Atos está también incorporando Microsoft Copilot Studio y Microsoft Foundry para diseñar y monitorear agentes de IA que beneficiarán tanto a sus operaciones internas como a los proyectos de sus clientes, dentro de un modelo operativo coherente. Estas acciones forman parte de los estudios sobre IA agéntica soberana de Atos, creados para garantizar una adopción efectiva y segura de la IA en entornos empresariales.

Jared Spataro, Chief Marketing Officer de AI at Work en Microsoft, destacó que estamos en una nueva era laboral donde las organizaciones están redefiniendo sus métodos de trabajo en torno a la inteligencia artificial. Atos lidera esta transformación, permitiendo a sus empleados usar herramientas que incrementan la rapidez y la innovación en el servicio al cliente.

La ampliación de la alianza no solo contempla el uso de Microsoft 365 Copilot, sino también una sólida gobernanza de los agentes de IA mediante Microsoft Agent 365. Atos administrará una creciente comunidad de 19,000 agentes de IA dentro de su infraestructura, enfocándose en mantener estándares altos de seguridad y administración digital.

Frédéric Aubrière, Chief Digital & Information Officer de Atos Group, resaltó que esta inversión tecnológica es una de las más significativas en la historia reciente de la empresa. Su intención es capacitar a cada empleado con un asistente personal basado en IA, ampliando considerablemente las posibilidades de atención al cliente. Atos no está realizando un experimento, sino un despliegue global que refleja su confianza en el impacto de la IA agéntica.

Atos ha implementado una estructura que combina identidad, seguridad y gobernanza de agentes en un entorno empresarial unificado, facilitando así una adopción segura a gran escala en sus operaciones, especialmente en sectores altamente regulados como la defensa, servicios financieros y sanidad.

La estrategia del Grupo Atos se enfoca en tres pilares interrelacionados: la integración de IA agéntica para entornos críticos, la soberanía digital que permite a los clientes mantener control sobre sus activos, y la ciberseguridad que asegura una protección robusta en el ámbito digital. Atos cree firmemente que la IA agéntica definirá el futuro de los servicios empresariales y está trabajando activamente en su aplicación para ofrecer resultados tangibles tanto para la empresa como para sus clientes.

Con el inicio del verano, las reservas alcanzan su pico anual durante la última semana de junio, lo que ha llevado a un aumento de las estafas dirigidas a los viajeros en España. Una reciente encuesta encargada por Airbnb destaca que un 47% de los adultos españoles no sabría reconocer un sitio web falso de vacaciones o alojamiento, lo que los convierte en un blanco fácil para los estafadores, que aprovechan la alta demanda para operar con mayor impunidad.

El deseo de encontrar la mejor oferta puede resultar costoso. Muchos usuarios, impulsados por la necesidad de ahorrar, pueden ser susceptibles a ofertas que parecen irresistibles. Cerca del 57% de los españoles admiten que están activamente buscando reducir sus gastos en vacaciones, lo que pone a un gran número de viajeros en una posición vulnerable ante el fraude. Más de un cuarto de los encuestados ha caído al menos una vez en una estafa relacionada con viajes o alojamiento.

Particularmente alarmante es la situación de los jóvenes de la Generación Z, de los cuales el 40% ha sido víctima de algún tipo de estafa en este ámbito, cifra significativamente más alta en comparación con grupos de mayor edad. Sorprendentemente, uno de cada diez jóvenes consideraría reservar con un proveedor desconocido si eso significara un precio más bajo. Además, un 25% de ellos utilizaría transferencias bancarias directas, un método que expone a los usuarios a un riesgo mayor, y más de un 12% haría una reserva sin contar con información esencial. El impacto de las redes sociales también es notable, ya que el 15% de los jóvenes se basa en las recomendaciones de influencers para tomar decisiones de viaje.

