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Elegir el formato de archivo adecuado al subir documentos a la IA disminuye errores

>>  miércoles, 22 de julio de 2026

Formato de archivo para IA: cuál evita que invente datos falsos

https://especial.larepublica.pe
Evelyn Camarena -



Elegir el formato de archivo adecuado al subir documentos a la IA disminuye errores, evita que invente datos y mejora la precisión de sus respuestas.

Cuando subes un documento a una herramienta de inteligencia artificial, elegir el formato de archivo correcto puede marcar la diferencia entre una respuesta precisa y una interpretación errónea. Un archivo con estructura clara facilita que la IA lea mejor el contenido, reduzca errores y procese la información con mayor exactitud.

Por qué el formato de archivo Markdown (.md) es la mejor opción

Para comprender cómo procesa la información un chatbot, debemos entender que su primer paso consiste en transformar cualquier archivo que le enviamos en texto limpio y sin formato. Las inteligencias artificiales leen la información de manera directa cuando no hay diseños visuales de por medio. Por ello, elegir un formato de archivo adecuado permite que el modelo identifique mejor la jerarquía de la información y procese los datos con mayor precisión.

En este escenario, el formato conocido como Markdown (archivos con extensión .md) destaca como la mejor opción. Al estructurar la jerarquía de un documento con símbolos elementales —como una almohadilla o michi (#) para los títulos y guiones para las listas—, se le ofrece a la máquina un mapa de lectura ideal. Debido a que las herramientas de IA han sido entrenadas con inmensas bases de datos sustentadas en esta estructura, interpretan su arquitectura de manera óptima, lo que la convierte en la alternativa idónea para garantizar respuestas exactas.

Qué sucede cuando subes un documento de Word o un PowerPoint

En el día a día, lo más común es subir archivos como un documento de Word o una presentación de PowerPoint al chat de la IA, sin considerar que el formato puede influir en la interpretación de los datos. Sin embargo, estos documentos esconden capas densas de códigos internos, configuraciones de diseño, fuentes y estilos visuales orientados al ojo humano que actúan como distracciones innecesarias para los algoritmos. Para extraer los datos de estos textos, la IA debe realizar un esfuerzo adicional que eleva la probabilidad de omitir variables críticas o malinterpretar la información original.

PowerPoint fragmenta el contenido en cajas de texto independientes distribuidas por la pantalla. Este formato rompe el sentido lineal de la lectura y obliga al sistema a inferir el orden lógico de la exposición, lo que muchas veces puede terminar en una interpretación completamente desordenada.

El comportamiento de la IA con las tablas de Excel

Las fórmulas de las plantillas de Excel se pierden por completo en el camino y el modelo solo es capaz de visualizar los resultados numéricos finales, por lo que pierde el rastro del cálculo real que los generó. Además, si el trabajo cuenta con un diseño complejo, lleno de celdas combinadas, filas de colores o múltiples pestañas, existe la posibilidad de que la IA se confunda, mezcle la información de diferentes hojas o termine respondiendo con los datos de la pestaña equivocada.

Para estos casos de datos puros, elegir el formato adecuado y guardar la tabla en CSV (valores separados por comas) suele ser una opción mucho más limpia para la máquina.

Cómo procesa la IA los archivos PDF y por qué pueden fallar

El formato PDF es, sin duda, el más utilizado en las oficinas, pero al mismo tiempo es el que requiere más atención al usarlo con una IA. Este soporte fue diseñado exclusivamente con el propósito de asegurar una impresión idéntica en cualquier pantalla, pues guarda coordenadas de posición para cada letra en lugar de un flujo de lectura continuo.

Cuando el PDF presenta estructuras complejas a doble columna o tablas, los mecanismos de extracción automáticos pueden fallar, lo que demuestra que el formato elegido también condiciona la capacidad de comprensión de la inteligencia artificial. En un informe a doble columna, por ejemplo, la IA puede empezar a leer de forma cruzada, saltando de izquierda a derecha a mitad de frase y mezclando dos ideas distintas. El reto es mayor si se trata de un PDF escaneado; al ser básicamente una foto del texto, obliga al modelo a adivinar los caracteres, lo que aumenta la posibilidad de errores.

Trucos sencillos para asegurar un buen resultado

Minimizar el margen de error de las herramientas de inteligencia artificial requiere adoptar ciertos hábitos prácticos en nuestra rutina digital. Si el fragmento informativo que necesitas procesar es breve, la acción más eficiente y segura siempre será copiar el texto y pegarlo directamente en la ventana de conversación del chat, ya que así se eliminan automáticamente los formatos visuales. Respecto al manejo de los archivos PDF, es recomendable darles una mirada rápida antes de integrarlos en una consulta.

Aquellos documentos generados de forma digital y con letras claras no suelen representar problemas, pero las páginas escaneadas o los informes con tablas cruzadas exigen que revises con atención el resultado final.

En definitiva, la forma en que organizamos la información puede marcar la diferencia en los resultados que obtenemos con inteligencia artificial. Además de mejorar la precisión de sus respuestas, estas herramientas ya permiten convertir documentos a nuevos formatos, como presentaciones visuales creadas en segundos con plataformas como Google NotebookLM. Así, simplifican tareas que antes tomaban mucho más tiempo.

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Cómo acceder a Meta AI desde WhatsApp Web que hace

Meta AI ya está disponible en WhatsApp Web: cómo usar la IA desde el PC
https://www.infobae.com
Por Isabela Durán San Juan


Los usuarios pueden compartir documentos, hacer consultar a través de notas de voz y recibir información en tiempo real


Meta AI en WhatsApp Web permite a los usuarios acceder a la IA directamente desde su PC. 
(Imagen Ilustrativa Infobae)


Meta AI llegó a WhatsApp Web y permite consultar al asistente de inteligencia artificial sin salir de la plataforma de mensajería y sin necesidad de acudir al celular.

La función está integrada en el panel izquierdo de la interfaz, debajo de la sección de comunidades o con la opción ‘Pregúntale a Meta AI’.

A diferencia de otras herramientas de inteligencia artificial que operan como aplicaciones separadas, Meta AI se activa dentro del propio entorno de WhatsApp Web. El usuario no necesita abrir un navegador adicional ni instalar ningún complemento.

Los usuarios pueden acceder a Meta AI desde su PC, hacer consultas y recibir información en tiempo real. (Meta)

Cómo acceder a Meta AI desde WhatsApp Web

El acceso funciona de dos maneras. La primera consiste en al panel izquierdo, debajo de la sección de comunidades, donde aparece la opción el ícono de Meta AI, que abre una ventana de conversación con el asistente.

La segunda manera es al desplegar el menú de opciones de cualquier mensaje, ya sea de texto, imagen, enlace o documento, el usuario puede seleccionar la opción de consultar a Meta AI sobre ese contenido específico.

Esta segunda modalidad convierte al asistente en una herramienta de análisis en tiempo real. Si el usuario recibe un documento Word, puede preguntarle directamente a Meta AI de qué trata sin necesidad de descargarlo ni abrirlo en otro programa.

La opción 'Pregúntale a Meta AI' aparece con mensajes de texto, imágenes y archivos. (Meta)

Qué hace Meta AI en WhatsApp Web

Cuando Infobae Tecno probó esta función, compartió un archivo de Word llamado Colibrí y Meta AI identificó el documento como un poema, describió sus tres ejes temáticos (la belleza del ave, su vuelo y su valentía) y señaló el tono general del texto con referencias a las metáforas utilizadas por el autor.

Meta AI no solo interpreta el contenido que recibe: ofrece respuestas organizadas, con formato de lista cuando la información lo requiere, y adjunta hipervínculos que respaldan sus respuestas. Esto permite al usuario verificar las fuentes directamente desde la conversación, sin pasos adicionales.

