El modelo ARGUS G4 permite seleccionar resistencias de 0,4 Ω, 0,7 Ω y 1,0 Ω con una potencia máxima de 35W, mientras que el ARGUS G4 mini ofrece resistencias de 0,7 Ω y 1,0 Ω hasta 30W. Estos modelos son compatibles con versiones anteriores de la serie ARGUS, haciendo más fácil la actualización para los usuarios.

Ambos dispositivos cuentan con mejoras notables, como una batería de 1650 mAh de alta densidad con carga rápida. El ARGUS G4 se carga a 5V/2A en 45 minutos, ofreciendo hasta cinco días de uso. El G4 mini admite carga a 5V/1,5A. Además, el ARGUS G4 integra una pantalla HD de 0,85 pulgadas, mientras que el G4 mini utiliza una línea luminosa para indicar el nivel de batería.

Con un diseño moderno y minimalista, ambos dispositivos están disponibles en ocho colores vibrantes y poseen un cuerpo metálico que asegura elegancia y durabilidad. El ARGUS G4 mini, ligero con apenas 65 gramos, ofrece también una experiencia de uso muy satisfactoria.

Otra de las características destacadas es la posibilidad de ajustar el flujo de aire de forma continua, permitiendo a los usuarios personalizar su experiencia de vapeo. Con ARGUS G4 y G4 mini, VOOPOO no solo introduce un cartucho único, sino que eleva la experiencia del vapeo, ofreciendo la libertad de elegir la resistencia que mejor se adapte a sus preferencias.

Es crucial señalar que, aunque estos dispositivos ofrecen opciones innovadoras, su uso puede incluir líquidos con nicotina, una sustancia altamente adictiva, por lo que se recomienda un uso responsable.

La función principal de ELIT AI es detectar, analizar e identificar señales radar, aspectos esenciales para la inteligencia de señales y el reconocimiento táctico. Esta plataforma flexible y escalable se integra en diversos entornos, ofreciendo soluciones ante los desafíos de detectar formas de onda de baja probabilidad de interceptación. Estos modelos avanzados pueden modificar sus emisiones operando con potencias reducidas, lo que aumenta la complejidad de su detección.

Entre las características sobresalientes de ELIT AI destacan sus tecnologías adaptativas de radio definida por software y sus capacidades de inteligencia artificial soberana, desarrolladas completamente a partir de la investigación interna de Eviden. Este sensor no solo es configurable, sino que también proporciona una estrategia de exploración inteligente, visualización táctica en tiempo real, grabaciones automáticas y un análisis técnico avanzado.

Bernard Payer, director de Sistemas de Misión Crítica de Eviden y presidente de Avantix, destacó el impacto del lanzamiento de ELIT AI, calificándolo como un avance crucial frente a la evolución de los modelos de radar sofisticados. Payer manifestó su satisfacción por el reconocimiento recibido por parte de la DGA-MI, lo que demuestra la confianza de los actores nacionales de defensa en la experiencia de la compañía en inteligencia de señales.

ELIT AI se perfila como una solución integral que proporciona una ventaja competitiva en operaciones militares, alineándose con las actuales necesidades en Ciberdefensa y Guerra Electrónica. Además, su integración con otros productos ELINT de Avantix, como CARACAL y OSCAR, ofrece una solución completa para la gestión de amenazas radar, desde la detección hasta el análisis y la identificación, otorgando a los ejércitos una capacidad ampliada para enfrentar desafíos modernos en el teatro de operaciones.

La guía llega en un momento clave para equipos de marketing, SEO y contenidos. La búsqueda ya no se limita a una página con diez enlaces azules. AI Overviews resume respuestas en la parte superior del buscador, AI Mode permite explorar consultas más complejas y otros asistentes como ChatGPT, Claude o Perplexity están cambiando la forma en la que los usuarios descubren información, comparan productos y toman decisiones. El problema es que la guía de Google, por definición, solo explica cómo jugar dentro del ecosistema de Google.

