Artículos Relacionados con Automatización

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Automatización", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

Kraken recorta más de 150 puestos de trabajo mientras la IA reestructura las operaciones de la bolsa de criptomonedas

El intercambio de criptomonedas Kraken ha despedido a más de 150 trabajadores este viernes como parte de una reducción de costos impulsada por la implementación de inteligencia artificial (IA) en toda la empresa, según informa Bloomberg. Esta medida forma parte de un contexto más amplio en el que la IA ha contribuido a miles de despidos en la industria cripto este año, incluido un gran recorte en Block Inc. Como consecuencia de este ajuste y del debilitamiento del mercado, Kraken ha pospuesto su proyectada Oferta Pública Inicial (IPO) en Estados Unidos, inicialmente prevista para este año, hasta 2027. La empresa afirma que no tiene planes inmediatos de realizar más recortes de personal. La noticia coincide con el anuncio de despidos en otros actores del sector, como el proveedor de datos Dune, que recortó un 25% de su plantilla para reestructurarse y centrarse en sus operaciones principales.

TheNewsCrypto05/18 14:17

Kraken recorta más de 150 puestos de trabajo mientras la IA reestructura las operaciones de la bolsa de criptomonedas

TheNewsCrypto05/18 14:17

¿La IA beneficia a los empleados veteranos? 4 de cada 10 CEOs planean eliminar puestos junior, el futuro laboral de los jóvenes es más incierto

**Resumen: Las empresas reducen puestos junior, impulsadas por la IA** Una encuesta global de Oliver Wyman y la Bolsa de Nueva York entre 415 CEOs revela un cambio estratégico en la contratación debido a la IA. El 43% de los CEOs planea reducir puestos de nivel inicial (junior) en los próximos 1-2 años, frente a solo un 17% que prevé aumentarlos. Esta cifra se ha más que duplicado respecto al año anterior. La lógica es clara: la IA automatiza eficazmente tareas rutinarias y cognitivas (como revisión de documentos, análisis de datos básicos o generación de código) típicamente asignadas a empleados junior. En cambio, el criterio, la experiencia y la capacidad de resolución de problemas de los empleados senior y de nivel medio son más difíciles de sustituir, aumentando así su valor percibido. Estudios de Harvard y Goldman Sachs respaldan esta tendencia. La IA está provocando una "destrucción neta" de puestos de trabajo en EE.UU., afectando de manera desproporcionada a la Generación Z y a trabajadores jóvenes en roles administrativos y de soporte. La reducción se produce principalmente por una ralentización en la contratación, no por despidos masivos. Este giro plantea un riesgo a largo plazo: la posible ruptura del canal de talento. Si no se incorporan empleados junior, las empresas podrían carecer futuros managers senior con conocimiento interno. No obstante, algunas compañías líderes en IA, como IBM o Salesforce, están apostando por ampliar la contratación de perfiles junior, argumentando que son usuarios ágiles de estas herramientas y esenciales para desarrollarlas. A pesar del entusiasmo por reestructurar, la mayoría de las empresas (67%) aún se encuentran en fases piloto con la IA, y solo el 27% de los CEOs declara que sus inversiones en IA cumplen o superan las expectativas. La conclusión es que, aunque la IA pueda estar inclinando la balanza a favor de los empleados con más experiencia, esto no se traduce necesariamente en una mayor seguridad laboral para nadie en un mercado de trabajo en transformación.

marsbit05/18 05:03

¿La IA beneficia a los empleados veteranos? 4 de cada 10 CEOs planean eliminar puestos junior, el futuro laboral de los jóvenes es más incierto