El auge del turismo rural se ha manifestado en muchas localidades que ofrecen experiencias auténticas y más económicas. Destinos como Aínsa-Sobrarbe, Panticosa, Villanúa, Cangas do Morrazo y Malpica de Bergantiños destacan por sus precios asequibles, lo que fomenta el interés de los viajeros que priorizan el espacio y la relación calidad-precio.

Frente a este panorama, Airbnb y Confianza Online han difundido una serie de recomendaciones para ayudar a los viajeros a realizar reservas de manera segura y evitar fraudes. Estas incluyen evitar hacer clic en enlaces sospechosos, denunciar estafas, desconfiar de ofertas demasiado atractivas, no realizar pagos directos fuera de la plataforma y utilizar siempre canales de comunicación seguros.

Las autoridades de ambas entidades subrayan la importancia de educar a los viajeros sobre los riesgos y brindarles las herramientas necesarias para navegar de manera segura en un entorno digital que, si bien ofrece grandes oportunidades, también presenta retos significativos en términos de seguridad y protección del consumidor. De esta manera, se busca promover una cultura de prevención y tranquilidad para que los viajeros puedan disfrutar de sus vacaciones sin contratiempos.

La sinergia entre la experiencia de GreenDot en RAP y la tecnología de la plataforma osapiens HUB tiene como objetivo simplificar el intrincado proceso del reporting regulatorio a través de Europa. Cada país opera con sistemas de registro diversos, convirtiendo la gestión regulatoria en un reto significativo para las empresas que operan en diferentes mercados.

Utilizando IA, la plataforma se conectará al software empresarial existente, extrayendo información esencial sobre los envases como materiales y peso. Esto permitirá calcular automáticamente las obligaciones de las empresas en cada mercado europeo, además de optimizar las estructuras tarifarias, logrando así una gestión más eficaz y rentable de los requisitos del PPWR.

Un desafío central es la recopilación de datos de envases, generalmente en manos de proveedores externos, lo que complica el proceso. Para abordar esta complicación, el sistema utiliza flujos de trabajo automatizados y herramientas de colaboración, garantizando que la información esté verificada y actualizada.

Laurent Auguste, CEO de GreenDot, subraya la preocupación empresarial respecto a los costos y complicaciones del cumplimiento bajo el PPWR. Señala que una economía circular requiere un control exhaustivo de los materiales y mayor transparencia a lo largo de toda la cadena de valor. Con esta solución, se espera que las empresas optimicen su gestión de cumplimiento.

Stefan Wawrzinek, cofundador y presidente de osapiens, resalta el desafío del cumplimiento RAP a nivel transfronterizo. Junto a GreenDot, busca proporcionar a las empresas la herramienta esencial para manejar esta complejidad de manera fiable y eficaz.

La colaboración entre GreenDot y osapiens representa un avance significativo en la creación de soluciones innovadoras que apoyan la transición hacia una economía circular en Europa, facilitando a las empresas adaptación y cumplimiento regulatorio en un entorno cada vez más exigente.

La compañía estadounidense ha retirado ambos modelos después de recibir una directiva del Gobierno de Estados Unidos que, según Anthropic, le obliga a impedir el acceso a cualquier ciudadano extranjero, incluso si reside dentro del país o trabaja para la propia empresa. Ante la dificultad de aplicar una restricción tan concreta de forma inmediata, la compañía ha optado por cortar el acceso a todos los clientes. Para quienes estaban probando Fable 5, el resultado ha sido tan simple como abrupto: el modelo ha dejado de estar disponible.

Una orden que cambia el debate sobre la Inteligencia Artificial

Durante años, el debate sobre la Inteligencia Artificial ha girado en torno a sus efectos en el empleo, la educación, la creatividad, la privacidad o la desinformación. También se ha hablado mucho de los chips que permiten entrenar estos modelos y de la competencia entre Estados Unidos, China y Europa por controlar la infraestructura que hay detrás. El caso de Fable 5 introduce una cuestión distinta: no se trata solo de quién puede fabricar la tecnología, sino de quién puede usarla.