La parte útil de la guía de Google

La recomendación más importante de Google es también la más sensata: no hay que rehacer una web “para la IA” si ya está bien pensada para usuarios y buscadores. El contenido debe ser útil, original, rastreable, técnicamente accesible y capaz de responder con claridad a necesidades reales. También conviene mantener buenas prácticas de SEO técnico: indexación correcta, estructura clara, páginas rápidas, datos verificables y contenido que aporte algo distinto frente a lo que ya existe.

Google también desmonta varios mitos que han circulado en los últimos meses. Según su documentación, no hace falta crear un archivo llms.txt para aparecer en las funciones generativas de Google Search, ni trocear artificialmente el contenido en fragmentos, ni añadir un marcado especial para AI Overviews. La propia compañía recalca que sus funciones de IA dentro de Search se apoyan en sus sistemas centrales de búsqueda.

Para marketing, esto tiene una lectura práctica. Los equipos no deberían abandonar el SEO de siempre para perseguir atajos con nuevas siglas. La autoridad temática, la experiencia real, la calidad editorial y la estructura técnica siguen pesando. Lo que cambia es el formato de la respuesta y la forma en la que el usuario interactúa con ella.

La gran diferencia está en que Google ya no solo muestra enlaces. También sintetiza, compara, agrupa y guía la siguiente pregunta. Eso obliga a pensar el contenido como fuente para respuestas, no solo como destino para clics.

Lo que Google no cubre: el resto del mercado de IA

La omisión más relevante de la guía es evidente: Google habla de Google. Sus consejos sirven para AI Overviews y AI Mode, pero no explican cómo aparecer en ChatGPT, Claude o Perplexity. Para una marca, esto importa porque cada plataforma usa sus propios sistemas de rastreo, recuperación, citación y presentación de fuentes.

OpenAI documenta crawlers como OAI-SearchBot y GPTBot para que los propietarios de webs gestionen cómo sus contenidos pueden trabajar con productos de búsqueda y modelos de IA. Anthropic también documenta sus propios bots, con opciones de control mediante robots.txt. Perplexity, por su parte, recomienda permitir PerplexityBot si un sitio quiere aparecer en sus resultados y enlaces.

Esto cambia la estrategia de marketing. Durante años, optimizar para Google era prácticamente sinónimo de optimizar para la web visible. Ahora sigue siendo el canal principal, pero no el único. Los asistentes de IA pueden apoyarse en índices distintos, crawlers propios, búsquedas bajo demanda, APIs de terceros o combinaciones de fuentes. La visibilidad se fragmenta.

El SEO para IA se parece más a relaciones públicas técnicas

El nuevo escenario obliga a unir SEO, contenidos, analítica, PR digital y gobierno técnico del rastreo. No basta con publicar artículos optimizados para una keyword. Las marcas necesitan convertirse en fuentes fiables para sistemas que resumen, contrastan y seleccionan fragmentos.

Eso significa cuidar señales que ya eran importantes, pero que ahora pesan más: autoría clara, fechas visibles, datos propios, metodología, tablas, fuentes citadas, páginas de producto actualizadas, glosarios, comparativas honestas, casos reales y contenido no genérico. Un asistente de IA necesita entender por qué una fuente merece ser citada. Si una página solo repite lo que dicen otras diez, tendrá menos opciones de destacar.

También cambia el papel de robots.txt. Antes era una herramienta sobre todo vinculada a crawlers de búsqueda. Ahora se convierte en una decisión estratégica de visibilidad en IA. Bloquear todos los bots puede proteger contenido frente a usos no deseados, pero también puede reducir la capacidad de aparecer en respuestas de algunos sistemas. Permitirlos sin control puede generar dudas legales, comerciales o de consumo de servidor. Cada empresa tendrá que decidir con criterio.

