Este reconocimiento, el sexto que recibe la empresa de General Motors, destaca su contribución en tecnologías avanzadas para motores, con un enfoque especial en los sistemas de accionamiento de válvulas. La distinción subraya el desempeño sobresaliente y la experiencia tecnológica de Schaeffler, factores esenciales para el crecimiento y el éxito continuo de General Motors.

El riguroso proceso de selección para este galardón se centra en la alineación de los proveedores con los valores y prioridades estratégicas de la automotriz. Aspectos como la innovación, la seguridad, la excelencia operativa, la resiliencia y la atención al cliente son evaluados minuciosamente. Klaus Rosenfeld, CEO de Schaeffler, expresó su satisfacción por el reconocimiento, señalando que refleja la confianza mutua y la robusta relación entre ambas compañías.

Por su parte, Jon Jameson, Vicepresidente Senior y Gerente Global de Cuentas Clave de GM en Schaeffler, destacó que este premio es un testimonio de la estrecha colaboración entre las dos empresas y del esfuerzo constante de sus equipos para brindar un desempeño excepcional.

Este año, General Motors ha otorgado el mismo reconocimiento a 103 proveedores de 14 países, subrayando la importancia de las colaboraciones en la cadena de suministro para la entrega de vehículos de alta calidad. Shilpan Amin, Vicepresidente Senior y Director de Compra y Cadena de Suministro de General Motors, afirmó que el galardón refleja el valor aportado por los proveedores en el ciclo de desarrollo de productos, crucial para avanzar en la competitividad y generar valor en toda la cadena de suministro.

Charles Michel, expresidente del Consejo Europeo, señaló que la IA ha evolucionado de ser un mero tema tecnológico a convertirse en una cuestión de soberanía y liderazgo global. Identificó los semiconductores y la infraestructura de datos como elementos cruciales en las futuras relaciones internacionales. A pesar de la creciente competencia, Michel promovió una «colaboración responsable», sugiriendo que la experiencia de Europa en gobernanza y seguridad de datos podría proporcionar una ventaja estratégica a largo plazo.

El foro también reveló una divergencia en las estrategias de IA. Mientras que Estados Unidos lidera la inversión en tecnologías avanzadas, China domina en la aplicación global y en modelos de código abierto. Por otro lado, Europa se destaca en la creación de marcos regulatorios. Wang Hong, presidente de CEIBS, enfatizó que con el aumento de la competencia, es esencial fomentar el diálogo y la cooperación internacional en la gobernanza de la IA.

Ejecutivos de empresas como Siemens y EDF ratificaron en los paneles de discusión que la IA debe considerarse un facilitador y no un sustituto de la experiencia humana. No obstante, expresaron preocupación por el elevado consumo de energía que requiere la IA, lo cual plantea desafíos críticos. Sin embargo, esto también abre la puerta para la innovación conjunta en tecnologías de redes eléctricas y energías renovables entre Europa y China.

Al finalizar la cumbre en Bruselas, Frank Bournois, co-presidente europeo de CEIBS, sintetizó el sentir general: la competencia es intrínseca, pero no suficiente. La verdadera solución está en combinar unidad y confianza entre las naciones.

Las claves del auge de YouTube en 20 segundos

• YouTube supera los 2.000 millones de usuarios registrados al mes en todo el mundo.
• Cada minuto se suben más de 500 horas de vídeo a la plataforma.
• El consumo desde televisores inteligentes continúa creciendo y ya compite con la televisión convencional.
• Su apuesta por los creadores de contenido y la personalización explica buena parte de su éxito.

Todo comenzó el 23 de abril de 2005, cuando tres jóvenes publicaron un vídeo de apenas unos segundos titulado Me at the zoo. Un año después vendieron YouTube a Google por 1.650 millones de dólares, una operación que entonces parecía desproporcionada y que con el tiempo se convirtió en una de las adquisiciones más rentables de la historia de Internet.

Dos décadas después, YouTube se ha consolidado como una de las mayores plataformas audiovisuales del planeta. Además de superar los 2.000 millones de usuarios registrados mensuales, la compañía asegura que recibe más de 500 horas de vídeo cada minuto, una cifra que supone cientos de miles de horas de contenido nuevo cada día.

Del ordenador al televisor del salón

Uno de los mayores cambios de los últimos años no ha sido el crecimiento del catálogo, sino el dispositivo desde el que se consume.

