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De consumir tokens a producirlos: el nuevo reto económico de la IA empresarial

De consumir tokens a producirlos: el nuevo reto económico de la IA empresarial La irrupción de los modelos de razonamiento avanzado y los agentes de inteligencia artificial está transformando profundamente la forma en que las empresas planifican y presupuestan sus estrategias tecnológicas. El consumo de tokens —la unidad de medida sobre la que se factura el uso de los grandes modelos de lenguaje— se está disparando: los nuevos modelos de razonamiento consumen entre 10 y 20 veces más tokens que los modelos estándar solo para procesar un problema, una cifra que se multiplica de forma exponencial a medida que los agentes de IA encadenan tareas y utilizan herramientas de forma autónoma. Ante este escenario, las organizaciones se enfrentan a un

DocuSeal: la alternativa open source a Docusign que mira al self-hosting

La firma electrónica ha pasado de ser una herramienta puntual a convertirse en una pieza habitual del trabajo diario. Contratos, altas de clientes, documentos laborales, autorizaciones, acuerdos de confidencialidad o formularios internos se firman ya desde el móvil o el navegador. La comodidad es evidente, pero también lo es la factura cuando una empresa empieza a escalar usuarios, sobres, verificaciones, integraciones y soporte. Docusign sigue siendo una de las referencias del sector. Su marca inspira confianza, cuenta con un ecosistema amplio de integraciones y ofrece planes para necesidades muy distintas. Pero su modelo comercial no encaja igual de bien con todos los equipos. Según su página oficial de precios de eSignature en Estados Unidos, el plan Personal cuesta 10 dólares

Fortinet y NVIDIA llevan la seguridad de la IA al tiempo de ejecución

Fortinet ha reforzado su integración con NVIDIA para proteger cargas de Inteligencia Artificial, datos y agentes autónomos en centros de datos, cloud, entornos híbridos y edge. La pieza central es FortiAIGate, una solución que la compañía sitúa entre las aplicaciones y los modelos de IA para inspeccionar tráfico, aplicar políticas, detectar abusos y reducir el riesgo de fuga de información sin depender únicamente de controles externos al flujo de inferencia. El movimiento llega en un momento en el que muchas empresas están pasando de las pruebas con chatbots a despliegues más complejos de IA agéntica. En esos escenarios, los modelos no solo responden a preguntas: consultan herramientas, llaman a APIs, interactúan con servidores MCP, acceden a datos corporativos y pueden

SAP quiere llevar la IA agéntica al corazón de la empresa

SAP ha presentado en Sapphire 2026 su nueva visión de la “empresa autónoma”, una apuesta que intenta llevar los agentes de Inteligencia Artificial más allá del asistente conversacional y situarlos dentro de los procesos críticos de negocio: finanzas, cadena de suministro, compras, recursos humanos, experiencia de cliente y operaciones sectoriales. La propuesta combina una nueva SAP Business AI Platform, la SAP Autonomous Suite y una experiencia de usuario centrada en Joule, el asistente de IA de la compañía. El anuncio llega en un momento en el que el software empresarial se enfrenta a una presión clara. Las empresas no quieren solo herramientas que respondan preguntas o generen textos; buscan automatizar procesos completos, reducir tiempos de cierre financiero, anticipar incidencias en

NVIDIA ya no solo vende GPUs: financia la infraestructura de la IA

NVIDIA se ha convertido en algo más que el proveedor dominante de chips para inteligencia artificial. La compañía de Jensen Huang está usando su enorme generación de caja y su capitalización bursátil para financiar a buena parte del ecosistema que necesita para seguir creciendo: desarrolladores de modelos, neoclouds, operadores de centros de datos, fabricantes de fibra óptica, compañías de fotónica, empresas de networking y socios de silicio. El movimiento no es menor. Según CNBC, NVIDIA ya habría superado los 40.000 millones de dólares en compromisos de inversión en 2026, una cifra que confirma su transformación en una especie de banco industrial de la IA. La lógica es clara: si el cuello de botella de la inteligencia artificial está en la

SMIC cuestiona la obsesión por los 2 nm en plena guerra del chip

Zhang Rujing, fundador de SMIC, ha puesto palabras a una tensión que atraviesa toda la industria de los semiconductores: no todo el éxito se mide por llegar antes a los 3 nm o a los 2 nm. En una entrevista recogida por medios chinos, el directivo sostiene que esa lectura es un “error de concepto” porque reduce un mercado inmenso a una carrera muy visible, muy cara y reservada a unos pocos actores. La afirmación llega en un momento especialmente sensible para China. SMIC es la mayor fundición del país, pero sigue condicionada por las restricciones de exportación de equipos avanzados de litografía y por la dificultad de competir de tú a tú con TSMC, Samsung Foundry o Intel Foundry

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