La discusión sobre llms.txt encaja aquí. Para Google Search no es necesario, según su guía. Pero eso no significa que una empresa no pueda mantener documentación específica para agentes, desarrolladores o herramientas experimentales. La clave es no confundirlo con un factor mágico de posicionamiento. El centro sigue estando en contenido accesible, fiable y bien estructurado.

La medición de marketing también cambia

El impacto de la IA en marketing no puede medirse solo con sesiones orgánicas. Un usuario puede preguntar a ChatGPT por “mejores plataformas de email marketing para pymes”, leer una síntesis, comparar tres marcas y tomar una decisión sin visitar diez resultados. Lo mismo puede ocurrir con Perplexity, Claude o AI Mode.

Ese comportamiento complica la atribución. La marca puede influir en una respuesta sin recibir un clic inmediato. También puede perder una oportunidad sin darse cuenta si su contenido no aparece como fuente o si un competidor ocupa la cita principal.

Por eso los equipos de marketing deberían empezar a auditar su presencia en varios entornos. No se trata de obsesionarse con prompts aislados, sino de detectar patrones: qué marcas aparecen, qué fuentes se citan, qué tipo de contenido se recupera, qué preguntas activan respuestas generativas y qué páginas propias son más fáciles de entender para máquinas.

Qué deben hacer ahora las marcas

La primera recomendación es no sobrerreaccionar. La guía de Google confirma que las bases del SEO siguen vigentes. Las marcas que ya invierten en contenido útil, autoridad, estructura técnica y experiencia de usuario parten con ventaja.

La segunda es ampliar el mapa. Ya no basta con mirar Search Console. Conviene revisar Bing Webmaster Tools, logs de servidor, rastreadores de OpenAI, Anthropic y Perplexity, menciones en respuestas generativas y presencia en fuentes externas que los asistentes puedan considerar fiables.

La tercera es crear contenido menos intercambiable. La IA puede resumir cualquier artículo genérico, pero necesita fuentes con datos, experiencia, comparativas propias, perspectiva profesional y elementos verificables. Para marketing, esto devuelve valor a lo que muchas marcas habían descuidado: conocimiento real del producto, opinión experta, casos de cliente, datos propios y documentación clara.

La cuarta es coordinar SEO con comunicación corporativa. En un entorno de IA, las menciones de marca, las páginas institucionales, los perfiles de autor, las notas técnicas, las comparativas y las fuentes externas se mezclan más que antes. La visibilidad ya no depende solo de una landing optimizada.

Google ha hecho un favor al sector al poner orden en los mitos sobre SEO para AI Overviews y AI Mode. Pero la nueva búsqueda no termina en Google. Para los equipos de marketing, el reto es entender que detrás de cada respuesta de IA hay un sistema de recuperación distinto, con sus propias fuentes, rastreadores y criterios de citación.

La estrategia ganadora no será escribir para robots. Será construir una presencia digital tan clara, fiable y útil que tanto las personas como los sistemas de IA tengan motivos para elegirla.

Preguntas frecuentes

¿La guía de Google sirve para optimizar en ChatGPT o Claude?
Sirve como base de buenas prácticas SEO, pero está pensada para las funciones generativas de Google Search. ChatGPT, Claude y Perplexity tienen sistemas propios de recuperación y rastreo.

¿Hay que crear un archivo llms.txt?
Para aparecer en Google AI Overviews o AI Mode no es necesario. Puede tener usos experimentales o documentales, pero no sustituye al contenido de calidad, al robots.txt ni a la indexación.

¿Qué cambia para los equipos de marketing?
Deben pasar de pensar solo en rankings a pensar también en citabilidad, presencia en asistentes, control de bots, autoridad de marca y contenido útil para respuestas generativas.

¿El tráfico desde IA ya es importante?
En muchos sitios todavía es menor que Google Search, pero su influencia puede ser mayor que el tráfico directo porque afecta a descubrimiento, comparación y decisión antes del clic.

