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Bruselas lanza el consorcio europeo de infraestructuras digitales: un paso clave para la soberanía tecnológica de Europa
Madrid Tech Show 2025
La Comisión Europea ha adoptado un nuevo instrumento legal —el Digital Commons European Digital Infrastructure Consortium (DC-EDIC)— que permitirá a los Estados miembros de la UE cooperar en la creación, despliegue y operación de infraestructuras digitales de interés común. La decisión se publicó el 29 de octubre de 2025.
En su quinta edición, el Tech Show Madrid 2025, abordó la convergencia entre IA, nube, ciberseguridad y talento, y proyectó a la capital española como eje de decisión tecnológica europeo.
Agentes IA corporativos pueden filtrar datos sensibles vía búsqueda web manipulada
Estudios
Víctor Manuel Vargas Yun y la clasificación ordinal: hacia una IA con matices
¡ JusticIA por el mundo !
Recursividad LLMs
El estudio trata de proporcionar a la organización una visión de alto nivel, clara y completa del resurgimiento de los principios recursivos aplicados a los LLMs.
Recorremos el mundo recopilando las diversas iniciativas que aplican Inteligencia Artificial.
Databricks lanza herramientas de IA para mejorar la precisión de los agentes
Las grandes tecnológicas aceleran el gasto en IA y nube pese a los riesgos
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Bruselas lanza el consorcio europeo de infraestructuras digitales: un paso clave para la soberanía tecnológica
¿Qué es DC-EDIC y por qué es importante?
- DC-EDIC será un consorcio con personalidad jurídica propia, con sede en París, con los Estados miembros fundadores: Francia, Alemania, Países Bajos e Italia.
- Su objetivo es impulsar lo que la Comisión define como “comunes digitales” europeos: infraestructuras, servicios y plataformas que puedan reutilizarse y escalarse, favoreciendo la interoperabilidad, transparencia y licencia abierta cuando sea posible.
- La iniciativa responde a la vulnerabilidad que genera la dependencia europea de infraestructuras y tecnologías importadas. Fortalecer la soberanía tecnológica es, según la Comisión, una prioridad estratégica.
- Entre las acciones previstas están: creación de una «ventanilla única» (one-stop-shop) de asesoramiento y financiación, apoyo legal y técnico, coordinación con comunidades públicas, privadas y cívicas, así como la publicación de informes anuales sobre el estado de los comunes digitales europeos.
Marco institucional: ¿Qué es la figura de EDIC?La figura de EDIC —European Digital Infrastructure Consortium— es un instrumento jurídico que permite a al menos tres Estados miembros, con aprobación de la Comisión Europea, crear una entidad con personalidad jurídica para desplegar proyectos multi-país en el ámbito digital.
Algunas de sus características:
- La sede está en un Estado miembro, y su personalidad jurídica debe ser reconocida por todos los Estados miembros.
- Puede desplegar infraestructuras conjuntas, operar servicios, reunir entidades públicas, privadas, usuarios finales e industria.
- Los Estados miembros fundadores pueden definir libremente la estructura interna, derechos de voto, contribuciones, gobernanza del consorcio.
Cronograma y próximos pasosSegún la comunicación de la Comisión:
- Se prevé que DC-EDIC sea lanzado oficialmente en diciembre de 2025.
- Para 2027, se espera que haya entregado su ventanilla única de financiación y asesoramiento, publicado su primer informe «State of the Digital Commons» y organizado un foro anual de comunes digitales.
- Las actividades arrancarán con el nombramiento del Director y del equipo fundador, así como el establecimiento del Comité de Estrategia de Implementación.
Retos y expectativasEste nuevo instrumento plantea varias oportunidades y también retos:
- Positivo: crea una plataforma para que los Estados miembros sumen recursos y capacidades, eviten duplicaciones y fomenten soluciones digitales europeas propias, bajo licencias abiertas y con gobernanza clara.
- Retos: asegurar que la participación sea coherente entre muchos países, que la gobernanza esté equilibrada y que los proyectos desemboquen en infraestructuras operativas (y no sólo en “memorandos”). Además, tendrá que competir con soluciones internacionales ya establecidas y demostrar su valor añadido real.
- También será clave garantizar que las licencias abiertas y la reutilización técnica y legal sean efectivas, así como que se garantice la seguridad, privacidad (incluyendo conformidad con el Reglamento General de Protección de Datos) y resiliencia de las infraestructuras.
La creación del DC-EDIC marca un paso significativo de la Unión Europea hacia una mayor autodependencia tecnológica y un ecosistema digital más coordinado entre sus países. En un mundo donde las tecnologías y plataformas digitales dominan cada vez más la vida pública y privada, Europa busca no estar simplemente como consumidor, sino como co-creador y gestor de sus infraestructuras digitales. Habrá que observar con atención cómo evoluciona este consorcio, qué proyectos concretos lanza en los próximos dos años, y cómo impacta en la competitividad digital europea.
La Comisión Europea ha adoptado un nuevo instrumento legal —el Digital Commons European Digital Infrastructure Consortium (DC-EDIC)— que permitirá a los Estados miembros de la UE cooperar en la creación, despliegue y operación de infraestructuras digitales de interés común. La decisión se publicó el 29 de octubre de 2025.