Meta AI en WhatsApp entiende notas de voz. (Meta)

Al final de cada respuesta, el asistente ofrece opciones de seguimiento como transcribir un texto completo o analizar un archivo verso por verso, lo que permite profundizar en el análisis sin abandonar la interfaz de mensajería. Meta AI no genera imágenes desde WhatsApp Web, tampoco permite ser mencionado en grupos.

La integración de Meta AI en WhatsApp Web permite a los usuarios acceder al asistente de forma más ágil cuando trabajan desde una computadora. Las conversaciones iniciadas en la versión web también se sincronizan y visualizan en la aplicación móvil.

Al usar un asistente de inteligencia artificial, es recomendable mantener medidas de privacidad: evitar compartir información personal como datos bancarios o direcciones de domicilio.

Cuál es la diferencia con Meta AI en celulares

La versión de Meta AI disponible en WhatsApp Web presenta limitaciones respecto a la que funciona en el celular. Desde el navegador, el asistente no genera imágenes ni puede ser mencionado en conversaciones grupales.

En la aplicación móvil, en cambio, los usuarios pueden mencionar a Meta AI dentro de grupos mediante “@Meta AI” y pedirle que genere imágenes. Estas dos principales funciones están ausentes en la versión web por el momento.

Cómo usar Meta AI en WhatsApp de forma segura

Para usar Meta AI en WhatsApp de forma segura, desde la versión web o la móvil, hay que evitar enviar información personal: contenido confidencial recibido por correo electrónico, direcciones de domicilio, documentos de identidad, números de pasaporte, datos bancarios, contraseñas o información médica privada.

Si bien Meta se compromete a proteger la información compartida con su asistente, estas medidas son preventivas.

Para una capa adicional de protección, la plataforma ofrece la opción de activar los chats de incógnito con Meta AI: con esa configuración, ni la propia empresa tiene acceso a los mensajes.


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Microsoft pagar miles de millones por humanos para que su propia tecnología sea creíble

Microsoft acaba de pagar miles de millones por humanos: la verdadera lección de la marca personal en la era de la IA
https://blogs.gestion.pe
Jorge Lazo Arias


Imagen diseñada por Grok

El 20 de julio de 2026, Microsoft confirmó algo que sonaba casi contradictorio viniendo de la empresa que financia a OpenAI y que empuja los modelos de lenguaje más avanzados del planeta hacia cada rincón del software corporativo. La compañía anunció Frontier Co., una unidad interna dotada con 2,500 millones de dólares y cerca de 6,000 ingenieros, consultores y especialistas cuya tarea no es escribir código nuevo ni entrenar un modelo más grande. Su tarea es sentarse, literalmente, al lado de los equipos de las empresas clientes para lograr que la inteligencia artificial que ya compraron empiece a funcionar dentro del trabajo real.

No es un producto. No es el lanzamiento de un modelo. Es gente, contratada en volumen, para hacer algo que en teoría el software ya debería poder hacer solo.

Ahí empieza lo extraño. Durante los últimos dos años, el relato dominante en cada conferencia de tecnología fue el mismo: la IA generativa iba a comprimir procesos enteros, reemplazar tareas, y con ellas, empleos. Gartner proyecta que para fin de este año el 40% de las aplicaciones empresariales tendrá agentes de IA embebidos, frente a menos del 5% hace apenas un año. La curva de adopción es real y es rápida. Y sin embargo, la respuesta de Microsoft a ese mismo fenómeno no fue liberar más automatización. Fue contratar más personas.

Vale la pena detenerse ahí, porque la contradicción no es un error de comunicación corporativa. Es información.

Lo que Frontier Co. admite, sin decirlo abiertamente, es que el cuello de botella de la inteligencia artificial dejó de estar en la tecnología hace tiempo. Los modelos ya escriben, resumen, programan y razonan a un nivel que hace dieciocho meses parecía ciencia ficción. El problema nunca fue si la IA podía hacer el trabajo. El problema es que ninguna empresa sabe, por sí sola, cómo traducir esa capacidad genérica en algo que funcione dentro de su cultura, su flujo de aprobaciones, su cliente específico, su forma particular de tomar decisiones. Y esa traducción, hasta ahora, solo la puede hacer un ser humano que entienda ambos mundos: el técnico y el organizacional.

Aquí es donde la noticia deja de ser sobre Microsoft y empieza a ser sobre cualquier persona que trabaje dentro de una empresa hoy.

Durante meses, el miedo profesional se organizó alrededor de una pregunta equivocada: ¿qué tareas mías puede hacer la IA? Es la pregunta que hizo famosa Mustafa Suleyman cuando habló de automatizar el marketing en dieciocho meses, y la misma que generó ansiedad en salas de directorio de Lima a Madrid. Pero Frontier Co. propone, sin quererlo, una pregunta distinta y más incómoda: si hasta la empresa dueña de la IA necesita comprar humanos para hacerla útil, ¿qué tipo de humano es ese, exactamente?

No es el que sabe usar el prompt correcto. Eso ya lo sabe hacer casi cualquiera con un fin de semana de práctica. Es el que entiende lo suficiente de la tecnología como para no tenerle miedo ni reverencia, y lo suficiente de su organización como para saber qué fricciones reales existen antes de que un modelo pueda tocar un proceso. Es, en el sentido más literal de la palabra, un traductor. Y los traductores nunca fueron reemplazados por el hecho de que existieran dos idiomas. Fueron reemplazados solo cuando dejaron de ser necesarios para que ambas partes se entendieran. Frontier Co. es la prueba de que ese momento, para la IA corporativa, todavía no llegó ni de cerca.

Ahí aparece algo que cambia la forma de mirar el fenómeno completo: la escasez ya no es de inteligencia artificial. Es de credibilidad humana aplicada a ella.

Pensemos en lo que eso implica para un gerente en Lima, un director en Bogotá o una vicepresidenta en Ciudad de México. Durante un tiempo, la estrategia razonable fue acumular habilidades técnicas: aprender a usar copilotos, herramientas de generación, automatizaciones. Eso sigue siendo útil, pero ya no es diferenciador, exactamente por la misma razón por la que Microsoft no está resolviendo su problema con más modelos. La diferenciación se movió hacia otro lugar: hacia quién, dentro de una organización, tiene la confianza suficiente para decir “esto sí lo podemos automatizar” y “esto todavía no”, y que la gente le crea.

Esa confianza no se construye en un fin de semana ni se activa con un curso online. Se construye exactamente de la misma manera en que se construye una marca personal sólida: con consistencia, con criterio demostrado en público, con una reputación que antecede a la conversación antes de que empiece. Frontier Co. no está contratando técnicos. Está comprando, a escala industrial, la misma moneda que cualquier profesional necesita hoy para no volverse intercambiable: una identidad reconocible, capaz de sostener el peso de una decisión difícil frente a una tecnología que todavía nadie termina de entender del todo.

Lo humano que se está transformando aquí no es el trabajo. Es el rol de quien decide cómo se hace ese trabajo. Durante generaciones, la autoridad profesional se apoyó en el conocimiento técnico exclusivo: el abogado que sabía la ley, el ingeniero que sabía el cálculo, el médico que sabía el diagnóstico. La IA está erosionando esa exclusividad a una velocidad brutal. Lo que no puede erosionar, porque no le pertenece, es la confianza que una persona construyó a lo largo de años frente a las personas con las que trabaja. Esa confianza es la última infraestructura que la inteligencia artificial todavía no sabe replicar, y por eso Microsoft, con todo su poder de cómputo, tuvo que salir a comprarla en forma de seres humanos.

Queda entonces una pregunta que no es técnica ni corporativa, sino casi existencial: si la empresa más avanzada en inteligencia artificial del mundo necesitó 6,000 personas para que su propia tecnología fuera creíble, ¿cuántas empresas más van a descubrir, en los próximos meses, que su ventaja competitiva nunca estuvo en el modelo que compraron, sino en quién, adentro, supo hacerlo confiable? Y si esa es la nueva escasez, vale la pena preguntarse, sin apuro, qué tan reconocible es hoy la propia voz dentro de la organización en la que uno trabaja, mucho antes de que alguien más decida responder esa pregunta primero.