El acuerdo permitirá a las organizaciones acceder a las normativas ISO oficiales, reduciendo la carga administrativa que tradicionalmente ha acompañado el cumplimiento de estas regulaciones. Hasta ahora, los equipos de compliance enfrentaban una gestión normativa fragmentada, dependiente de documentos como PDFs y hojas de cálculo, complicando su aplicación e interpretación diarias.

Jakob Lilholm, CEO de Formalize, subraya que esta colaboración hace posible que las normas ISO estén disponibles en un formato accesible y operativo. Esto elimina la necesidad de auditar o adquirir documentos externos. Lilholm expresó: «Mientras que las normas en PDF son fundamentales como referencia, no fueron diseñadas para el uso operativo diario. Formalize convierte los requisitos en acciones ejecutables».

Destacando esta colaboración, se lanza Formalize IQ, una solución basada en inteligencia artificial que permite el acceso a las normas oficiales, eliminando riesgos de datos no verificados y facilitando la identificación de brechas en el cumplimiento.

La elección de Formalize como socio estratégico por parte de UNE refleja un objetivo común de modernizar los estándares a través de la digitalización, beneficiando especialmente a las empresas medianas, que suelen carecer de recursos para un cumplimiento robusto.

Pablo A. Corróns Crespí, Director de Propiedad Intelectual y Distribución de Normas de UNE, comentó sobre esta evolución: «La implementación y consumo de estándares debe adaptarse a las demandas de la era digital. Al integrar nuestros marcos en una plataforma como Formalize, garantizamos la accesibilidad y aplicabilidad de los estándares para las empresas modernas».

Con más de 8.000 empresas y una red de 900 consultoras, Formalize se consolida como líder en la modernización del cumplimiento normativo en España. La colaboración con UNE abre nuevas posibilidades para que diversas organizaciones, particularmente del sector mid-market, accedan a herramientas GRC avanzadas, democratizando el cumplimiento normativo en un entorno empresarial cada vez más complejo.

La nueva app y área de clientes ofrecen un entorno digital donde las empresas pueden gestionar de forma autónoma todos los aspectos relacionados con el renting de vehículos. Northgate pretende mejorar la comunicación con los clientes, optimizar procesos y aumentar la eficiencia operativa a través de esta experiencia digital más accesible y fluida.

Entre las funcionalidades de la plataforma destacan la consulta de pedidos, solicitud de vehículos nuevos, revisión de facturas, presentación de partes, y la gestión de citas en talleres, todo desde una única interfaz. Además, incluye un sistema de avisos sobre contratos y estado de vehículos, junto con la opción de contactar directamente con el gestor asignado, mejorando así la relación con los clientes.

La plataforma está diseñada para que los gestores de flota puedan tener un control exhaustivo de sus vehículos desde una sola pantalla, gracias a los informes y datos actualizados en tiempo real. Esto ha sido posible gracias a la integración con los sistemas de gestión de Northgate, lo que permite realizar gestiones de forma más ágil.

Desarrollada con tecnología híbrida, la solución permite un acceso fluido desde diferentes dispositivos, tanto en web como en aplicaciones móviles para iOS y Android. Esta compatibilidad asegura una experiencia coherente independientemente del canal elegido, mientras que la geolocalización y otras funciones avanzadas ofrecen un mayor control sobre los vehículos.

Con esta plataforma, Northgate se consolida como un proveedor integral de movilidad flexible, aprovechando la tecnología para ofrecer una experiencia más conectada y eficiente. Para los gestores de flotas, esta solución centralizada promete una diferencia considerable al anticipar necesidades y eliminar tareas innecesarias, permitiendo una planificación y control más efectivos de sus operaciones diarias.

La conversación ya no gira solo en torno a qué modelo razona mejor, cuál programa con más precisión o qué asistente ofrece mejores respuestas. La pregunta que llega a los comités de dirección es más directa: cuánto cuesta mantener esos modelos trabajando todos los días, con agentes autónomos, contexto largo, llamadas a herramientas, generación de código, análisis de documentos y flujos que iteran varias veces antes de entregar un resultado útil.