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Agentes IA corporativos pueden filtrar datos sensibles vía búsqueda web manipulada
Un estudio advierte que agentes de inteligencia artificial en empresas pueden revelar información confidencial al procesar páginas web con instrucciones ocultas, sin necesidad de hackeo directo. Una investigación reciente ha demostrado cómo agentes de IA corporativos, diseñados para consultar tanto fuentes internas como externas, pueden ser manipulados mediante técnicas de “inyección indirecta de instrucciones” para filtrar datos sensibles sin que el usuario lo perciba. El ataque consiste en insertar instrucciones ocultas —como texto en blanco sobre fondo blanco— en una página web. Al visitarla, el agente las interpreta como órdenes válidas, por ejemplo, para buscar documentos internos y enviarlos a servidores externos. No se trata de una vulnerabilidad técnica clásica: el agente simplemente hace lo que se espera de él, pero sobre la base de información maliciosamente diseñada. Se analizaron más de mil variantes de ataque, con diferencias en tamaño, codificación y formato. Los resultados revelan que la resistencia del agente no depende directamente del tamaño del modelo, sino de su entrenamiento y alineación. Expertos en ciberseguridad advierten que estos agentes deben tratarse como software con riesgo real: requieren control de accesos, separación entre fuentes internas y externas, y mecanismos de supervisión. El riesgo crece cuando también gestionan imágenes, audio o automatizan acciones, ya que las instrucciones pueden camuflarse en múltiples formatos. Las defensas tradicionales, centradas en el filtrado de entradas del usuario o el control de accesos directos, resultan insuficientes. Por eso se recomienda establecer barreras intermedias entre el agente y los sistemas que controla, auditar su comportamiento antes del despliegue, y fomentar el desarrollo de estándares de seguridad compartidos en el sector. El auge de estos sistemas autónomos obliga a las empresas a replantear su estrategia: la IA no solo ofrece eficiencia, sino también nuevas superficies de ataque. Detectarlas y mitigarlas será clave para evitar que la próxima brecha venga desde una simple búsqueda en internet.
Representación visual de cómo una IA corporativa puede ser manipulada mediante instrucciones ocultas en páginas web, exponiendo datos internos sin intervención directa del usuario
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Víctor Manuel Vargas Yun y la clasificación ordinal: hacia una IA con matices
El premio y el investigador
El investigador del Universidad de Córdoba (UCO) ha sido galardonado con el Premio de Investigación Sociedad Científica Informática de España‑Fundación BBVA 2025, modalidad “Investigadores jóvenes en informática”, por sus «contribuciones significativas en nuevas metodologías de aprendizaje profundo y clasificación ordinal» que han permitido avances en sectores clave como la biomedicina y las energías renovables.
Según el artículo de El Confidencial, Víctor Manuel Vargas explica que su objetivo es lograr que los sistemas de inteligencia artificial (IA) no sólo imiten decisiones binarias (“sí”/“no”), sino que puedan operar “con matices, dudas y grados de confianza”.
¿Qué es la clasificación ordinal y por qué es relevante?
La clasificación ordinal es un tipo de tarea en aprendizaje automático en la que las clases no son simplemente categóricas e independientes, sino que mantienen un orden o escala (por ejemplo: leve → moderado → grave).En lugar de “esta imagen es patológica” vs “esta imagen es sana”, el sistema debe decir “grado 1”, “grado 2”, “grado 3”, etc., respetando un orden lógico.
Las ventajas de este enfoque incluyen:
- Permite mayor granularidad en la decisión: se puede diferenciar entre niveles de severidad.
- Puede mejorar la asignación de recursos: si se sabe que un caso es “moderado-alto” en lugar de “alto” o “bajo”, se pueden hacer intervenciones más finas.
- Mitiga el efecto de errores binarios extremos (por ejemplo, clasificar leve como grave o viceversa).
La línea de investigación de Vargas Yun se centra en combinar métodos de aprendizaje profundo (“deep learning”) con clasificación ordinal, lo que implica adaptar arquitecturas de redes neuronales, funciones de pérdida específicas, y técnicas de entrenamiento que respeten el orden de las clases.
¿Cómo lo está haciendo? Algunos aspectos técnicos
Aunque los artículos completos del investigador no están todos disponibles públicamente, los indicios disponibles permiten señalar varios ingredientes técnicos clave de su investigación:
- Uso de redes neuronales convolucionales (CNN) u otras arquitecturas de deep learning para extraer características de imágenes (por ejemplo en biomedicina).
- Diseño de funciones de pérdida (loss functions) especializadas para clasificación ordinal, que penalizan más los errores “lejos en el orden” que los “errores cercanos”. Por ejemplo, confundir grado 1 con grado 2 es menos grave que grado 1 con grado 4.
- Uso de técnicas de regularización y robustez para asegurar que el modelo generalice bien —un tema que Vargas menciona cuando habla del “riesgo de cajas negras” y la necesidad de explicabilidad.
