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Inteligencia Artificial: el 53% de los empleados no tiene tiempo para capacitarse

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La capacitación y el desarrollo (L&D) atraviesan un cambio estructural. La velocidad de los ciclos de negocio y la incorporación de la IA llevan a repensar los modelos de formación: ya no alcanza con adquirir conocimientos, ahora la clave es la adaptabilidad permanente y la aplicación concreta de habilidades en entornos reales de trabajo.

De acuerdo con los expertos de Grupo Gestión, el foco debe estar en la capacidad de integrar nuevas herramientas y criterios de manera estratégica. Sin embargo, el recorrido es un reto. El Udemy 2026 Global Learning & Skills Trends Report revela que el 50% de los empleados no cree que sus líderes estén preparados para guiar la transformación con IA. El mismo informe muestra un crecimiento explosivo en la demanda de formación en herramientas específicas: el interés por GitHub Copilot aumentó un 13.500% interanual.

La paradoja es clara: aunque la inversión en tecnología es alta, apenas el 15% de los usuarios de IA generativa percibe beneficios significativos. Aquí, L&D se convierte en actor clave para desarrollar capacidades de criterio, toma de decisiones y comprensión profunda de las tecnologías, más allá del uso instrumental.

Las habilidades humanas ganan centralidad. Según Absorb LMS, el pensamiento estratégico y crítico lidera las prioridades de desarrollo para 2026 con un 56%, por encima de la fluidez digital (44%) y las habilidades de liderazgo (42%).

El tiempo es otro gran obstáculo. El TalentLMS 2026 L&D Report indica que el 53% de los empleados afirma que la carga laboral deja poco espacio en agenda para capacitarse, incluso cuando la formación es considerada necesaria. En respuesta, el aprendizaje digital y el flujo de trabajo se consolidan como alternativa: el 90% de las empresas ofrece capacitación digital, que demanda entre un 40% y un 60% menos de tiempo que los formatos presenciales.

Emergen tendencias como la personalización y el microlearning, con contenidos breves y accesibles desde dispositivos móviles, que facilitan el aprendizaje continuo sin interrumpir la operación diaria. El impacto es tangible: según AIHR, las organizaciones con programas sólidos de desarrollo de carrera tienen un 42% más de probabilidades de posicionarse como pioneras en la adopción de IA y presentan mejores indicadores de retención de talento (67% frente al 50%).

“Este escenario redefine el vínculo entre capacitación, empleabilidad y resultados: en un mercado donde los tiempos de aprendizaje se acortan y las habilidades se vuelven más dinámicas que los cargos, contar con esquemas de talento flexibles y alineados a las necesidades reales del negocio se vuelve clave”, señaló Cecilia Montes, Gerente de Capital Humano de Grupo Gestión. “La combinación entre formación en el flujo de trabajo y modelos de contratación adaptables permite a las organizaciones responder con mayor agilidad, sin resignar productividad ni calidad”, agregó.

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Galperin ya no recomienda aprender a programar: el consejo del hombre más rico de Argentina para los estudiantes

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En el pódcast “Founder’s Mentality: The CEO Sessions” de Bain & Company, el fundador de Mercado Libre trazó una hoja de ruta que combina disciplina financiera, inteligencia artificial y competencia global. En una conversación de alto voltaje estratégico, Galperin reveló que dejó de percibir salario y se apartó del rol ejecutivo tradicional para enviar una señal interna: dedicación total al proyecto.

“Mercado Libre tiene que ser tu vida”, sostuvo, al describir la compañía como un proyecto familiar y de largo plazo. La decisión, explicó, apunta a reforzar la cultura de compromiso en una empresa que opera bajo presión constante en un mercado cada vez más competitivo.

IA y talento: la era post-programador

El punto más disruptivo de su diagnóstico fue el impacto de la inteligencia artificial sobre la estructura de talento. Con 20.000 programadores en plantilla, 2026 será —según anticipó— el primer año en que la compañía no aumentará esa dotación. En un horizonte de cinco años, incluso podría reducirse a la mitad, no por despidos sino por menor contratación.