El token sustituye a la licencia como unidad económica

El software empresarial se ha entendido durante años como una licencia por usuario, una suscripción mensual o un contrato anual. La Inteligencia Artificial rompe parcialmente ese esquema porque cada uso tiene un coste variable. Cada entrada al modelo consume tokens. Cada respuesta también. Si hay contexto largo, herramientas externas, razonamiento en varias fases o agentes trabajando en segundo plano, el consumo puede multiplicarse.

GitHub ha puesto sobre la mesa una de las señales más claras. Copilot pasa a un modelo de facturación basado en GitHub AI Credits, donde el consumo se calcula según tokens de entrada, salida y caché, dependiendo del modelo utilizado. La empresa mantiene planes de suscripción, pero introduce una capa de medición más próxima al uso real. No es un detalle menor: Copilot ya no es solo autocompletado en el editor, sino una plataforma que incorpora agentes capaces de trabajar sobre repositorios, revisar código y ejecutar tareas de varios pasos.

Este cambio confirma una tendencia que muchos responsables técnicos ya estaban viendo: la tarifa plana pura no encaja bien con flujos agénticos intensivos. Un desarrollador que pide ayuda ocasional para una función no consume lo mismo que un equipo que usa agentes para pruebas, refactorización, documentación, revisión de seguridad o análisis de grandes bases de código.

Noticias.AI recogía recientemente el aviso de GitLab sobre esta presión de costes en el desarrollo asistido por IA. Según los datos citados por ese medio, un 29 % de las organizaciones ya declara costes de tokens de entre 200 y 500 dólares por desarrollador al mes, mientras que los usuarios intensivos pueden superar los 2.000 dólares mensuales cuando los agentes se integran en tareas diarias de generación de código, pruebas, refactorización y documentación.

Tabla comparativa: precios por 1 millón de tokens

Los precios de esta tabla son orientativos y pueden variar según cuándo se lea el artículo. También pueden cambiar por región, modalidad de uso, contexto largo, caché, batch processing, prioridad, acuerdos enterprise, promociones temporales o cambios comerciales de cada proveedor. No todos los modelos son equivalentes en calidad, velocidad, seguridad, soporte, cumplimiento normativo o disponibilidad empresarial.

La tabla muestra una fractura que puede marcar la próxima fase del mercado. Los modelos estadounidenses de gama alta mantienen precios de salida elevados, justo la parte que más pesa en asistentes de programación, agentes documentales, sistemas de análisis, generación de informes y automatizaciones largas. En paralelo, varios proveedores chinos compiten con precios muy bajos, aunque no siempre con las mismas garantías de integración empresarial, residencia de datos, soporte, cumplimiento normativo o estabilidad comercial.

La eficiencia se convierte en una ventaja competitiva

La industria ha vendido durante meses la idea de que cada nueva generación de modelos sería mejor y más barata. Puede ocurrir en algunas gamas, pero el uso real va por otro camino: modelos más capaces generan más demanda, más contexto y más automatización. Es la paradoja de la eficiencia. Aunque el coste unitario baje, el gasto total puede subir porque la empresa usa la herramienta en más procesos.

RevistaCloud lo resumía bien al analizar la familia Nemotron 3 de NVIDIA: la “tokenómica”, es decir, cuánto cuesta realmente operar un agente, se está convirtiendo en una variable estratégica. NVIDIA plantea modelos abiertos y eficientes como una pieza para reducir el coste de flujos largos, sistemas con muchos agentes concurrentes y arquitecturas donde no todo debe enviarse a un modelo propietario de frontera.

Esa será probablemente la arquitectura dominante en muchas empresas: no un único modelo para todo, sino una mezcla. Modelos de frontera para tareas complejas, modelos más baratos para clasificación, resumen o extracción, modelos abiertos cuando haya requisitos de privacidad o control, caché para reducir llamadas repetidas y observabilidad para saber qué equipo consume qué y con qué retorno.