Claude Fable 5 se había presentado como un modelo avanzado para tareas de programación, análisis, comprensión de documentos e interpretación visual. Mythos 5 era una versión todavía más restringida, pensada para entornos con necesidades especiales, entre ellos algunos relacionados con ciberseguridad. Esa capacidad para trabajar con código, detectar fallos o ayudar a revisar sistemas informáticos parece estar en el centro de la preocupación del Gobierno estadounidense.

Anthropic sostiene que la directiva se basa en motivos de seguridad nacional, aunque también afirma que no ha recibido una explicación técnica detallada. La empresa cree que el detonante podría ser un posible método para saltarse algunas barreras de seguridad del modelo. En el sector se conoce como “jailbreak”: una técnica diseñada para lograr que una IA responda a peticiones que normalmente debería rechazar.

La compañía defiende que el caso detectado sería limitado y que no permitiría desbloquear de forma amplia capacidades peligrosas. También asegura que otros modelos disponibles públicamente pueden realizar tareas similares de análisis de código o identificación de vulnerabilidades. Esa discrepancia es importante porque marca el choque entre dos visiones: la del Gobierno, que prefiere actuar con cautela ante posibles riesgos, y la de una empresa que considera que la medida es desproporcionada.

El usuario descubre que la IA también puede apagarse

Para el público general, la noticia deja una enseñanza sencilla. Las herramientas de Inteligencia Artificial no son servicios neutrales flotando en internet. Dependen de empresas concretas, de servidores concretos, de leyes nacionales y de decisiones políticas. Una persona puede estar usando un modelo por la mañana para redactar, programar o analizar documentos y quedarse sin acceso esa misma tarde por una orden emitida en otro país.

Esto no afecta solo a quienes prueban las últimas novedades tecnológicas. Muchas empresas empiezan a integrar modelos de IA en atención al cliente, gestión documental, programación, marketing, formación interna o análisis de datos. Cuando uno de esos modelos desaparece de golpe, no basta con cambiar de botón. Hay que revisar procesos, comprobar si las respuestas son igual de buenas con otro sistema, adaptar instrucciones y, en algunos casos, rediseñar parte del trabajo.

El episodio recuerda a una idea que durante años ha estado presente en el mundo del software y la nube: depender de un solo proveedor puede ser cómodo, pero también arriesgado. En IA, esa dependencia es todavía más delicada porque cada modelo tiene una forma distinta de razonar, resumir, escribir código o interpretar instrucciones. Cambiar de modelo no siempre equivale a cambiar una pieza por otra idéntica.

La decisión también alimenta el debate sobre la soberanía tecnológica. Europa lleva tiempo hablando de datos, nube, ciberseguridad e infraestructura propia. El bloqueo de Fable 5 y Mythos 5 añade una capa más: el acceso a los modelos avanzados puede quedar condicionado por normas de otro país. Para gobiernos, universidades y empresas europeas, eso plantea una pregunta incómoda: ¿qué partes de su futuro digital dependen de decisiones que no pueden controlar?

Seguridad, negocio y poder político

El caso llega en un momento en el que los modelos de Inteligencia Artificial se han vuelto mucho más útiles, pero también más sensibles. Un sistema capaz de ayudar a un programador a corregir errores también puede ayudar a encontrar debilidades en un software. Una herramienta que resume documentos técnicos puede acelerar investigaciones legítimas, pero también facilitar usos no deseados. La misma capacidad puede ser beneficiosa o peligrosa según quién la use, con qué objetivo y bajo qué supervisión.

Ahí está el dilema. Si se bloquea cualquier modelo capaz de detectar fallos, se limita una herramienta valiosa para defensores, investigadores y empresas que intentan mejorar su seguridad. Si no se pone ningún límite, aumenta el temor a que sistemas cada vez más potentes terminen en manos de actores malintencionados. No hay una solución simple, y por eso la forma en que se toman estas decisiones importa tanto como la decisión en sí.