marsbit05/18 05:03

El AI Físico está en auge: Mis Nuevas Reflexiones

El término "Physical AI" o "IA física" está ganando protagonismo, marcando la transición de la IA de procesar datos en pantallas a interactuar y actuar en el mundo físico real. Este concepto, definido académicamente en 2020, implica integrar las leyes físicas en los sistemas de IA para que las máquinas puedan realizar tareas complejas que requieren comprensión del entorno, como agarrar objetos o navegar espacios. El año 2026 se identifica como el "año cero del despliegue", donde el enfoque pasa de demostraciones controladas a aplicaciones prácticas. Compañías como la china Zhìyuán (智元) han mostrado robots humanoides trabajando en líneas de producción en tiempo real y anunciado una producción en masa de decenas de miles de unidades. En EE.UU., Figure AI, con una gran valoración, presentó su robot Figure 03 y desarrolló su propio sistema de red neural, Helix. Nvidia, por su parte, está colaborando con gigantes de la robótica industrial para integrar IA en sus plataformas. Un motor clave de este avance es la evolución de los "modelos del mundo" (world models). Herramientas como Cosmos de Nvidia o frameworks de código abierto como LingBot-World permiten generar datos de entrenamiento sintéticos altamente realistas y diversos en entornos simulados, superando el cuello de botella de la recopilación costosa y limitada de datos del mundo real. La industria está experimentando un cambio de paradigma arquitectónico: desde el enfoque tradicional de "percibir, planificar, controlar" (con reglas preprogramadas) hacia uno de "percibir, razonar, ejecutar", donde las redes neuronales toman decisiones autónomas basadas en la comprensión física. Otro factor acelerador es la entrada a gran escala de proveedores de la cadena de suministro automotriz, cuyas tecnologías en percepción, control y fabricación son directamente transferibles a la robótica. Esto, junto con la apuesta de empresas como Tesla por la producción masiva de robots, señala una convergencia industrial. En conclusión, el campo de la IA física ha definido su dirección y validado su concepto, pero la carrera por la implementación a escala y la rentabilidad acaba de comenzar. La competencia involucrará no solo avances en algoritmos, sino también capacidades de fabricación, gestión de la cadena de suministro y acceso a datos, configurando un panorama competitivo aún por definir.

marsbit05/18 04:47

El AI Físico está en auge: Mis Nuevas Reflexiones

marsbit05/18 04:47

¡Tres personas con 100 programadores de IA, quemaron 1.3 millones de dólares en un mes! OpenAI: Yo pago

Tres personas y 100 agentes de IA queman 1,3 millones de dólares en un mes, y OpenAI lo paga. Peter Steinberger, creador de OpenClaw, reveló una factura mensual de $1.305.088,81 por usar modelos como Codex para tareas de desarrollo: revisar *pull requests*, buscar vulnerabilidades, corregir errores y más. Con solo un equipo de tres personas, despliega unos 100 *agents* de IA que automatizan gran parte del flujo de trabajo de ingeniería de software, desde la monitorización hasta la generación de código tras reuniones. Steinberger argumenta que, desactivando el modo rápido, el coste es menor que el de un ingeniero humano y mucho más eficiente. Su herramienta CodexBar rastrea el uso y coste de tokens, señalando cómo estos se convierten en un nuevo "medio de producción". El caso plantea un futuro donde, con la reducción de costes de los modelos, pequeños equipos podrán operar con ejércitos de programadores de IA, transformando radicalmente la industria del software.

marsbit05/17 06:23

¡Tres personas con 100 programadores de IA, quemaron 1.3 millones de dólares en un mes! OpenAI: Yo pago

marsbit05/17 06:23

Sin escribir código, construye tu primer Agente de IA en 2 días (tutorial completo)

**Cómo construir tu primer agente de IA en un fin de semana sin código (Guía completa)** ¿Sabías que puedes automatizar tu trabajo repetitivo sin saber programar? Un agente de IA no es un simple chatbot: es un sistema autónomo que recibe un objetivo, crea un plan, ejecuta pasos usando herramientas y entrega un resultado. Solo necesitas describir tareas claramente en inglés. **Sábado por la mañana: Comprende qué es un agente** - Un chatbot responde preguntas; un agente ejecuta tareas completas (ej: investigar competidores y generar un informe comparativo). - Componentes clave: objetivo claro, plan, herramientas (búsqueda web, archivos) y un ciclo de ejecución-autoevaluación. **Sábado por la tarde: Construye tu primer agente con Claude** - Usa Claude Desktop (Cowork) o Claude Projects en la web. - Primero, escribe un "plan de agente" de una página que responda: 1. Objetivo específico y medible. 2. Pasos numerados. 3. Herramientas necesarias. 4. Formato de salida esperado. 5. Reglas para manejar errores. - Pega el plan en Claude y ejecútalo. El primer resultado será imperfecto, pero funcional. **Domingo por la mañana: Depura y optimiza** - Revisa la salida, identifica errores y mejora tu plan haciéndolo más específico. - Itera 3-4 veces: ejecuta, revisa, ajusta el plan. La precisión puede pasar del 60% al 90%. **Domingo por la tarde: Construye un segundo agente** - Elige otra tarea (ej: agente de investigación, reutilizador de contenido, preparador para reuniones). - Aplica lo aprendido: el segundo agente será más rápido y mejor. En un fin de semana, puedes tener dos agentes útiles. Esto no requiere código, solo claridad al instruir y voluntad para iterar. Los agentes ya pueden manejar el 80% del trabajo rutinario, y están mejorando cada mes. No solo leas sobre ello: pruébalo y cambia tu forma de trabajar.

marsbit05/16 15:23

Sin escribir código, construye tu primer Agente de IA en 2 días (tutorial completo)

marsbit05/16 15:23

Revelación: ¿Las 'súper tiendas' que facturan más de 10.000 al día? Descubre cómo el Nuevo robot está redefiniendo el negocio de café y té.