Según explica Elena Neira, profesora de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), YouTube ha sabido adaptar la experiencia de uso a las Smart TV, convirtiéndose en una alternativa real tanto a los canales tradicionales como a las plataformas de vídeo bajo demanda.

La diferencia está en que el usuario no necesita ajustarse a una programación fija ni limitarse a un catálogo cerrado. La plataforma combina vídeos profesionales, emisiones en directo, documentales, podcasts, música, programas de televisión y contenidos creados específicamente para Internet.

Esta variedad ha permitido que YouTube deje de identificarse únicamente con vídeos caseros o con los primeros youtubers para convertirse en un escaparate donde conviven grandes medios de comunicación, productoras audiovisuales y creadores independientes.

La economía de los creadores impulsa su crecimiento

Otro de los factores que explican la evolución de YouTube es la profesionalización de quienes publican contenido.

Muchos canales producen actualmente vídeos con estándares similares a los de la televisión tradicional, pero con una mayor especialización y dirigidos a audiencias muy concretas. Esa combinación de calidad y segmentación ha permitido atraer públicos de todas las edades, rompiendo la imagen de que YouTube era únicamente una plataforma para jóvenes.

Según la profesora de la UOC, Google ha apostado desde hace años por un modelo que remunera a los creadores de contenido de forma más atractiva que otras plataformas sociales, favoreciendo que muchos profesionales desarrollen allí su actividad principal.

La publicidad también ha cambiado

La transformación de YouTube no solo afecta a la forma de consumir contenido, sino también al mercado publicitario.

Durante décadas, la televisión concentró buena parte de la inversión de las grandes marcas gracias a sus audiencias masivas. Sin embargo, Internet modificó ese modelo y YouTube se ha convertido en uno de los principales beneficiados.

Las campañas realizadas junto a creadores de contenido permiten llegar a públicos muy concretos y obtener niveles de interacción difíciles de conseguir mediante la publicidad televisiva convencional.

En 2025, YouTube generó alrededor de 60.000 millones de dólares mediante publicidad y suscripciones, consolidándose como una de las principales fuentes de ingresos del negocio de Google.

La televisión cambia, pero YouTube mantiene su identidad

Pese a competir cada vez más por el tiempo que los usuarios pasan frente al televisor, YouTube no ha dejado de ser una plataforma abierta donde conviven millones de creadores con empresas audiovisuales tradicionales.

Mientras los servicios de streaming apuestan por catálogos cerrados y producciones propias, YouTube sigue creciendo gracias a un modelo basado en la diversidad de contenidos, la personalización y la capacidad de cualquier creador para llegar a una audiencia global.

Todo apunta a que la batalla por el salón ya no enfrenta únicamente a las cadenas de televisión con Netflix, Disney+ o Prime Video. YouTube se ha convertido en otro de los grandes protagonistas de ese cambio, pero sin renunciar a la esencia que lo hizo popular hace veinte años.

Preguntas frecuentes

¿Cuántos usuarios tiene YouTube?

La plataforma supera los 2.000 millones de usuarios registrados al mes en todo el mundo, según datos de la propia compañía.

¿Cuánto contenido se sube a YouTube?

YouTube afirma que recibe más de 500 horas de vídeo cada minuto.

¿Por qué cada vez más personas ven YouTube en la televisión?

La expansión de las Smart TV y la mejora de la experiencia de uso han convertido a YouTube en una alternativa a la televisión tradicional y a las plataformas de streaming.

¿De dónde obtiene sus ingresos YouTube?

Principalmente de la publicidad y de las suscripciones de pago, que en conjunto generaron alrededor de 60.000 millones de dólares durante 2025.

Sobre el papel parece una solución razonable: Claude genera un texto, introduce una señal imperceptible y esa huella acompaña al contenido incluso cuando se copia y pega fuera de la plataforma. El problema es que Internet no funciona como una cadena cerrada. Un texto puede editarse, traducirse, resumirse, reescribirse o pasar por otro modelo de inteligencia artificial antes de publicarse.

Y ahí aparece la gran incógnita: ¿de qué sirve una marca de agua si el contenido puede transformarse antes de llegar al usuario final?