La señal al ecosistema tech es clara: aprender a programar ya no es la ventaja diferencial. “Hoy diría: hay que saber matemáticas, entender la lógica, los fundamentos”, afirmó. En otras palabras, el diferencial pasará por la capacidad de pensar en términos abstractos y numéricos más que por dominar un lenguaje específico que puede quedar obsoleto frente al avance de la IA generativa.

Para Galperin, la transformación tecnológica obliga a las compañías a “autointerrumpirse”: optimizar márgenes, escalar eficiencia y reinvertir en innovación antes de que el mercado lo imponga.

Competencia china: disciplina y batalla larga

Otro eje fue la presión de competidores chinos en América Latina. Galperin los describió como actores disciplinados, tecnológicamente robustos y dispuestos a sostener estrategias agresivas durante largos períodos.

“La competencia es darwiniana”, sintetizó. En su visión, la presión externa actúa como antídoto contra la burocracia interna y la complacencia, alineando a los equipos en torno a resultados concretos.

Cultura de alto rendimiento

En materia organizacional, defendió un modelo similar al de un equipo deportivo de élite: cultura compartida, pero con exigencia de rendimiento. Quien no cumple objetivos puede reubicarse, pero el “campo de juego” debe estar reservado a quienes generan valor directo.

Marketplace, fintech e ingeniería —los núcleos productivos— concentran la creación de valor; el resto cumple funciones de soporte. La claridad de roles, sostuvo, es clave para evitar la “tiranía de la excelencia funcional” y la proliferación de estructuras burocráticas.

Señal al mercado

La intervención dejó un mensaje potente para el sector tecnológico latinoamericano: el liderazgo ya no se mide por el salario o el cargo, sino por la capacidad de anticipar disrupciones, moldear cultura y sostener competitividad en un tablero global.

En un contexto donde la inteligencia artificial redefine perfiles profesionales y la competencia asiática intensifica la presión, Galperin plantea una ecuación exigente: menos código, más pensamiento estratégico, disciplina organizacional y foco absoluto en la ejecución.

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La Mejor Herramienta de Conversión de Imagen a Video con IA en 2026

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La creación audiovisual atraviesa una revolución sin precedentes gracias a la inteligencia artificial. Hoy, procesos que antes requerían conocimientos avanzados de edición pueden resolverse en minutos con herramientas automatizadas.

En este contexto, las soluciones de imagen a video y imagen a video con IA ganaron protagonismo como una forma rápida y accesible de convertir imagen en video, sin necesidad de contar con conocimientos técnicos avanzados. Estas tecnologías se consolidaron como herramientas clave para creadores de contenido, profesionales del marketing y usuarios que buscan producir videos atractivos en poco tiempo y con un proceso simple.

Hoy, crear video desde una foto, animar imagen con inteligencia artificial o transformar imagen en animación dejó de ser una promesa tecnológica para convertirse en una práctica cotidiana. En este escenario se destaca Edimakor, un completo editor de video IA que combina modelos avanzados de inteligencia artificial con una interfaz intuitiva. Gracias a este enfoque integral, la plataforma se posiciona como uno de los software de imagen a video más completos y eficientes disponibles en 2026.

Los Modelos IA en Edimakor para Imagen a Video

Edimakor se diferencia por integrar múltiples modelos de inteligencia artificial en un solo entorno, permitiendo al usuario elegir el motor más adecuado según el tipo de proyecto. Esta flexibilidad convierte a Edimakor imagen a video en una solución versátil y potente.

Principales modelos IA disponibles

Edimakor incorpora modelos de última generación optimizados para imagen a video con IA, logrando animaciones fluidas, realistas y coherentes:

  • Veo 3.1
    Especializado en movimientos suaves y cinematográficos. Ideal para contenido publicitario y storytelling visual.
  • Kling 2.6
    Enfocado en animación estilizada y efectos creativos. Excelente para redes sociales y contenido dinámico.
  • Sora 2
    Destaca por su realismo, profundidad de campo y simulación física avanzada, ideal para presentaciones profesionales.

Todos estos modelos pueden utilizarse directamente desde la plataforma de Edimakor, permitiendo convertir imagen en video sin necesidad de cambiar de software ni aprender múltiples interfaces.
👉 Más información sobre esta función aquí:
https://edimakor.hitpaw.es/features/image-to-video.html

Además, Edimakor se integra con funciones complementarias como edición automática de video, generación de clips con IA, animación de fotografías antiguas, creación de contenido visual y renderizado inteligente, cumpliendo con los estándares actuales de producción digital.