Descubrimiento: ¿Puede una "súper tienda" facturar más de 10.000 yuanes diarios? Así es como Xinyi Robot está reinventando el negocio de café y té. La primera tienda integrada de café y té operada por robots, Xinyi Coffee, ha abierto en Beijing. Su modelo de "una persona, un robot, una tienda" busca la máxima eficiencia humana, requiriendo solo un empleado y un sistema robótico integrado (Robot in Store) que automatiza pedidos, preparación y análisis de datos. Esto reduce drásticamente los costes laborales y de alquiler, ya que operan en locales de solo 10-20 m². Algunas tiendas lograron una facturación cercana a 20.000 yuanes el primer día. Su estrategia combina café, té y repostería para cubrir la demanda de desayunos y meriendas, maximizando los ingresos a lo largo del día. El sistema robótico puede gestionar cientos de productos y utiliza big data e IA para identificar tendencias y lanzar nuevos productos en solo dos semanas. Además, libera al personal para centrarse en la operación de comunidades privadas y fidelización de clientes. Para sus primeros socios, Xinyi ofrece una política de franquicia con baja inversión inicial y un rápido retorno de la inversión, eliminando muchas tarifas tradicionales y aprovechando su modelo de alta eficiencia y automatización.

marsbit05/16 02:48

Revelación: ¿Las 'súper tiendas' que facturan más de 10.000 al día? Descubre cómo el Nuevo robot está redefiniendo el negocio de café y té.

marsbit05/16 02:48

Revelación de un socio de YC: Construir una empresa nativa de IA desde cero

El socio de Y Combinator (YC), Diana Hu, afirma que las empresas nativas de IA pueden funcionar 1000 veces más rápido que los gigantes existentes. La clave no es usar la IA como herramienta, sino como el sistema operativo central de la empresa, donde cada flujo de trabajo y decisión pasa por una capa inteligente que aprende continuamente. El concepto central es un "sistema de circuito cerrado", donde todas las acciones generan resultados digitales que la IA puede consultar y usar para optimizar procesos. Esto requiere transparencia total: registros de reuniones, dashboards en tiempo real y acceso de los agentes de IA a todas las plataformas (Slack, GitHub, correo, etc.). Por ejemplo, un agente con este acceso puede analizar ciclos de desarrollo anteriores y proponer planes más precisos, reduciendo a la mitad el tiempo de ingeniería. En desarrollo, emerge la "fábrica de software con IA": los humanos definen especificaciones y pruebas, y los agentes de IA generan el código hasta cumplirlas. Algunas empresas ya no tienen código escrito a mano. Esto habilita al "ingeniero 1000x". La estructura organizacional se aplana. La capa de IA reemplaza a la gerencia media ("middleware humano"), acelerando la toma de decisiones. Los futuros equipos constarán de: 1) Contribuidores individuales que crean prototipos, 2) Responsables directos de resultados, y 3) Fundadores de IA que lideran con el ejemplo. La métrica crucial cambia: hay que maximizar el uso de tokens (coste de APIs de IA), no el número de empleados. Un equipo pequeño con altas facturas de IA puede superar a grandes equipos tradicionales. Las startups tienen ventaja sobre las grandes corporaciones, libres de dependencias de camino y procesos heredados. Pueden diseñar toda su cultura y sistemas alrededor de la IA desde el primer día. La conclusión es clara: los fundadores deben experimentar personalmente el poder de la IA, sin subcontratar esta creencia. Los ganadores serán quienes integren la IA en el alma de su empresa desde el principio.

marsbit05/15 01:16

Revelación de un socio de YC: Construir una empresa nativa de IA desde cero

marsbit05/15 01:16

Crisis global del SaaS, el AaaS se convierte en la corriente principal, Claude está arrasando con el software de las PYMEs