Las claves en 30 segundos

• Anthropic introducirá marcas de agua invisibles en determinados textos generados por Claude.
• La marca estará integrada en el texto y no será visible para el usuario.
• Según Anthropic, podrá sobrevivir al copiar y pegar y a algunas modificaciones.
• La compañía trabaja en herramientas para que terceros puedan detectarla.
• Para archivos como JPG, PNG o SVG utilizará metadatos de procedencia basados en C2PA.
• El problema del texto es diferente: puede reescribirse sin conservar literalmente el contenido original.
• Anthropic todavía no ha explicado públicamente hasta qué punto su watermark resiste transformaciones profundas.

Una marca que viaja al copiar y pegar

El planteamiento de Anthropic tiene una característica interesante frente a los metadatos tradicionales.

La marca no estaría asociada únicamente al archivo o a la interfaz de Claude, sino integrada directamente en el texto generado.

Esto significa que alguien podría pedir a Claude un artículo, copiar la respuesta y pegarla posteriormente en WordPress, un documento o cualquier otra plataforma y la señal podría continuar presente.

Anthropic asegura además que la marca podrá sobrevivir a determinadas ediciones.

Pero copiar y pegar es probablemente el escenario más sencillo.

El verdadero problema comienza cuando el texto deja de ser idéntico al original.

Los textos no funcionan como las imágenes

Aplicar mecanismos de procedencia a una imagen y hacerlo sobre lenguaje natural son problemas diferentes.

Un archivo JPG puede incorporar metadatos firmados. Anthropic utilizará precisamente el estándar C2PA para determinados archivos generados o procesados mediante Claude.

El texto es mucho más flexible.

Una misma idea puede expresarse de cientos de formas diferentes sin cambiar sustancialmente su significado.

Por ejemplo, un artículo generado mediante Claude puede posteriormente:

• ser corregido por una persona;
• pasar por una herramienta de reescritura;
• traducirse a otro idioma;
• resumirse;
• ampliarse;
• reorganizar sus párrafos;
• combinarse con contenido humano;
• ser procesado por otro modelo de IA.

En todos estos escenarios, la información permanece, pero la estructura estadística o lingüística sobre la que podría descansar una marca de agua puede cambiar considerablemente.

Otra IA puede convertirse en una «lavadora» de textos

Aquí aparece uno de los mayores desafíos prácticos para este tipo de tecnologías.

Supongamos que Claude genera un artículo con una marca detectable.

En lugar de publicarlo directamente, el usuario podría proporcionar ese contenido a otro modelo y solicitar una nueva redacción manteniendo las ideas, los datos y las conclusiones.

El resultado podría ser lingüísticamente diferente aunque transmita prácticamente la misma información.

También puede ocurrir mediante procesos perfectamente normales dentro de una empresa.

Un departamento de marketing puede generar un borrador con Claude, revisarlo con otra herramienta, traducirlo automáticamente, pasarlo por un corrector, modificarlo manualmente y finalmente introducirlo en un CMS.

Después de todas esas transformaciones surge una pregunta técnicamente complicada: ¿cuánto queda de la señal original?

Anthropic todavía no ha publicado suficiente información técnica para saber exactamente qué nivel de transformación soportará su sistema.

Por ello, tampoco puede afirmarse actualmente que cualquier herramienta de reescritura vaya a eliminar necesariamente la marca.

Pero el problema conceptual permanece.

El juego del gato y el ratón de los detectores de IA

La industria ya conoce este fenómeno.

Desde la popularización de ChatGPT han aparecido numerosas herramientas que prometen determinar si un texto ha sido escrito mediante inteligencia artificial.

Al mismo tiempo surgieron servicios cuya propuesta consiste precisamente en modificar textos generados por IA para hacerlos parecer más humanos ante esos detectores.

Esto ha creado una carrera permanente entre generación, detección y transformación.

El watermarking integrado directamente en el modelo intenta abordar el problema desde otro ángulo, porque no pretende simplemente «adivinar» si un texto parece generado por IA.

Claude introduciría deliberadamente una señal durante la generación.

Es una diferencia importante.

Sin embargo, incluso una señal introducida deliberadamente debe enfrentarse posteriormente a las transformaciones del lenguaje.

¿Puede una marca de agua sobrevivir a una traducción?

Este puede ser uno de los mejores ejemplos para entender el problema.

Un artículo generado en inglés puede contener una determinada señal estadística introducida por el modelo.

Después puede traducirse al español.

Posteriormente, un editor puede revisar esa traducción para hacerla más natural.

Después podría utilizarse otra IA para resumir algunos párrafos y ampliar otros.

El contenido final continúa teniendo como origen intelectual parcial una generación de Claude, pero técnicamente puede ser muy diferente al texto inicial.