La pregunta ya no será “qué modelo es mejor”, sino “qué modelo merece la pena para esta tarea concreta”. En programación, por ejemplo, quizá tenga sentido pagar un modelo caro para una migración compleja o una revisión crítica de seguridad, pero no para generar documentación básica o clasificar incidencias repetitivas. En atención al cliente, el coste de un agente tiene que compararse con el ahorro real, la calidad de respuesta y el riesgo de error.

El riesgo de una IA de dos velocidades

El coste de los tokens introduce una desigualdad nueva. Las grandes empresas podrán negociar descuentos, contratar capacidad reservada, desplegar infraestructura propia o mezclar proveedores con más facilidad. Las pymes, universidades, medios pequeños, desarrolladores independientes e investigadores tendrán menos margen. Si un flujo agéntico avanzado exige facturas mensuales de cinco o seis cifras, la capacidad de experimentar también se concentrará.

Esto no significa que la Inteligencia Artificial deje de ser accesible. Habrá modelos pequeños, alternativas open source, servicios gratuitos limitados y proveedores baratos. Pero la IA más potente, persistente y automatizada puede quedar reservada a quienes puedan pagar inferencia de forma continua.

La presión también afectará a los proveedores. Si bajan precios demasiado rápido, erosionan márgenes en un negocio que exige inversiones enormes en centros de datos, aceleradores, energía y talento. Si mantienen precios altos, limitan la adopción masiva y empujan a los clientes hacia modelos más baratos o despliegues propios. El equilibrio será difícil.

El mercado chino añade otra capa. Sus modelos de bajo coste son una válvula de escape para desarrolladores y empresas que necesitan volumen. Pero no conviene leer esos precios como una garantía permanente. Pueden responder a estrategias de cuota, subsidios, guerras comerciales o momentos concretos de capacidad. Si la demanda se dispara o cambian las condiciones geopolíticas, la ventaja puede reducirse.

La era de la IA agéntica no estará limitada solo por la calidad de los modelos. También por presupuestos, arquitectura, eficiencia y capacidad de gobierno. La abundancia prometida por la Inteligencia Artificial no desaparecerá, pero será menos homogénea de lo que se dijo al principio. En la práctica, ganará quien sepa usar mejores modelos cuando haga falta y modelos suficientes cuando baste.

Preguntas frecuentes

¿Por qué la IA agéntica consume más tokens que un chatbot?
Porque un agente no responde una sola vez. Planifica, lee contexto, llama a herramientas, genera pasos intermedios, revisa resultados y vuelve a intentarlo. Cada ciclo suma tokens.

¿Los precios de la tabla son definitivos?
No. Los precios pueden variar según la fecha de lectura, proveedor, región, caché, batch processing, prioridad, modalidad enterprise o cambios comerciales.

¿Los modelos chinos son siempre mejores por precio?
No necesariamente. Pueden ser mucho más baratos, pero hay que evaluar calidad, latencia, privacidad, residencia del dato, soporte, cumplimiento normativo y disponibilidad.

¿Cómo pueden controlar las empresas el coste de la IA?
Midiendo consumo por caso de uso, fijando presupuestos, usando modelos distintos según la tarea, aplicando caché, limitando agentes persistentes y calculando coste por resultado.

El recorrido incluyó paradas en ciudades como Lima, Bogotá, Buenos Aires, Santiago de Chile, Cali y Santo Domingo. Los participantes, que eran mayormente directivos, auditores y consultores, discutieron cómo adaptarse a un entorno donde la transformación digital y la inteligencia artificial rediseñan la gestión organizacional. Este intercambio de ideas se tornó más relevante ante la reciente publicación de la ISO 14001 actualizada, que busca promover una gestión ambiental más estratégica y resiliente.

