4 septiembre, 2026

No es ninguna sorpresa que la inteligencia artificial esté cambiando el trabajo de los programadores, sobre todo porque cada vez más código puede delegarse a esta tecnología. Ahora, escribir cada componente a mano está dejando de ser el centro absoluto del trabajo y ganan peso otras tareas, como entender bien el problema, decidir cómo resolverlo, diseñar el sistema y comprobar que lo que generan los modelos de IA funciona como debería. Karan M.V., director internacional de Relaciones con Desarrolladores de GitHub, lo explica en una entrevista con Saba Aafreen para Open Source For You. Su idea es que los desarrolladores están pasando de ser principalmente autores de código a convertirse también en solucionadores de problemas y orquestadores de agentes inteligentes. Pero esto no significa que vayan a dejar de programar para siempre. Más bien, parte de su responsabilidad empieza a situarse en un nivel por encima. Ese papel de “orquestador” consiste en decidir qué hay que construir, dividir el trabajo, dar contexto a los agentes, establecer restricciones y supervisar lo que producen. Para Karan, la informática, la ingeniería de software y el diseño de sistemas continúan siendo necesarios para saber si una solución tiene sentido o si una IA se está equivocando. Un agente de IA puede hacer bastante más que completar código La diferencia con los primeros asistentes de programación está en el grado de autonomía. Un agente puede recibir una tarea, trabajar con el contexto de un repositorio y producir cambios que después pasan por pruebas, revisiones y otros controles. Eso permite repartir partes diferentes de una aplicación. Karan menciona tareas relacionadas con frontend, backend, bases de datos y testing, además de depuración, revisión de código y validación de decisiones de arquitectura. De esta manera, el desarrollador sigue teniendo que decidir qué puede delegarse, qué permisos recibe cada agente, pero sobre todo, dónde están los límites. También debe saber comunicar restricciones y anticipar cómo puede fallar el sistema. Cuanta más ejecución se automatiza, más importante resulta distinguir entre un resultado aparentemente correcto y uno realmente fiable. GitHub ya está llevando esa idea a sus herramientas Cabe señalar que la estrategia que GitHub está impulsando en 2026 va precisamente en esa dirección. La IA empieza a intervenir no solo al generar fragmentos de código, sino también en revisiones, integración continua, depuración y mantenimiento de repositorios. Ante esto, la compañía ya plantea flujos en los que agentes inteligentes pueden clasificar incidencias, investigar fallos de CI o mantener documentación. Esas acciones no quedan fuera de control, ya que pueden limitarse mediante permisos y seguir pasando por mecanismos habituales como pruebas, revisiones de código o protecciones antes de que los cambios lleguen al proyecto. El cambio, por tanto, no consiste en retirar al programador del proceso. Consiste en desplazarlo hacia las decisiones que determinan cómo se desarrolla ese proceso y qué resultados pueden aceptarse. Karan asegura que GitHub ha pasado de alrededor de cuatro millones de desarrolladores en India en 2020 a más de 27 millones actualmente. El último dato detallado publicado en Octoverse situaba la comunidad en 21,9 millones en 2025, frente a 4,5 millones cinco años antes, convirtiéndola en la segunda mayor de GitHub. Ese mismo informe contabilizaba más de 180 millones de desarrolladores en todo el mundo y señalaba una presencia creciente de agentes en los flujos de trabajo. GitHub advierte, eso sí, de que esa coincidencia no demuestra que la IA sea la causa directa del aumento de actividad. Lo que sí empieza a dibujarse es un cambio en donde se concentra el valor humano. Si escribir código se vuelve más rápido y barato, comprender el problema, plantear buenas restricciones, detectar errores y decidir qué merece llegar a producción puede convertirse en una parte todavía más importante del trabajo de un programador.

Nscale, which recently struck a $45 billion deal with Anthropic, is in talks to raise additional funds in anticipation of an upcoming IPO.

