IA al Día

IA al Día es el podcast semanal conducido por Jaime Figueres, Arturo Pardo y Alejandro Durán, donde se analizan las señales más importantes de la inteligencia artificial y su impacto en empresas, gobiernos y sociedad, con foco en la audiencia latinoamericana.

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Esta semana, Alejandro Durán conversa con Kattia Rodríguez, docente de la Universidad Técnica Nacional; Diana Hernández Montoya, de la Universidad Estatal a Distancia; y Adriana Oviedo Vega, vinculada a los procesos de transformación digital de la UNED y CONARE, sobre una pregunta que empieza a ser urgente: ¿cómo debe cambiar la educación superior frente al avance de la inteligencia artificial?

El episodio parte de una distinción fundamental: incorporar herramientas de IA no significa necesariamente transformar la educación. Las invitadas discuten cómo pasar del uso básico a una adopción más profunda, donde estudiantes y docentes aprendan a comprender estas tecnologías, aprovecharlas, innovar con ellas y desarrollar pensamiento crítico sobre sus resultados.

La conversación aborda también la posibilidad de una educación mucho más personalizada. Tutores digitales, asistentes disponibles las 24 horas y sistemas capaces de adaptar contenidos al nivel de cada estudiante podrían cambiar la experiencia universitaria, pero llevar ese modelo a instituciones públicas con decenas de miles de estudiantes plantea retos importantes de acceso, conectividad, infraestructura y capacitación docente.

Uno de los puntos centrales del episodio es la velocidad del cambio. Mientras los perfiles profesionales y las habilidades que demanda el mercado laboral evolucionan rápidamente, actualizar carreras y planes de estudio dentro de las universidades puede tomar años. Las invitadas analizan la necesidad de revisar programas académicos con mayor frecuencia y de incorporar un mayor sentido de urgencia frente a un mercado donde ya comienzan a aparecer puestos y responsabilidades que hace pocos años ni siquiera existían.

El episodio también presenta iniciativas que ya se están desarrollando dentro de las universidades públicas costarricenses, desde laboratorios de fabricación y proyectos mediados por inteligencia artificial hasta esfuerzos conjuntos de transformación digital. La discusión muestra que existen experiencias valiosas, pero también que el siguiente paso requiere mayor coordinación entre instituciones, docentes, investigadores y autoridades.

La conversación cierra con una idea de fondo: el reto de la educación superior no es enseñar a usar una herramienta específica, sino preparar personas capaces de aprender continuamente, resolver problemas, cuestionar resultados y adaptarse a profesiones que seguirán cambiando. La pregunta ya no es si la inteligencia artificial entrará a las universidades, sino si las universidades podrán transformarse al mismo ritmo que el mundo para el que están preparando a sus estudiantes.

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Esta semana, Arturo Pardo y Jaime Figueres analizan una pregunta que empieza a ser estratégica para Costa Rica: ¿necesita el país infraestructura propia de centros de datos para participar de la economía de la inteligencia artificial, y bajo qué condiciones debería desarrollarla?
El episodio abre con nuevas señales alrededor de la ciberseguridad. Una investigación documentó cómo una organización criminal utilizó distintos modelos de IA para repartir tareas en ataques contra bancos y sistemas de pagos latinoamericanos, mientras entidades financieras estadounidenses comienzan a restringir el acceso de agentes de IA a cuentas de sus clientes. Arturo y Jaime discuten qué ocurre cuando estos sistemas pasan de responder preguntas a interactuar directamente con servicios financieros y otros sistemas sensibles.
También repasan una alerta de seguridad relacionada con PHP, una tecnología utilizada por gran parte de la web, donde investigadores apoyados por inteligencia artificial ayudaron a identificar vulnerabilidades críticas. El caso sirve para discutir un problema más amplio: millones de páginas, plataformas y sistemas siguen funcionando sobre tecnología antigua que pocas veces recibe mantenimiento, creando oportunidades para ataques cada vez más automatizados.
El tema central se concentra en los centros de datos y en los proyectos que han generado discusión recientemente en Limón y Bagaces. Arturo y Jaime explican qué es realmente un centro de datos, por qué la inteligencia artificial está disparando su demanda de energía y qué impactos pueden tener estas instalaciones sobre electricidad, agua, ruido, territorio y comunidades. El punto de partida es importante: Costa Rica ya tiene centros de datos. La discusión no es simplemente si deberían existir, sino qué escala, qué tecnología y qué modelo de desarrollo tienen sentido para el país.
La conversación cuestiona especialmente la idea de atraer megaproyectos únicamente porque representan inversión extranjera. Un centro de datos puede consumir enormes cantidades de recursos y generar relativamente poco empleo permanente si funciona como una infraestructura aislada del resto de la economía. Por eso, Arturo y Jaime plantean que el verdadero valor aparece cuando esa infraestructura se conecta con universidades, empresas, municipalidades, investigación, servicios públicos y desarrollo de propiedad intelectual local.
El episodio explora una alternativa basada en centros de datos más pequeños y distribuidos, alimentados con energía renovable, diseñados con tecnologías de enfriamiento que reduzcan el consumo de agua y ubicados de manera que minimicen su impacto sobre las comunidades. Esa infraestructura podría servir para servicios públicos, investigación, respaldo de información crítica y acceso local a capacidad de inteligencia artificial.
La conversación cierra con una distinción fundamental: tener centros de datos no es, por sí mismo, una estrategia de desarrollo. Costa Rica puede aprovechar su energía renovable, estabilidad, talento y posición regional para atraer infraestructura tecnológica, pero necesita reglas claras que definan qué proyectos acepta, qué recursos pueden utilizar y qué beneficios deben dejar en el país. La pregunta, entonces, no es únicamente si Costa Rica necesita centros de datos para la era de la IA, sino qué tipo de infraestructura quiere construir y para qué modelo de desarrollo.