Cómo generar Imagen a Video (paso a paso)

A continuación, te mostramos cómo hacer un video con fotos utilizando Edimakor de forma sencilla y profesional. Este proceso está pensado tanto para principiantes como para usuarios avanzados.

Paso 1: Cargar la imagen

https://edimakor.hitpaw.com/images/guide-page/guide-2.png
https://edimakor.hitpaw.com/images/guide/hp-edimakor/image-to-video-templates-upload-image.jpg

El primer paso para imagen a video es importar la fotografía que deseas animar. Edimakor admite múltiples formatos y resoluciones. Una vez cargada, el sistema analiza automáticamente la imagen para detectar profundidad, rostros y elementos clave.

Paso 2: Elegir el modelo IA y parámetros

https://edimakor.hitpaw.es/images/edimakor-2024/ai-tools/image-to-video/image-to-video-new-1.jpg
https://edimakor.hitpaw.com/images/edimakor-2025/article/cover/drone-shot-ai-prompt.jpg

Aquí seleccionas el modelo IA (Veo, Kling o Sora) según el resultado deseado. También puedes definir:

  • Tipo de movimiento
  • Duración del clip
  • Estilo visual
    Este paso es clave para animar imagen con inteligencia artificial de forma precisa.

Guía completa disponible en:
https://edimakor.hitpaw.es/guide/image-to-video.html

Paso 3: Generar y editar el video

https://edimakor.hitpaw.es/images/edimakor-2024/ai-tools/image-to-video/imagen-a-video1.jpg
https://images.hitpaw.com/guide/video-editor/edimakor-speech-to-text.webp

Una vez generado el clip, puedes refinarlo con el editor de video IA integrado: agregar música, texto, transiciones o ajustes de color. El resultado final es un video listo para redes sociales, presentaciones o campañas digitales, demostrando cómo crear video desde una foto nunca fue tan simple.

Imagen a Video y Prompt a Video: un ecosistema completo

Además de la función de imagen a video, Edimakor permite crear videos a partir de texto mediante IA. Esta opción amplía enormemente las posibilidades creativas, combinando imágenes, descripciones y narrativa automática.

Más detalles aquí:
https://edimakor.hitpaw.es/features/prompt-to-video.html

Gracias a esta integración, Edimakor se consolida como un verdadero software de imagen a video todo en uno, ideal para creadores que buscan velocidad, calidad y control creativo.

Conclusión

La evolución de la inteligencia artificial ha redefinido por completo la forma de producir contenido audiovisual. Herramientas como Edimakor permiten imagen a video, convertir imagen en video e imagen a video con IA con resultados profesionales y sin barreras técnicas. La posibilidad de crear video desde una foto, animar imagen con inteligencia artificial y transformar imagen en animación ya está al alcance de cualquier usuario.

Al combinar múltiples modelos IA, un potente editor de video IA y una experiencia intuitiva, Edimakor se posiciona como la solución más completa de 2026 para quienes buscan eficiencia, realismo y accesibilidad en un solo entorno. Si estás buscando cómo hacer un video con fotos de forma rápida, creativa y profesional, Edimakor es, sin dudas, la mejor opción del mercado.

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El reemplazo humano por la Inteligencia Artificial ¿una profecía autocumplida?

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“La verdadera pregunta no es qué puede hacer la IA, sino qué estamos dispuestos a dejar de hacer nosotros” dice Matías Nahon, Consultor en Fraude Corporativo.

La creciente adopción de la inteligencia artificial (IA) en Argentina ha generado inquietudes sobre la posible prescindibilidad humana en el ámbito laboral. Aunque la IA promete mejoras en eficiencia y productividad, también plantea desafíos significativos, como la automatización de tareas que tradicionalmente realizaban las personas, lo que podría conducir a la pérdida de empleos y a una transformación profunda del mercado laboral.

