El presidente Javier Milei viaja a Mar del Plata para participar de ejercicios navales tras la llegada del portaviones estadounidense USS Nimitz. Lo hace acompañado de una acotada comitiva, según confirmó la Agencia Noticias Argentinas.
Esta actividad está organizada por el Comando Sur de Estados Unidos y la Embajada estadounidense, junto a la Armada Argentina, en aguas del Atlántico Sur, con el objetivo de reforzar la cooperación militar y la interoperabilidad entre ambas fuerzas.
Los ejercicios incluyen operaciones de búsqueda y rescate, defensa aérea con aviones F-18 y tácticas navales en columna frente a las costas de Mar del Plata y Necochea. Esta participación es considerada un gesto clave de alineamiento geopolítico con los Estados Unidos por parte del Gobierno Nacional.
El Presidente Javier Milei visitó el portaaviones estadounidense USS Nimitz en el marco de los ejercicios navales Passex 2026, que se desarrollan en el Atlántico Sur. La actividad incluyó una demostración aérea de aviones F/A-18 Hornet y helicópteros MH-60 Seahawk. pic.twitter.com/KmXWALKnJK
El traslado del mandatario se llevó a cabo de un Grumman C-2 Greyhound estadounidense, la aeronave de transporte que opera desde y hacia la cubierta del portaaviones; su visita coincidió con una demostración aérea de aviones F-18 y helicópteros MH-60 Seahawk, que forma parte del programa del último día de ejercicios.
Junto al Presidente viajó el titular de la Cámara de Diputados, Martín Menem; el ministro de Defensa, Carlos Presti; el jefe del Estado Mayor Conjunto, Marcelo Dalle Nogare;y el jefe de la Armada, Juan Carlos Romay, también participarán del evento.
En un contexto marcado por la aceleración de la inteligencia artificial y la redefinición de los modelos de negocio a nivel global, la economía del conocimiento argentina busca consolidar su lugar como uno de los motores de crecimiento del país. Ese fue el eje del panel “La Economía del Conocimiento Argentina ante la aceleración de la IA”, organizado por Argencon en el marco de Expo EFI 2026.
El espacio marcó un hito dentro del evento, históricamente centrado en finanzas y macroeconomía, al incorporar por primera vez una agenda específica sobre servicios basados en el conocimiento y su impacto en la economía real.
Hoy, el sector ya se posiciona como el tercer complejo exportador de la Argentina, con ventas al exterior que alcanzaron los USD 9.563 millones en 2025, lo que representó un crecimiento interanual del 7,9%. Con más de 9.000 empresas y un ecosistema en expansión, la economía del conocimiento gana peso en la matriz productiva local y se proyecta como un actor clave en la inserción internacional del país.
En este escenario, la irrupción de la inteligencia artificial aparece como un factor de cambio estructural. Lejos de una visión disruptiva en términos negativos, los referentes del sector plantearon una mirada optimista, donde la tecnología actúa como acelerador de productividad y expansión de mercados.
Para Sebastián Mocorrea, presidente de Argencon, la IA es una transformación tan profunda como lo fue la llegada de Internet. “Ante una ola de esta magnitud, existen dos caminos: surfearla o arriesgarse al impacto”, advirtió. Según el directivo, la rapidez y flexibilidad que el país demostró en la era digital debe repetirse ahora: “Argentina tiene la oportunidad de subirse a esa cresta y liderar, como ya lo hizo creando empresas exitosas que hoy dan empleo a cientos de miles de jóvenes”.
¿Qué pasa con el talento con el avance de la IA?
Uno de los principales consensos del panel fue que el impacto de la IA no se traduce necesariamente en una contracción del empleo, sino en una reconfiguración de perfiles laborales. Según datos relevados por Argencon, cerca de la mitad de las empresas considera que la dotación de empleo se incrementará, aunque a un ritmo más moderado que el año pasado. La demanda se orienta cada vez más hacia roles capaces de interactuar con sistemas de inteligencia artificial.
Al respecto, Verónica Asla, Latam Leander de EY GDS, graficó este crecimiento con la realidad de su firma: “El año pasado incorporamos mil personas y este año proyectamos otras mil. Aunque parezca contraintuitivo frente al avance de la IA, el sector sigue creciendo porque la tecnología sigue necesitando del talento humano; lo que cambia es el perfil que buscamos”.
Para la ejecutiva, el diferencial competitivo del país no reside en el volumen, sino en la capacidad analítica: “Al profesional argentino no se lo elige por tareas transaccionales, sino por su creatividad y resiliencia para liderar procesos de transformación. El mercado global ya no busca solo cantidad, sino valor y calidad, y ahí es donde Argentina tiene su gran oportunidad”.