Bajo el lema «IA para descifrar las actualizaciones de ISO 9001:2026 e ISO 14001:2026», la gira exploró cómo estas reformas impactan el liderazgo y la sostenibilidad empresarial. Las jornadas no se limitaron a un análisis técnico, sino que también abordaron cómo estos cambios modifican la adaptabilidad organizacional en un mundo cambiante.

La participación de certificadoras reconocidas como ICONTEC, AENOR, TÜV NORD y Bureau Veritas enriqueció el encuentro con perspectivas prácticas sobre la transición a las nuevas normas. Además, se presentaron casos de empresas que han adoptado soluciones tecnológicas avanzadas como la automatización documental.

Cada ciudad ofreció un enfoque particular: algunas se centraron en la sostenibilidad y otras en la digitalización o la resiliencia. Medellín, Bogotá y Querétaro destacaron por la gran afluencia y el nivel elevado de discusión, demostrando que las inquietudes sobre estos cambios se extienden más allá del departamento de calidad.

A lo largo de la gira, se subrayó que las actualizaciones no son meras modificaciones estéticas, sino una llamada a evolucionar hacia sistemas de gestión más inteligentes, alineados con la estrategia empresarial. La inteligencia artificial se mostró como una herramienta de gran potencial que puede optimizar procesos y fomentar decisiones informadas en las organizaciones.

ISOTools cerró esta primera edición internacional con un balance positivo, destacando la participación activa y el nivel técnico de las discusiones. Miguel Martín, CEO de la empresa, comentó que «esta gira ha confirmado que las organizaciones latinoamericanas están listas para liderar la conversación». El cierre en Querétaro dejó claro que las nuevas normas ISO serán un hito en la gestión empresarial, y las organizaciones que lideren su implementación estarán en una posición ventajosa en el futuro.

La sesión comenzó con una interesante ponencia de Víctor Pérez, de ADISS Software, y Jesús Moreno, director de Pedro Moreno e Hijos. Ambos expertos detallaron los aspectos esenciales de la ley y el funcionamiento de VeriFactu. Explicaron que las empresas deben integrar mecanismos de trazabilidad y control de modificaciones en sus programas de facturación y asegurar una comunicación eficiente con la Agencia Tributaria. Subrayaron la importancia de anticiparse a estas adaptaciones tecnológicas para evitar problemas cuando entren en vigor las nuevas obligaciones legales.

Los participantes aprovecharon la ocasión para plantear dudas sobre la aplicación de la normativa y su impacto en la gestión diaria de sus negocios. También se discutió cómo la transición a la facturación electrónica obligatoria puede impulsar la digitalización de procesos administrativos y contables.

La jornada incluyó un taller práctico titulado «Transforma tu manera de facturar sin complicarte: de Papel/Excel a la Factura Digital y de imprimir facturas a la Contabilidad Online». Durante este taller, Jesús Moreno mostró los beneficios de la digitalización, como la emisión rápida y segura de facturas, la automatización de tareas administrativas, y el acceso a información contable desde cualquier dispositivo.

Uno de los mensajes destacados fue ver la adaptación a VeriFactu no solo como una obligación, sino como una oportunidad para modernizar procesos internos, mejorar la eficiencia y aumentar la competitividad empresarial.

La Oficina Acelera Pyme Guadalajara, gestionada por ADEL Sierra Norte, reafirmó su compromiso de ofrecer asesoramiento gratuito en digitalización a pymes, autónomos y emprendedores de la provincia. Este apoyo es parte de su esfuerzo por facilitar la adopción de nuevas tecnologías y respaldar a las empresas en su transformación digital. La oficina forma parte de la red estatal de Oficinas Acelera Pyme, promovida por Red.es y financiada por fondos FEDER de la Unión Europea.

Este innovador dispositivo podría presentar un diseño tipo libro, con una pantalla exterior de alrededor de 5,5 pulgadas y una interior de cerca de 7,8 pulgadas. Las dimensiones reveladas sobre este modelo sugieren un tamaño de 164,43 mm x 117,7 mm cuando está desplegado y 84,3 mm x 117,7 mm plegado, lo cual favorece su portabilidad.