En Argentina, el 11% de las empresas ya han incorporado tecnologías de IA en sus operaciones y un 28% adicional planea hacerlo en el corto plazo(*). Sin embargo, el 41% de los trabajadores argentinos percibe que sus empleadores están rezagados en la adopción de estas tecnologías, lo que indica una brecha entre la disponibilidad del potencial de la IA y su implementación efectiva. Ya se observan casos concretos de reemplazo de tareas humanas: en la atención al cliente plataformas como Mercado Libre emplean chatbots para consultas, en el sector financiero se utilizan algoritmos para evaluar créditos y detectar fraudes, y en la industria manufacturera los robots automatizan líneas de producción. Incluso en sectores más especializados, como el legal, se recurre a sistemas de IA para revisar contratos y realizar investigaciones, funciones que antes dependían exclusivamente del análisis humano.

Si bien estas transformaciones pueden aumentar la productividad, también generan riesgos sociales al eliminar puestos de trabajo y perpetuar desigualdades si no se implementan de forma ética. La falta de transparencia en los algoritmos y el uso indebido de datos personales son desafíos adicionales que deben abordarse para garantizar que la IA beneficie a la sociedad en su conjunto.

Para mitigar estos riesgos, es esencial que el gobierno, las empresas y la sociedad civil trabajen en conjunto para desarrollar políticas y regulaciones que promuevan un uso ético y responsable de estas tecnologías. La educación y la formación continua serán claves para que la fuerza laboral argentina pueda adaptarse a nuevas oportunidades en un entorno laboral en constante cambio.

En resumen, aunque la IA tiene el potencial de transformar positivamente diversos aspectos de la sociedad, es fundamental enfrentar de manera proactiva los desafíos asociados para evitar la prescindibilidad humana y asegurar que la tecnología sea una herramienta al servicio del bienestar colectivo porque por más que la inteligencia artificial haya aprendido a imitar nuestro lenguaje con una fluidez asombrosa, todavía no sabe qué está diciendo. Comprender no es juntar palabras. Comprender es situarlas en un mundo. Es entender por qué esa palabra y no otra. Qué la precede, qué la atraviesa, qué la vuelve necesaria. Una IA puede generar texto. Pero no puede preguntarse por qué lo hace. Y ahí reside una diferencia crucial.

El algoritmo puede sonar convincente, pero no piensa

Lo que hoy llamamos “inteligencia” artificial no nace de la experiencia, ni de una intención, ni de una conciencia. Nace de la estadística. De la correlación entre millones de fragmentos previos que fueron procesados para producir una frase probable. Probable, no verdadera. Verosímil, no comprendida. Esa distinción suele diluirse porque el resultado suena convincente, ordenado, incluso elegante. Pero el estilo no equivale al pensamiento.

En el trabajo cotidiano con estos sistemas, el límite aparece una y otra vez. Se les pide profundidad y entregan extensión recortada. Se les señala una tensión conceptual y la simplifican. Se les solicita análisis y devuelven resumen. No fallan por falta de información, sino por ausencia de criterio. Porque el criterio no es una regla ni una fórmula: es una capacidad activa de lectura del mundo. Es saber qué importa, qué sobra, qué debe decirse otra vez y qué no. Ese tipo de juicio no se automatiza porque no se calcula. Está tejido en la experiencia, en la memoria, en la sensibilidad frente a lo singular.

La inteligencia humana no se define solo por procesar datos, sino por la capacidad de detenerse ante ellos, evaluarlos y asumir las consecuencias. En esa pausa —ese margen entre estímulo y respuesta— nace la responsabilidad. Y ese margen no puede codificarse.

El problema no es que la inteligencia artificial se equivoque. El problema es que dejemos de percibir sus errores como errores. Que confundamos coherencia con verdad, fluidez con comprensión, automatización con sabiduría. Cuando eso ocurre, el riesgo ya no es técnico: es existencial. No porque la máquina piense, sino porque nosotros delegamos el acto de pensar.

Este desplazamiento del juicio ya se percibe en ámbitos concretos: sistemas de scoring que reemplazan evaluaciones humanas, algoritmos que ordenan currículums sin comprender trayectorias vitales, modelos predictivos que reproducen sesgos históricos bajo la apariencia de neutralidad. En contextos como el argentino, donde las instituciones arrastran fragilidades estructurales, automatizar decisiones no corrige desigualdades: las cristaliza.