Anthropic ha criticado la falta de transparencia del proceso y ha defendido que el Gobierno debería poder bloquear despliegues inseguros, pero mediante procedimientos claros, verificables y basados en pruebas técnicas. Esa posición no niega el riesgo de la Inteligencia Artificial avanzada. Más bien reclama que las restricciones no se apliquen de forma abrupta, sin suficiente explicación pública y con un impacto inmediato sobre clientes de todo el mundo.

Para los usuarios, el caso de Fable 5 puede parecer una disputa lejana entre una empresa tecnológica y Washington. Pero anticipa algo que afectará cada vez más a la economía digital: los modelos de IA se están convirtiendo en infraestructura estratégica. Igual que ocurre con los chips, la energía, los cables submarinos o los centros de datos, su disponibilidad puede depender de intereses nacionales y decisiones regulatorias.

La carrera de la Inteligencia Artificial ya no va solo de quién tiene el modelo más inteligente. También va de quién puede acceder a él, bajo qué condiciones, desde qué país y durante cuánto tiempo. El apagón de Claude Fable 5 y Mythos 5 no paraliza el sector, pero sí deja una advertencia clara: las herramientas digitales más avanzadas pueden desaparecer de un día para otro cuando entran en juego la seguridad nacional y la geopolítica.

Preguntas frecuentes

¿Qué ha pasado con Claude Fable 5?

Anthropic ha suspendido el acceso a Claude Fable 5 tras recibir una directiva del Gobierno de Estados Unidos. La orden afecta también a Claude Mythos 5.

¿Por qué Estados Unidos ha pedido limitar el acceso?

Según Anthropic, la directiva cita motivos de seguridad nacional. La empresa cree que la preocupación estaría relacionada con un posible método para saltarse algunas barreras de seguridad del modelo.

¿Esto afecta a todos los usuarios de Claude?

No afecta a todos los modelos de Claude. Anthropic ha indicado que la suspensión se centra en Fable 5 y Mythos 5, mientras que el resto de modelos continúan disponibles.

¿Por qué es importante para empresas y usuarios?

Porque muestra que una herramienta de IA avanzada puede dejar de estar disponible por una decisión regulatoria. Para las empresas, eso refuerza la necesidad de tener alternativas y no depender de un único modelo.

XFUTURES, anteriormente conocido como Ecosystems 2030, celebrará su sexta edición y continuará siendo una plataforma clave para la interacción entre líderes, empresas e instituciones que están moldeando el futuro tecnológico y social. Se espera la asistencia de cerca de 800 participantes y más de 40 ponentes internacionales, quienes discutirán el impacto de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes en la actualidad económica.

La cita comenzará con un evento exclusivo en el Casino de Madrid y proseguirá con la jornada principal en el Auditorio de la Fundación Mutua Madrileña, concluyendo con una masterclass centrada en innovación y liderazgo. Las actividades incluirán sesiones plenarias, paneles de discusión y oportunidades de networking, todas diseñadas para fomentar la colaboración entre distintos sectores.

La Consejería de Digitalización de Madrid busca, con su implicación en XFUTURES 2026, destacar su compromiso con la innovación y la atracción de talento y capital en el ámbito tecnológico. Además, pretende fortalecer el ecosistema empresarial madrileño para competir con otros núcleos europeos. El evento aspira a provocar discusiones que cambien el panorama de la innovación y la digitalización en España y más allá.

Operando desde su sede central en los Países Bajos, MCC Banking ofrece la opción de Gestión Inteligente del Dinero, que permite a los usuarios un seguimiento centralizado de sus pagos y finanzas a través de un panel privado. Esta herramienta busca simplificar la administración diaria de los recursos, proporcionando una visión clara de la situación financiera en un único entorno digital.

La seguridad y la eficacia son pilares fundamentales en la propuesta de la entidad, que utiliza medidas robustas como encriptación avanzada, autenticación de múltiples factores y monitoreo proactivo para proteger la información y las operaciones de sus clientes. Según Peter Van Louse, vicepresidente de MCC Banking, la entidad está comprometida en ofrecer soluciones que faciliten la gestión de finanzas con claridad y control, adaptándose a las nuevas necesidades del mercado.