Determinar dónde termina el contenido generado originalmente y dónde empieza una nueva creación se vuelve entonces mucho más complejo.

Para marketing, el riesgo está en convertir la marca en un «sello de culpabilidad»

Existe además otro problema.

Detectar una marca de Claude no significa que el contenido sea malo.

Una empresa puede utilizar IA para preparar un primer borrador y posteriormente invertir horas en comprobar datos, entrevistar expertos, añadir experiencias propias, introducir estadísticas y revisar cada párrafo.

Otra puede generar automáticamente 10.000 páginas sin supervisión.

Ambas han utilizado inteligencia artificial, pero editorialmente son situaciones completamente diferentes.

Para SEO y marketing digital, confundir procedencia con calidad sería un error.

La utilidad de una página no depende exclusivamente de quién haya escrito la primera versión del texto.

Tampoco sirve para demostrar que un texto es humano

Hay otra consecuencia todavía más importante.

Si un detector encuentra correctamente una marca de Claude, podría aportar información sobre la procedencia de ese contenido.

Pero si no encuentra ninguna marca, eso no demuestra que el texto haya sido escrito por una persona.

Podría proceder de otro modelo.

Podría haber sufrido suficientes transformaciones.

Podría haber sido creado mediante un sistema que no utiliza watermarking.

O podría combinar contenido humano y generado mediante inteligencia artificial.

Por tanto, estas tecnologías difícilmente pueden convertirse por sí solas en un detector universal de «humano frente a IA».

Entonces, ¿es inútil el watermarking de Claude?

No necesariamente, aunque su utilidad probablemente sea diferente de la que muchos imaginarán inicialmente.

Puede resultar interesante como mecanismo de transparencia y procedencia, especialmente en entornos donde el contenido se conserva prácticamente intacto.

También puede ayudar a plataformas, desarrolladores y empresas a implementar políticas internas relacionadas con el uso de inteligencia artificial.

Pero utilizarlo como mecanismo infalible para descubrir cualquier contenido que alguna vez haya pasado por Claude parece mucho más difícil.

El lenguaje puede transformarse con demasiada facilidad.

Y la propia inteligencia artificial hace que transformar un texto sea ahora cuestión de segundos.

La paradoja de intentar marcar el contenido generado por IA

Anthropic intenta resolver un problema real: en un Internet inundado de contenido sintético, disponer de información sobre su procedencia puede resultar cada vez más importante.

Sin embargo, la misma tecnología que hace necesario el watermarking puede convertirse en su principal enemigo.

Un modelo genera el texto.

Otro puede reescribirlo.

Un tercero puede traducirlo.

Una herramienta puede resumirlo.

Y finalmente una persona puede editar el resultado.

Cuando el contenido llega a Google, una red social o el lector, determinar qué porcentaje procede exactamente del primer modelo puede convertirse en una cuestión prácticamente imposible de responder únicamente observando el texto.

Por eso, el anuncio de Anthropic es tecnológicamente interesante y tiene sentido desde el punto de vista de transparencia y cumplimiento normativo, pero no resuelve por sí solo el problema de identificar el contenido creado con inteligencia artificial.

En marketing digital, probablemente la pregunta importante seguirá sin ser si una máquina participó en la creación de un artículo.

Será mucho más sencilla: ¿el contenido aporta algo realmente útil a quien lo está leyendo?

Las claves de la contaminación digital en 20 segundos

• En 2026 se tomarán 1,95 billones de fotografías en todo el mundo, el 94 % con smartphones.
• Un estudio señala que un tercio de las fotos guardadas por los españoles no tienen relevancia.
• Solo el 38 % elimina de forma habitual las imágenes innecesarias.
• Expertos recuerdan que el almacenamiento digital también consume energía y recursos.

La reflexión llega en un momento en el que el crecimiento de los datos almacenados en la nube y el uso masivo de teléfonos inteligentes están aumentando el consumo energético de los centros de datos, una infraestructura imprescindible para conservar millones de fotografías que, en muchos casos, nunca vuelven a consultarse.

Hacemos más fotos que nunca, pero pocas se eliminan

Las previsiones de Rise Above Research apuntan a que durante 2026 se capturarán 1,95 billones de fotografías en todo el mundo y que el 94 % se realizarán con teléfonos móviles. Además, el número total de imágenes almacenadas alcanzará los 13,6 billones.

