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.

Con miles de modelos disponibles en más de 100 formatos CAD, el portal provee una amplia gama de opciones, incluyendo tornillos, tuercas, y arandelas. Cada modelo está vinculado a un producto real de Fabory, facilitando así a los ingenieros la transición del diseño a la compra a través de la tienda online.

El uso cada vez mayor del portal indica un cambio en las dinámicas de trabajo de los ingenieros, quienes ahora buscan acceder a datos de componentes de manera instantánea y en formatos precisos. Esta disponibilidad inmediata representa una propuesta de valor clave del portal de Fabory.

Diseñado para satisfacer las demandas de los entornos de ingeniería modernos, el portal permite búsquedas por tipo de producto, norma o especificación, y facilita la descarga sin interrupciones. Rob Marcus de Fabory resaltó la importancia del rápido acceso a datos CAD para mejorar la confiabilidad de los diseños, crucial en sectores como la manufactura, la electrónica y la automoción.

Vojtech Kacerek, líder del proyecto del portal, enfatizó que el objetivo es simplificar la búsqueda y selección de modelos, permitiendo a los ingenieros centrarse en su trabajo sin retrasos.

La creciente adopción del portal refleja una tendencia en la industria hacia una colaboración más estrecha entre fabricantes y diseñadores desde el inicio de los proyectos, brindando soporte técnico y datos integrados. Así, Fabory reafirma su compromiso de ser un aliado en el proceso de ingeniería, más allá de la simple venta de productos.

El cambio llega tarde si se compara con otras plataformas de mensajería. Telegram introdujo los nombres de usuario en 2014 y Signal reforzó en 2024 su privacidad con una función parecida para que los usuarios pudieran conectar sin mostrar el número de teléfono. WhatsApp, sin embargo, juega en otra escala: con más de 3.000 millones de usuarios, cualquier ajuste en su sistema de identidad afecta a una parte enorme de la comunicación digital cotidiana.

La reserva de nombres comienza esta semana y la función completa se lanzará más adelante este año. Para comprobar si ya está disponible, WhatsApp indica que hay que tener la última versión de la app y entrar en Ajustes > Cuenta > Nombre de usuario. Si la opción todavía no aparece, no hay que hacer nada especial: el despliegue será gradual.

Un cambio pequeño que toca la privacidad diaria

Durante años, WhatsApp ha funcionado alrededor del número de teléfono. Ese modelo era sencillo y muy cómodo: si alguien estaba en la agenda, aparecía en la aplicación. El problema es que el móvil ya no es solo un dato de contacto. También se usa para recibir códigos de verificación, recuperar cuentas, operar con bancos, registrarse en servicios, recibir llamadas personales y, en muchos casos, separar vida privada y trabajo.

Dar el número a una persona conocida en un evento, a un vendedor de segunda mano, a un grupo de vecinos, a una comunidad online o a una empresa puede parecer un gesto menor. Pero ese dato queda circulando y puede acabar en agendas, grupos, bases comerciales o intentos de fraude. Los nombres de usuario reducen esa exposición: permiten abrir una conversación sin entregar desde el primer minuto una pieza tan sensible de identidad digital.

WhatsApp no elimina el número de teléfono. Seguirá siendo necesario para crear y mantener la cuenta. Lo que cambia es la forma de presentarse ante nuevos contactos. En vez de dar el móvil, el usuario podrá compartir un identificador. Para quienes ya tenían guardado el número, la situación no cambia de forma retroactiva. La mejora está pensada, sobre todo, para futuras conversaciones y nuevos contactos.

La diferencia puede ser relevante para periodistas, creadores, profesores, profesionales autónomos, pequeñas empresas, administradores de comunidades, usuarios de grupos grandes o personas que no quieren mezclar su número privado con cada interacción digital.

WhatsApp no quiere ser un buscador de personas

Uno de los detalles más importantes del anuncio es lo que WhatsApp no va a hacer. La compañía no quiere convertir los nombres de usuario en un directorio público. No habrá una búsqueda abierta de personas ni sugerencias al escribir un identificador. Para contactar con alguien será necesario conocer su nombre de usuario exacto.

Esta decisión marca distancia con otras formas más abiertas de descubrimiento. En una red social, encontrar a alguien por nombre, apodo o coincidencia es parte de la experiencia. En una aplicación de mensajería privada, ese mismo mecanismo puede abrir la puerta a mensajes no deseados, acoso, spam o suplantaciones.

WhatsApp opta por un modelo más cerrado. El nombre de usuario servirá como vía de contacto, pero no como perfil público visible para cualquiera. Además, la compañía añadirá una clave opcional de nombre de usuario. Esto permitirá exigir algo más que el identificador para que otra persona pueda iniciar una conversación.