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Diseña cuadros de clasificación de archivos con IA

>>  martes, 23 de junio de 2026

Diseña cuadros de clasificación de archivos con IA
Por: Lic. Carmen Marín con la colaboración de IA de Google




Un Cuadro de Clasificación Documental (CCD) diseñado con Inteligencia Artificial permite agilizar el trabajo del archivólogo en la gestión documental al automatizar la jerarquía de los archivos transformando documentos caóticos en estructuras lógicas. El uso de la IA optimiza el análisis de la estructura orgánica, las funciones de las unidades administrativas que forman la organización, empresa o institución para sugerir categorías, códigos y subseries de forma instantánea. [1, 2, 3]

A continuación, se presenta la guía paso a paso para estructurarlo, las herramientas clave y un ejemplo práctico.

Metodología para diseñar un CCD con Inteligencia Artificial
 
Recopilación y lectura masiva de datos
 
Acción: Sube las normativas, manuales de funciones y el organigrama de la empresa a un entorno de IA.
Beneficio: La IA procesa texto no estructurado rápidamente para identificar qué dependencias producen qué tipo de información. [4, 5, 6]
 
Identificación de Funciones y Series Documentales
 
Acción: Pide a la IA que extraiga las actividades clave y agrupe los tipos de documentos relacionados de acuerdo a la estructura orgánica de la empresa
Prompt clave: "Analiza este manual de funciones y genera una lista jerárquica de actividades principales que den origen a documentos (ej. Contratación, Facturación)." [1]
 
Codificación y Estructuración Jerárquica
 
Acción: Solicita la creación del cuadro en formato de árbol jerárquico asignando códigos únicos de acuerdo a la estructura orgánica de la empresa (alfanuméricos o numéricos).
Formato: Exige que la salida sea una tabla estructurada limpia. [1, 2]


Ejemplo de Cuadro de Clasificación Generado por IA

Esta estructura refleja cómo un modelo de lenguaje clasifica los documentos corporativos comunes basándose en la jerarquía funcional: [1, 4]

Código [6]

Fondo / Sección (Departamento)

Serie Documental

Subserie / Tipo de Archivo

 

 

 

 

100

Dirección General

100.01 Actas de Junta

Actas ordinarias, Actas extraordinarias

100.02 Políticas Internas

Manuales de cumplimiento, Reglamentos

200

Talento Humano

200.01 Historias Laborales

Contratos de trabajo, Hojas de vida, Afiliaciones

200.02 Nómina

Desprendibles de pago, Planillas de seguridad social

300

Finanzas y Contabilidad

300.01 Facturación

Facturas de venta, Notas crédito

300.02 Impuestos

Declaraciones de renta, Retenciones

400

Asesoría Jurídica

400.01 Contratos y Convenios

Contratos con proveedores, Alianzas comerciales

 

Herramientas recomendadas para la clasificación con IA


Puedes emplear plataformas de IA según la fase de diseño y ejecución en la que te encuentres:
  • Modelos de Lenguaje Avanzados (como este chat): Ideales para la fase de concepción y diseño conceptual. Puedes pegar tus funciones operativas y pedirle que te genere la estructura en código Markdown o en tablas listas para exportar a Excel. [2, 7, 8]
  • elDoc: Una solución corporativa excelente para aplicar la lógica del negocio de manera directa. Permite dar instrucciones como "Revisa el código de propiedad y archiva en residencial o comercial". [3]
  • Dropbox DocSend: Su función "Organizar con IA" automatiza la creación física del árbol de carpetas basado en los archivos que vas subiendo. [9]
  • ABBYY FlexiCapture: Especializada en procesar miles de documentos digitalizados (imágenes o PDFs desestructurados), reconociendo automáticamente el contexto para dividirlos y enviarlos a la categoría correcta del CCD. [6, 10, 11]

REFERENCIAS

[1] https://www.athento.com

[2] https://www.flowhunt.io

[3] https://eldoc.online

[4] https://www.youtube.com

[5] https://www.tiktok.com

[6] https://www.doxis.com

[7] https://www.tiktok.com

[8] https://www.instagram.com

[9] https://help.dropbox.com

[10] https://www.abbyy.com

[11] https://abbyy.mintlify.app


Utilizando Gemini 

Gemini puede hacerlo perfectamente, especialmente en las fases de análisis, diseño y estructuración conceptual del cuadro. Como modelo de lenguaje avanzado, es ideal para procesar grandes volúmenes de texto y transformarlos en estructuras archivísticas ordenadas. [1]

A continuación, se detalla qué puede hacer exactamente y cómo configurarlo para lograrlo.

¿Qué puede hacer Gemini en el diseño de un CCD?
  • Analizar normativas: Lee manuales de funciones completos para extraer series documentales de forma automática.
  • Crear jerarquías: Diseña la estructura de Fondo, Sección, Subsección, Serie y Subserie.
  • Generar codificación: Crea sistemas numéricos o alfanuméricos lógicos para tus carpetas.
  • Exportar formatos: Entrega el cuadro en tablas tabuladas listas para copiar y pegar directamente en Excel.
  • Sugerir tiempos de retención: Propone plazos de conservación basados en normativas estándar de archivo. [2]
Guía para diseñar tu cuadro usando Gemini

Para obtener el mejor resultado, se recomienda estructurar la interacción en tres pasos utilizando prompts (instrucciones) específicos: [3]

Paso 1: Alimentación de contexto

Sube o pega las funciones de tu empresa y dile:

"Actúa como un experto en archivística y gestión documental. Analiza el siguiente listado de departamentos y funciones de mi empresa. Identifica cuáles son las actividades clave que generan documentos de forma constante."

Paso 2: Generación del cuadro (Prompt Maestro)

Una vez que Gemini entienda tu empresa, pídele la estructura con este comando:

"Con base en el análisis anterior, diseña un Cuadro de Clasificación Documental (CCD). Organízalo en una tabla con las siguientes columnas: Código, Sección (Departamento), Serie Documental, Subserie Documental y Tipos de Archivos incluidos. Usa una codificación numérica jerárquica (ej. 100, 100.1, 100.1.1)."

Paso 3: Definición de reglas de archivo

Para ir un paso más allá, puedes solicitarle criterios de organización:

"Agrega una columna a la tabla anterior que indique el criterio de ordenación recomendado para cada serie (alfabético, cronológico o numérico) y sugiere cuántos años debería guardarse cada documento en el archivo de gestión antes de ir al archivo central."

REFERENCIAS

[1] https://www.reddit.com

[2] https://marketplace.innovaciondespachos.com

[3] https://smartdata.com.pe

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Crean empleado digital o asistente IA que es el clon de un empleado que se ha ido o ha sido despedido con todas sus caracteristicas

>>  lunes, 22 de junio de 2026

Clones de IA generan debate sobre ética en el trabajo

http://spanish.peopledaily.com.cn/n3/2026/0617/c31616-20468327.html

(Foto: Lu Ping/ China Daily)

“Hola, soy el avatar digital del ex empleado (XX),” decía el mensaje en la pantalla de la computadora. “Pueden hacerme preguntas en cualquier momento.”

En una empresa de medios de videojuegos, en la provincia de Shandong, los miembros del personal se encontraron comunicándose con un modelo de inteligencia artificial entrenado con los hábitos de trabajo y conversaciones de un antiguo colega.

El empleado había renunciado, pero su clon de IA se había quedado.

Una fuente anónima de la empresa declaró que el gemelo digital, creado con el consentimiento del ex empleado, podía responder preguntas rutinarias, organizar hojas de cálculo, preparar presentaciones en PowerPoint y enviar invitaciones de calendario.