Dirigida a una amplia gama de clientes, incluyendo pymes, startups y grandes empresas, MCC Banking brinda soluciones financieras personalizadas y flexibles para cubrir diversas necesidades. Con un promedio de más de 50,000 transacciones diarias y un 99% de satisfacción entre sus usuarios, la entidad se ha consolidado como un referente en el ámbito de la banca digital.

La combinación de su enfoque innovador, su solidez operativa en más de seis continentes y su dedicación a la satisfacción del cliente posicionan a MCC Banking como una opción atractiva y efectiva en el competitivo mercado de la banca digital, destacándose como una entidad de nueva generación enfocada en el acompañamiento financiero empresarial y personal.

El dato no solo habla de volumen. También señala un cambio en la forma en que la web empieza a ser utilizada. Los usuarios humanos ya no son los únicos destinatarios de páginas, APIs, contenidos y servicios digitales. Cada vez más solicitudes proceden de crawlers de modelos, asistentes, fetchers, agentes y sistemas automatizados que buscan información, comparan opciones, validan datos o ejecutan tareas en nombre de personas y empresas.

De bloquear bots a entender máquinas

Durante años, la estrategia frente al tráfico automatizado ha sido relativamente simple: identificar bots malos y bloquearlos. Scraping agresivo, fraude, ataques de credenciales, spam, abuso de APIs o saturación de formularios justificaban una visión defensiva. Esa lógica sigue siendo necesaria, pero Fastly sostiene que ya no basta.

La razón es que no todo tráfico automatizado tiene el mismo valor. Un crawler de inteligencia artificial puede indexar contenido para entrenar o actualizar modelos. Un fetcher puede recuperar información en tiempo real para responder a una consulta de un usuario. Un agente puede consultar disponibilidad, comparar precios o completar una tarea. En algunos casos, ese tráfico puede consumir recursos sin retorno. En otros, puede convertirse en una nueva vía de descubrimiento, distribución o negocio.

Artur Bergman, fundador y director tecnológico de Fastly, resume el cambio en una idea: el reto ya no consiste solo en bloquear bots, sino en entender qué interacciones de máquina deben acelerarse, gestionarse, desafiarse o detenerse. Esa distinción es clave para cualquier empresa que dependa de su web, sus contenidos o sus APIs.

Los fetchers cambian la presión sobre la infraestructura

Una de las cifras más relevantes del análisis de Fastly es que más de la mitad de las peticiones de inteligencia artificial, el 51 %, requieren acceso al servidor de origen. En el tráfico humano, ese porcentaje baja por debajo del 9 %. La diferencia importa porque el acceso al origen suele ser más caro y delicado que servir contenido desde caché.

Cuando un usuario visita una web, muchos recursos pueden entregarse desde una CDN o una capa edge sin tocar constantemente el backend. En cambio, los fetchers de inteligencia artificial suelen buscar información fresca, específica o contextual. Eso puede obligar a consultar el origen con más frecuencia, elevar costes, aumentar latencia y exigir nuevas reglas de control.

El crecimiento de tráfico asociado a Claude es otro indicador destacado. Fastly afirma que el tráfico relacionado con Claude creció más de un 555 % frente a su línea base de enero de 2026. Este tipo de incremento muestra que los asistentes y agentes empiezan a generar patrones de consumo propios, distintos de los usuarios humanos y también distintos de los bots clásicos.

La conclusión técnica es clara: el tráfico de inteligencia artificial no puede tratarse como una simple variación del tráfico web tradicional. Tiene otros ritmos, otra frecuencia de acceso al origen y otra intención. También puede aumentar de golpe cuando un asistente popular empieza a citar, consultar o recuperar información de una web concreta.

Crawlers y fetchers no son lo mismo

Fastly distingue dos categorías especialmente importantes: crawlers y fetchers. Los crawlers recopilan información de forma sistemática para construir o actualizar modelos y sistemas de búsqueda. Su comportamiento se parece más al de los rastreadores clásicos, aunque con nuevas implicaciones sobre propiedad intelectual, visibilidad y control de contenidos.