En España, el III Estudio sobre el uso de la fotografía elaborado por Cheerz revela que el almacenamiento indiscriminado se ha convertido en un hábito habitual. Según esta encuesta, el 63 % de los españoles reconoce acumular fotografías en sus dispositivos, mientras que únicamente el 38 % afirma eliminar periódicamente aquellas que ya no necesita.

Como consecuencia, alrededor de una de cada tres imágenes almacenadas en los móviles no tiene ningún valor para sus propietarios, según los datos del estudio.

La nube también tiene un coste ambiental

El almacenamiento digital suele percibirse como una alternativa sin impacto ambiental, pero esa percepción no siempre coincide con la realidad.

Los centros de datos donde se almacenan millones de fotografías requieren electricidad para funcionar de forma ininterrumpida y sistemas de refrigeración que también consumen recursos.

Según la iniciativa Digital Decarbonisation, los centros de datos representan alrededor del 2,5 % de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero.

A ello se suma el crecimiento continuo de los residuos electrónicos. El informe The Global E-Waste Monitor 2024, elaborado bajo el paraguas de Naciones Unidas, estima que cada año se generan 62 millones de toneladas de residuos electrónicos, una cifra que podría alcanzar los 82 millones de toneladas en 2030 si se mantiene la tendencia actual.

Persisten algunas ideas equivocadas

El estudio de Cheerz también pone de manifiesto una percepción extendida entre los consumidores. Siete de cada diez españoles consideran que imprimir fotografías tiene un mayor impacto ambiental que conservarlas únicamente en formato digital.

La compañía sostiene que ambas opciones generan impacto y defiende la necesidad de aplicar hábitos de «higiene digital», como revisar periódicamente las galerías del móvil y eliminar imágenes duplicadas o que ya no resulten útiles.

Qui Marín, directora para el sur de Europa de Cheerz, considera que la facilidad con la que hoy se hacen fotografías ha cambiado nuestra relación con ellas.

«No hacemos fotos porque sí, las hacemos porque queremos conservar algo que nos importa. Y, sin embargo, la mayoría de esas imágenes se quedan olvidadas en una galería del móvil generando un impacto ambiental real en lugar de convertirse en algo que se pueda tocar o guardar.»

Solo una minoría imprime fotografías con frecuencia

La encuesta refleja también un cambio en los hábitos de consumo.

Solo el 15 % de los españoles asegura imprimir fotografías de manera habitual. El 60 % lo hace únicamente de forma ocasional y uno de cada cuatro nunca imprime sus imágenes.

Entre las principales razones aparecen la falta de espacio para guardar copias físicas (30 %), la pereza (25 %) y el olvido (24 %).

Aunque Cheerz defiende la impresión fotográfica como una alternativa para conservar los recuerdos más importantes, los expertos coinciden en que el mayor beneficio ambiental pasa por gestionar mejor el volumen de imágenes que almacenamos, independientemente de si finalmente se imprimen o permanecen en formato digital.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas fotos se harán en el mundo durante 2026?

Las previsiones de Rise Above Research estiman que se capturarán 1,95 billones de fotografías y que el 94 % se realizarán con teléfonos inteligentes.

¿Qué porcentaje de las fotos almacenadas no tiene relevancia para los españoles?

Según el III Estudio de Cheerz sobre el uso de la fotografía, aproximadamente una de cada tres fotografías guardadas en los móviles carece de valor para sus propietarios.

¿Por qué almacenar fotos en la nube también tiene impacto ambiental?

Porque los centros de datos necesitan electricidad y sistemas de refrigeración para mantener disponible toda esa información de forma permanente.

¿Los españoles eliminan habitualmente las fotos que no necesitan?

No de forma generalizada. El estudio indica que solo el 38 % borra periódicamente las imágenes innecesarias, mientras que la mayoría reconoce acumular fotografías en sus dispositivos.

El estudio señala un cambio del enfoque tradicional de «un modelo para todos» hacia soluciones adaptadas a necesidades específicas. Esta tendencia es crucial en sectores regulados, como la banca, donde el control y la auditabilidad de los datos son esenciales. José Manuel de la Chica, director de Santander AI Lab, enfatiza la necesidad de pasar de la experimentación con modelos generalistas a la implementación de una inteligencia artificial B2B industrial, soberana y gobernable.