- Aplicación a contextos reales: el investigador menciona la biomedicina y las energías renovables como dos áreas donde ya se han probado sus metodologías.
El reconocimiento por parte de la Sociedad Científica Informática de España (SCIE) y la Fundación BBVA no sólo valida la originalidad del enfoque de Vargas Yun, sino que también señala que éste es un camino científico con relevancia práctica.
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Las grandes tecnológicas aceleran el gasto en IA y nube pese a los riesgos
El auge de la inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa, es una realidad que impulsa inversiones masivas en infraestructura y servicios en la nube. Los gigantes tecnológicos como Nvidia, que ha superado los 5 billones de dólares en valoración bursátil, y Microsoft, que reportó un gasto de capital récord de 35 000 millones de dólares en su último trimestre, ejemplifican la magnitud del fenómeno. Ese gasto se traduce en contratos para empresas de sectores industriales, energía o equipamiento pesado, que ya están invirtiendo en centros de datos, servidores, sistemas de enfriamiento o alimentación eléctrica: por ejemplo, la división de data‑centers de Caterpillar creció un 31 % en el trimestre más reciente, y se estima que el gasto en infraestructuras relacionadas con IA podría alcanzar entre 3 y 4 billones de dólares hacia 2030. Paralelamente, el mercado de servicios en la nube experimentó un trimestre de crecimiento récord, impulsado justamente por la demanda de cargas de trabajo de IA. Los ingresos de infraestructura en la nube alcanzaron un nuevo máximo en el tercer trimestre, con subidas en doble dígito atribuidas directamente a la adopción de IA. El cruce de ambas tendencias —la inversión en infraestructura + la aceleración del consumo de servicios en la nube— revela una economía digital en fase de expansión dinámica. Sin embargo, no faltan voces que advierten de riesgos: el ratio de ventas frente al gasto en capital (capex) en algunas grandes tecnológicas se ha deteriorado, lo que plantea la pregunta de cuándo el retorno de esas inversiones comenzará realmente a reflejarse de forma sólida. Desde la óptica de España y Europa, el efecto también es significativo: requieren importar gran parte del equipamiento para data‑centers y semiconductores, lo que subraya cómo la apuesta por la IA está vinculada a cadenas globales de suministro y debate geopolítico sobre soberanía tecnológica. En definitiva, la “gran construcción” de la IA —infraestructura, nube, servicios— está en pleno crecimiento acelerado. Las decisiones tomadas en los próximos años definirán no sólo los jugadores que lideran esta nueva fase tecnológica, sino también el ritmo y los beneficiarios de esa revolución: desde las grandes plataformas hasta el equipamiento industrial, pasando por países y regiones que intentan no quedarse atrás. ¿Qué sigue? • Ver cómo evolucionan los márgenes y la monetización real de esos ingentes gastos en IA. • Observar si la demanda continúa siendo tan explosiva como hasta ahora o si se produce una estabilización. • Evaluar el impacto regulatorio, de competencia y de cadenas de suministro a nivel global.
El auge de la inteligencia artificial dispara la construcción de centros de datos y la inversión en infraestructuras tecnológicas a escala global.
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Databricks lanza herramientas de IA para mejorar la precisión de los agentes
Databricks presentó el lunes importantes actualizaciones de su marco Agent Bricks, introduciendo nuevas capacidades de gobernanza y evaluación diseñadas para ayudar a las empresas a llevar los agentes de IA desde proyectos piloto hasta producción. El anuncio, parte de la iniciativa "Semana de los Agentes de IA" de la compañía, aborda desafíos críticos que han impedido que hasta el 80% de los proyectos de IA alcancen su implementación.
Las actualizaciones se centran en cuatro características clave: MLflow para Calidad y Observabilidad de Agentes, ahora disponible de forma general para monitorear continuamente la precisión de los agentes; AI Gateway para gobernar el acceso a modelos; MCP Catalog en Marketplace para gestionar las conexiones de agentes con herramientas externas; y ai_parse_document, una función SQL para extraer datos estructurados de documentos no estructurados.
Abordando la Brecha de Producción
Las nuevas capacidades abordan problemas de larga data que han obstaculizado el desarrollo de IA agéntica, incluyendo la falta de confianza en la calidad de los agentes, el bloqueo de proveedor con proveedores de modelos únicos, y preocupaciones de seguridad. "El impulso para lanzar estas nuevas capacidades de Agent Bricks fue abordar estos desafíos ayudando a las empresas a elegir el mejor modelo para su tarea y extendiendo los controles de gobernanza y seguridad en los que las empresas ya confían", dijo Craig Wiley, director senior de producto para IA y aprendizaje automático de Databricks.
La funcionalidad expandida de MLflow permite a los usuarios crear lógica de evaluación personalizada con "jueces" ajustables que evalúan el rendimiento del modelo utilizando criterios específicos del dominio. "Puedes dar retroalimentación en lenguaje natural, y entre bastidores entrenaremos a los jueces para reflejar mejor esa retroalimentación", explicó Wiley. El AI Gateway proporciona gobernanza unificada a través de modelos propietarios como GPT-5 de OpenAI, Gemini de Google, y Claude de Anthropic, así como alternativas de código abierto.