Implementación estratégica vs. adopción acelerada
La incorporación de nuevas herramientas está modificando la ecuación de productividad en los servicios profesionales, tecnológicos y creativos. Los avances en modelos de lenguaje y soluciones basadas en IA permiten desarrollar productos y servicios en menos tiempo, lo que obliga a repensar tanto la oferta como las expectativas de los clientes.
En este sentido, Sofía Vago, CEO de Accenture, advirtió que muchas organizaciones hoy buscan implementar soluciones de inteligencia artificial sin un propósito definido, impulsadas más por la coyuntura que por una planificación. “No hay un pensamiento estratégico de para qué lo voy a usar, y esto es transversal a todas las industrias. El foco debe ser cómo la IA nos mejora el servicio y nos permite evolucionar hacia nuevas formas de negocio”, enfatizó.
En sectores como el marketing, la comunicación y la publicidad, esta transformación ya es una realidad. Emiliano Galván, CEO de VML, señaló que la industria publicitaria ya transitó la curva de aprendizaje que hoy enfrentan sus clientes, lo que les permite actuar como guías en este proceso: “Nuestra función hoy también es educativa. Entendemos que no todo se resuelve con IA; primero debemos pensar en la naturaleza del problema y luego elegir la herramienta adecuada”, explicó.
Galván subrayó que, aunque la tecnología transforme los procesos, la esencia de la comunicación permanece intacta: “La IA cambia el cómo hacemos las cosas, pero el porqué sigue siendo el mismo”.
Un ecosistema en expansión
A nivel global, el escenario también presenta oportunidades para la Argentina. La combinación de talento calificado, huso horario competitivo y afinidad cultural con mercados como Estados Unidos posiciona al país como un proveedor atractivo en un contexto donde las empresas priorizan cadenas de valor confiables y eficiencia en costos.
De hecho, el 57% de las compañías del sector proyecta un crecimiento de sus exportaciones en 2026, en línea con una tendencia sostenida en los últimos años. Este dinamismo convive, sin embargo, con desafíos vinculados a la competitividad, especialmente en materia de costos y disponibilidad de talento.
En ese marco, el panel puso en valor el rol de la economía del conocimiento no solo como generadora de divisas, sino también como facilitadora de la transformación tecnológica en otros sectores productivos, como energía, minería y agroindustria.
Con una base consolidada y nuevas oportunidades abiertas por la inteligencia artificial, el sector enfrenta una etapa de transición que, lejos de frenar su crecimiento, podría amplificar su impacto en la economía argentina.
El negocio global de las apuestas online entra en una nueva etapa. Con un volumen que ya supera los €90.000 millones a nivel mundial, la industria muestra señales de desaceleración en mercados maduros, al tiempo que América Latina se consolida como el principal motor de crecimiento.
Los resultados del primer trimestre de Betsson funcionan como termómetro de esa dinámica. El grupo reportó ingresos por €285 millones, una caída del 3% interanual, mientras que su rentabilidad se vio afectada por mayores costos regulatorios y una menor contribución del negocio B2B.
Sin embargo, el dato relevante está en la composición del negocio. Latinoamérica creció alrededor de 25% interanual y ya explica cerca de un tercio de los ingresos del grupo, consolidándose como uno de sus principales mercados.
“América Latina es hoy tanto un motor de crecimiento como un pilar central del negocio”, afirmó el CEO de la compañía, Pontus Lindwall, al analizar los resultados del trimestre. El ejecutivo también marcó un cambio de etapa: la región dejó de ser solo una promesa de expansión para convertirse en un mercado donde el foco está puesto en escalar con mayor eficiencia.
Más regulación, presión sobre márgenes y el impulso del Mundial
El contraste entre regiones es cada vez más evidente. Mientras Europa enfrenta subas impositivas y regulaciones más estrictas, los mercados latinoamericanos avanzan en procesos de apertura que amplían la base de usuarios.
En paralelo, el negocio global muestra una transición hacia esquemas más regulados: más del 70% de los ingresos de Betsson proviene hoy de jurisdicciones con licencia, lo que mejora la previsibilidad del negocio, pero también presiona la rentabilidad.
El impacto ya se refleja en los números: el EBITDA cayó 36% interanual y el EBIT retrocedió hasta los €34 millones en el trimestre.
Aun así, la actividad del negocio principal —orientado al consumidor— sigue mostrando dinamismo. “Vimos una buena actividad de clientes y crecimiento sólido en B2C”, señaló Lindwall en la presentación de resultados.
En ese contexto, Argentina se posiciona como uno de los mercados relevantes dentro de la región. Con un volumen que ya supera los US$1.500 millones y millones de usuarios activos, el país combina crecimiento sostenido con un esquema regulatorio fragmentado, donde las licencias dependen de cada jurisdicción.