La industria tecnológica global enfrenta un escenario complejo caracterizado por la baja disponibilidad de componentes clave y un incremento generalizado en los precios. El principal motor detrás de este fenómeno es el acelerado despliegue de la inteligencia artificial, cuyos centros de datos de escala masiva absorben volúmenes gigantescos de memoria RAM y unidades de almacenamiento de estado sólido (SSD), reduciendo la oferta para el resto del mercado corporativo y de consumo. Ante este cuello de botella, Kingston Technology enfatiza que la flexibilidad y la capacidad de adaptación en la arquitectura de hardware se han convertido en factores determinantes para garantizar la continuidad operativa de las empresas. 💻 Lee más en Hardware: “Progresivamente serán el estándar”: HP adelanta el impacto de la inteligencia artificial local en los computadores en Latinoamérica La visión de Kingston: Flexibilidad estratégica frente a la escasez Kingston Según explica José Luis Fernández, Senior Technology Manager de Kingston para América Latina, esperar configuraciones de fábrica a medida en el contexto actual puede paralizar proyectos durante meses. “En el contexto actual, marcado por la baja disponibilidad de determinados componentes y por tiempos de entrega cada vez más extensos, incorporar a partners en la estrategia tecnológica permite destrabar proyectos que, de otro modo, quedarían demorados o resultarían inviables por los altos costos. La disponibilidad y la competitividad en precios se han convertido en factores clave para avanzar con implementaciones que requieren rapidez y eficiencia”, destaca José Luis Fernández. Casos prácticos: Cómo evitar retrasos de meses en despliegues informáticos La firma estadounidense detalla tres escenarios cotidianos donde modificar la especificación inicial permite acelerar la entrega de infraestructura sin comprometer el rendimiento: 1. Despliegue de flota de notebooks corporativas Solicitar a un fabricante cien portátiles con configuración personalizada de fábrica (por ejemplo, 32 GB de RAM y SSD de 1 TB) puede implicar demoras de varios meses. La alternativa más eficiente consiste en adquirir los equipos en su configuración base disponible (16 GB de RAM) y realizar la ampliación (upgrade) de forma directa con módulos Kingston, recortando semanas de espera y reduciendo costes. 2. Módulos de memoria para servidores Los módulos de memoria RAM de 64 GB se posicionan hoy entre los insumos más escasos del mercado. Reconfigurar los servidores para utilizar módulos de 32 GB —dependiendo de las ranuras libres de la placa base— reduce los plazos de suministro de meses a escasos días. 3. Unidades de arranque en servidores La inclusión de unidades SSD propietarias muy específicas para el arranque del sistema operativo (boot drive) suele demorar la entrega de un servidor hasta por tres meses. Reemplazarlas por unidades SSD empresariales de disponibilidad inmediata permite poner en marcha el servidor de manera rápida. El auge de los sistemas NAS y el rol del almacenamiento SSD Enterprise Kingston Esta dinámica de mercado ha impulsado además la adopción de soluciones NAS (Network Attached Storage) de la mano de marcas como QNAP. Tanto pymes como grandes corporaciones están migrando hacia estas plataformas para centralizar datos, gestionar entornos de virtualización, operar bases de datos y administrar videovigilancia. La integración de unidades SSD Enterprise de Kingston en estos entornos NAS resulta crítica: aumenta drásticamente la velocidad de acceso I/O, permite responder a un mayor número de usuarios en simultáneo y habilita aplicaciones de alto procesamiento. Desafío del Mercado Actual Impacto Tradicional Solución Flexible de Kingston Alta demanda de RAM por IA Escasez de módulos de 64 GB para servidores. Adaptar la arquitectura a módulos de 32 GB para entrega en días. Demora en PCs/Notebooks a medida Espera de meses por pedidos personalizados. Comprar la versión base y realizar upgrade directo de memoria y SSD. Unidades de arranque específicas Bloqueo en la entrega de servidores (hasta 3 meses). Sustituir por unidades SSD Enterprise con stock inmediato. Gestión eficiente de datos Cuellos de botella en servidores tradicionales. Implementación de ecosistemas NAS con SSDs de alta velocidad. En un entorno donde la inteligencia artificial continuará presionando la cadena de suministro de semiconductores, revisar las configuraciones tradicionales y colaborar con socios estratégicos se consolida como la vía más pragmática para mantener la competitividad operativa. Para conocer más sobre el catálogo de componentes y soluciones de la marca, es posible consultar su sitio web oficial ([www.kingston.com](https://www.kingston.com)). ¿Ha afectado la disponibilidad de componentes informáticos los planes de actualización tecnológica en tu empresa o uso personal?