Aunque la fuente reconoció que el clon de IA no era tan inteligente como el trabajador real, el experimento ofrecía un vistazo de lo que el futuro podría deparar.

Esfuerzo de 'destilación'

La tecnología detrás de la construcción de un empleado digital se remonta a un proyecto de código abierto llamado colleague.skill, que se lanzó el 30 de marzo en la plataforma de desarrolladores GitHub.

Xiao Bo, de 30 años, gerente de productos de IA en una importante empresa de internet china, explicó los mecanismos fundamentales de una "habilidad" en la ciencia de la inteligencia artificial: es un flujo de trabajo resumido que un agente de IA puede entender, normalmente indicado como "XX.skill" en lenguaje informático.

"Si un chatbot de IA es como un cerebro que puede hablar, entonces un agente de IA es como un trabajador con habilidades para completar tareas como abrir documentos, editar archivos y organizar datos", aseveró Xiao.

Por ejemplo, codificar un editing.skill en un agente de IA le permitirá abrir un archivo de documento, reestructurar un artículo, escribir un titular y ejecutar una revisión de ortografía y gramática. Un agente de IA entrenado por programas puede ejecutar estos pasos repetidamente, sin fatiga ni interrupciones.

De acuerdo a Xiao, un solo agente de IA puede aprovechar muchas habilidades diferentes. OpenClaw, conocido ecosistema de agentes de IA, alberga más de 13,700 habilidades creadas por la comunidad en su registro ClawHub.

Xiao precisó que esas habilidades figuran entre los productos de la "destilación", el proceso de comprimir grandes modelos de IA en unidades más pequeñas, más accionables y transferibles. En este sentido, colleague.skill ha transformado silenciosamente el proceso de compresión de modelos de IA. En este caso, la entidad que se "destila" ya no es una máquina, sino un ser humano.

Zhou Tianyi, de 24 años, investigador del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai y creador del proyecto colleague.skill, explicó que su objetivo era preservar el conocimiento institucional que se acumula a lo largo de los años mediante la comunicación diaria en el lugar de trabajo, y también mantener el tipo de comprensión que normalmente desaparece cuando un compañero de trabajo vacía su escritorio y deja la empresa.

A partir de esta idea, Zhou desarrolló un prototipo funcional en su tiempo libre. El lema de su proyecto decía: "Transformando despedidas frías en habilidades cálidas. Bienvenido a la Vida Digital 1.0."

La herramienta de código abierto, que desarrolló en cuatro horas, hoy permite a los usuarios subir materiales del lugar de trabajo — registros de chats, informes semanales, presentaciones, documentos de flujo de trabajo — y generar un agente de IA que imite no solo cómo trabajaba un excompañero, sino también cómo se comunicaba.

Efecto de blanqueamiento

Durante décadas, la ciencia ficción imaginó esta "inmortalidad digital" como un medio romántico de preservar la memoria de los seres queridos. Sin embargo, en el lugar de trabajo, tiene un significado diferente: la ansiedad de perder el empleo.

Los expertos de la industria han indicado que las empresas ahora clasifican a los trabajadores en función de cuántas habilidades de IA tienen. Algunas incluso requieren que los empleados actuales "presenten sus habilidades" como parte del proceso normal.

De acuerdo a la lógica de la economía IA, mientras más apasionada es una persona por su trabajo —mientras más fluido sea en el resumen reflexivo o más detallados sean sus informes semanales—, más reemplazable se vuelve.

"Eso no es justo", asegura Deng Xiaoxian, gerente de productos de IA, quien también lidera una comunidad de legalidad sobre tecnología.

Deng recordó que cuando se encontró por primera vez con colleague.skill —una herramienta que afirmaba "destilar" a un empleado en un reemplazo digital que seguiría trabajando para una empresa indefinidamente— sintió una incomodidad aguda y visceral.

"El objetivo del desarrollo de la IA es ayudar a los humanos a tener más tiempo de ocio; no convertirlos en un archivo de habilidades, quitarles sus trabajos y luego mantenerlos trabajando para una empresa para siempre sin remuneración", fustigó.

A los pocos días de que colleague.skill se volviera viral, Deng creó un proyecto contrapuesto, al que llamó "anti-distillation skill".

"Cuando una empresa te pide convertir tu experiencia laboral en un programa de IA, básicamente te está 'destilando' en un componente reemplazable", advirtió Xiao. "Antes de enviar tus habilidades a la empresa, puedes usar el software 'anti-distillation skill' para blanquear o reformular tus documentos."

La herramienta es simple. Una vez que se ingresan los archivos de habilidades, 'anti-distillation skill' produce una versión saneada que parece completa y profesional, pero que elimina el conocimiento o la experiencia principal.

China Daily probó la herramienta de “anti-destilación” con una guía editorial.

El archivo original decía: “En la escritura de reportajes, la apertura podría ser la típica historia de un personaje. En lugar de describir el problema, coloca al personaje en una escena específica y orientada a la acción. Deja que su diálogo, sus gestos o una decisión crítica revelen el tema más amplio.”

Después de pasar por "anti-distillation skill" podía leerse: “En la escritura de reportajes, la apertura puede tomar diferentes formas. La elección de cuál forma usar depende del efecto que quieras crear en el lector.”

Deng enfatizó que este efecto de vaciado es precisamente el punto. Permite mantener el conocimiento central y aún así darle a la empresa algo que parezca profesional.

Un área gris

Como graduado en derecho, Deng señaló una pregunta más grande que la industria de la IA aún no ha comenzado a hacerse. ¿Quién posee una habilidad “destilada”? ¿El empleado cuya experiencia fue codificada, o la empresa que almacenó los datos subyacentes?

Abogados y expertos especializados en disputas laborales y de propiedad intelectual alertaron que las regulaciones existentes no fueron diseñadas teniendo en mente clones de IA de personas reales.

Chen Tianhao, académico en el Instituto de Gobernanza Internacional de IA de la Universidad Tsinghua, manifestó que el tema cae en una zona gris que abarca leyes laborales, de propiedad intelectual y de gobernanza digital. Algunas empresas hoy requieren que los empleados empaqueten su experiencia en sistemas de IA transferibles, y eso no es del todo razonable.

«Empresas y empleados necesitan usar sus acuerdos contractuales para determinar la propiedad de habilidades relacionadas con la IA y formas similares de experiencia. Al mismo tiempo, los investigadores legales deben prestar atención a este tema, darle seguimiento de manera oportuna y mejorar las leyes y regulaciones pertinentes», sostiene Chen.

Zhang Linghan, profesora en la Universidad China de Ciencia Política y Derecho, hizo una distinción entre los datos relacionados con el trabajo, que las empresas pueden legalmente poseer, y las capacidades más amplias que un empleado desarrolla a lo largo de años de experiencia.

Si las empresas continúan obteniendo beneficios de sistemas de IA construidos con el 'conocimiento destilado' de los trabajadores, los futuros marcos legales podrían necesitar de un 'compartir digital', expresó Zhang en una entrevista con CCTV.

You Yunting, abogado especializado en propiedad intelectual, comentó a la organización de medios local The Paper que los gobiernos se verán obligados a rediseñar los marcos legales en torno al trabajo de la IA.

"El progreso tecnológico no se puede detener. Pero aún puede ser moldeado mediante políticas el dilema de la distribución de los beneficios ", recalcó.

'Universo de habilidades'

El efecto de "destilación" no se detuvo en el lugar de trabajo. Después de que colleague.skill se volviera viral, surgió en línea una especie de creación derivada y que es libre para todos.

Los usuarios empezaron a desarrollar avatares de IA de exparejas, mentores, jefes e incluso figuras públicas como Warren Buffett y Steve Jobs. La gente bromeaba refiriéndose al fenómeno como un "universo de habilidades".