La función también llega con una fase de reserva anticipada. Tiene sentido: con miles de millones de usuarios, muchos nombres, marcas personales, apodos, negocios y perfiles conocidos se repetirán. Abrir la reserva antes del lanzamiento completo permite ordenar el proceso y reducir conflictos.

Un respiro para creadores, comunidades y pequeños negocios

Aunque la novedad se presenta como una mejora de privacidad para usuarios particulares, también tiene una lectura clara para redes sociales y economía de creadores. Muchos perfiles usan WhatsApp como canal de contacto con seguidores, clientes, alumnos, comunidades o compradores, pero publicar un número de teléfono sigue siendo incómodo.

Un nombre de usuario puede funcionar como una identidad más limpia y fácil de recordar. Para un creador, una tienda local, una asociación, un profesional independiente o un equipo de soporte, compartir un identificador resulta menos invasivo que entregar un número personal o mantener una línea secundaria solo para WhatsApp.

Meta también tiene interés en que estas identidades encajen con su propio entorno. El anuncio oficial menciona que, al haber tantos usuarios, muchos nombres se solaparán, y abre la puerta a que personas y organizaciones puedan reservar el nombre que les importa antes de que la función llegue por completo.

La medida ayudará además a reducir algunos riesgos de suplantación, aunque no los eliminará. Cada vez que una plataforma abre nombres públicos o semipúblicos, aparecen intentos de registrar marcas conocidas, variantes engañosas o identificadores parecidos a los de figuras relevantes. WhatsApp tendrá que equilibrar disponibilidad, protección de nombres reconocibles y facilidad de uso.

WhatsApp llega tarde, pero llega donde más se usa

La comparación con Telegram y Signal es inevitable. WhatsApp no está inventando los nombres de usuario. Está incorporando una función que muchos usuarios consideraban básica en 2026. La diferencia está en el impacto. Telegram y Signal han influido mucho en privacidad y funciones avanzadas, pero WhatsApp sigue siendo la aplicación de mensajería dominante en muchos países, incluida España.

Por eso el cambio puede normalizar una práctica que hasta ahora parecía reservada a usuarios más técnicos: no dar el número de teléfono para cualquier conversación. Si WhatsApp consigue que el nombre de usuario sea fácil de crear, recordar y compartir, puede cambiar hábitos muy asentados.

También puede modificar la forma de participar en grupos. En comunidades grandes, eventos o espacios donde no todos se conocen, mostrar menos información personal reduce exposición. Eso no convierte a WhatsApp en una app anónima, ni debería venderse así. Pero sí separa mejor el dato de acceso a la cuenta del dato que se comparte con desconocidos.

La privacidad en mensajería no depende solo del cifrado de extremo a extremo. También depende de qué información hay que entregar para empezar a hablar. En ese punto, WhatsApp arrastraba una debilidad histórica: el número era la llave de casi todo. Los nombres de usuario no resuelven todos los problemas, pero corrigen una de las fricciones más visibles.

Para una app que nació pegada a la agenda del móvil, este es un giro importante. WhatsApp seguirá usando el número como base de la cuenta, pero por fin permitirá que los usuarios no tengan que enseñarlo cada vez que quieran abrir una conversación.

Preguntas frecuentes

¿Qué son los nombres de usuario de WhatsApp?
Son identificadores únicos que permitirán contactar con otras personas sin compartir directamente el número de teléfono.

¿Cuándo estarán disponibles?
La reserva empieza esta semana y la función completa se lanzará más adelante este año, con despliegue gradual.

¿Dónde se reserva el nombre de usuario?
En la última versión de WhatsApp, desde Ajustes > Cuenta > Nombre de usuario.

¿Habrá un buscador público de usuarios?
No. WhatsApp ha indicado que no habrá directorio público ni sugerencias. Será necesario conocer el nombre exacto.

¿El número de teléfono desaparecerá de WhatsApp?
No. El número seguirá siendo necesario para la cuenta, pero podrá dejar de compartirse con nuevos contactos en muchas situaciones.

El informe se apoya en una investigación desarrollada en Reino Unido, Alemania, Austria, España, Francia e Italia, en la que participaron más de 11.000 personas. El análisis examina el grado de utilización de la inteligencia artificial, la confianza que genera entre los usuarios y las diferentes formas en las que esta tecnología se está incorporando a las compras online.

Según este análisis, el 76% de los encuestados en España afirma haber usado IA conscientemente en compras online, y casi la mitad la usa con mucha frecuencia, mientras que el 46% la utiliza a diario y el 19% la consulta varias veces al día.