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Esta semana, Jaime Figueres y Alejandro Durán conversan con Katherin Garcés, solutions developer especializada en inteligencia artificial, sobre cómo está cambiando el trabajo cuando una sola persona puede apoyarse en modelos y agentes para asumir tareas que antes requerían equipos completos.
El episodio abre con un repaso de las noticias de la semana, incluyendo nuevos modelos y productos de OpenAI y Meta, avances en orquestación de agentes por parte de Anthropic, investigaciones regulatorias sobre seguridad y privacidad, y nuevas señales sobre cómo la IA está transformando el desarrollo de software y otros trabajos intensivos en conocimiento.
A partir de ahí, Katherin cuenta su trayectoria desde la ingeniería biomédica hasta el desarrollo de soluciones con IA, pasando por automatización, machine learning y redes neuronales. Su experiencia sirve como punto de partida para discutir qué significa adaptarse profesionalmente en un mercado donde los roles cambian rápido y donde habilidades que hace pocos años eran altamente especializadas empiezan a integrarse en herramientas de uso cotidiano.
La conversación se concentra luego en la transformación de los perfiles profesionales. Jaime, Alejandro y Katherin analizan cómo funciones tradicionales como front end, QA, product management o desarrollo empiezan a mezclarse, y cómo aparecen nuevos roles relacionados con evaluación, gobernanza, arquitectura y supervisión de sistemas de IA. El valor del profesional se desplaza cada vez más hacia entender problemas, diseñar soluciones, tomar decisiones y ejercer criterio sobre lo que los modelos producen.
El episodio también aborda los riesgos de delegar demasiado. Katherin comparte ejemplos de equipos que utilizan IA para desplegar soluciones sin comprender completamente la arquitectura o la seguridad que hay detrás, y explica por qué el pensamiento crítico y la supervisión humana siguen siendo esenciales, incluso cuando las herramientas son capaces de ejecutar cada vez más tareas por sí solas.
La conversación cierra con una reflexión sobre el llamado “movimiento 37”: esos momentos en los que una máquina produce una solución inesperada que supera la intuición humana. Frente a sistemas cada vez más capaces, la pregunta deja de ser solamente qué trabajos puede automatizar la IA y pasa a ser qué capacidades deberían fortalecer las personas para seguir aportando valor. La respuesta apunta menos a competir con las máquinas en ejecución y más a desarrollar criterio, visión, arquitectura, responsabilidad y capacidad para decidir qué hacer con todo lo que la IA ya puede hacer.