El informe también destaca la creciente importancia de los Small Language Models (SLMs) y arquitecturas como RAG soberano, que permiten a las organizaciones aprovechar la IA generativa mientras mantienen el control de su conocimiento. Aunque Europa enfrenta desafíos en inversión frente a Estados Unidos y China, el estudio sugiere que puede liderar el desarrollo de una IA especializada, especialmente en sectores donde la confianza y la seguridad son primordiales.

Además, normativas como el AI Act, DORA, RGPD y NIS2 no solo son obligaciones, sino que pueden aumentar la competitividad de las organizaciones que implementen una sólida gobernanza y gestión de riesgos desde el diseño de sus sistemas de inteligencia artificial.

Este estudio es fruto de la colaboración entre Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General CSIC. Jorge Cabero, director de Innovación de la FGCSIC, subraya la importancia de la vigilancia estratégica en un entorno tecnológico en constante evolución, permitiendo anticipar oportunidades y gestionar riesgos de manera efectiva.

Las claves de n8n 3.0 en 20 segundos

• n8n 3.0 llegará en octubre de 2026 con cambios incompatibles con versiones anteriores.
• Las instalaciones autoalojadas deberán ejecutarse mediante Docker; las basadas en npm dejarán de estar soportadas.
• Se eliminan nodos históricos como Function, Function Item e Item Lists en favor del nodo Code.
• La plataforma endurece la seguridad por defecto y retira varias funciones heredadas para simplificar el mantenimiento.

La compañía ha decidido comunicar estos cambios con varios meses de antelación para que administradores y desarrolladores puedan preparar la migración sin prisas. Aunque todavía no es necesario realizar ninguna actualización inmediata, quienes mantengan despliegues autoalojados o dependan de componentes antiguos deberían comenzar a planificar la transición.

Docker pasa a ser obligatorio para las instalaciones autoalojadas

El cambio más importante afecta al modo de desplegar n8n.

Hasta ahora era posible ejecutar la plataforma mediante npm o simplemente utilizando el comando npx n8n, una opción muy utilizada para laboratorios, pequeñas instalaciones o entornos de desarrollo.

Con la llegada de la versión 3, ese modelo desaparece.

A partir de n8n 3.0, todas las instalaciones autoalojadas deberán ejecutarse mediante Docker, convirtiéndose en el único método oficialmente soportado. Para quienes utilizan la plataforma en servidores propios, la recomendación será migrar a Docker Compose, que pasará a ser la opción más sencilla para despliegues locales.

La decisión sigue una tendencia cada vez más habitual en proyectos de infraestructura y automatización. Mantener un único método de despliegue facilita el soporte, reduce diferencias entre instalaciones y permite aplicar actualizaciones y medidas de seguridad de forma más consistente.

La documentación de migración todavía no está disponible, aunque n8n ha confirmado que publicará una guía paso a paso antes del lanzamiento definitivo.

Desaparecen algunos de los nodos más antiguos

Otro de los cambios relevantes afecta a la compatibilidad con workflows existentes.

n8n eliminará varios componentes heredados que llevaban años marcados como obsoletos y que ya disponen de alternativas más modernas.

Entre ellos se encuentran:

• Function
• Function Item
• Item Lists

En su lugar, la plataforma recomienda utilizar el nodo Code, que desde hace tiempo concentra toda la funcionalidad de programación personalizada.

También cambiará el comportamiento del nodo Execute Workflow, mientras que desaparecerá definitivamente el helper de expresiones $getPairedItem, sustituido por el sistema actual de enlazado de elementos (item linking).

Para muchos usuarios estos cambios apenas supondrán modificaciones, ya que las versiones recientes ya promovían las nuevas alternativas. Sin embargo, organizaciones con cientos de workflows automatizados deberán revisar sus procesos antes de actualizar.

Seguridad más estricta por defecto

La seguridad constituye otro de los pilares de la nueva versión.

n8n endurecerá varias configuraciones predeterminadas con el objetivo de reducir riesgos en instalaciones de producción.

Entre las medidas anunciadas destacan:

• gestión más restrictiva de nombres de recursos potencialmente peligrosos;
• un tratamiento más seguro de las credenciales;
• activación por defecto de la rotación de claves (key rotation).

Aunque la compañía todavía no ha publicado todos los detalles técnicos, estas modificaciones buscan reforzar la seguridad sin requerir configuraciones adicionales por parte de los administradores.

También desaparecen algunas funciones poco utilizadas

La limpieza de componentes heredados no afecta únicamente a los nodos.

n8n ha confirmado la retirada de varias funcionalidades cuya utilización era limitada o que ya disponen de alternativas.