La verdadera pregunta, entonces, no es qué puede hacer la IA, sino qué estamos dispuestos a dejar de hacer nosotros. Cuánta interpretación cedemos en nombre de la eficiencia. Cuánta responsabilidad delegamos para no cargar con la incertidumbre. Defender el juicio no es rechazar la tecnología, sino resistir la tentación de convertirla en criterio.

Mientras exista alguien capaz de decir “esto no alcanza”, “esto no cierra”, “esto no lo acepto”, habrá un margen de humanidad que ningún algoritmo puede ocupar. Ese margen —frágil, invisible, irrenunciable— es el lugar del juicio. El único que no puede simularse. El único donde todavía decidimos.

(*) Los datos surgen de la encuesta global C-Suite Outlook de The Conference Board (TCB), donde participaron directivos argentinos, a través de la organización empresarial IDEA).

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La irrupción de Anthropic sacudió a Wall Street

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Una nueva herramienta de inteligencia artificial lanzada por Anthropic volvió a encender las alarmas en Wall Street y provocó una venta masiva de acciones tecnológicas, especialmente en compañías vinculadas al software jurídico y a los servicios de datos.

Según informó Bloomberg, el mercado reaccionó con fuerza luego de que la firma presentara nuevas capacidades de automatización con foco en el sector legal, lo que reavivó los temores a una disrupción profunda en modelos de negocio tradicionales.

La primera ola de ventas impactó de lleno en empresas ligadas al software jurídico y a la provisión de información: las acciones de ExperianLondon Stock Exchange GroupThomson Reuters y LegalZoom registraron fuertes caídas.

Con el correr de la rueda, la liquidación se amplificó y se extendió a gran parte del sector tecnológico. El ETF iShares Expanded Tech-Software Sector ETF llegó a caer hasta un 5,6%, acumulando su sexto día consecutivo en baja. En ese contexto, el fondo ya pierde más de 14% en apenas seis ruedas, tras haber retrocedido un 15% en enero, su peor desempeño mensual desde 2008.

El impacto también se reflejó en los principales índices: el Nasdaq 100 llegó a ceder 2,4%, lo que representaba su mayor caída diaria desde noviembre, aunque al cierre terminó con un 1,4%. A su vez, el S&P 500 retrocedió 0,8%, con el sector tecnológico liderando las pérdidas.

Desde Morgan Stanley advirtieron que el lanzamiento de nuevas capacidades de Claude Cowork en el ámbito legal intensifica la competencia y representa un riesgo claro para firmas consolidadas. “Vemos esto como una señal de presión competitiva creciente y, por lo tanto, con potencial impacto negativo”, señalaron los analistas del banco en un informe citado por Bloomberg.

El nerviosismo se trasladó incluso al mercado de crédito. Las acciones de compañías de desarrollo empresarial, como Blue Owl Capital, profundizaron las bajas ante la preocupación por su elevada exposición al software. A su vez, los préstamos sindicados del sector también mostraron debilidad, reflejando un ajuste más amplio en la percepción de riesgo.

Anthropic: cómo es la nueva herramienta de IA

Anthropic se destaca dentro del ecosistema de la IA por su capacidad para desarrollar y entrenar modelos propios, que luego pueden adaptarse a necesidades específicas de cada industria. Esa ventaja competitiva la coloca en una posición singular para desafiar tanto a proveedores tradicionales de datos legales como a startups especializadas, muchas de las cuales utilizan modelos desarrollados por la propia Anthropic.

En su plataforma de plugins, la empresa promociona herramientas capaces de automatizar la revisión de contratos y la elaboración de informes jurídicos, aunque aclara que los resultados deben ser supervisados por abogados matriculados.

El contexto se vuelve aún más desafiante para el sector: en lo que va de la temporada de balances, solo el 71% de las empresas de software del S&P 500 superó las expectativas de ingresos, frente al 85% del conjunto del sector tecnológico, según datos de Bloomberg.

“Este es el año que definirá quiénes serán los ganadores y quiénes las víctimas de la inteligencia artificial”, resumió Stephen Yiu, CIO de Blue Whale Growth Fund. “Hasta que el escenario se estabilice, apostar contra el avance de la IA puede resultar muy peligroso”.

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