Los fetchers, en cambio, actúan en respuesta a una petición concreta. Si un usuario pregunta a un asistente cuál es el mejor producto, cuál es la política de devolución de una tienda o cuál es la información más reciente sobre una empresa, el sistema puede enviar un fetcher a recuperar datos en tiempo real. Este patrón tiene más valor potencial para el negocio porque puede estar cerca de una decisión de compra o de una interacción de usuario real.

Para una empresa, la diferencia es enorme. Bloquear un crawler puede proteger contenidos, pero también reducir la posibilidad de aparecer en respuestas de modelos. Bloquear un fetcher puede preservar recursos, pero también impedir que un asistente recomiende, cite o conecte con el servicio en el momento exacto en que un usuario muestra intención.

No existe una regla universal. Un medio puede querer limitar el entrenamiento con sus contenidos, pero permitir ciertos fetchers que lleven tráfico cualificado. Un ecommerce puede bloquear scraping masivo de precios, pero abrir acceso controlado a agentes verificados. Una empresa SaaS puede endurecer sus APIs, pero crear planes específicos para integraciones agénticas.

La estrategia de tráfico de máquinas entra en el negocio

La investigación de Fastly apunta a que la gestión del tráfico de inteligencia artificial está dejando de ser solo un problema de seguridad e infraestructura. Empieza a ser una decisión estratégica. Cómo responde una empresa al tráfico de máquinas puede influir en su visibilidad, captación de clientes, coste de infraestructura, control de contenidos y nuevas vías de monetización.

Fastly menciona dos comportamientos opuestos observados en grandes empresas. Una decidió bloquear de forma estricta un pico repentino de tráfico de fetchers, probablemente para proteger la autoridad de sus contenidos. Otra optó por no bloquear agentes de inteligencia artificial, lo que derivó en un aumento del volumen de fetchers durante varios meses y, potencialmente, en más visibilidad dentro de servicios impulsados por IA.

La diferencia entre ambas decisiones muestra el nuevo dilema. En la web clásica, posicionarse en buscadores era una parte esencial de la estrategia digital. En la web agéntica, las empresas tendrán que decidir si quieren ser accesibles para sistemas de inteligencia artificial, bajo qué condiciones y con qué controles.

Visibilidad, contexto y precisión

Fastly resume una estrategia eficaz de tráfico de máquinas en tres elementos: visibilidad, contexto y precisión. La visibilidad permite saber qué sistemas de inteligencia artificial interactúan con una web, una API o una aplicación. El contexto ayuda a entender si ese tráfico aporta valor, consume recursos sin retorno o genera riesgo. La precisión permite responder de forma distinta según la intención y el impacto.

Este enfoque puede ser más útil que una política binaria de permitir o bloquear. Una empresa puede acelerar agentes verificados, limitar crawlers agresivos, exigir validación adicional a ciertos fetchers, proteger contenidos premium, abrir APIs públicas con cuotas y bloquear automatización maliciosa. La clave está en tomar la decisión cerca del tráfico, con información suficiente y en tiempo real.

Aquí encaja el interés de Fastly por el edge. Una plataforma distribuida puede aplicar reglas antes de que las peticiones lleguen al origen, reduciendo carga y latencia. También puede combinar seguridad, observabilidad, bot management, control de acceso y rendimiento en una misma capa.

Para equipos técnicos, esto significa revisar logs, encabezados, patrones de user-agent, frecuencia de solicitudes, rutas más consultadas, tasa de acceso al origen y comportamiento por proveedor de IA. Para equipos de negocio, implica otra pregunta: qué tráfico de máquinas puede convertirse en clientes, referencias, conversiones o ingresos.