Módulos Abiertos que se pueden usar Estos son componentes que puedes descargar y usar en tu propia infraestructura, de forma modular y gratuita, sin necesidad de contratar la plataforma Databricks:
- DBRX (El "Cerebro" del Agente): Este es su modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto. Puedes descargar los pesos del modelo DBRX y usarlo como el motor de razonamiento principal para tu agente personalizado. Compite con otros modelos abiertos como LLaMA o Mixtral.
- MLflow (El "Taller" de MLOps): Es el proyecto de código abierto más popular de Databricks para MLOps (gestión del ciclo de vida del machine learning). Puedes usar MLflow en tu propia solución para rastrear los experimentos de tus agentes, empaquetar los agentes (como "sabores" de MLflow) y desplegarlos.
- Delta Lake (La "Memoria" del Agente): Como mencioné antes, es el formato de almacenamiento abierto. Puedes usar Delta Lake como la capa de memoria a largo plazo para tus agentes (por ejemplo, para almacenar historiales de conversación o bases de conocimiento) sin usar la plataforma Databricks.
Los anuncios, que forman parte de su "Semana de los agentes de IA", incluyen nuevas funciones en la plataforma de código abierto MLflow para administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático, un mercado para servidores de protocolo de contexto de modelos y herramientas para extraer datos estructurados de documentos.
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ACONTECIMIENTOS
Madrid refuerza su posición como hub tecnológico con la masiva edición 2025 del Tech Show
En su quinta edición, el Tech Show Madrid 2025 reunió a más de 27 000 profesionales, abordó la convergencia entre IA, nube, ciberseguridad y talento, y proyectó a la capital española como eje de decisión tecnológica europeo. En dos días de actividad intensa celebrados en IFEMA, el Tech Show Madrid 2025 consolidó su posición como uno de los encuentros tecnológicos más relevantes del continente. Cerca de 27.000 profesionales, más de 470 empresas expositoras y más de 400 ponentes nacionales e internacionales convirtieron el evento en un auténtico termómetro del pulso innovador europeo. Lejos de centrarse únicamente en la exhibición de soluciones tecnológicas, el encuentro apostó por una visión estratégica: mostrar cómo estas tecnologías se integran en los modelos de negocio reales. La edición de este año se estructuró en torno a siete ferias especializadas, cada una enfocada en una dimensión clave del ecosistema digital: Cloud & AI Infrastructure, Data Centre World, Cybersecurity World, Big Data & AI World, Technology for Marketing, E‑Show y HR & Learning Technologies. Esta convergencia temática reflejó una tendencia que gana fuerza en todo el sector: la interdependencia entre infraestructuras, seguridad, analítica, talento y experiencia del cliente. Entre los temas que dominaron las conversaciones, la ciberseguridad ocupó un lugar central. Se destacó la necesidad de superar modelos de defensa reactivos, especialmente ante el nuevo marco regulador europeo, que obliga a estrategias preventivas más sofisticadas. En paralelo, la irrupción de Data Centre World como feria independiente permitió focalizar el debate en la eficiencia energética de los centros de datos, la sostenibilidad y el papel de la inteligencia artificial en la optimización de recursos.
El evento cierra su quinta edición con 27.000 asistentes y un impacto económico de 60 millones, impulsando la proyección tecnológica internacional de Madrid.
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2/2
ACONTECIMIENTOS
Madrid refuerza su posición como hub tecnológico con la masiva edición 2025 del Tech Show
Pero si hubo un eje transversal a todas las ponencias y debates fue el talento. Se abordaron desde nuevos modelos de liderazgo hasta la creciente importancia del “talento híbrido”, profesionales capaces de combinar habilidades técnicas y estratégicas. Las empresas tecnológicas más dinámicas pusieron el foco en cómo atraer, desarrollar y retener este tipo de perfiles en un contexto de alta competencia y transformación constante. En términos económicos, el evento dejó una huella significativa: se estima que generó un impacto de unos 60 millones de euros en la ciudad. Además, el 15 % de los asistentes fueron internacionales, lo que refuerza la proyección global de Madrid como destino para la innovación tecnológica. En este mismo marco, la Comunidad de Madrid presentó la primera edición de la Madrid Tech Week, con el objetivo de reforzar su papel como polo de innovación en el sur de Europa. La región ya acoge el 44 % de los eventos tecnológicos celebrados en España y capta cerca del 85 % de la inversión tecnológica nacional. Este posicionamiento no es casual: responde a una estrategia que combina conectividad, atracción de talento, ventajas fiscales y un ecosistema empresarial en crecimiento. La evolución del Tech Show Madrid refleja una transformación profunda. Madrid no es ya únicamente un escenario para la presentación de innovaciones, sino una plataforma estructural desde la que se toman decisiones clave para el futuro tecnológico europeo. La clave para consolidar este rol estará en convertir la efervescencia del evento en un impulso continuado para el tejido empresarial, el desarrollo de talento y la atracción de inversión sostenible. La feria ha dejado claro que el futuro tecnológico se construye no solo con herramientas, sino con visión estratégica compartida.