Ese marco genera oportunidades, pero también desafíos para los operadores, en un mercado donde conviven plataformas reguladas con una fuerte presencia de oferta ilegal.
A la dinámica estructural del negocio se suma un factor coyuntural que históricamente acelera el sector: la antesala de la Copa Mundial de la FIFA. Los grandes eventos deportivos suelen impulsar picos de actividad en apuestas, especialmente en mercados con alta cultura futbolera como los latinoamericanos.
In the early stages of the generative media boom, the novelty of creating a single high-fidelity image was enough to sustain interest. Marketers and creators were satisfied with one-off hero shots for blog posts or social tiles. However, as the industry moves toward narrative-driven content—storyboards, short films, and multi-asset brand campaigns—the most significant technical hurdle isn’t quality; it is consistency.
For a creator, there is nothing more frustrating than generating a perfect character in frame one, only to have their facial structure shift or their wardrobe change color by frame five. Maintaining the “identity” of a subject or a specific scene environment across multiple generations is what separates a professional asset pipeline from a collection of random experiments. This challenge is especially visible when working with high-performance models like Nano Banana Pro, where the speed of output can sometimes outpace the user’s ability to anchor visual traits.
The Geometry of Character Persistence
The underlying architecture of most diffusion models is probabilistic. When you ask a system like Banana AI to render a person, it isn’t “thinking” about a specific individual with a history and a fixed skeletal structure. It is calculating the most likely placement of pixels based on a text prompt. This inherent randomness is a feature when you want variety, but it is a bug when you require a protagonist to look the same across twenty different camera angles.
Teams that successfully maintain character stability usually start by defining a “visual anchor.” This is not just a descriptive prompt but a set of fixed parameters. In systems like Banana Pro, this often begins with the creation of a master reference image. Instead of relying on a text prompt for every new shot, the operator uses an initial successful generation as a structural guide.
One limitation that practitioners frequently encounter is “feature drift.” Even with a strong reference, small details like the shape of a collar or the specific texture of hair tend to morph over several iterations. While we have made massive strides in semantic understanding, the AI does not yet possess a “3D memory” of the character. It sees the character as a flat pattern of colors and shapes that it tries to replicate, which means manual oversight remains a non-negotiable part of the process.
Leveraging the Image-to-Image Pipeline
The shift from text-to-image to image-to-image (Img2Img) is perhaps the most critical tactical move for ensuring consistency. By using the AI Image Editor as a grounding tool, creators can feed a previously generated character back into the model to influence the next output.
This workflow usually involves a “character sheet” approach. An operator generates the subject in several neutral poses—front, profile, and three-quarters view. These images serve as the “ground truth.” When a new scene is required, the operator doesn’t start from a blank canvas. They use one of these neutral poses as a base layer, setting a low “denoising” or “influence” strength. This allows the model to change the background and the lighting while keeping the core geometry of the subject intact.
Using the Nano Banana model, this process is optimized for speed, which allows for rapid prototyping. However, a common mistake is over-relying on the model’s ability to guess the lighting. If you place a character generated in daylight into a neon-lit cyberpunk scene via Img2Img, the skin tones often become muddy as the model struggles to reconcile the original color data with the new prompt requirements.
The Role of the Canvas Workflow in Production
Traditional AI generation can feel like a “black box” where you send a prompt and hope for the best. For professional teams, this lack of spatial control is a deal-breaker. The Canvas Workflow found in the Banana Pro environment addresses this by allowing creators to move, scale, and mask specific elements of an image.
If you have a stable character but the background is inconsistent with the previous shot, the Canvas allows you to “outpaint” or extend the scene without touching the protagonist. This spatial awareness is crucial for maintaining scene identity. For instance, if a character is standing in a specific kitchen, the placement of the stove and the refrigerator must remain static across different shots.
The Challenge of Environmental Coherence
It is arguably harder to keep a room consistent than a person. Human eyes are very sensitive to faces, so we notice when a person changes, but we also subconsciously notice when the architecture of a room shifts. This “hallucinated renovation” is a frequent byproduct of Nano Banana Pro when the prompt isn’t sufficiently anchored to spatial markers.
To combat this, teams often use “L-shaped” or “U-shaped” prompting. They define the three most important landmarks in a room—say, a blue vase, a circular window, and a wooden table—and ensure those three keywords appear in every prompt related to that scene. By giving the AI three fixed points to calculate around, the probability of the rest of the room remaining stable increases significantly.
Moving Into Motion: Consistency in Video
The difficulty of consistency triples when you move from static images to video. When using tools like Banana AI for video generation, you aren’t just dealing with character persistence; you are dealing with temporal coherence. This refers to the smooth transition of pixels from one frame to the next.