Entre ellas figuran:

• Chat Hub;
• la importación de workflows mediante URL desde el editor;
• los denominados non-functional nodes.

En el caso de la importación de workflows, seguirán disponibles otros métodos como la importación desde archivo, copiar y pegar flujos, la interfaz CLI o la API pública.

Una hoja de ruta que prepara el futuro de la automatización con IA

La compañía explica que estos cambios no responden únicamente a una simplificación del producto.

El objetivo es construir una base más sólida para la siguiente etapa de n8n, en la que la automatización tradicional convivirá con agentes de inteligencia artificial, orquestación de modelos y flujos cada vez más complejos.

Durante los dos últimos años, n8n ha reforzado su apuesta por la automatización basada en IA, incorporando integraciones con modelos de lenguaje, agentes inteligentes y herramientas de recuperación de información (RAG). Mantener compatibilidad con componentes heredados dificultaba la evolución de la plataforma y aumentaba la carga de mantenimiento.

Qué ocurrirá con las versiones anteriores

El calendario de soporte también cambia.

La compañía ha confirmado que:

• n8n v1 dejará de recibir soporte al finalizar 2026.
• n8n v2 seguirá recibiendo actualizaciones durante 12 meses después del lanzamiento de la versión 3.
• Las nuevas funcionalidades se desarrollarán exclusivamente para n8n 3 una vez publicada.

Esto significa que las organizaciones que todavía utilizan la rama 1.x deberían planificar cuanto antes su actualización para evitar quedarse sin soporte oficial.

Una actualización especialmente relevante para empresas

Aunque n8n nació como una herramienta muy popular entre desarrolladores individuales, en los últimos años se ha consolidado como una plataforma utilizada por empresas para automatizar procesos de negocio, integrar aplicaciones SaaS y coordinar flujos basados en inteligencia artificial.

Precisamente por ello, la transición a la versión 3 tendrá especial impacto en organizaciones que ejecutan instalaciones autoalojadas, especialmente aquellas que mantienen despliegues antiguos o workflows desarrollados hace varios años.

La publicación definitiva está prevista para octubre de 2026, aunque la documentación oficial continuará ampliándose durante las próximas semanas con nuevas guías de migración y detalles técnicos.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo llegará n8n 3.0?

La compañía prevé lanzar la versión 3 durante octubre de 2026, aunque la fecha definitiva todavía no se ha anunciado.

¿Será obligatorio usar Docker?

Sí. Las instalaciones autoalojadas dejarán de estar soportadas mediante npm o npx, por lo que será necesario migrar a un despliegue basado en Docker.

¿Qué nodos desaparecerán?

Entre otros, se eliminarán los nodos Function, Function Item e Item Lists, que deberán sustituirse por alternativas actuales como el nodo Code.

¿Seguirá teniendo soporte n8n 2?

Sí. La versión 2 continuará recibiendo soporte durante 12 meses después del lanzamiento oficial de n8n 3.

En un panorama donde la electrificación, digitalización y sostenibilidad están transformando el sector de la movilidad, los talleres enfrentan una creciente complejidad técnica y exigencias de rapidez y eficiencia. Según Jens Schüler, director general de Vehicle Lifetime Solutions, durante Automechanika exhibirán cómo transforman la complejidad en claridad para los clientes. El propósito es unificar bajo una sola marca, ofreciendo una cartera integrada y una experiencia de servicio fluida, simplificando el trabajo de los profesionales del sector.

Ubicada en el stand A01 del Forum, nivel 0, Schaeffler presentará su propuesta centrada en tres elementos esenciales: una marca unificada, una cartera de productos diversa y una experiencia de servicio integrada. La empresa busca aportar claridad al mercado de recambios, optimizando la cooperación con talleres y distribuidores, reduciendo interfaces y ofreciendo orientación clara en toda su gama de productos.

Con la experiencia del Grupo Schaeffler, la división de Vehicle Lifetime Solutions proporciona soluciones de reparación para diversas tecnologías, desde motores de combustión interna hasta vehículos híbridos y eléctricos. Su cartera abarca soluciones mecánicas, electrónicas y de software, diseñadas para que los talleres gestionen la complejidad y minimicen errores en las reparaciones.