Para La Casa del TPV, esta evolución tecnológica podría transformar significativamente las operaciones diarias en bares, restaurantes y comercios. Según José Ángel Salas, director comercial de la empresa, «estamos entrando en una etapa en la que el teléfono, el TPV portátil y la herramienta de gestión comercial empiezan a compartir el mismo espacio». Salas remarca que un dispositivo plegable podría facilitar tareas cruciales como el cobro, la consulta de catálogos, la atención al cliente y la gestión de operaciones desde un único dispositivo.

La digitalización del pequeño comercio y del sector de hostelería ha impulsado la demanda de soluciones compactas y sencillas. La inclusión de una pantalla ampliada en un dispositivo plegable podría mejorar la experiencia al gestionar pedidos y atender a clientes, optimizando la rapidez del servicio y sorprendiendo al cliente final.

El ingreso de Apple en el segmento de móviles plegables podría estimular el desarrollo de aplicaciones comerciales específicas para optimizar su uso en pantallas de este nuevo formato. Esto incluiría desde sistemas de punto de venta hasta catálogos interactivos y herramientas de gestión adaptadas para pequeños negocios.

Para prepararse para estos cambios, La Casa del TPV está investigando la adaptación de su software EasyPos para facilitar su aplicación en estos dispositivos. Israel Mula, técnico especialista de la empresa, afirma que «el objetivo es que el negocio pueda operar de forma sencilla, con una herramienta visual, rápida y preparada para distintos entornos de venta».

La evolución de los dispositivos móviles, según La Casa del TPV, podría abrir una nueva etapa en la relación entre la tecnología, el proceso de cobro y la atención al cliente. No se trataría solo de disponer de pantallas más grandes, sino de integrar funciones que hoy día requieren varios dispositivos, logrando un proceso más eficiente y accesible para los negocios.

En un contexto donde la expansión de soluciones en la nube y la incorporación de inteligencia artificial complican la gestión de redes, las tareas que deberían ser simples pueden tardar semanas en completarse. Esto genera riesgos al quedar obsoletas las políticas de seguridad frente a los constantes cambios operativos, obstaculizando iniciativas cruciales como la segmentación y estrategias de Zero Trust.

La plataforma de Check Point se basa en un enfoque que transforma miles de reglas estáticas en políticas alineadas con los objetivos empresariales, sustituyendo controles rígidos con una prevención dinámica de amenazas y centralizando la gestión a través de una capa de orquestación integrada. Este novedoso modelo permite a los equipos de seguridad enfocarse en definir objetivos sin preocuparse por las tareas técnicas, que ahora son automatizadas por el sistema.

Jonathan Zanger, CTO de Check Point, destaca que, por primera vez, las organizaciones pueden centrarse en la protección sin la carga de la ejecución técnica. Este avance promete acortar significativamente el tiempo de implementación de proyectos de seguridad, reduciendo periodos de meses a días.

El pilar de esta plataforma es el Network Knowledge Graph, un modelo que ofrece una visión dinámica y en tiempo real de la red del cliente. A diferencia de otros modelos de IA que operan con datos estáticos, esta tecnología permite a los agentes de IA tomar decisiones basadas en el estado actual de la infraestructura.

Además, la plataforma cuenta con una inteligencia semántica que entiende la intención detrás de las políticas de firewall, lo que habilita a los agentes de IA a actuar de manera autónoma en tareas como la creación de reglas de seguridad y la resolución de problemas.

Para fortalecer esta orquestación, Check Point ha adquirido el equipo y la tecnología de Deepchecks, lo que impulsará el desarrollo de capacidades críticas como la evaluación y monitorización en entornos de producción.

Las nuevas capacidades basadas en agentes ya están disponibles y la compañía planea ampliar funcionalidades y soporte para distintos proveedores en el futuro, allanando el camino hacia una ciberseguridad más eficaz y adaptada a las demandas actuales del mercado.