Currently, Seedance 2.0 and similar video models represent the cutting edge of this transition. The strategy here is often to generate a high-quality “Keyframe A” and then use the video engine to predict the motion toward a “Keyframe B.”
However, we must be realistic about the current state of the tech: long-form temporal coherence is still an unsolved problem in the broader industry. While short clips (3 to 5 seconds) can maintain near-perfect consistency, anything longer often suffers from “fluidity,” where the background seems to melt or the character’s clothing shifts patterns. For creators, the workaround is usually to generate short, consistent clips and stitch them together in post-production using traditional editing software, rather than trying to generate a one-minute continuous take.
Model Selection: Nano Banana Pro vs. Banana 2
Choosing the right tool for the specific consistency task is an often-overlooked skill. The Nano Banana Pro model is designed for high-speed iteration and creative brainstorming. It is excellent for finding a visual “vibe” or a character design.
Conversely, models like Banana 2 or Seedream 5.0 are typically better suited for the “final pass” where higher detail and stricter adherence to the prompt are required. If a creator stays within the Nano Banana ecosystem for the entire pipeline, they might find that the “fast” nature of the model leads to more creative deviations than they want during the production phase.
The “Seed” Management Strategy
Every generation has a “seed” number—a long string of digits that serves as the starting point for the random noise the AI uses to build an image. If you find a character you love, locking that seed number is the first step toward consistency.
While the same seed with a different prompt will not produce the exact same image, it will maintain the same “underlying noise structure.” This means the distribution of light and the basic composition will feel familiar to the previous generation. It is a technical shortcut that, when combined with the AI Image Editor, provides a much more stable foundation for building out a full narrative.
Practical Limitations and the “Human-in-the-Loop” Necessity
Despite the advancements in Nano Banana and the broader generative suite, we have to acknowledge that “perfect” consistency is not a “one-click” reality yet. There is an expectation-reality gap that often hits new users. They expect the AI to understand that “Character X” is the same person across ten prompts, but the AI lacks a persistent memory of its previous work unless the human operator provides it via references, seeds, and masks.
A second moment of uncertainty arises with complex lighting. If your character needs to move from a bright outdoor setting into a dark cave, the AI often struggles to keep the facial features recognizable under the heavy shadows. The model prioritizes the “look” of a dark cave over the “look” of your specific character. In these cases, manual color correction or localized in-painting is the only way to ensure the protagonist remains identifiable.
Structuring a Repeatable Asset Pipeline
For agencies and content teams, the goal is to create a repeatable workflow. This usually looks like the following:
Concepting: Use Nano Banana Pro to quickly iterate on 20-30 character designs until one “sticks.”
Standardization: Take the winning design and generate a 360-degree character sheet.
Grounding: Import these references into the Canvas Workflow to set the environmental “rules.”
Generation: Use the AI Image Editor to produce specific story beats, using the character sheet as a constant Img2Img reference.
Motion: Transition to Banana AI for video elements, focusing on short, high-coherence bursts rather than long sequences.
This structured approach moves away from the “lottery” style of prompting and toward a legitimate production methodology. By treating the AI as a highly advanced digital puppet rather than a magical artist, teams can finally bridge the gap between interesting “AI art” and functional, narrative-driven media.
Consistency isn’t just about pixels; it’s about the trust the viewer has in the world you’ve built. If the world or the characters are constantly shifting, the viewer disengages. By mastering the anchoring techniques within the Banana Pro ecosystem, creators can ensure that their protagonists remain as steady as the stories they are meant to tell.
El presidente de la FIFA, Gianni Infantino, confirmó que Irán participará en la Copa del Mundo 2026 y disputará partidos en Estados Unidos, a pesar de las tensiones internacionales que habían generado incertidumbre sobre su presencia en el torneo.
Durante el Congreso de la FIFA realizado en Vancouver, Canadá, Infantino fue contundente al abordar el tema: “Por supuesto, Irán participará en la Copa del Mundo de la FIFA 2026”, afirmó ante los delegados presentes, en medio de un escenario geopolítico complejo tras recientes conflictos militares en Medio Oriente, según supo la Agencia Noticias Argentinas.
El dirigente también subrayó que la selección iraní jugará en territorio estadounidense como parte del certamen organizado conjuntamente por Estados Unidos, México y Canadá, y defendió la decisión al remarcar que el fútbol debe servir para unir a las personas más allá de los conflictos políticos.
La situación había despertado interrogantes luego de que Irán fuera el único país miembro de la FIFA sin representación en el Congreso, tras problemas vinculados al ingreso de su delegación a Canadá. Sin embargo, desde la máxima entidad del fútbol mundial ratificaron que la clasificación deportiva prevalece y que el equipo iraní estará presente en la competencia.