El evento cierra su quinta edición con 27.000 asistentes y un impacto económico de 60 millones, impulsando la proyección tecnológica internacional de Madrid.
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¡ JusticIA por el mundo !
ESTUDIOS
Recursividad en LLMs
ESTUDIOS
La reinvención de la recursión como un proceso de "pensamiento" iterativo ha dado lugar a una nueva generación de arquitecturas de IA que desafían la idea de que "más grande es siempre mejor". Estos modelos, aunque diferentes en su diseño, comparten una filosofía: es más inteligente y eficiente dedicar más tiempo de cómputo a refinar una respuesta que simplemente construir un modelo más gigantesco. Este estudio ofrece una breve introducción a la historia de la inteligencia artificial en relación con la recursividad, analiza tres de las implementaciones más relevantes de este enfoque y reflexiona sobre la nueva etapa de madurez que atraviesa el campo de la IA.
En este apartado, realizamos un recorrido global para recopilar las distintas iniciativas que aplican la Inteligencia Artificial en apoyo y mejora de la administración de justicia. A través de este análisis, podemos comprobar que nuestro nivel de desarrollo es comparable, e incluso superior en algunos casos, a lo que se está haciendo en otros países. Nos mantendremos atentos a este tema para identificar nuevos campos de utilidad y continuar avanzando en esta dirección.
"La recursión moderna ya no se centra en recorrer una secuencia o un árbol, sino que se ha reinventado como un proceso computacional iterativo. En lugar de ser una característica estructural, la recursión se ha convertido en un mecanismo para el refinamiento deliberado, permitiendo a un modelo "pensar más tiempo" sobre un problema, refinar sus propias representaciones internas y asignar recursos de manera dinámica."
Damos un vistazo a lo que están haciendo fuera, y nos comparamos.
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La Comisión Europea ha adoptado un nuevo instrumento legal —el Digital Commons European Digital Infrastructure Consortium (DC-EDIC)— que permitirá a los Estados miembros de la UE cooperar en la creación, despliegue y operación de infraestructuras digitales de interés común. La decisión se publicó el 29 de octubre de 2025.
En su quinta edición, el Tech Show Madrid 2025, abordó la convergencia entre IA, nube, ciberseguridad y talento, y proyectó a la capital española como eje de decisión tecnológica europeo.
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Víctor Manuel Vargas Yun y la clasificación ordinal: hacia una IA con matices
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Bruselas lanza el consorcio europeo de infraestructuras digitales: un paso clave para la soberanía tecnológica
¿Qué es DC-EDIC y por qué es importante?
- Su objetivo es impulsar lo que la Comisión define como “comunes digitales” europeos: infraestructuras, servicios y plataformas que puedan reutilizarse y escalarse, favoreciendo la interoperabilidad, transparencia y licencia abierta cuando sea posible.
- La iniciativa responde a la vulnerabilidad que genera la dependencia europea de infraestructuras y tecnologías importadas. Fortalecer la soberanía tecnológica es, según la Comisión, una prioridad estratégica.
- Entre las acciones previstas están: creación de una «ventanilla única» (one-stop-shop) de asesoramiento y financiación, apoyo legal y técnico, coordinación con comunidades públicas, privadas y cívicas, así como la publicación de informes anuales sobre el estado de los comunes digitales europeos.
Marco institucional: ¿Qué es la figura de EDIC?La figura de EDIC —European Digital Infrastructure Consortium— es un instrumento jurídico que permite a al menos tres Estados miembros, con aprobación de la Comisión Europea, crear una entidad con personalidad jurídica para desplegar proyectos multi-país en el ámbito digital.Algunas de sus características:
- La sede está en un Estado miembro, y su personalidad jurídica debe ser reconocida por todos los Estados miembros.
- Puede desplegar infraestructuras conjuntas, operar servicios, reunir entidades públicas, privadas, usuarios finales e industria.
- Los Estados miembros fundadores pueden definir libremente la estructura interna, derechos de voto, contribuciones, gobernanza del consorcio.
Cronograma y próximos pasosSegún la comunicación de la Comisión:- Se prevé que DC-EDIC sea lanzado oficialmente en diciembre de 2025.
- Para 2027, se espera que haya entregado su ventanilla única de financiación y asesoramiento, publicado su primer informe «State of the Digital Commons» y organizado un foro anual de comunes digitales.
- Las actividades arrancarán con el nombramiento del Director y del equipo fundador, así como el establecimiento del Comité de Estrategia de Implementación.
Retos y expectativasEste nuevo instrumento plantea varias oportunidades y también retos:La creación del DC-EDIC marca un paso significativo de la Unión Europea hacia una mayor autodependencia tecnológica y un ecosistema digital más coordinado entre sus países. En un mundo donde las tecnologías y plataformas digitales dominan cada vez más la vida pública y privada, Europa busca no estar simplemente como consumidor, sino como co-creador y gestor de sus infraestructuras digitales. Habrá que observar con atención cómo evoluciona este consorcio, qué proyectos concretos lanza en los próximos dos años, y cómo impacta en la competitividad digital europea.