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Esta semana, Arturo Pardo y Alejandro Durán conversan con Jeannie Bonilla Oliva (https://www.linkedin.com/in/jeanniebonilla/) consultora y AI trainer con más de 20 años de experiencia en transformación empresarial y tecnología en América Latina y el Caribe, sobre cómo cambia una organización cuando las personas dejan de usar la inteligencia artificial únicamente como una herramienta y empiezan a trabajar directamente con agentes.
El episodio abre repasando la carrera entre los grandes laboratorios, nuevos modelos de Google y OpenAI, la presión por equilibrar capacidad y seguridad, y una discusión que empieza a ganar importancia: el modelo más poderoso no necesariamente será el ganador. El costo, la cantidad de usuarios, la integración con otros productos y la capacidad de construir ecosistemas completos pueden terminar siendo igual de importantes que el rendimiento técnico.
El tema central parte de una idea sencilla: antes de tener una empresa aumentada, necesitamos personas aumentadas. Jeannie cuenta su propia experiencia construyendo su primer agente para organizar y priorizar correos y cómo ese paso cambió su manera de entender la IA. A partir de ahí, la conversación explora organizaciones donde personas y agentes empiezan a colaborar, dividiendo el trabajo según aquello que cada uno puede hacer mejor.
Arturo, Alejandro y Jeannie analizan por qué esta transformación va mucho más allá de automatizar tareas para reducir costos. Una empresa aumentada obliga a revisar procesos, responsabilidades y hasta la forma en que se mide el trabajo. Si un agente puede procesar estados financieros, preparar reportes o analizar grandes volúmenes de información, el valor de la persona se desplaza hacia interpretar, decidir, crear y convertir esos resultados en acciones.
La conversación aborda también qué tan preparadas están las empresas de la región para este cambio, por qué las organizaciones grandes suelen enfrentar mayores barreras de adopción y cómo empiezan a aparecer nuevos roles, incluyendo gerentes responsables de coordinar equipos compuestos tanto por personas como por agentes de IA.
El episodio cierra con una reflexión sobre el rediseño del trabajo. La pregunta deja de ser únicamente qué tareas puede automatizar la inteligencia artificial y pasa a ser qué debería hacer una persona cuando parte de su trabajo anterior ya puede delegarse. La empresa aumentada surge precisamente de esa combinación: agentes capaces de ejecutar y procesar a una escala nueva, y personas que utilizan esa capacidad para generar más valor.

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Esta semana, Arturo Pardo y Alejandro Durán analizan cómo la inteligencia artificial está cambiando la escala de los ciberataques. Lo que antes requería equipos especializados, con personas dedicadas a reconocimiento, desarrollo de malware, infraestructura y análisis de información robada, empieza a convertirse en procesos que una sola persona puede coordinar con ayuda de múltiples agentes de IA.
El episodio abre con una discusión sobre el ritmo de desarrollo de la inteligencia artificial y las nuevas propuestas para desacelerar la frontera. Dario Amodei plantea que los laboratorios deberían aceptar evaluadores externos, coordinar estándares de seguridad y eventualmente avanzar hacia acuerdos internacionales. El problema es que cualquier intento de reducir la velocidad choca de frente con la competencia entre empresas y con la rivalidad tecnológica entre Estados Unidos y China, donde ninguno quiere ser el primero en quedarse atrás.
La conversación también examina cómo los gobiernos están respondiendo al aumento de autonomía de estos sistemas. Mientras Estados Unidos debate un mayor control sobre los modelos de frontera, China empieza a incorporar explícitamente mecanismos de intervención y decisión humana en sus reglas para agentes avanzados. Arturo y Alejandro discuten hasta qué punto la supervisión humana sigue siendo suficiente cuando los sistemas pueden ejecutar cadenas de acciones cada vez más largas por su cuenta.
El episodio repasa además avances en investigación, nuevos productos y agentes personales capaces de navegar por internet, completar formularios, enviar correos o realizar compras. Entre los lanzamientos se analizan la nueva generación de Siri, un agente personal de Meta y nuevos modelos de DeepSeek, señales de que la autonomía está dejando de ser una capacidad experimental para integrarse progresivamente en productos de uso cotidiano.
El tema central aborda la industrialización del ciberataque. Arturo y Alejandro explican cómo los agentes permiten automatizar reconocimiento de objetivos, prueba de credenciales, explotación de vulnerabilidades, movimiento dentro de redes y procesamiento de información robada. La diferencia no está únicamente en hacer ataques más sofisticados, sino en volver repetibles y escalables procesos que antes eran mucho más artesanales y dependían de grupos completos de especialistas.
La discusión conecta esta tendencia con casos recientes en los que agentes ya lograron descubrir vulnerabilidades y obtener privilegios administrativos con poca intervención humana. El episodio cierra llevando el tema a Costa Rica, a raíz de reportes sobre una posible filtración masiva de datos vinculados con instituciones del país. Aunque todavía no existe evidencia de que la IA haya participado en ese incidente ni de que todo el conjunto de datos publicado sea auténtico, una muestra analizada contenía información real.
La conclusión es que la inteligencia artificial no elimina la utilidad de las defensas tradicionales, pero sí cambia radicalmente la relación de costos: un atacante puede explorar más objetivos, durante más tiempo y a mayor velocidad. Si las capacidades ofensivas se aceleran, gobiernos y empresas tendrán que acelerar también su capacidad de detectar, responder y defenderse.