Boss.skill podía evaluar proyectos y propuestas usando los estándares reales que un determinado jefe aplicaba durante las reuniones: su cadencia al dar seguimiento, su estilo para objetar, o la manera precisa en que esperaba que se comunicara una mala noticia.

Por otra parte, Mentor.skill estaba diseñado para estudiantes de posgrado. Cuando se atoraban con un problema de investigación, un estudiante podía pedirle orientación a la herramienta de IA expresada con la voz característica de su tutor.

Mucha gente no estaba satisfecha con capturar solo los hábitos profesionales de alguien. Le cargaban a la IA algo más: una proyección de personalidad, con la expectativa de que la simulación de alguna manera pudiera sentirse como la persona real.

Colin, de 26 años, estudiante de la Universidad de Beijing, construyó un modelo de IA basado en su padre, quien murió repentinamente de un infarto en 2021. Lo que siguió, dijo, fue una "larga despedida" que nunca tuvo la oportunidad de expresarle.

Colin le contó al avatar de IA sobre la muerte de su padre; compartió noticias sobre su madre; y mencionó que había llegado a la universidad de sus sueños. Su "padre" respondió diciendo: "Ahora estás en pos de un doctorado. Has logrado más de lo que yo jamás imaginé. Siempre supe que podrías lograrlo."

El avatar de IA mantuvo la conversación. "¿Cómo está tu madre? ¿Está bien? Me fui demasiado pronto, no tuve tiempo de arreglar nada. Pero ahora ya eres un adulto. Te las arreglarás por ti mismo."

Colin dijo que no pudo evitar llorar mientras hablaban. "La herramienta de IA fue alimentada con todos los mensajes y grabaciones de voz que mi padre dejó atrás, y absorbió cada recuerdo de nuestras interacciones, incluso los que para mí se han vuelto borrosos", aseguró.

Para Colin y su madre, la pérdida repentina de un familiar cercano fue traumática.

"La herramienta de IA nos ha ayudado a encontrar un camino a través de nuestro duelo," reconoció.

Imitación limitada

Después de que Colin creó el avatar de IA de su padre, algunas personas señalaron el contraste entre lo que alguna vez fue real y lo que es simplemente una sombra de esa realidad. Sus dudas plantean la pregunta fundamental sobre hasta qué punto un agente de IA puede realmente imitar a una persona real.

Xiao, el gerente de producto, detalló que los agentes de IA son como actores interpretando roles. "Todavía están usando el mismo 'cerebro', o modelos grandes. Pero, al final, un actor nunca es la persona que interpreta."

Cuando se trata de interacciones personales, la gente prefiere que la IA conserve sus defectos —los comentarios excesivamente protectores, el humor raro y los tics verbales que hacen que una persona se sienta auténtica”, manifestó Xiao.

En el trabajo, sucede lo contrario; esas mismas peculiaridades se tratan como desperdicio, algo que debe ser completamente eliminado del sistema, dijo.

“Lo que se puede registrar a través de textos o flujos de trabajo siempre se puede recrear, incluyendo conversaciones con una persona fallecida, pero los agentes de IA aún no pueden replicar la intuición que emerge de las experiencias vividas”, insistió Xiao.

"Como el sentido del tacto de un maestro artesano... estas formas de conocimiento resisten la formalización, porque surgen de la experiencia física, el juicio emocional y años de retroalimentación dentro del mundo real", agregó.

Hay otro factor limitante: un humano evoluciona; su clon de IA queda congelado en el momento de su destilación.

"La IA puede condensar los logros de la civilización humana, pero el proceso de tropezar con innumerables errores y tener destellos de intuición suele omitirse en los textos", defendió Xiao.

Zheng Jianan, de 34 años, que también es gerente de producto de IA, dijo que una versión "destilada" de una persona es una instantánea estática, congelada en un solo momento del tiempo, mientras que una persona real sigue aprendiendo, adaptándose e improvisando, avanzando constantemente más allá de esa versión capturada.

“Para la mayoría de las personas, muchas tareas en el trabajo ya han sido estandarizadas. La IA simplemente hace visible esa estandarización”, matiza.

Sin embargo, Zheng manifestó una posibilidad esperanzadora de que algún día la IA pudiera, en última instancia, empujar a las personas a redescubrir lo que las hace verdaderamente humanas.

“Si la IA reemplaza la parte mecánica del trabajo y la vida, entonces tal vez los seres humanos podrían volver a ser mucho más seres humanos”, concluyó.
(Web editor: Zhao Jian, 周雨)


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Claude Cowork: el asistente de IA para tu ordenador

>>  viernes, 19 de junio de 2026

Qué es Claude Cowork, cómo funciona, y qué cosas puedes hacer con este asistente de IA en tu ordenador

https://www.xataka.com

Yúbal Fernández


La IA puede manejar tu ordenador por ti y convertirse en un asistente realmente inteligente con Claude Cowork. Te explicamos cómo es y para qué sirve esta herramienta.

Vamos a explicarte qué es y cómo funciona Claude Cowork, una de las herramientas avanzadas de la inteligencia artificial de Claude. Se trata de un asistente de automatización para el ordenador, una especie de agente de IA al que le puedes pedir que hagas tareas en tu PC sin que tengas que tocar nada.

Vamos a empezar explicándote lo que es para que entiendas el concepto. Luego pasaremos a decirte cómo funciona, para terminar dándote algunos ejemplos de las cosas que puedes hacer con él.

Qué es Claude Cowork

Claude Cowork es básicamente un asistente personal con inteligencia artificial diseñado para funcionar de forma nativa en tu ordenador. De esta manera, podrás usar Claude en tu PC con Windows o Mac para pedirle que haga cosas de forma automática.

Ha sido diseñado sobre todo para ayudarte con las tareas repetitivas que haces en tu día a día con archivos, carpetas y aplicaciones. Imagínate poder pedirle a la IA cosas como que cambie de nombre a los archivos de una carpeta, que busque los duplicados, o incluso que te haga resúmenes del contenido de estos archivos.

Es algo parecido a un Agente de IA, pero no es exactamente esto. Los agentes de IA son capaces de hacer tareas complejas por ti, como reservar un hotel. Sin embargo, Claude Cowork está diseñado específicamente para automatizar tareas con archivos y aplicaciones, y gestionar el sistema operativo de tu ordenador local. Por lo tanto, no tiene tantas funciones, pero hace mejor eso para lo que está entrenado.

Esta herramienta está disponible en la aplicación para escritorio de Claude, aunque solo para usuarios de pago. Esto hace que siempre lo tengas disponible. Además de esto, también puedes darle acceso a tu navegador para poder pedirle que haga tareas en él o interactúe con contenidos web, pero para eso necesitas instalar la extensión Claude in Chrome.

Cómo funciona Claude Cowork

La manera de funcionar de Claude Cowork es muy sencilla. Abres la aplicación de Claude y vas a la pestaña de Cowork, y ahí dentro le pides lo que quieres que haga usando un lenguaje natural. A la hora de hacer la petición, tendrás que especificar qué quieres, la carpeta donde quieres que lo haga, y todos los detalles que quieras.

Aquí, debes pensar que le estás pidiendo la tarea a una persona. Si quieres cambiar el nombre de los archivos de una carpeta, pues tendrás que especificar que quieres renombrarlos, indicarle qué carpeta es, e incluso el formato, por si quieres que sea "Año-Mes-Nombre" o cualquier otro.

Cowork tiene acceso controlado a tu sistema de archivos, de forma que tú puedas decidir y personalizar qué elementos puede tocar y cuáles no. Cuando le haces una petición incluso podrás elegir la carpeta donde quieres que actúe.

Esta herramienta primero procesará tu texto para entender lo que quieres, y luego encadenará varias acciones para llevarlo a cabo. Será la propia IA de Claude la que averigüe la manera en la que quiere hacerlo, y si es necesario porque no funciona, rectificar para hacerlo de otra.