La Comisión Europea ha adoptado un nuevo instrumento legal —el Digital Commons European Digital Infrastructure Consortium (DC-EDIC)— que permitirá a los Estados miembros de la UE cooperar en la creación, despliegue y operación de infraestructuras digitales de interés común. La decisión se publicó el 29 de octubre de 2025.
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Un estudio advierte que agentes de inteligencia artificial en empresas pueden revelar información confidencial al procesar páginas web con instrucciones ocultas, sin necesidad de hackeo directo. Una investigación reciente ha demostrado cómo agentes de IA corporativos, diseñados para consultar tanto fuentes internas como externas, pueden ser manipulados mediante técnicas de “inyección indirecta de instrucciones” para filtrar datos sensibles sin que el usuario lo perciba. El ataque consiste en insertar instrucciones ocultas —como texto en blanco sobre fondo blanco— en una página web. Al visitarla, el agente las interpreta como órdenes válidas, por ejemplo, para buscar documentos internos y enviarlos a servidores externos. No se trata de una vulnerabilidad técnica clásica: el agente simplemente hace lo que se espera de él, pero sobre la base de información maliciosamente diseñada. Se analizaron más de mil variantes de ataque, con diferencias en tamaño, codificación y formato. Los resultados revelan que la resistencia del agente no depende directamente del tamaño del modelo, sino de su entrenamiento y alineación. Expertos en ciberseguridad advierten que estos agentes deben tratarse como software con riesgo real: requieren control de accesos, separación entre fuentes internas y externas, y mecanismos de supervisión. El riesgo crece cuando también gestionan imágenes, audio o automatizan acciones, ya que las instrucciones pueden camuflarse en múltiples formatos. Las defensas tradicionales, centradas en el filtrado de entradas del usuario o el control de accesos directos, resultan insuficientes. Por eso se recomienda establecer barreras intermedias entre el agente y los sistemas que controla, auditar su comportamiento antes del despliegue, y fomentar el desarrollo de estándares de seguridad compartidos en el sector. El auge de estos sistemas autónomos obliga a las empresas a replantear su estrategia: la IA no solo ofrece eficiencia, sino también nuevas superficies de ataque. Detectarlas y mitigarlas será clave para evitar que la próxima brecha venga desde una simple búsqueda en internet.
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Víctor Manuel Vargas Yun y la clasificación ordinal: hacia una IA con matices
El premio y el investigador
El investigador del Universidad de Córdoba (UCO) ha sido galardonado con el Premio de Investigación Sociedad Científica Informática de España‑Fundación BBVA 2025, modalidad “Investigadores jóvenes en informática”, por sus «contribuciones significativas en nuevas metodologías de aprendizaje profundo y clasificación ordinal» que han permitido avances en sectores clave como la biomedicina y las energías renovables.
Según el artículo de El Confidencial, Víctor Manuel Vargas explica que su objetivo es lograr que los sistemas de inteligencia artificial (IA) no sólo imiten decisiones binarias (“sí”/“no”), sino que puedan operar “con matices, dudas y grados de confianza”.
¿Qué es la clasificación ordinal y por qué es relevante?
La clasificación ordinal es un tipo de tarea en aprendizaje automático en la que las clases no son simplemente categóricas e independientes, sino que mantienen un orden o escala (por ejemplo: leve → moderado → grave).En lugar de “esta imagen es patológica” vs “esta imagen es sana”, el sistema debe decir “grado 1”, “grado 2”, “grado 3”, etc., respetando un orden lógico.
Las ventajas de este enfoque incluyen:
- Puede mejorar la asignación de recursos: si se sabe que un caso es “moderado-alto” en lugar de “alto” o “bajo”, se pueden hacer intervenciones más finas.
- Mitiga el efecto de errores binarios extremos (por ejemplo, clasificar leve como grave o viceversa).
La línea de investigación de Vargas Yun se centra en combinar métodos de aprendizaje profundo (“deep learning”) con clasificación ordinal, lo que implica adaptar arquitecturas de redes neuronales, funciones de pérdida específicas, y técnicas de entrenamiento que respeten el orden de las clases.¿Cómo lo está haciendo? Algunos aspectos técnicos
Aunque los artículos completos del investigador no están todos disponibles públicamente, los indicios disponibles permiten señalar varios ingredientes técnicos clave de su investigación:
El reconocimiento por parte de la Sociedad Científica Informática de España (SCIE) y la Fundación BBVA no sólo valida la originalidad del enfoque de Vargas Yun, sino que también señala que éste es un camino científico con relevancia práctica.