La web se prepara para usuarios no humanos

La investigación de Fastly encaja con una tendencia más amplia. Los agentes de inteligencia artificial empiezan a actuar como intermediarios entre usuarios y servicios digitales. Ya no se limitan a generar texto. Buscan información, comparan alternativas, hacen consultas a APIs, reservan, compran o preparan decisiones. Cada una de esas acciones deja tráfico en la infraestructura de alguien.

Esto obliga a replantear la arquitectura web. Las páginas pensadas solo para humanos quizá no sean suficientes. Las APIs sin control pueden quedar expuestas. Los contenidos sin reglas de acceso pueden ser absorbidos por crawlers. Los sistemas de checkout quizá necesiten identificar agentes. Y los modelos de negocio basados en publicidad o visitas humanas pueden verse tensionados si parte del consumo se desplaza a respuestas generadas por asistentes.

El dato del 30 % de crecimiento entre enero y mayo no significa que las máquinas hayan sustituido a los humanos en la web. Significa que su peso crece más rápido y que su comportamiento es diferente. Para muchas organizaciones, el primer paso no será monetizar agentes, sino medirlos. Saber cuántas solicitudes llegan, de quién, a qué rutas, con qué coste y con qué resultado.

La próxima etapa de Internet no será solo más automatizada. Será más negociada. Las empresas tendrán que decidir qué máquinas aceptan, cuáles bloquean, cuáles cobran y cuáles tratan como una nueva fuente de clientes. El tráfico de inteligencia artificial ya no es ruido de fondo. Empieza a ser una señal de mercado.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto ha crecido el tráfico de IA según Fastly?

Fastly afirma que las solicitudes asociadas a inteligencia artificial crecieron aproximadamente un 30 % entre enero y mayo de 2026, un ritmo 6,5 veces superior al tráfico humano.

¿Qué diferencia hay entre crawlers y fetchers de IA?

Los crawlers recopilan información de forma sistemática para modelos o índices. Los fetchers recuperan información en tiempo real como respuesta a una petición concreta de un usuario o asistente.

¿Por qué el tráfico de IA presiona más al servidor de origen?

Según Fastly, el 51 % de las peticiones de IA requieren acceso al origen, frente a menos del 9 % en tráfico humano. Esto puede aumentar costes, latencia y carga de infraestructura.

Qué deberían hacer las empresas ante este tráfico?

Deberían medir qué sistemas de IA acceden a sus servicios, distinguir tráfico útil de tráfico abusivo, definir políticas por intención y aplicar controles precisos en seguridad, rendimiento y monetización.

El objetivo de Raíces es conectar corporaciones, instituciones y startups de habla hispana, creando una plataforma que favorezca la transferencia de innovación entre dos regiones clave para la industria alimentaria. La primera edición del programa fue un éxito, permitiendo que diversas startups evolucionaran de ideas a productos de mercado a través de la colaboración con más de 80 empresas y el desarrollo de 15 proyectos piloto en situaciones reales.

Mila Valcárcel, socia ejecutiva de Eatable Adventures, subrayó la efectividad del programa en combinar talento hispanohablante con la inversión correcta, mentoría y acceso industrial. Según Valcárcel, la metodología única del programa y su red internacional de colaboradores estratégicos facilitan la transición de soluciones al mercado.

El programa de Raíces 2026 tiene una duración de 16 semanas y ofrece financiamiento inicial desde 100 mil hasta un millón de euros. Los participantes también asistirán a bootcamps en Madrid y Bogotá y tendrán acceso a una vasta red de corporaciones, instituciones y fondos, con oportunidades para validar pilotos en Europa y América Latina.

Este año, el programa busca startups que utilicen tecnologías avanzadas en áreas como salud y nutrición, agricultura de nueva generación, cadena de valor circular, ingredientes innovadores, Fresh Tech, AgroFintech e inteligencia artificial. Las startups españolas podrán desarrollar proyectos con empresas latinoamericanas, accediendo a un mercado de más de 420 millones de personas, mientras que las latinoamericanas podrán ingresar al ecosistema europeo. Las inscripciones están abiertas en el sitio web de Raíces.