Las criptomonedas continúan consolidándose como un activo digital clave en la economía global. Tras atravesar periodos de alta volatilidad y eventos de contracción conocidos como el “criptoinvierno”, el mercado de divisas virtuales muestra una fase de relativa estabilidad. Factores como la incorporación de gigantes de pagos internacionales, la flexibilización de regulaciones en plazas como Hong Kong y los cambios en la legislación de países pioneros marcan el ritmo de adopción tanto para inversores de corto plazo como para tenedores a largo plazo. 🪙 Lee más en Ciberseguridad y Finanzas: Golpe a los casinos web en Chile: Ordenan el bloqueo de Betsson y las plataformas de Arturo Vidal, Naya Fácil y Nano Calderón Cotización actual de las principales criptodivisas A continuación se detallan los valores registrados por los principales activos digitales del mercado y su comportamiento en las últimas 24 horas: [ Bitcoin: $80.836,40 ] ──► [ Ethereum: $2.510,26 ] ──► [ BNB: $721,30 ] ──► [ TetherUs: $1,00 ] Bitcoin (BTC): Cotiza en 80.836,40 dólares, registrando una variación del -0,536%. Ethereum (ETH): Se ubica en los 2.510,26 dólares, mostrando un movimiento del 0,089%. BNB: Presenta un valor de 721,30 dólares, con un incremento del 4,85%. Dogecoin (DOGE): Impulsada históricamente por el interés público de Elon Musk, cotiza en 0,09 dólares con una alza del 6,88%. TetherUs (USDT): Mantiene su paridad estable en 1,00 dólar, con un ajuste menor del 0,04%. Litecoin (LTC): Registra una cotización de 51.059 dólares tras una variación de 2,89%. El impacto de PayPal USD y las señales de apertura en Asia Uno de los hitos más relevantes para la infraestructura Web3 y el sector de las Finanzas Descentralizadas (DeFi) es el lanzamiento de PayPal USD (PYUSD). Esta stablecoin cuenta con el respaldo directo de depósitos en dólares, bonos del Tesoro de EE. UU. a corto plazo y equivalentes de efectivo. La compañía confirmó que PYUSD facilitará la transferencia hacia billeteras de terceros y se integrará en plataformas de intercambio centralizadas y descentralizadas. Paralelamente, la eventual flexibilización de restricciones en Hong Kong sugiere un nuevo impulso para el uso comercial de activos digitales en la región asiática. Panorama de las criptomonedas en Latinoamérica El ritmo de adopción y la postura frente a los activos digitales varía de forma considerable según la jurisdicción: México: El Banco de México (Banxico) prohíbe a las entidades del sistema financiero nacional realizar o permitir operaciones con criptomonedas. Pese a esto, iniciativas privadas como las del grupo empresarial de Ricardo Salinas Pliego promueven el pago con Bitcoin en tiendas de consumo masivo. Colombia: El país destaca en adopción regional, ubicándose en el puesto 14 a nivel global según el reporte de Finder, con más de 500 comercios habilitados para recibir pagos con criptodivisas. Perú: El Banco Central de Reserva del Perú (BCR) descartó apurar la regulación de criptos privadas debido a su volatilidad, pero avanza en el desarrollo de un proyecto de moneda digital de banco central (CBDC). El Salvador: Tras convertirse en el primer país en otorgarle carácter de moneda de curso legal al Bitcoin en septiembre de 2021, la Asamblea Legislativa aprobó en enero de 2025 una reforma a la Ley Bitcoin impulsada por el gobierno de Nayib Bukele que retiró oficialmente dicho estatus. ¿Moneda o Token? Cómo funciona el desarrollo de un activo digital Para quienes buscan incursionar en la creación de activos digitales dentro de la tecnología blockchain, es fundamental distinguir entre los dos formatos existentes: Crear una Criptomoneda (Coin): Implica diseñar una blockchain propia desde cero, programar los nodos de la red, la interfaz y contar con un equipo multidisciplinario de desarrolladores e ingenieros en ciberseguridad. Crear un Token: Se apoya en una red preexistente (como la máquina virtual de Ethereum o la BNB Chain). Permite utilizar contratos inteligentes previamente establecidos para emitir activos en cuestión de minutos con un menor costo operativo. Activo / Concepto Cotización / Estatus Característica Principal Bitcoin (BTC) $80.836,40 USD Criptomoneda de mayor capitalización de mercado. Ethereum (ETH) $2.510,26 USD Red base principal para contratos inteligentes y tokens. PayPal USD (PYUSD) Paridad $1,00 USD Stablecoin diseñada para integración en Web3 y DeFi. Situación El Salvador Moneda de curso legal revocada (2025) Fin de la obligatoriedad de aceptación comercial de BTC. Independientemente de la facilidad técnica para emitir un token o invertir en activos digitales, los especialistas recuerdan la importancia de evaluar el estado legal local y contar con billeteras digitales seguras para el resguardo de las claves privadas. ¿Consideras que la llegada de las stablecoins corporativas como la de PayPal impulsará la adopción masiva de la Web3?

Self-identifying OpenAI agents posted 18,000 messages to a public wiki that discussed ways for other agents to bypass security sandbox restrictions during what was likely internal testing designed to gauge the agents’ hacking abilities, researchers said Friday. In all, agents with 3,700 distinct self-given names posted the messages to German site DSEwiki over a six-week period. Besides discussing ways the agents could break out of the restricted environment OpenAI intended to prevent them from posting code or content to the Internet, the posts shared test answers. The posts also shared possible ways to perform XSS (cross-site scripting) attacks against the wiki and to impersonate site moderators. In three of the posts, agents used the word “swarm” to describe the collection of agents engaged in the activity. Colluding to share answers The research team—composed of Sydney Von Arx, Spencer Kitts, Thomas Larsen, and Cormac Slade Byrd—said they found the posts and pieced them together. The researchers say there are gaps in their understanding of precisely what actions the agents took because the research is based solely on the content of the posts. Additionally, the agents generated “chain of thought” data that’s understood only by OpenAI. As a result, the researchers said, they in some cases made educated guesses, including that the agents were, in fact, from OpenAI. In a statement, OpenAI later confirmed they were. Read full article Comments