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El auge de la inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa, es una realidad que impulsa inversiones masivas en infraestructura y servicios en la nube. Los gigantes tecnológicos como Nvidia, que ha superado los 5 billones de dólares en valoración bursátil, y Microsoft, que reportó un gasto de capital récord de 35 000 millones de dólares en su último trimestre, ejemplifican la magnitud del fenómeno. Ese gasto se traduce en contratos para empresas de sectores industriales, energía o equipamiento pesado, que ya están invirtiendo en centros de datos, servidores, sistemas de enfriamiento o alimentación eléctrica: por ejemplo, la división de data‑centers de Caterpillar creció un 31 % en el trimestre más reciente, y se estima que el gasto en infraestructuras relacionadas con IA podría alcanzar entre 3 y 4 billones de dólares hacia 2030. Paralelamente, el mercado de servicios en la nube experimentó un trimestre de crecimiento récord, impulsado justamente por la demanda de cargas de trabajo de IA. Los ingresos de infraestructura en la nube alcanzaron un nuevo máximo en el tercer trimestre, con subidas en doble dígito atribuidas directamente a la adopción de IA. El cruce de ambas tendencias —la inversión en infraestructura + la aceleración del consumo de servicios en la nube— revela una economía digital en fase de expansión dinámica. Sin embargo, no faltan voces que advierten de riesgos: el ratio de ventas frente al gasto en capital (capex) en algunas grandes tecnológicas se ha deteriorado, lo que plantea la pregunta de cuándo el retorno de esas inversiones comenzará realmente a reflejarse de forma sólida. Desde la óptica de España y Europa, el efecto también es significativo: requieren importar gran parte del equipamiento para data‑centers y semiconductores, lo que subraya cómo la apuesta por la IA está vinculada a cadenas globales de suministro y debate geopolítico sobre soberanía tecnológica. En definitiva, la “gran construcción” de la IA —infraestructura, nube, servicios— está en pleno crecimiento acelerado. Las decisiones tomadas en los próximos años definirán no sólo los jugadores que lideran esta nueva fase tecnológica, sino también el ritmo y los beneficiarios de esa revolución: desde las grandes plataformas hasta el equipamiento industrial, pasando por países y regiones que intentan no quedarse atrás. ¿Qué sigue? • Ver cómo evolucionan los márgenes y la monetización real de esos ingentes gastos en IA. • Observar si la demanda continúa siendo tan explosiva como hasta ahora o si se produce una estabilización. • Evaluar el impacto regulatorio, de competencia y de cadenas de suministro a nivel global.
El auge de la inteligencia artificial dispara la construcción de centros de datos y la inversión en infraestructuras tecnológicas a escala global.
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Databricks lanza herramientas de IA para mejorar la precisión de los agentes
Databricks presentó el lunes importantes actualizaciones de su marco Agent Bricks, introduciendo nuevas capacidades de gobernanza y evaluación diseñadas para ayudar a las empresas a llevar los agentes de IA desde proyectos piloto hasta producción. El anuncio, parte de la iniciativa "Semana de los Agentes de IA" de la compañía, aborda desafíos críticos que han impedido que hasta el 80% de los proyectos de IA alcancen su implementación.
Las actualizaciones se centran en cuatro características clave: MLflow para Calidad y Observabilidad de Agentes, ahora disponible de forma general para monitorear continuamente la precisión de los agentes; AI Gateway para gobernar el acceso a modelos; MCP Catalog en Marketplace para gestionar las conexiones de agentes con herramientas externas; y ai_parse_document, una función SQL para extraer datos estructurados de documentos no estructurados.
Abordando la Brecha de Producción
Las nuevas capacidades abordan problemas de larga data que han obstaculizado el desarrollo de IA agéntica, incluyendo la falta de confianza en la calidad de los agentes, el bloqueo de proveedor con proveedores de modelos únicos, y preocupaciones de seguridad. "El impulso para lanzar estas nuevas capacidades de Agent Bricks fue abordar estos desafíos ayudando a las empresas a elegir el mejor modelo para su tarea y extendiendo los controles de gobernanza y seguridad en los que las empresas ya confían", dijo Craig Wiley, director senior de producto para IA y aprendizaje automático de Databricks.
La funcionalidad expandida de MLflow permite a los usuarios crear lógica de evaluación personalizada con "jueces" ajustables que evalúan el rendimiento del modelo utilizando criterios específicos del dominio. "Puedes dar retroalimentación en lenguaje natural, y entre bastidores entrenaremos a los jueces para reflejar mejor esa retroalimentación", explicó Wiley. El AI Gateway proporciona gobernanza unificada a través de modelos propietarios como GPT-5 de OpenAI, Gemini de Google, y Claude de Anthropic, así como alternativas de código abierto.
Módulos Abiertos que se pueden usar Estos son componentes que puedes descargar y usar en tu propia infraestructura, de forma modular y gratuita, sin necesidad de contratar la plataforma Databricks:
Los anuncios, que forman parte de su "Semana de los agentes de IA", incluyen nuevas funciones en la plataforma de código abierto MLflow para administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático, un mercado para servidores de protocolo de contexto de modelos y herramientas para extraer datos estructurados de documentos.