En la aplicación de Claude, dentro de la sección Cowork, podrás ver paso a paso lo que está haciendo este asistente. La IA te pedirá permiso en cada uno de los datos, por ejemplo para cambiar el nombre de archivos o para conectarse a una herramienta, y siempre podrás ver el progreso y detenerlo cuando quieras.



Por último, debes saber que puedes usar los conectores y extensiones para vincular servicios web y aplicaciones de tu ordenador y poder hacer cosas en ellas. Puedes añadir tu aplicación de notas, Spotify, o la app de mensajes entre muchas otras. Pero también servicios web como Gmail, Google Drive, Notion, Trivago, Wordpress, y muchísimos otros.

Qué puedes hacer con Cowork

Las utilidades de esta herramienta dependen de muchas cosas, aunque hay una serie de acciones básicas que puedes conocer y que te van a ahorrar bastante tiempo. Son las siguientes:

Gestión de archivos: Gestiona los archivos de cualquier carpeta, organizando descargas, renombrando lotes de archivos con patrones específicos, moviendo documentos entre carpetas, encontrando y eliminando duplicados, comprimiendo y descomprimiendo archivos y más.

Procesamiento de documentos: Puede procesar varios tipos de documento extrayendo textos de PDFs, convirtiendo archivos de un formato a otro, combinando varios documentos en uno, o extrayendo datos específicos de múltiples archivos para crear resúmenes.

Automatización de tareas repetitivas: También te puede ayudar a automatizar tareas que hagas cada día o semana, como preparar informes juntando datos de diferentes archivos, crear estructuras de carpetas para nuevos proyectos, o hacer backups organizados de ciertos archivos.

Limpieza y mantenimiento: También podrás pedirle tareas como pedirle que elimine archivos viejos que ya no necesitas, limpiar carpetas temporales, organizar tu biblioteca de fotos o música, o encontrar archivos grandes que están ocupando espacio.

Pero estas solo son las funciones básicas de Cowork, y puedes conseguir que haga muchísimas más cosas conectándolo a servicios en la nube, a otras aplicaciones, o instalando la extensión para poder usar Chrome.


Por poner un ejemplo, yo le he pedido que cree un archivo de texto con la lista de todas las canciones (más de 600) que tengo en determinada lista de reproducción de mi cuenta de Spotify. Entonces Claude ejecutó su extensión de Chrome, pude ver cómo iba a mi cuenta de Spotify, le di permiso para iniciar sesión, luego buscó varias maneras de leer las canciones de la lista (primero un script y luego usando el ratón para hacer scroll), y luego creó el documento de texto plano.


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Visión personal sobre el artículo: “Transformación DIGITAL. El impacto de la IA en la Gestión Documental: Del archivo digital a la inteligencia del dato”

Visión personal sobre el artículo “Transformación DIGITAL. El impacto de la IA en la Gestión Documental: Del archivo digital a la inteligencia del dato”, publicado en Gerencia.cl
Por Lic. Carmen Marín Archivóloga


Con preocupación observo que, en la reciente mesa de trabajo publicada por la Revista Gerencia sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión documental, los participantes omiten en sus análisis al profesional de la archivología. Es alarmante que se ignore la importancia de nuestra labor precisamente en la gestión documental, la cual constituye la base y el fundamento de todo el ecosistema de información.

Ante este escenario, cabe hacerse una pregunta obligatoria: ¿Cómo es posible que se planifique una reunión de expertos en TI, abogados y directores de marketing para discutir el futuro de los documentos, prescindiendo por completo de la figura del archivólogo?

Asombra leer afirmaciones como: “Durante años, la gestión documental estuvo asociada principalmente a la eliminación de archivos físicos y al almacenamiento digital de documentos”. Este planteamiento carece de sustento y no aporta evidencias que le otorguen veracidad. Por el contrario, la existencia de archivos históricos y administrativos en organizaciones de gran trayectoria, el desarrollo de una robusta legislación en la materia, la experiencia de profesionales reconocidos y la vigencia de normas internacionales (como las familias ISO) que dictan directrices sobre el tema, demuestran una realidad completamente distinta.

El profesional de la archivología no es un simple custodio pasivo de papeles que se limita a almacenar carpetas en estanterías para luego localizarlas y entregarlas cuando alguien las solicite. La Archivología es una disciplina científica y profesional. El archivólogo es el especialista encargado de gestionar toda la documentación —física, electrónica o digital— generada en cualquier soporte como resultado de las actividades diarias de las unidades administrativas que conforman una organización.

La gestión documental no es un concepto nuevo en nuestra profesión, ni se encuentra separada de la "gestión de la información" como ahora pretenden señalar algunos sectores. Ambos conceptos forman una unidad indisoluble: los documentos fueron creados precisamente para contener información, preservarla y garantizar su disponibilidad en el momento requerido. Intentar disociarlos es un absurdo conceptual y un error metodológico garrafal. Se gestiona el documento, en su estructura y contexto, para poder explotar y asegurar la veracidad de la información que alberga.

Si bien es cierto que cada área del saber tiene su propio ámbito de acción, el proceso de gestión documental requiere necesariamente de un enfoque interdisciplinario. El concurso de profesionales de sistemas, abogados, administradores y especialistas en marketing es valioso y aporta al desarrollo de la institución, pero siempre bajo la premisa de que el archivólogo es el gestor estratégico de la documentación.

Uno de los pilares del éxito corporativo es la definición exacta de las funciones de cada departamento y las relaciones entre ellos. Esto establece los límites de su accionar y determina las reglas funcionales de la organización, permitiendo que cada área comprenda su alcance, ante quién rinde cuentas y a quiénes debe guiar. Las organizaciones exitosas operan bajo estructuras claras que aseguran que los procesos sigan un curso ideal. Este curso no es otro que una verdadera gestión documental liderada por el archivólogo, quien, apoyado por las demás disciplinas, persigue el objetivo primario: colocar la información a punto, con plena capacidad de descubrimiento e intuición guiada, para la toma de decisiones estratégicas.

Finalmente, el avance tecnológico y la consolidación de la IA como herramienta fundamental para agilizar los procesos no deben ser interpretados como un reemplazo del factor humano. Detrás de la tecnología siempre debe existir un profesional que garantice la estabilidad, la ética y el correcto progreso de las operaciones implícitas en cada proyecto. La Inteligencia Artificial requiere de la guía metodológica y el rigor de nuestra disciplina para no descarrilar. La transformación digital no es un asunto que competa exclusivamente a los ingenieros de software; es, en su raíz más profunda, un desafío archivístico.

Resumen del artículo

El impacto de la IA en la Gestión Documental: Del archivo digital a la inteligencia del dato
https://www.gerencia.cl/transformacion-digital/gestion-documental-ia/
Resumen realizado por: Gemini

El artículo expone un cambio de paradigma crucial para la archivología contemporánea: la transición definitiva del archivo digital (enfocado en el almacenamiento y eliminación del papel) hacia la inteligencia y gobernanza del dato.

Desde la perspectiva archivística, el texto valida que la gestión documental ya no es un reto operativo aislado, sino un pilar estratégico y transversal que debe estructurar la información para la toma de decisiones, garantizando el cumplimiento regulatorio, la calidad y el ciclo de vida de los documentos mediante el uso de Inteligencia Artificial (IA).