Anthropic ha lanzado "Claude for Small Business", una nueva herramienta de IA dirigida a pequeñas empresas. Se integra directamente con herramientas empresariales populares como QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, Google Workspace y Microsoft 365 para automatizar flujos de trabajo clave. La solución permite a los usuarios manejar tareas como nóminas, conciliación de fin de mes, ejecución de marketing, seguimiento de facturas y generación de informes mediante comandos simples en lenguaje natural. Un ejemplo mostró cómo Claude reconcilió 147 transacciones, marcó 5 discrepancias y redactó una narrativa de pérdidas y ganancias tras una sola instrucción. El producto incluye 15 flujos de trabajo preconfigurados para escenarios frecuentes y opera bajo el modelo de suscripción existente de Claude, con un precio mensual estimado entre 20 y 200 dólares. Antes de ejecutar acciones, Claude muestra qué herramienta afectará y requiere aprobación por defecto, manteniendo el control y la seguridad al respetar los permisos configurados en cada software conectado. Este movimiento forma parte de una estrategia más amplia de Anthropic para penetrar en mercados verticales específicos, tras el lanzamiento previo de 11 plugins para Claude Cowork. El enfoque en pequeñas empresas aborda un segmento históricamente desatendido por las soluciones SaaS tradicionales debido a su menor presupuesto y mayores costes de servicio. El artículo sugiere que este enfoque en "AaaS" (Agent as a Service) podría transformar el panorama del software empresarial.

marsbit05/15 00:38

Crisis global del SaaS, el AaaS se convierte en la corriente principal, Claude está arrasando con el software de las PYMEs

marsbit05/15 00:38

CTO de MuleRun: La ventaja competitiva de los Agentes reside en la densidad de datos y la memoria del usuario

El CTO de MuleRun, Shu Junliang, analizó el futuro de los Agent de IA en el evento "Web4.0: Cuando los AI Agent toman el control de los permisos on-chain". Basándose en un caso real de un sistema automatizado que operó hasta 219 iteraciones, su discurso se centró en tres pilares: redefinir un asistente de IA completo, la seguridad como base fundamental y las tendencias irreversibles. Un asistente de IA completo requiere seis dimensiones: diálogo, adquisición de datos, capacidad de agente, entorno de ejecución, memoria del usuario y conocimiento evolutivo. MuleRun integra estas capacidades en un Bot de IM, datos en tiempo real de múltiples clases de activos, un sistema de enrutamiento de modelos, un sandbox en la nube, perfiles de usuario persistentes y una red de conocimientos compartidos. En seguridad, destacó la importancia de conocer los límites de la IA, especialmente en Web3. MuleRun implementa medidas como el aislamiento en sandbox, registros completos y control estricto de permisos, sin custodia de claves privadas. Recomienda mantener la confirmación humana en decisiones financieras críticas. Identificó tres tendencias clave: la transición de la asistencia a la ejecución autónoma, el cambio de la ventaja informativa a la ventaja en ejecución, y la evolución de la interacción humana con la cadena a la interacción dirigida por Agent. Esto impulsará la reestructuración de la infraestructura Web3. En un panel, subrayó que la ventaja competitiva de un Agent reside en la densidad de datos y la memoria del usuario, no solo en el modelo técnico. Los Agent nivelan el campo de juego en capacidad y tiempo invertido, pero trasladan la asimetría de información a la capa cognitiva. Su conclusión es clara: los Agent se están convirtiendo en los actores principales en la cadena, y su integración segura y controlada por humanos redefine el futuro de las finanzas y Web3.

marsbit05/14 08:53

CTO de MuleRun: La ventaja competitiva de los Agentes reside en la densidad de datos y la memoria del usuario

marsbit05/14 08:53

Estudio desmiente el mito de los despidos por IA: El 80% de las empresas despidieron, ninguna ganó dinero por ello

Un estudio de Gartner revela que el 80% de las empresas que implementaron IA o automatización realizaron despidos, pero estos no se correlacionaron con un mayor retorno de la inversión. La investigación, que encuestó a 350 ejecutivos de empresas con ingresos superiores a $10 mil millones, muestra que las compañías con alta rentabilidad utilizan la IA para potenciar la productividad de sus empleados, no para reemplazarlos. En contraste, los datos del mercado laboral indican que la IA fue la principal causa de despidos en EE.UU. durante abril de 2026, eliminando 21,490 puestos. En total, casi 50,000 empleos se perdieron por esta razón en los primeros cuatro meses del año, siendo el sector tecnológico el más afectado. Expertos señalan que existe un fenómeno de "AI washing", donde las empresas atribuyen despidos planificados a la IA. A corto plazo, muchos proyectos de IA podrían fracasar, pero Gartner prevé que, entre 2028 y 2029, la tecnología se convertirá en un creador neto de empleo, generando nuevos tipos de trabajo que la IA no puede realizar.

marsbit05/13 05:11

Estudio desmiente el mito de los despidos por IA: El 80% de las empresas despidieron, ninguna ganó dinero por ello