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Semana 45 / 2025
Boletín Actualidad Tecnológica
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ACONTECIMIENTOS
Madrid refuerza su posición como hub tecnológico con la masiva edición 2025 del Tech Show
En su quinta edición, el Tech Show Madrid 2025 reunió a más de 27 000 profesionales, abordó la convergencia entre IA, nube, ciberseguridad y talento, y proyectó a la capital española como eje de decisión tecnológica europeo. En dos días de actividad intensa celebrados en IFEMA, el Tech Show Madrid 2025 consolidó su posición como uno de los encuentros tecnológicos más relevantes del continente. Cerca de 27.000 profesionales, más de 470 empresas expositoras y más de 400 ponentes nacionales e internacionales convirtieron el evento en un auténtico termómetro del pulso innovador europeo. Lejos de centrarse únicamente en la exhibición de soluciones tecnológicas, el encuentro apostó por una visión estratégica: mostrar cómo estas tecnologías se integran en los modelos de negocio reales. La edición de este año se estructuró en torno a siete ferias especializadas, cada una enfocada en una dimensión clave del ecosistema digital: Cloud & AI Infrastructure, Data Centre World, Cybersecurity World, Big Data & AI World, Technology for Marketing, E‑Show y HR & Learning Technologies. Esta convergencia temática reflejó una tendencia que gana fuerza en todo el sector: la interdependencia entre infraestructuras, seguridad, analítica, talento y experiencia del cliente. Entre los temas que dominaron las conversaciones, la ciberseguridad ocupó un lugar central. Se destacó la necesidad de superar modelos de defensa reactivos, especialmente ante el nuevo marco regulador europeo, que obliga a estrategias preventivas más sofisticadas. En paralelo, la irrupción de Data Centre World como feria independiente permitió focalizar el debate en la eficiencia energética de los centros de datos, la sostenibilidad y el papel de la inteligencia artificial en la optimización de recursos.
El evento cierra su quinta edición con 27.000 asistentes y un impacto económico de 60 millones, impulsando la proyección tecnológica internacional de Madrid.
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Madrid refuerza su posición como hub tecnológico con la masiva edición 2025 del Tech Show
Pero si hubo un eje transversal a todas las ponencias y debates fue el talento. Se abordaron desde nuevos modelos de liderazgo hasta la creciente importancia del “talento híbrido”, profesionales capaces de combinar habilidades técnicas y estratégicas. Las empresas tecnológicas más dinámicas pusieron el foco en cómo atraer, desarrollar y retener este tipo de perfiles en un contexto de alta competencia y transformación constante. En términos económicos, el evento dejó una huella significativa: se estima que generó un impacto de unos 60 millones de euros en la ciudad. Además, el 15 % de los asistentes fueron internacionales, lo que refuerza la proyección global de Madrid como destino para la innovación tecnológica. En este mismo marco, la Comunidad de Madrid presentó la primera edición de la Madrid Tech Week, con el objetivo de reforzar su papel como polo de innovación en el sur de Europa. La región ya acoge el 44 % de los eventos tecnológicos celebrados en España y capta cerca del 85 % de la inversión tecnológica nacional. Este posicionamiento no es casual: responde a una estrategia que combina conectividad, atracción de talento, ventajas fiscales y un ecosistema empresarial en crecimiento. La evolución del Tech Show Madrid refleja una transformación profunda. Madrid no es ya únicamente un escenario para la presentación de innovaciones, sino una plataforma estructural desde la que se toman decisiones clave para el futuro tecnológico europeo. La clave para consolidar este rol estará en convertir la efervescencia del evento en un impulso continuado para el tejido empresarial, el desarrollo de talento y la atracción de inversión sostenible. La feria ha dejado claro que el futuro tecnológico se construye no solo con herramientas, sino con visión estratégica compartida.
El evento cierra su quinta edición con 27.000 asistentes y un impacto económico de 60 millones, impulsando la proyección tecnológica internacional de Madrid.
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¡ JusticIA por el mundo !
ESTUDIOS
Recursividad en LLMs
ESTUDIOS
La reinvención de la recursión como un proceso de "pensamiento" iterativo ha dado lugar a una nueva generación de arquitecturas de IA que desafían la idea de que "más grande es siempre mejor". Estos modelos, aunque diferentes en su diseño, comparten una filosofía: es más inteligente y eficiente dedicar más tiempo de cómputo a refinar una respuesta que simplemente construir un modelo más gigantesco. Este estudio ofrece una breve introducción a la historia de la inteligencia artificial en relación con la recursividad, analiza tres de las implementaciones más relevantes de este enfoque y reflexiona sobre la nueva etapa de madurez que atraviesa el campo de la IA.
En este apartado, realizamos un recorrido global para recopilar las distintas iniciativas que aplican la Inteligencia Artificial en apoyo y mejora de la administración de justicia. A través de este análisis, podemos comprobar que nuestro nivel de desarrollo es comparable, e incluso superior en algunos casos, a lo que se está haciendo en otros países. Nos mantendremos atentos a este tema para identificar nuevos campos de utilidad y continuar avanzando en esta dirección.
"La recursión moderna ya no se centra en recorrer una secuencia o un árbol, sino que se ha reinventado como un proceso computacional iterativo. En lugar de ser una característica estructural, la recursión se ha convertido en un mecanismo para el refinamiento deliberado, permitiendo a un modelo "pensar más tiempo" sobre un problema, refinar sus propias representaciones internas y asignar recursos de manera dinámica."
Damos un vistazo a lo que están haciendo fuera, y nos comparamos.
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