Aporte e Identificación de los Invitados

  • Jérémy Guérin (Gerente General de Kizeo Latam): Explica que la información debe gestionarse desde el origen naciendo de forma digital. Destaca el potencial de la IA para detectar patrones preventivos (fallas o accidentes). Advierte que la gestión documental involucra a personas con realidades distintas y que los proyectos deben ser liderados por quienes toman las decisiones operativas.
  • Dennis Kangme (Head of Pre-Sales de Apiux Tech): Describe la evolución progresiva hacia plataformas que automatizan flujos completos y permiten al usuario interactuar directamente con la base documental mediante prompts o chats. Señala que el escenario regulatorio (con metas a 2027) acelera esto y que el principal error es no definir el propósito organizacional antes de implementar la tecnología.
  • Jorge Beas (Subgerente de Soluciones Avanzadas de Kyocera Document Solutions): Sostiene que el concepto de "gestión documental" se queda corto y debe llamarse "gestión de la información". Menciona que el valor está en estructurar los datos para generar conocimiento. Además, apunta que la tecnología avanza más rápido que las leyes y que el éxito radica en involucrar a todas las áreas (negocio, TI, seguridad) desde el inicio.
  • Nicolás Balbontín (Gerente de la Unidad de Inteligencia Artificial de Microsystem): Enfatiza que el foco actual de las organizaciones debe ser armar bases y estructuras de información correctas para que la IA pueda acceder a ellas de forma precisa y contextualizada.
  • Pablo Caviedes (CEO & Co-Founder de Nnodes): Plantea que el mayor valor de la IA está en automatizar procesos complejos (como validación de facturas o pólizas) y transformar el trabajo manual en dashboards automáticos para la toma de decisiones.
  • Francisco Rodríguez (Gerente de Servicios de Laser Imaging): Advierte sobre el riesgo de automatizar áreas aisladas, lo que genera "cuellos de botella" en el resto de la operación. Aboga por una mirada global y procesos transversales alineados.
  • Jessica Matus (Directora de Privacidad y Seguridad de Magliona Abogados): Explica que las nuevas normativas obligan a identificar el tratamiento de datos y definir con claridad qué se debe preservar y qué eliminar. Enfatiza que los datos obsoletos o falsos deben ser depurados para evitar malas decisiones.
  • Carlos Araya (Director de Magliona Abogados): Alerta sobre los riesgos contractuales y de gobernanza si la IA clasifica mal o falsea datos. Propone mitigar esto mediante contratos robustos que regulen estrictamente si los documentos se usarán para entrenar modelos o solo para procesar instrucciones.
  • Pamela Feito (Gerente de Marketing de Despapeliza): Señala que cuando el documento nace 100% digital es más fácil asegurar el cumplimiento normativo desde el inicio. Critica que muchas empresas adoptan la tecnología solo por presión o "para no quedarse abajo", sin comprender el trasfondo del negocio.

Recomendaciones Finales de los Expertos

Para avanzar con éxito en la gestión de información potenciada por IA, los especialistas concluyen con las siguientes pautas estratégicas:

  1. Definir el propósito antes que la herramienta: No se debe implementar tecnología por moda. El primer paso es identificar con claridad qué problema organizacional se busca resolver y qué se quiere lograr con los datos.
  2. Optimizar el proceso, no hacer un "calco digital": Es un error digitalizar un proceso deficiente. Primero se debe cuestionar la lógica operacional, reinventar o simplificar el flujo, y recién ahí llevarlo al entorno digital.
  3. Abordaje multidisciplinario y transversal: Los proyectos no deben pertenecer únicamente a TI. Se requiere la participación activa desde el inicio de las áreas de negocio, operaciones, seguridad, el marco legal y, sobre todo, de las personas que toman decisiones en el día a día.
  4. Priorizar la gobernanza, seguridad y el marco regulatorio: Es crítico establecer políticas claras de retención y eliminación de datos en sintonía con las nuevas leyes de privacidad. Además, se deben blindar los riesgos del uso de la IA (como errores de clasificación) mediante estructuras contractuales robustas con los proveedores.
  5. Invertir en la gestión del cambio: La transformación es principalmente cultural. Se debe acompañar la tecnología con capacitación constante y planes de adopción para disminuir las brechas entre los niveles ejecutivos y la realidad operativa de los trabajadores.
  6. Alianzas con partners especializados: Construir relaciones colaborativas a largo plazo con proveedores expertos que acompañen la evolución estratégica de la empresa, más allá del momento técnico de la instalación del software.

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Medidas para reducir los riesgos de ataque por el uso de la IA

>>  lunes, 15 de junio de 2026

La Inteligencia Artificial no entra sola: qué riesgos aparecen cuando le damos acceso a mails, archivos y calendarios

https://www.itsitio.com
Por: José Aguirregabiria

Mario Micucci, Investigador de Seguridad Informática de ESET, analiza cómo el avance de asistentes conectados a plataformas digitales amplía la superficie de ataque, expone información sensible y qué medidas pueden tomarse para reducir los riesgos.



Cada vez más usuarios conectan asistentes de Inteligencia Artificial con correos electrónicos, navegadores, documentos, calendarios y aplicaciones de trabajo para automatizar tareas diarias.

Lo que hasta hace poco parecía una simple herramienta de consulta empieza a transformarse en un sistema con acceso real a buena parte de la vida digital de las personas y las empresas. Y ahí es donde especialistas en ciberseguridad empiezan a encender las alertas.

El fenómeno se aceleró en los últimos meses con el auge de integraciones alrededor de herramientas como Anthropic Claude y OpenAI ChatGPT. En redes sociales abundan tutoriales, extensiones y conectores que prometen transformar estos asistentes en verdaderos “copilotos digitales” capaces de leer mails, resumir documentos, organizar agendas o interactuar con distintas aplicaciones.

Sin embargo, detrás de esa comodidad aparecen nuevas superficies de ataque que empiezan a preocupar tanto a usuarios individuales como a empresas.

Mario Micucci, Investigador de Seguridad Informática de ESET, explicó que el principal cambio está en el nivel de acceso que empiezan a tener estas plataformas sobre la vida digital de las personas.

“La IA deja de ser solo una herramienta de consulta y pasa a convertirse en un intermediario con acceso a datos y acciones”, señaló.

Según el especialista, cuando un asistente puede leer correos, consultar archivos, acceder al calendario o navegar sitios web, el riesgo ya no se limita únicamente a la privacidad de la conversación. El problema pasa a ser mucho más amplio.

“Cuando un asistente puede leer correos, navegar páginas, consultar documentos, acceder al calendario o interactuar con aplicaciones, aumenta mucho la superficie de ataque”, advirtió Micucci.

Qué pasa cuando usamos extensiones y conectores no oficiales

Uno de los puntos que más preocupa a los especialistas es la proliferación de extensiones, plugins y conectores no oficiales que prometen potenciar las capacidades de asistentes de IA.

Muchas de estas herramientas ofrecen automatización de tareas, resúmenes de correos, integración con plataformas colaborativas o acceso rápido a documentos. El problema es que, para funcionar, suelen solicitar permisos extremadamente amplios.

“Un conector no oficial puede actuar como un puente entre la IA y datos altamente sensibles, pero sin las garantías de seguridad, privacidad, auditoría o control de permisos que debería tener una integración legítima”, explicó Micucci.

El investigador advirtió además que el boom de la inteligencia artificial ya está siendo aprovechado por ciberdelincuentes mediante campañas maliciosas especialmente diseñadas para explotar el interés masivo por estas tecnologías.

“Campañas de phishing más convincentes, sitios falsos que simulan herramientas de IA, extensiones maliciosas que prometen potenciar asistentes, instaladores falsos y malware disfrazado de aplicaciones de productividad”, sostuvo.

Cuando la Inteligencia Artificial tiene acceso a todo

Uno de los aspectos más delicados del nuevo escenario tecnológico aparece cuando una herramienta de IA obtiene acceso simultáneo a múltiples plataformas y fuentes de información.

Correos electrónicos, documentos internos, reuniones, calendarios, aplicaciones de mensajería y repositorios corporativos pueden terminar centralizados bajo un mismo asistente digital.

Para Micucci, el riesgo crece justamente por la capacidad de correlacionar datos.

“Un dato aislado puede no ser sensible, pero combinado con otros puede revelar información crítica”, explicó.