Además, Schaeffler mantiene su compromiso con la sostenibilidad, presentando en la feria soluciones de transmisión que reducen el impacto ambiental. Productos como el LuK RepSet 2CT están desarrollados para disminuir las emisiones de CO₂ hasta en un 31%, sin comprometer el rendimiento.

Con su oferta «One Service Experience», Schaeffler busca proporcionar soporte continuo durante el proceso de reparación. Esto incluye acceso a información técnica, herramientas y formación mediante su plataforma de servicios REPXPERT, permitiendo a los talleres trabajar de manera más eficiente y segura.

Al integrar productos, servicios y tecnologías de forma cohesiva, Schaeffler Vehicle Lifetime Solutions se posiciona como un aliado estratégico para talleres y distribuidores, facilitando un trabajo más rápido, eficiente y rentable en la industria de recambios automotrices.

En estos seis meses, Redegal ha mostrado mejoras continuas en sus indicadores de gestión, enfocándose en reducir su deuda financiera neta, lo cual refuerza su flexibilidad para un crecimiento sostenible futuro. La estrategia de ingresos recurrentes sigue siendo fundamental para su modelo de negocio, alcanzando un ARR del 93,01 %. Esto resalta la importancia de los servicios gestionados y los contratos a largo plazo con los clientes.

Redegal ha adoptado el lema «productivizar el crecimiento digital» en su evolución hacia un modelo de soluciones conectadas. Esta estrategia busca integrar eficazmente elementos como la estrategia, tecnología, manejo de datos e inteligencia artificial para obtener resultados medibles. La inteligencia artificial ha sido clave, optimizando procesos internos y desarrollando soluciones personalizadas para los clientes a través del procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Además del crecimiento orgánico, la empresa está considerando oportunidades de crecimiento inorgánico en áreas de datos, inteligencia artificial, comercio digital y automatización. Busca que estas posibles operaciones agreguen valor en capacidad, tecnología y talento, manteniendo un enfoque disciplinado en la creación de valor y coherencia cultural.

La reciente incorporación de Yenthel de la Torre como Directora de Comunicaciones Corporativas y David Lastra como Director de Ingresos fortalece la estrategia comercial y posicionamiento de Redegal. Con una tasa de rotación del 3,5 %, la compañía demuestra su compromiso con la estabilidad del equipo.

Finalmente, como empresa que cotiza en el mercado, Redegal reafirma su compromiso con la transparencia y la creación de valor a largo plazo. La diversificación de su base accionarial y la mejora de la liquidez en el mercado son prioridades, buscando estabilizar el accionariado y atraer a nuevos inversores interesados en un crecimiento sostenible.

El estudio detalla que el coste promedio para lanzar un pequeño negocio en Madrid asciende a 328,63 euros, con un puntaje de 93,9 en la escala comparativa cuya mediana es 100. Este índice se creó a partir de la comparación de 105 precios públicos de 60 proveedores, centrándose exclusivamente en materiales necesarios para asegurar visibilidad antes de la apertura de un negocio, sin incluir alquileres, licencias, reformas o salarios.

Entre los elementos analizados para el lanzamiento de un negocio se incluyen dos metros cuadrados de vinilo de escaparate, un panel Dibond exterior, 5.000 flyers A5, un roll-up y 500 tarjetas de visita. PrintBros ha aplicado una ponderación a cada producto, asignando al vinilo un peso del 30% dentro del índice debido a su importancia comercial.

Es interesante destacar que, aunque Madrid lidera en la impresión económica de flyers, no se mantiene así en otros productos. La impresión de 5.000 flyers A5 en Madrid cuesta 78,81 euros, en contraste con Praga, donde el mismo lote alcanza alrededor de 289 euros. No obstante, materiales como el vinilo o los paneles Dibond presentan precios más competitivos en otras ciudades como Lisboa y Budapest, respectivamente.

El informe subraya que ninguna capital ofrece el menor precio en todos los productos, lo cual sugiere que una evaluación minuciosa de los distintos elementos puede modificar significativamente el presupuesto inicial. Magcel Tovar, responsable de PrintBros, destaca la importancia de considerar el coste de visibilidad al abrir un negocio, a menudo ignorado en favor de otros gastos más evidentes.

En la clasificación, París ocupa la primera posición con un coste de 144,6 puntos, mientras que Lisboa cierra la lista con 70,2 puntos. Esta diferencia, de 112,62 euros o un 37,7%, resalta la variabilidad en los costos de marketing y visibilidad comercial entre las capitales europeas.