Y no se queda en “probar por curiosidad”: la mitad de los españoles encuestados ya ha usado IA para ayudarle a comprar online (siendo el dato más alto entre los países encuestados) y el 67% se imagina usándola en el futuro (también máximo). Incluso hay una idea que empieza a normalizarse: el 48% se ve completando todo el proceso de compra (de buscar a pagar) dentro de un asistente de IA.

De “mirar” a “decidir”: cómo se está usando la IA al comprar

La IA entra en juego justo en esos momentos en los que comprar online se hace pesado. Por ejemplo, cuando comparas dos móviles y ya no sabes si la diferencia real está en la cámara o en el procesador o cuando intentas escoger una cafetera “buena” y te pierdes entre especificaciones.

En este sentido, un 80% de los usuarios españoles encuentran muy útil (27,5%) y bastante útil (52,5%) que un asistente de IA explique productos, compare opciones y ayude a encontrar el mejor precio en compras online.

Este salto a lo práctico también se ve en las herramientas de inteligencia artificial: en España, ChatGPT es la herramienta más mencionada por el 76% de los encuestados, y Gemini también destaca con un 59% de representación. Es decir, la gente no solo “oye hablar” de IA: la está usando con herramientas concretas para informarse y tomar decisiones.

Optimismo con matices: se usa mucho, pero no a ciegas

España también es de los países más optimistas con la IA: más de la mitad de los encuestados la ve como una oportunidad y solo 14% como un riesgo. Con un matiz importante para entender al consumidor español: la confianza no es “total”. El 59% confía completamente o mayormente en los resultados de la IA, lo que sugiere una actitud muy realista: se usa porque ayuda, pero se sigue contrastando.

En España la IA se está convirtiendo en “ese amigo que te echa una mano” antes de comprar: te resume, te ordena opciones y te orienta—pero sin sustituir del todo el criterio del comprador.

Jovan Protić, CEO de idealo, comenta: «El valor de la IA en las compras no se medirá por lo convincente o sofisticado que suene un asistente, sino por la fiabilidad de sus resultados. Los consumidores necesitan precios precisos, ofertas de confianza, información transparente y una orientación clara. Por eso, disponer de datos fiables sobre productos, ofertas y precios se convertirá en un pilar fundamental del comercio impulsado por la IA. En idealo, nuestro papel es ayudar a garantizar que tanto los consumidores como, cada vez más, las interfaces de compra basadas en IA puedan identificar ofertas en las que realmente puedan confiar.»

Así compran (y usan inteligencia artificial) los consumidores en Europa

En Reino Unido, las compras por internet forman parte de los hábitos habituales de consumo, hasta el punto de que más de la mitad de los encuestados afirma realizar adquisiciones online todas las semanas. La inteligencia artificial cuenta con una presencia destacada, especialmente a través de herramientas como ChatGPT, utilizada por más del 64% de los participantes, y Gemini, que supera el 44% de uso. No obstante, cerca de una cuarta parte de los usuarios reconoce que no siempre es consciente de cuándo está interactuando con tecnologías basadas en inteligencia artificial.

En el ámbito de las compras online, la IA se emplea principalmente para facilitar tareas prácticas como la comparación de precios, la localización de productos y la interpretación de opiniones y reseñas de otros consumidores.

Por su parte, Alemania y Austria presentan también una amplia adopción de la inteligencia artificial y un uso frecuente en actividades cotidianas. Sin embargo, en el caso alemán, la incorporación de estas herramientas a los procesos de compra encuentra una barrera significativa. Según el estudio, una parte importante de los encuestados considera que la IA no aporta un valor diferencial suficiente o manifiesta una preferencia por los métodos tradicionales, factores que tienen un peso mayor que la falta de confianza en la tecnología a la hora de explicar su menor utilización.

En Austria, pese al peso alto de herramientas como ChatGPT (un 73%), el uso de inteligencia artificial en compras es más contenido y la percepción general es algo más prudente.

Creo que hay que precisar esto. He visto que los porcentajes correspondientes a «casi a diario», «dos veces por semana» y «una vez por semana» suman un 33 %.

Creo que habría que mencionar que, en lo que respecta a las compras por Internet al menos una vez por semana, estas son menos frecuentes en Francia.

En Francia, el comportamiento es más cauteloso: las compras online al menos una vez por semana son menos frecuentes (33%) y la inteligencia artificial se percibe con más cautela, especialmente cuando se trata de decisiones importantes. Esto se traduce en un menor uso de la inteligencia artificial aplicada a compras y menos ganas de delegar todo el proceso en un asistente. 

En cambio, Italia, aparece como el mercado más “pro‑inteligencia artificial”: hay un mayor uso consciente de la IA (77%), más confianza (73%) y una visión más positiva, y eso se refleja en una mayor apertura a usarla también durante el proceso de compra.