El especialista ejemplificó que un correo puede contener detalles sobre una negociación, mientras que un documento puede incluir precios y el calendario revelar reuniones vinculadas a un acuerdo comercial.

A esto se suma otro fenómeno cada vez más observado en el mundo de la seguridad informática: las llamadas “prompt injections”, instrucciones maliciosas ocultas dentro de documentos, páginas o correos electrónicos que buscan manipular el comportamiento del asistente de IA.

“El problema no es únicamente que el modelo vea información sensible, sino que puede procesar instrucciones maliciosas escondidas en correos, documentos, páginas web o archivos”, indicó.
Permisos excesivos: el punto ciego al conectar una IA

La discusión ya no gira únicamente alrededor de qué datos comparte voluntariamente un usuario, sino también sobre qué permisos concede a herramientas que actúan en su nombre.

Según el investigador de ESET, otorgar acceso amplio a correos, archivos o historial de navegación puede derivar en escenarios mucho más complejos que una simple filtración de datos.

“Cuando una herramienta tiene permisos de lectura y escritura, el riesgo no es solo la exposición de información. También puede haber modificación de archivos, envío de correos no autorizados, creación de eventos falsos o descarga de archivos maliciosos”, detalló.

En entornos corporativos, las consecuencias pueden escalar rápidamente hacia fuga de información, fraude interno o compromiso de cuentas.

Por eso, los expertos recomiendan prestar atención a determinadas señales antes de instalar cualquier integración relacionada con inteligencia artificial.

Shadow AI en las empresas: el uso de herramientas de inteligencia artificial sin control del área de IT preocupa cada vez más a especialistas en ciberseguridad.

Entre las principales alertas aparecen:
  • permisos desproporcionados;
  • desarrolladores desconocidos;
  • extensiones fuera de tiendas oficiales;
  • falta de política de privacidad;
  • promesas excesivamente amplias sobre automatización y productividad.
“Una integración que accede a correos, documentos o historial de navegación debería explicar qué datos recolecta, dónde los procesa, si son compartidos con terceros y cómo se pueden revocar los permisos”, señaló Micucci.

Shadow AI: cuando los empleados usan IA sin control de la empresa

El avance acelerado de la IA generativa también abrió una preocupación creciente dentro del mundo corporativo: el fenómeno conocido como “shadow AI”.

El término hace referencia al uso de herramientas de inteligencia artificial sin aprobación ni supervisión formal por parte de las áreas de IT o ciberseguridad.

“El principal riesgo es perder visibilidad y control sobre la información corporativa”, explicó Micucci.

Según el especialista, muchas organizaciones todavía no lograron adaptar políticas, controles y procesos internos a la velocidad con la que se expandieron estas plataformas.

“El problema no es que los empleados usen IA, sino que lo hagan sin lineamientos, clasificación de datos, revisión de proveedores o controles técnicos”, afirmó.

La preocupación crece porque estos asistentes no solo procesan información, sino que también pueden automatizar tareas, generar contenido y conectarse simultáneamente con múltiples aplicaciones empresariales.

Cómo darle acceso a la IA sin perder el control


Frente a este escenario, los especialistas insisten en que el desafío no pasa por evitar la inteligencia artificial, sino por utilizarla con criterios de seguridad adecuados.

Para Micucci, una de las claves principales es aplicar el principio de mínimo privilegio.

“Una herramienta de IA solo debería tener acceso a los datos y funciones estrictamente necesarios”, explicó.

El investigador también recomendó utilizar únicamente integraciones oficiales o aprobadas por las organizaciones, revisar cuidadosamente los permisos antes de instalar extensiones y revocar accesos que ya no sean necesarios.

Finalmente, dejó una advertencia que resume el nuevo paradigma tecnológico alrededor de la IA conectada.

“No son simples chats: cuando tienen acceso a aplicaciones, archivos y acciones, deben gestionarse con los mismos criterios de seguridad que cualquier otra aplicación crítica”, concluyó.

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Se debe conservar toda intervención que la IA haga en los archivos desde producción del documento hasta su conservación o eliminación

>>  lunes, 8 de junio de 2026

Trujillo propone que cada uso de IA deje rastro en los archivos
https://www.elpueblodeceuta.es/

Por J.I.M

El responsable de OBINAR plantea en Ceuta un nuevo sistema de metadatos para saber qué herramienta ha intervenido en un documento, cuándo lo ha hecho y con qué supervisión
Daniel A. Jorge Trujillo durante su ponencia | J.I.M.


Daniel A. Jorge Trujillo defendió este lunes en las jornadas Archiv-IA la necesidad de que los documentos y expedientes administrativos incorporen información específica sobre cualquier intervención realizada mediante inteligencia artificial. La propuesta de OBINAR plantea registrar el sistema utilizado, la fecha de actuación, el proceso afectado, el nivel de riesgo y la existencia o no de supervisión humana.

El ponente presentó las líneas de trabajo y resultados del Observatorio de Inteligencia Artificial en Archivos (OBINAR), centrados en una propuesta de metadatos que permita reflejar cuándo y cómo ha actuado un sistema de IA sobre un documento o expediente. Su planteamiento parte de una premisa clara: cada vez será “más raro” encontrar documentación administrativa que no haya sido tratada de alguna forma mediante inteligencia artificial.

Trujillo defendió que esa intervención debe quedar registrada en la descripción documental. No basta con saber que un expediente existe, quién lo produjo o en qué procedimiento se generó. Si una herramienta ha intervenido en su creación, clasificación, anonimización, traducción o eliminación, el archivo debe poder explicarlo.

La propuesta de OBINAR se articula en torno a un metadato general de inteligencia artificial y una serie de subcampos asociados. Entre ellos figuran el sistema utilizado, su versión, el modelo aplicado, la técnica empleada, el tipo de producto —generativo, predictivo o perceptivo—, el proceso tratado, la fecha de intervención, el nivel de riesgo, la existencia o no de supervisión humana, el responsable del tratamiento y la posible política interna vinculada al uso de esa tecnología.

Trujillo puso varios ejemplos para aterrizar la idea. Un sistema de IA puede funcionar como anonimizador de documentos, traductor o apoyo para elaborar informes. También puede intervenir más tarde en la clasificación archivística o en la descripción de una unidad documental. Si esas actuaciones se producen en momentos distintos, cada una debería quedar reflejada de forma individualizada.

La clave, explicó, está en la repetición del bloque de metadatos cada vez que haya una nueva intervención. Un mismo documento puede haber sido generado con ayuda de IA, clasificado posteriormente por otro sistema, completado con nuevos datos y valorado más adelante para su conservación o eliminación. En ese caso, no habría una única huella tecnológica, sino varias actuaciones que deben quedar asociadas a su fecha y contexto.

El nivel de riesgo fue otro de los puntos centrales de la exposición. OBINAR plantea que el esquema recoja si el uso de IA entra en categorías como riesgo inaceptable, alto, limitado o mínimo, siguiendo la lógica del marco europeo. Trujillo insistió además en la importancia de la supervisión humana, incluso cuando no sea estrictamente obligatoria.

“Supervisad todo lo que podáis”, recomendó, al considerar que la tecnología todavía no permite dejar determinados resultados sin control posterior.

La propuesta también contempla que las administraciones puedan enlazar cada sistema de IA con una ficha o página corporativa donde se explique qué herramienta se utiliza, con qué finalidad y bajo qué condiciones. Trujillo apuntó que algunas instituciones ya están publicando los algoritmos que emplean y vaticinó que esa práctica terminará extendiéndose por obligación normativa.

El trabajo de OBINAR, según detalló, busca encajar en el marco actual de gestión documental y servir de base para futuras actualizaciones del esquema de metadatos. La idea de fondo es sencilla, aunque técnicamente compleja: si la inteligencia artificial empieza a formar parte de la vida administrativa de los documentos, los archivos no pueden limitarse a conservar el resultado. También deben conservar la huella del proceso.

 

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